基于理想點法的大中型光伏電站接入電網決策方法研究

孔 強，蔣云彩，章小楓，薄明明，汪楚錕，盛 敏

0 引言

近年來，隨著國產光伏組件及其相關設備生產技術逐漸成熟，國家出臺了一系列光伏產業扶持政策，我國光伏發電迅猛發展[1]。光伏產業呈現出規模化、集中式發展，各地大中型光伏電站接入電網規模和數量日益增長，國家對光伏電站接入電網也發布點了一系列技術標準[2-3]。

隨著各地區光伏電站裝機規模擴大，需要接入電網的大規模集中式大中型光伏電站越來越多，為了保證光伏電力就地消納，盡量減少系統網損，提高電網電能質量及供電可靠性，對光伏電站接入電網方案的研究尤為迫切。

目前國內外學者對光伏、風電等新能源接入電網進行了一系列研究[4-9]，文獻[4]提出了基于多屬性決策理論的分布式電源規劃方案綜合評判方法；文獻[5]提出了基于云模型多屬性決策理論的間歇性電源規劃方案的綜合評價方法；文獻[6]根據含高滲透率間歇性電網的特點，提出了一種基于決策實行與評價實驗室法綜合評價體系；文獻[7]針對風光互補獨立供電系統，在研究風光資源、發電、儲能以及負載之間的復雜匹配關系的基礎上，將風光互補獨立供電系統的優化配置看作為一個多目標優化問題，其目標函數為極大化供電可靠性和極小化成本；文獻[8]提出了一種基于改進微分進化算法的風光互補混合供電系統容量優化配置模型，構造出以系統投資成本、運行成本、維持系統供電可靠性等綜合成本最小為目標的目標函數。文獻[9]建立了實用光伏方陣模型和含集中式光伏電站的配電網仿真模型，就光伏電站接入電網的選點問題進行了研究。這些研究主要集中在電源規劃及新能源供電系統等方面，鮮有學者就單個獨立大中型光伏電站接入電網方案決策進行研究。

本文結合工程設計應用實踐，就大中型光伏電站接入電網最優方案決策方法進行了研究，綜合考慮光伏電站接入電網投資經濟性、電源消納能力、系統網損及光伏電站接入后電能質量指標等因素，提出了基于理想點法的光伏電站接入電網方案的綜合評價模型，并通過案例和工程實際應用結果驗證評價模型的有效性和可行性。

1 光伏電站接入電網電壓等級評價指標

大中型光伏電站接入電網方案的選擇是由多種因素共同決定的，各地方電網及負荷發展情況各有特點，對光伏電站接入電網最終方案的選擇均有影響，本文結合多年新能源接入電網實踐經驗及行業相關標準規范，建立大中型光伏電站接入電網的相關評價指標體系，包含投資規模、電源消納能力、網損和短路容量比。

1.1 投資規模

投資規模指標是確定大中型光伏電站接入電網方案的重要因素。項目同等規模情況下，投資越少，更能夠體現項目決策的科學性和經濟性。為了便于進行方案比較，本文的投資規模僅考慮光伏電站接入電網所需的投資，如光伏升壓站（開關站）、外送線路投資等，不含光伏電站內光伏組件等設備投資。

1.2 電源消納能力

光伏電力是具有安全、清潔、環保等優點的新能源，所發出的電力最終通過電網送到千家萬戶。若所發的電力能就地平衡消納，則系統經濟效益好，如果所發的電力無法就地消納，而需要向上級電網倒送，則不利于電網的經濟運行。本文將電源消納能力CA定義為：

式中：G為光伏發電出力，LD為光伏電站接入的同級及以下電壓等級電網用電負荷。CA≥0表示光伏電力能夠就近全部消納，CA＜0則表示光伏電力需向上級電網倒送電力，CA越大，則光伏電力同級消納條件越好，電源消納能力越強。

1.3 網損

網損是電能輸送過程中以熱能的形式散發的功率損失，電網中網損主要包含線路損耗、主變壓器損耗等，網損越大，則電網經濟運行能力越差。

1.4 短路容量比

光伏電站接入電網后，必須保證所接入的公共連接點（Piont of common Coupling，PCC）的諧波、電壓不平衡度、電壓波動及閃變等電能質量指標[16-18]合格，這些指標的大小均與所接入的PCC點的短路容量（Capacity of short circuit，CSC）有關，短路容量越大，則電能質量越好。本文采用短路容量比（Short-circuit capacity ratio，SCCR）作為電能質量的評價指標：

式中：GN為光伏電站裝機容量，SCCR為PCC點的短路容量比。SCCA越小，電能質量越好，系統抗干擾能力越強。

2 基于理想點法的大中型光伏電站綜合評價模型

對原始決策矩陣進行規范化處理后，使得各決策方案在不同的決策屬性上具有可比性，而決策方案的排序與決策屬性的權重有關。目前屬性權重賦值的方法大致分為兩類：主觀賦權法和客觀賦權法。主觀賦權法取決于專家決策者知識和經驗的積累，對決策屬性權重進行賦值；客觀賦權法則通過數學理論進行分析計算得出各決策屬性權重。

2.1 決策矩陣規范化

大中型光伏電站接入電網方案的選擇是由投資規模、電源消納能力、網損和短路容量比等多種屬性共同決策。

將接入電網方案集S表示為：

將決策屬性集C表示為：

將決策矩陣A表示為：

式中：aij為第i個方案的第j個決策屬性，由于不同的決策屬性通常有不同的量綱，為了使決策方案在不同屬性上具有可比性，需要對決策矩陣A進行規范化處理。本文采用極差變換法將A轉化為規范化的決策矩陣B。

如果Cj是效益型屬性，

如果Cj是成本型屬性，

2.2 決策屬性的權重賦值方法

對原始決策矩陣進行規范化處理后，使得各決策方案在不同的決策屬性上具有可比性，而決策方案的排序與決策屬性的權重有關。目前屬性權重賦值的方法可分為兩類：主觀賦權法和客觀賦權法。主觀賦權法取決于專家決策者知識和經驗的積累，對決策屬性權重進行賦值；客觀賦權法則通過數學理論進行分析計算得出各決策屬性權重。

2.2.1 基于層次分析法的主觀權重賦值

層次分析法[20]采用一定的標度將人的主觀判斷進行客觀量化，是將定性問題進行量化的一種分析方法，它把復雜的問題分解為各個組成因素，將這些因素分組形成有序的遞接層次結構，通過兩兩比較的方式確定各決策屬性的相對重要性，然后綜合專家的判斷，獲取各決策屬性的相對重要性，即權重值。

本文采用1-9標度法確定各決策屬性重要性，如表1所示。

表1 1-9標度表

設有某個方案各決策屬性為Cj（j=1，…n），采用1-9標度法對各屬性的相對重要性進行兩兩比較判斷，建立判斷矩陣M，基于判斷矩陣M，采用以下步驟計算決策屬性的權重。

1）計算M中每一行元素的乘積Mj。

2）計算Mj的n次方根。

3）對向量W=（W1，…Wn）進行歸一化處理，得出決策屬性Cj的主觀權重。

4）對判斷矩陣進行一致性檢驗。

首先，求解判斷矩陣的最大特征根λmax，并計算一致性指標CI。

式中n為判斷矩陣的維數，CI的值越小，說明評價專家兩兩比較判斷矩陣M的一致性越大。

然后，計算檢驗系數CR：

式中RI為平均一致性指標，當比較的屬性指標越多，即判斷矩陣的維數越大，判斷的一致性就越差，因此應該放寬對高維判斷矩陣一致性的要求，引入RI進行修正，RI的系數表如表2所示，CR越小，說明各指標權數的可靠性越高，當CR=0時，認為判斷矩陣具有完全一致性；當CR＜0.1時，可認為判斷矩陣是滿意的。否則，說明對各屬性指標的判斷有矛盾，應該重新構造判斷矩陣。

表2 RI的系數表

2.2.2 基于熵值法的客觀權重賦值

確定決策屬性權重除要考慮決策者的主觀偏好外，還應考慮客觀決策信息本身，本文采用熵值法[20]對客觀權重進行賦值，計算步驟如下：

1）根據已規范化的決策矩陣B，計算第j個屬性上的第i個方案的特征比重，即：

2）計算第j個屬性的熵值：

式中k＞0，eij≥0。

3）計算屬性的差異性系數。

對于給定的j，bij的差異越小，則ej越大，當bij全部相等時，ej=emax=1，此時對于方案的比較，第j個屬性毫無作用。bij差異越大，則ej越小，第j個屬性對于方案的比較作用越大。因此，定義差異系數為gj=1-ej，gj越大，第j個屬性越重要。

4）確定屬性的權重。

2.3 基于理想點法的綜合評價模型

主觀賦權法反映了決策者的主觀判斷或直覺，方案的排序可能有一定的主觀隨意性，易受到決策者的知識和經驗的影響；客觀賦權法利用完善的數學理論，易忽視決策者的主觀信息。由于兩類方法都存在優點和缺陷，本文綜合考慮主客觀因素，采用了基于理想點法的主客觀集成賦權法對決策方案進行綜合評價[11]。

設主客觀權重向量分別為ω′和ω″，分別用α和β表示ω′和ω″的相對重要程度，建立基于理想點法的綜合評價模型[21]：

式中bj為屬性Cj的理想值，顯然di的值越小，決策方案越優。為確定系數α和β，使得個方案的評價值最優，應用等權的線性權和法可將上述多目標綜合評價模型轉化為如下等價的單目標評價模型：

以上模型的最優解α*和β*為：

3 案例分析

本文對華中某地20 MWp光伏電站工程并網項目接入電網方案進行案例分析，本工程接入前項目所在地縣域電網110 kV及以上電網地理接線如圖1所示。其中：A站為220 kV變電站，有220/110/10 kV三個電壓等級，站內有110 kV和220 kV出線間隔擴建場地；B、C、D站均為110 kV變電站，B、C站有110/35/10 kV三個電壓等級，D站有110/10 kV兩個電壓等級，B站僅有35 kV出線間隔擴建場地，C站無110 kV和35 kV擴建場地，D站有110 kV出線間隔擴建場地。

圖1 并網前110 kV及以上電網地理接線

根據文獻12，本工程可采用35 kV或110 kV電壓等級接入電網，本文結合電網情況，本工程擬定了3個接入電網方案：方案1，以35 kV并網接入B站；方案2，以110 kV并網接入A站；方案3，以110 kV并網接入D站，并對接入方案進行綜合評價。影響接入電網電壓等級方案抉擇主要有4個決策屬性：即C1投資（萬元）、C2電網消納能力（%）、C3網損（MW）、C4短路容量比（%）。本工程相關決策指標數據如表3所示，其中投資是各方案接入系統相關的線路、變電等設備的投資估算，網損和短路容量比是基于中國電科院BPA電力系統分析軟件計算分析得出的。

表3 接入電網方案的決策指標值

采用層次分析法建立判斷矩陣表，如表4，通過計算得出各決策屬性的主觀權重值ω′為（0.6 091，0.1 603，0.0 703，0.1 603）T，判斷矩陣的最大特征根λmax=4.15，檢驗系數CR=0.053＜0.1，判斷矩陣具有一致性。

根據表3中的決策信息，采用熵值法計算得出各決策屬性的客觀權重值ω″為（0.2 813，0.2 083，0.2 036，0.3 069）T。

表4 Ci-Cj的判斷矩陣表

最后通過基于理想點法綜合評價模型計算α*=0.4 716，β*=0.5 284，綜合屬性權重 ω*為（0.4359，0.1 856，0.1 407，0.2 377）T。屬性權重的計算結果詳細情況如表5所示。

表5 決策屬性權重的計算結果

根據基于理想點法得出的決策屬性權重ω*，計算出各方案的綜合評價值d1=0.2 377，d2=0.2 414，d3=0.7 728。各方案的排序結果為：方案S1最優，其次是方案S2，方案 S3最差。

綜合比較各方案的評價指標可知，方案1采用35 kV電壓等級接入電網，工程投資最少，本工程光伏電站所發電力能夠在35 kV及以下電網完全消納，減少了上級變電站變壓器及線路損耗，網損低，但短路容量比最大，電能質量相對方案2和方案3較差，但在合格范圍內；方案2和方案3采用110 kV電壓等級接入電網，工程投資較大，所發電力需要通過電網110 kV變電站及35 kV變電站多級降壓才能消納，增加了部分網絡損耗，但2個方案短路容量比較小，電能質量較優，系統抗干擾能力強；其中方案3較方案2并網線路長，工程投資大，系統網損較高。

從各方案決策信息本身分析，方案1技術經濟性最優；從決策者角度考慮，方案1投資最少，投資回報率高，且能夠滿足并網運行要求。因此，方案1為本工程推薦方案。

本文采用基于理想點法的綜合評價模型得出的最優方案，綜合考慮了決策者的意見以及各方案客觀決策屬性，最優方案符合《配電網規劃設計技術導則》規定，得出的評價結果同電網公司最終批復意見一致，驗證了本方法的有效性和實用性。

4 結論

隨著光伏產業的發展和大中型光伏電站接入電網規模和數量的日益增長，為光伏企業及電網公司提供技術經濟最優的并網方案成為亟待解決的問題。本文提出了大中型光伏電站接入電網相關評價指標，考慮光伏電站接入電網投資經濟性、電源消納能力、系統網損及光伏電站接入后電能質量指標等決策因素，提出了基于理想點法的光伏電站接入電網方案的綜合評價模型，綜合考慮基于決策者知識和經驗的積累主觀因素和決策信息本身的客觀因素。通過案例分析計算，并結合工程實際應用結果，驗證了評價模型的有效性和可行性。

下一步研究重點將根據推薦的最優并網方案，開展大中型光伏及風電等新能源經濟運行與控制等方面的研究，提高電網的供電可靠性和經濟性。

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