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面對清潔高效用能和能源供需結構轉變的需求,綜合能源系統應運而生,其對于推動能源結構轉型、推進我國能源革命具有重要意義。如何從荷端進行容量控制是建設綜合能源系統的首要問題。風電、光伏是目前技術較為成熟且應用較多的新能源電源,清潔環保,但出力不穩定波動大,需要與儲能搭配使用,減小對電網的沖擊,本文綜合能源系統主要針對風光儲的容量進行優化配置研究[1]。
(1) 判斷風電、光伏經濟性
假設風電運行年數為x年,則運行期間單位風電年NPV為:

其中,P指分時銷售電價,PG為企業購電電價,PS是政府補貼電價;Q1指風電年發電總量,Qs為企業每年的售電電量,k為新能源發電上網率。
假設光伏運行年數為y年,則運行期間電網光伏年NPV為:

(2) 擬合風光出力曲線
若風電經濟、光伏不經濟:輸入企業年用電負荷EL,與風電年出力曲線進行擬合:風電年出力曲線=N wd*P wd(v)
若風電不經濟、光伏經濟:輸入企業年用電負荷EL,與光伏年出力曲線進行擬合:光伏年出力曲線=N pv*P pv(t)
若風電與光伏均經濟:輸入企業年用電負荷EL,與光伏年出力曲線、風電年出力曲線進行擬合。

(3) 根據經濟性選擇最優風光配比
建設期現金流量可表示為:

運營期現金流量可表示為:

現金流出由運行維護成本和購電成本組成,現金流入由上網售電收入和政府補貼組成。
退役期現金流量可表示為:

(4)儲能出力模型如下:
儲能系統主要作用為削峰填谷平滑出力,在此滿足已配置容量光儲出力的穩定性,所以通過與光儲聯合出力曲線的擬合確定儲能容量,需滿足約束:
果蠅優化算法(FOA)是基于果蠅覓食行為的仿生學原理,開發的一種群體智能優化算法,可以進行全局搜索和全局尋優。具體求解步驟如下:
步驟1:輸入建設地區典型年的氣象環境條件數據,包括輻照強度曲線、光照時間曲線、風速曲線、溫度曲線等;準備使用的風電、光伏設備型號參數等。
步驟2:通過聚類得到離散的全年氣象條件數據,判斷當地風電、光伏建設的經濟性。
步驟3:通過經濟性判定,選擇風光建設組合(共三種),與目標用電曲線進行擬合。
步驟4:進行風電、光伏容量優化配置,使用果蠅算法求解,得出全壽命周期凈現金總流出最小的配比組合。
步驟5:根據已確定風光建設容量,結合入網功率和擬合曲線,求出儲能配置容量[2]。
綜合能源的利用常見形式有多能耦合的綜合能源系統、分布式能源等,本研究通過對綜合能源系統規劃方法進行梳理分析,和建設地區實際情況的研究,最終選擇多階段模型和果蠅優化算法,對綜合能源系統容量優化配置展開研究。
鑒于在部分地區風電或光伏建設并不一定經濟可行,本研究在進行容量配置前首先進行經濟性判斷,為后續計算節約了時間和步驟。