并网混合可再生能源系统的多目标优化设计方法技术方案

本发明专利技术公开了一种并网混合可再生能源系统的多目标优化设计方法，所述方法通过考虑某地区的光照、风速、温度、负载等数据，以混合可再生能源系统年度化成本、碳排放量、系统净购电成本最小化为目标，构建了适用于混合可再生能源系统的带约束的三目标优化模型，以期获得构成系统最佳配置的光伏板数量及安装倾角、风力机数量及安装高度和柴油发电机的数量。利用了进化多目标优化算法PICEA‑g求解该模型，得到一组Pareto最优解，最后介绍了如何根据决策者的偏好信息，确定最终的实施方案。本发明专利技术采用多目标优化方法进行并网HRES的规划，更符合实际情况、可行性更强。

Multiobjective optimization design method for grid connected hybrid renewable energy system

The invention discloses a multi-objective optimization design method of grid connected hybrid renewable energy systems, the method considers an area light, wind speed, temperature and load data by using mixed renewable energy system annual cost, carbon emissions, net purchase cost minimum as the goal, the construction is suitable for mixing renewable energy systems with constraints of three objective optimization model, in order to obtain a number of photovoltaic panels to the optimum configuration of system and installation angle, wind turbine number and installation height and diesel generator. The use of evolutionary multi-objective optimization algorithm PICEA g to solve the model to get a set of Pareto optimal solutions, finally introduces how to according to the preference information, determine the final implementation of the program. The invention adopts the multi-objective optimization method to plan the grid connected HRES, which is more in line with the actual situation and is more feasible.

【技术实现步骤摘要】
并网混合可再生能源系统的多目标优化设计方法
本专利技术涉及一种并网混合可再生能源系统的优化设计方法，具体而言是考虑能源系统中的光伏板、风力机、发电机等组件的数量及其安装倾角、高度等的配置，最小化系统的年化成本、系统净购电成本、碳排放量。
技术介绍
在全球化石能源日趋紧缺、化石能源的使用造成环境日益恶化的背景下，能源问题成为制约世界经济社会发展的重要因素之一。可再生能源因其取之不竭、清洁环保等特点，越来越受到人们的重视，成为各方大力发展，用于应对能源和环境问题的重要手段。然而，可再生能源存在地理上分散、规模小、生产不连续、存在随机性和波动性等特点，无法像传统化石能源一样有效利用。为克服单一可再生能源的间歇性、不稳定性等缺点，学界和工业界陆续提出以合适的方式组合使用不同种类的可再生能源和化石能源的系统，即混合可再生能源系统(HybridRenewableEnergySystems,HRES)。根据HRES系统是否接入大电网，可分为离网和并网两种情况。离网HRES没有计入大电网，一般适用于海岛、山区之类的偏远地区，此类地区接入大电网不够经济，同时可再生能源丰富，一般可满足负载需求。并网HRES接入了大电网，可100％满足供电需求，同时有效利用可再生能源。具体而言，并网HRES就是包括光伏发电、风力发电、柴油发电机发电并且连接大电网的能源系统。目前关于并网HRES优化设计的研究都只是考虑单个目标的优化，或者最小化年化成本、或者最小化碳排放量。考虑并网HRES的实际规划建设中，年化成本、碳排放量、净购电成本等是需要同时最小化的目标，显然现有的研究还不足以满足实际应用需求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种并网混合可再生能源系统的多目标优化设计方法，其以最小化系统的年化成本、系统净购电成本、碳排放量为优化目标，以系统中的光伏板、风力机、发电机等组件的数量及其安装倾角、高度等为决策变量，构建了并网HRES的多目标优化设计模型，其次考虑到模型的复杂性，如决策变量包括离散、连续不同类型、优化目标为三个，给出了求解该模型的计算方法。为实现上述技术目的，本专利技术的技术方案是，一种并网混合可再生能源系统的多目标优化设计方法，包括以下步骤：第一步，设计并网混合可再生能源系统的优化目标以及约束函数，建立并网混合可再生能源系统的多目标优化设计模型。以最小化系统年化成本、系统净购电成本、系统碳排放量为目标，构建带约束的三目标优化问题，如下：其中Fcost表示系统总的年度成本，包括：系统中各类设备的初始投资成本、使用过程中的操作与维修成本以及部分设备的替换成本；Fgrid表示系统净购电成本，即系统在仿真时间内向电网卖出的电的收益减去向电网买电的成本。Femission表示系统的碳排放量，只考虑柴油发电机使用过程中产生的CO2排放。Npv、Nwg、Ndg分别表示并网混合可再生能源系统中待优化的光伏板、风机和柴油发电机的数量；Hwg表示风机的安装高度，Hlow和Hhigh分别表示风机安装高度Hwg的变化范围的最小值和最大值，β表示光伏板的安装倾角；已知：a.组成并网混合可再生能源系统的各设备的型号，即光伏板、风机和柴油发电机的性质和设备参数是确定的；其中，光伏板参数包括开路电压、短路电流、最大工作电压、最大工作电流、额定工作温度(NCOT)、初始投资成本、操作维修成本以及使用寿命；风机参数包括额定功率、初始投资成本、操作维修成本以及使用寿命；柴油发电机参数包括额定功率、初始投资成本、每小时操作维修成本和使用寿命。b.并网混合可再生能源系统向电网买电和卖电的价格是固定的。c.Femission考虑二氧化碳排放量，其主要来自于柴油发电机。根据上述已知条件，阐述并网混合可再生能源系统的各个优化目标计算方法；(1)并网混合可再生能源系统年化成本目标函数为(以25年为项目周期)：其中ACS表示混合可再生能源系统年度成本，PV表示光伏板，WG表示风机，Tower表示风机塔(用于将风机安装到一定高度)，DG表示柴油发电机，Cainv是年度初始投资成本，Caom是年度设备维护成本，Carep是年度元器件总成本，分别用下式计算：Cainv＝∑Cinv·CRF(i,Lcom)(3)其中Cinv是每个元件的初始投资成本，元件包括并网混合可再生能源系统中的光伏板、风机、风机塔、电池组和柴油发电机，CRF是资本回收因子，Lcom是元件寿命，单位是年；i是年实际利率，inom是名义利率，f是年通胀率；Carep＝Crep·SFF(i,Lrep)(6)Caom(n)＝Caom(1)·(1+f)n(8)其中Carep是年度元器件总成本，Crep是每个元件的替换成本，元件包括光伏板、风机、风机塔、电池组和柴油发电机，SFF是沉默资金因子，Lrep是元件替换寿命，Caom(n)是第n年使用过程中的操作与维修成本；(2)并网混合可再生能源系统在T时间内的碳排放量的目标函数为：.其中T是一年总的小时数即8760，Ef是排放因子，该参数取决于柴油发电机和燃料的性质，它的值一般位于2.4-2.8kg/lit的范围内。Fcons为柴油发电机的燃料消耗，可以近似假设为它的功率输出的线性函数，表达式如下所示：Fcons＝AdgPr_dg+BdgPdg(10)其中Pr_dg是柴油发电机的额定功率，Pdg是柴油发电机的输出功率，Adg和Bdg是燃料消耗曲线的系数，一般取Adg＝0.08145,Bdg＝0.246。在并网混合可再生能源系统中，柴油发电机一般被用作备用电源，只有当可再生能源发电小于负载需求时它才会工作。柴油发电机的引入虽然能进一步提高混合可再生能源系统的可靠性，但是也会增加系统的成本，同时伴随着柴油等化石燃料的消耗还会增加有害污染物以及温室气体的排放。(3)并网混合可再生能源系统在T时间内的净购电成本目标函数为：.Fgrid＝Pb·Eb-Ps·Es(11)其中Eb和Pb表示总的买电数量和价格，Es和Ps表示总的卖电数量和价格。系统的净购电成本可以为负值，当该目标值为负时，说明并网系统向电网卖电获得了收益，此时该目标值越小则表明并网的经济收益越大。一般情况下，卖电价格会稍高于买电价格，从而使得并网系统的用户能够从中获得收益，以利于可再生能源系统的推广发展。下面阐述并网混合可再生能源系统的功率供应过程：首先由光伏发电和风力发电直接供给负载以满足需求，当光伏发电Ppv(t)和风力发电Pwg(t)的功率大于负载需求Pload(t)时，多余的电量卖给电网；相反当光伏和风力的总发电量不能满足负载时，首先由柴油机发电Pdg(t)，若仍不能满足负载时，系统向电网买电Pgrid(t)，用于满足负载需求。在电网和可再生能源供给之间切换过程中，只需加入适当的逆变器或者整流器等，模型的运行过程不受影响。其中Pdg(t)表示在时间t内柴油发电机的输出功率Pdg，与柴油机的选型相关。Pgrid(t)表示在时间t电网电量供给功率。关于光伏和风力机的输出功率计算如下：Ppv(t)表示光伏板在时间t内的输出功率，由(12-15)计算得到：VOC(t)＝VOC,STC-KV·TC(t)(14)Ppv(t,β)＝NS·NP·VOC(t)·ISC(t,β)·FF(t)(15)＝Npv·VOC(t)·ISC(t本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种并网混合可再生能源系统的多目标优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步,设计并网混合可再生能源系统的优化目标以及约束函数，建立并网混合可再生能源系统的多目标优化设计模型；以最小化系统年化成本、系统净购电成本、系统碳排放量为目标，构建带约束的三目标优化问题，如下：

【技术特征摘要】
1.一种并网混合可再生能源系统的多目标优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步,设计并网混合可再生能源系统的优化目标以及约束函数，建立并网混合可再生能源系统的多目标优化设计模型；以最小化系统年化成本、系统净购电成本、系统碳排放量为目标，构建带约束的三目标优化问题，如下：其中Fcost表示系统总的年度成本；Fgrid表示系统净购电成本；Femission表示系统的碳排放量，只考虑柴油发电机使用过程中产生的CO2排放；Npv、Nwg、Ndg分别表示并网混合可再生能源系统中待优化的光伏板、风机和柴油发电机的数量；Hwg表示风机的安装高度，Hlow和Hhigh分别表示风机安装高度Hwg的变化范围的最小值和最大值，β表示光伏板的安装倾角；已知条件：a.组成并网混合可再生能源系统的各设备的型号，即光伏板、风机和柴油发电机的性质和设备参数是确定的，其中，光伏板参数包括开路电压、短路电流、最大工作电压、最大工作电流、额定工作温度、初始投资成本、操作维修成本以及使用寿命；风机参数包括额定功率、初始投资成本、操作维修成本以及使用寿命；柴油发电机参数包括额定功率、初始投资成本、每小时操作维修成本和使用寿命；b.并网混合可再生能源系统向电网买电和卖电的价格是固定的；c.Femission考虑等价二氧化碳排放量，来自于柴油发电机；根据上述已知条件，并网混合可再生能源系统的各个优化目标计算方法，如下；(1)以25年为项目周期，并网混合可再生能源系统年化成本目标函数为：其中ACS表示混合可再生能源系统年度成本，PV表示光伏板，WG表示风机，Tower表示风机塔，DG表示柴油发电机，Cainv是年度初始投资成本，Caom是年度设备维护成本，Carep是年度元器件总成本，分别用下式计算：Cainv＝∑Cinv·CRF(i,Lcom)(3)其中Cinv是每个元件的初始投资成本，元件包括并网混合可再生能源系统中的光伏板、风机、风机塔、电池组和柴油发电机，CRF是资本回收因子，Lcom是元件寿命，单位是年；i是年实际利率，inom是名义利率，f是年通胀率；Carep＝Crep·SFF(i,Lrep)(6)Caom(n)＝Caom(1)·(1+f)n(8)其中Carep是年度元器件总成本，Crep是每个元件的替换成本，元件包括光伏板、风机、风机塔、电池组和柴油发电机，SFF是沉默资金因子，Lrep是元件替换寿命，Caom(n)是第n年使用过程中的操作与维修成本；(2)并网混合可再生能源系统在T时间内的碳排放量的目标函数为：.其中T是一年总的小时数即8760，Ef是排放因子；Fcons为柴油发电机的燃料消耗，表达式如下所示：Fcons＝AdgPr_dg+BdgPdg(10)其中Pr_dg是柴油发电机的额定功率，Pdg是柴油发电机的输出功率，Adg和Bdg是燃料消耗曲线的系数；(3)并网混合可再生能源系统在T时间内的净购电成本目标函数为：.Fgrid＝Pb·Eb-Ps·Es(11)其中Eb和Pb表示总的买电数量和价格，Es和Ps表示总的卖电数量和价格。并网混合可再生能源系统的功率供应过程：首先由光伏发电和风力发电直接供给负载以满足需求，当光伏发电Ppv(t)和风力发电Pwg(t)的功率大于负载需求Pload(t)时，多余的电量卖给电网；相反当光伏和风力的总发电量不能满足负载时，首先由柴油机发电Pdg(t)，若仍不能满足负载时，系统向电网买电Pgrid(t)，用于满足负载需求；其中Pdg(t)表示在时间t内柴油发电机的输出功率Pdg；Pgrid(t)表示在时间t电网电量供给功率；关于光伏板和风机的输出功率计算如下：Ppv(t)表示光伏板在时间t内的输出功率，由(12-15)计算得到：VOC(t)＝VOC,STC-KV·TC(t)(14)其中TC(t)是在时间t时的光伏电池温度，TA(t)是时间t时的周围环境温度，NCOT是制造商提供的额定电池工作温度，Sp(t,β)是垂直于光伏板倾斜表面上的太阳辐射，ISC,STC和VOC,STC是光伏板在温度为25，太阳辐射为1kW/m2的标准测试条件下的短路电流和开路电压，ISC(t,β)是光伏板的短路电流，VOC(t)表示光伏模组的开路电压，KI和KV是所选光伏板对应电流和电压下的温度系数；Ppv(t,β)是由一个包含NS个串联，NP个并联光伏板的光伏阵列的输出功率，Npv表示光伏板的总数量，FF(t)是填充因子；Pwg(t)表示风机在时间t内的输出功率由公式(16)计算得到：

【专利技术属性】
技术研发人员：王锐，张涛，刘亚杰，雷洪涛，张晓瑜，郑晓坤，史志超，明梦君，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科学技术大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43