一种风光互补发电系统优化配置方法技术方案

本发明专利技术公开了一种风光互补发电系统优化配置方法。计算风力发电和光伏发电相关性，得到风光发电出力联合概率分布；综合考虑风速和光照对发电的影响及储能蓄电池寿命等因素，建立以系统发电成本最低为目标和以负载失电率为约束条件的优化函数；采用改进和声搜索算法进行两次优化，第一次优化得到需求的风力发电功率、光伏发电功率及储能电池容量理论值；然后将风力发电功率定值调整为市场存在的风力发电机额定功率，再重新优化目标函数，得到满足约束条件的光伏发电功率及储能蓄电池容量最终目标值。本发明专利技术提出的风光互补发电系统优化配置方法可以加快求解过程收敛速度，二次优化符合实际需求，优化结果可以提高供电可靠性并降低系统建设成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种风光互补发电系统优化配置方法。
技术介绍
风光互补发电系统是解决常规电网不能到达的偏远地区进行电力供应的一种手段。由于风光互补发电系统没有大电网作为备用容量的支持，风速与光照的随机波动会影响系统的可靠运行。如果采用较大的储能备用容量来满足供电可靠性，将增加风光互补发电系统建设成本和维修成本。风能和太阳能发电具有互补性，进行风光互补发电系统的合理配置可以满足负载供电需求、提高供电可靠性，同时降低发电成本，进而更好地实现风光互补发电系统的优化运行。风光互补发电系统优化配置中，合理的优化配置模型与求解方法影响结果的准确性。在现有的研究中，将风速、光强在评估时间段内作为不变量处理，没有考虑风速光照之间的相关性，建模难度降低但引入了较大的误差。在采用概率密度函数描述风力发电及光伏发电的统计特性模型时，风速和光照的概率密度函数影响着风力发电和光伏发电功率预测的准确度。目前对风速和光照强度概率分布的描述没有统一形式，风速常用威布尔分布、伽马分布、对数正态分布等描述；光照强度常用贝塔分布描述。实际上风速与光照强度的概率分布有差别，威布尔分布主要描述年平均风速的情况。现有文献将风电、光伏发电两者的出力按服从独立分布处理，用频率统计形式计算局部条件下的风速、光照联合概率分布。风速、光照的概率密度函数不一定精确满足特定的典型分布，因此基于参数检验法研究概率分布具有一定的局限性。在建立风光互补发电系统优化配置的目标函数时，虽然有的考虑了折旧成本等因素，但是忽略了风速和光照的相关性。有的采用改进拉格朗日算法对风光互补发电系统进行优化，但对蓄电池选取具有主观性。有的采用多目标建模，但是在将多目标转化成单目标时，各目标加权值分配具有较大的主观性。在对目标优化模型进行求解时，利用遗传算法存在收敛速度慢、迭代次数多等问题。粒子群算法有结构简单、收敛速度快、对目标函数要求少等优点，但也存在“早熟”问题，易陷入局部最优解。混沌优化算法具有随机性、遍历性和内在规律性的特点，但是算法精度与寻优函数的复杂程度和寻优空间的大小有关。蚁群算法参数的选择对优化结果影响较大，易导致结果非最优解。细菌觅食算法存在易陷入局部最优解及寻优速度较慢等问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述技术存在的缺陷，提供一种风光互补发电系统优化配置设计的方法，达到提高可再生能源发电利用效率、降低风光互补发电系统建设成本和维修成本以及增强系统可靠性的目的。本专利技术通过分析风力发电和光伏发电之间出力的相关性，表征风力发电和光伏发电联合出力的互补关系。根据风力发电和光伏发电特性，建立风光互补发电出力的模型。综合考虑风速和光照对发电的影响及储能蓄电池寿命等因素，建立以系统发电成本最低为目标和以负载失电率为约束条件的优化函数，用改进和声搜索算法对目标函数优化，在初次优化结果的基础上，考虑实际情况对结果进行修正，再对目标函数重新优化，最后，得到满足约束条件的系统优化结果。其具体技术方案为：1风光发电联合出力概率分布的计算1.1风力发电和光伏发电出力边缘概率分布为了得到在不同气象条件下风光联合发电功率输出，需知道风光共同作用下的联合概率分布，而联合概率分布可以通过边缘概率分布得到。受天气变化影响，风速和光照强度概率密度轮廓曲线形式不固定，本专利技术采用非参数估计分析概率密度，运用核密度估计得出风力发电机和光伏电池出力的边缘概率密度。根据风速、光照数据计算风力发电机、太阳能电池板的实际功率，并以额定出力为基准进行归一化。以出力率为随机变量p，其概率密度函数为f(p)，则f(p)的核密度估计为：fh(p)=1nhΣj=1nK(p-pjh)=1nhΣj=1n12πexp(-(P-Pj)22h2)---(1)]]>式中，n为样本容量；h为平滑系数；K(x)为核函数，这里选取核函数服从标准正态分布。将风力发电一年中每月出力率P1(P1，1，P1，2...P1，12)和光伏发电每月出力率为P2(P2，1P2，2...P2，12)代入(1)式，即得到风力发电和光伏发电单独作用时的出力边缘概率密度fWG(P1)和fPV(P2)。分别对fWG(P1)和fPV(P2)进行积分运算，可以得到风力发电和光伏发电的边缘概率分布。1.2风力发电和光伏发电出力相关性由随机向量(P1，P2)的观察值组成样本空间Ф＝{(P1，1，P2，1)，(P1，2，P2，2)，...(P1，12，P2，12)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种风光互补发电系统优化配置方法，具体实施包括以下步骤：(1)对风力发电和光伏发联合电出力的计算。采用非参数核密度估计得出光伏发电出力边缘概率密度；采用非参数核密度估计得出风力发电出力边缘概率密度；计算风光发电相关性；利用Copula函数计算风光发电出力联合概率分布；计算风力发电和光伏发电联合出力；(2)综合考虑风速和光照对发电的影响及储能蓄电池寿命等因素，建立以系统发电成本最低为目标和以负载失电率为约束条件的优化函数；(3)采用改进的和声搜索算法对目标函数优化，初次优化得到需求的风力发电机功率、光伏发电功率及储能蓄电池容量理论值；(4)将风力发电功率定值调整为市场存在的风力发电机功率，再次对目标函数重新优化，得到满足约束条件的光伏发电功率及储能蓄电池容量最终目标值。

【技术特征摘要】
1.一种风光互补发电系统优化配置方法，具体实施包括以下步骤：
(1)对风力发电和光伏发联合电出力的计算。采用非参数核密度估计得出光伏发电出力
边缘概率密度；采用非参数核密度估计得出风力发电出力边缘概率密度；计算风光发电相关
性；利用Copula函数计算风光发电出力联合概率分布；计算风力发电和光伏发电联合出力；
(2)综合考虑风速和光照对发电的影响及储能蓄电池寿命等因素，建立以系统发电成本
最低为目标和以负载失电率为约束条件的优化函数；
(3)采用改进的和声搜索算法对目标函数优化，初次优化得到需求的风力发电机功率、
光伏发电功率及储能蓄电池容量理论值；
(4)将风力发电功率定值调整为市场存在的风力发电机功率，再次对目标函数重新优化，
得到满足约束条件的光伏发电功率及储能蓄电池容量最终目标值。
2.根据权利要求1所述的一种风光互补发电系统优化配置方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐志远，郭佳伟，
申请(专利权)人：内蒙古大学，
类型：发明
国别省市：内蒙古;15