摘要:為了解決傳統(tǒng)調(diào)度系統(tǒng)在調(diào)度過程中經(jīng)過較少的迭代次數(shù)就趨于收斂,容易使尋優(yōu)結(jié)果陷入局部極值,從而導(dǎo)致調(diào)度方案無法得到最優(yōu)的問題,文中設(shè)計一種基于混合粒子群的風?光互補多周期發(fā)電調(diào)度系統(tǒng)。系統(tǒng)的硬件沿用原有系統(tǒng)硬件,該文主要對軟件部分進行詳細設(shè)計。首先根據(jù)風?光互補多周期發(fā)電聯(lián)合運行的結(jié)構(gòu)來建立風場和光伏的數(shù)學模型,為調(diào)度過程提供理論基礎(chǔ)。然后對基于混合粒子群的調(diào)度算法進一步優(yōu)化,通過分解基因片段并在節(jié)點之間進行游歷,實現(xiàn)設(shè)計算法流程,從而得到一條種群最好的路徑。系統(tǒng)性能測試實驗結(jié)果表明,在相同實驗條件下,設(shè)計的系統(tǒng)得到的調(diào)度方案的投入維修成本與能量浪費率均有所降低,說明設(shè)計的調(diào)度系統(tǒng)具有一定有效性。
0 引 言
電力能源是促使我國經(jīng)濟飛速發(fā)展的重要能源,以煤炭等不可再生能源為主的發(fā)電方式不僅會造成環(huán)境問題,而且不符合我國可持續(xù)發(fā)展的觀念,因此可再生能源的清潔成為現(xiàn)在與未來研究開發(fā)的重要關(guān)注點[1?2]。目前,使用最多的可再生能源發(fā)電方法是風力發(fā)電與光伏發(fā)電,這兩種發(fā)電方法在發(fā)電過程中對環(huán)境的污染非常小,但是也存在各自的不足之處。例如風力發(fā)電與光伏發(fā)電都會隨著自然環(huán)境的變化而產(chǎn)生一定的間歇性和波動性,因此需要對風?光互補的多周期發(fā)電進行調(diào)度,保證在發(fā)電過程中綜合考慮風力發(fā)電與光伏發(fā)電的出力約束,通過調(diào)度系統(tǒng)的調(diào)節(jié)保證輸出的功率波動性最小[3]。但是在傳統(tǒng)的調(diào)度系統(tǒng)中,過于追求調(diào)度算法的計算速度而使得尋優(yōu)過程中,經(jīng)過較少的迭代次數(shù)后就趨于收斂,導(dǎo)致尋優(yōu)結(jié)果陷入局部極值,調(diào)度方案無法最優(yōu)。因此,本文設(shè)計一種基于混合粒子群的風?光互補多周期發(fā)電調(diào)度系統(tǒng)。
1 基于混合粒子群的風?光互補多周期發(fā)電調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計
在本文設(shè)計的系統(tǒng)中,主要分為硬件和軟件兩部分。硬件部分主要沿用原有系統(tǒng)的硬件部分,本文主要對軟件的調(diào)度方法方面進行改進,引入混合粒子群算法對調(diào)度算法進行優(yōu)化。1.1 建立風?光互補多周期發(fā)電數(shù)學模型由于太陽在地球上的不均勻輻射導(dǎo)致出現(xiàn)溫度差,氣流壓力在這種溫度差的作用下產(chǎn)生一種壓力梯度,造成了地球表面的空氣流動,從而產(chǎn)生風能[4?5]。在調(diào)度系統(tǒng)中,一般會涉及到日前調(diào)度和日內(nèi)調(diào)度,這兩種調(diào)度主要依靠的就是短期預(yù)測。這種短期預(yù)測指的是提前0.16~24h對未來風電場的發(fā)電有功功率進行預(yù)報,當預(yù)測時間越短時,預(yù)測結(jié)果越準確[6?7]??紤]到風?光之間具有天然的時空互補特性,消納平抑風電和光伏發(fā)電的隨機波動,可以將其看作一個整體,如圖1所示。 風速變化是影響風電場輸出功率的主要因素,通過預(yù)測風速能夠得到風電場發(fā)電出力預(yù)測值。一般情況下在同一地點,海拔較低的情況下風速較低,離地面越高風速也會相應(yīng)變大。有功功率PW 隨風速v的變化可以通過分段函數(shù)來體現(xiàn):
式中:vin表示風機的切入風速;vo表示風機的切出風速;vr表示風機的額定風速;Pr表示風機的額定輸出功率。 在光伏發(fā)電中,主要由太陽能電池板、控制器和逆變器構(gòu)成能量采集與電力輸出的總體結(jié)構(gòu)。太陽能光伏電池串并聯(lián)組合形成光伏電池陣列,是光伏發(fā)電中的核心結(jié)構(gòu)原件[8?9]。光伏陣列在放置的時候一般會根據(jù)太陽的位置擺放不同的傾斜角度,目的是獲得更多的太陽能輻射量。輻射量的計算公式為:
式中:G0表示太陽能輻射量,單位為kW/m2;Gb表示水平面上直接接收到的太陽能輻射量;kb表示傾斜面與水平面上直接接收到太陽輻射量的比值;Gd表示水平面上散射出去的太陽能輻射量;μ表示光伏陣列的傾斜角;ρ表示地表的反射率;Gh表示水平面上的總太陽輻射量,在不同地表狀態(tài)下,反射率不同。太陽能光伏電站所在的環(huán)境溫度和光照度決定了輸出功率[10?12],在一定條件下,光伏陣列的輸出電流計算公式為:
式中:T表示環(huán)境溫度;G表示光照度;ISC表示電流;Iref表示標準參考條件下(溫度Tref為25 ℃,太陽輻射量Gref為1 kW/m2)對應(yīng)的輸出電流;?參考光照度下電流變化溫度系數(shù);TC表示太陽能光伏電池板表面溫度。同樣可以得到光伏陣列的電壓,如下: 式中:φ表示參考光照度下電壓變化的溫度系數(shù);RS表示其中的串聯(lián)電阻阻值;Uref表示標準參考條件下對應(yīng)的輸出電壓。至此,完成風?光互補多周期發(fā)電數(shù)學模型的建立。
1.2基于混合粒子群的調(diào)度算法優(yōu)化
為了有效地解決發(fā)電調(diào)度問題,本文采用基于基因片段分解的混合粒子群算法來進行最優(yōu)值求解。算法主要使用大量的粒子,通過迭代的過程來進行尋優(yōu)。假設(shè)粒子的位置可以表示為Xi=[xi,1,xi,2,…,xi,n],將其分解為m個基因片段,如圖2所示。
圖2分解的基因片段中,每個基因片段中包含的粒子數(shù)可以根據(jù)實際情況進行確定,對于數(shù)量的要求并不嚴格,可以相同也可以不同[13?14]。在進行發(fā)電調(diào)度的過程中,可以將基因片段看作發(fā)電過程中的電流電壓變化節(jié)點,各個發(fā)電過程基因片段節(jié)點間的游歷可以看作調(diào)度問題中各個節(jié)點間的游歷,過程如圖3所示。
在基因片段節(jié)點之間的游歷是為了從所有的路徑中選擇一條種群最好的路徑。在算法運行前需要設(shè)定參數(shù),主要包括混合粒子算法中的種群規(guī)模、迭代次數(shù)、啟發(fā)式因子以及信息素等重要參數(shù),在完成參數(shù)設(shè)定之后,需要注意在混合粒子群算法中,混合粒子在基因片段間進行游歷時,并不需要類似優(yōu)化問題中記錄已經(jīng)游歷節(jié)點的禁忌表,同樣可以使混合粒子順利地將游歷過程度過完畢[15]。主要是因為在調(diào)度優(yōu)化問題中,各發(fā)電節(jié)點間的兩個方向都可以完成游歷過程,因此在調(diào)度優(yōu)化問題中,任意兩個發(fā)電節(jié)點之間均存在一定的連接,且弧線是雙向聯(lián)通的。綜上,可以設(shè)計出本文基于混合粒子群的調(diào)度算法的流程如圖4所示。
在算法的優(yōu)化過程中,為了兼顧算法的效率和調(diào)度的質(zhì)量,將3~5個電流電壓節(jié)點作為一個基因片段,基因片段的轉(zhuǎn)移就是狀態(tài)的轉(zhuǎn)移。為了增加粒子多樣性,加入了基因片段內(nèi)部的交叉和變異。至此,完成基于混合粒子群的風?光互補多周期發(fā)電調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計。
2 系統(tǒng)測試
2.1 算例參數(shù)概況
為了驗證本文設(shè)計的系統(tǒng)具有一定的有效性,需要設(shè)計具體的系統(tǒng)測試過程,完成系統(tǒng)調(diào)度性能的測試。選擇某地區(qū)的7臺火電機組,風電場、光伏電站的裝機總量分別為 350 MW,50MW,該地區(qū)1年內(nèi)月平均風力分布特性參數(shù)如表 1所示。
表中:k表示W(wǎng)eibull分布模型的形狀參數(shù),k>0,能夠反映風速分布特點;c表示W(wǎng)eibull分布模型的尺度參數(shù),c>1,能夠反映該地區(qū)的平均風速大小。k和c的計算公式如下:
式中:σ表示參考風力強度下電流變化溫度系數(shù);Γ 表示Gamma函數(shù)。日前預(yù)測風電場和光伏電站出力情況如圖5所示。
本文所選擇的火電機組中,風力發(fā)電機的額定功率為1000W,啟動風速為3m/s,額定風速為 8m/s,經(jīng)過計算,維修費率在0.0185元(/kW·h),發(fā)電機的單價為3700元;光伏電池板額定功率為300W,轉(zhuǎn)化率約為14%,溫度?功率系數(shù)為-(0.5±0.05)%/℃,維修費率在0.007 9元(/kW·h),電池板單價為2430元。在多周期發(fā)電的系統(tǒng)中,負荷最大缺電率 LPSPmax 取0.05,系統(tǒng)最大能量浪費率SPSPmax取0.25。
2.2 仿真算例結(jié)果分析
在Matlab仿真軟件中對采用傳統(tǒng)系統(tǒng)和本文設(shè)計的系統(tǒng)算法進行仿真,設(shè)定種群規(guī)模大小為80,微粒的維數(shù)為35,最大迭代次數(shù)為500,慣性權(quán)重初始值ωstart為0.88,終止慣性權(quán)重ωend為0.37,標準學習因子取值為0.4。得到兩個系統(tǒng)的適應(yīng)度值隨著迭代次數(shù)的變化曲線,如圖6所示。
從圖中可看出,采用傳統(tǒng)系統(tǒng)的算法在迭代200次后趨于收斂,而采用本文系統(tǒng)的算法在迭代300次后趨于收斂,避免了過早地陷入局部極值中。根據(jù)目標函數(shù)和約束條件以及各項參數(shù)進行求解,得到的調(diào)度結(jié)果如表2所示。
從表2可以看出,經(jīng)過本文系統(tǒng)調(diào)度后,比傳統(tǒng)系統(tǒng)的調(diào)度結(jié)果的容量配置投入成本降低了7.9%,在滿足缺電率要求的情況下,傳統(tǒng)系統(tǒng)的調(diào)度結(jié)果維修成本也較高,能量浪費率為28.74%,而本文系統(tǒng)的能量浪費率為21.56%。綜上所述,本文設(shè)計的基于混合粒子群的風?光互補多周期發(fā)電調(diào)度系統(tǒng)的調(diào)度尋優(yōu)能力更強,在對容量進行配置的過程中更加合理,能夠充分利用風?光的互補性,減少能源浪費。
3 結(jié) 語
本文對風?光互補多周期發(fā)電設(shè)備的數(shù)學模型以及調(diào)度系統(tǒng)進行了深入的研究,以傳統(tǒng)調(diào)度系統(tǒng)中所存在的問題為切入點,對系統(tǒng)的軟件部分進行了詳細的設(shè)計。通過混合粒子群算法優(yōu)化調(diào)度決策變量值,經(jīng)仿真分析驗證本文系統(tǒng)設(shè)計對于調(diào)度方案的優(yōu)化、減少投入成本和維修成本具有重要的意義。但是本文還存在很多不足之處,如在調(diào)度求解過程中目前還是僅限于直接求解,當預(yù)想場景的分支比較多時,未考慮電網(wǎng)的安全約束,在后續(xù)的研究中需要逐步完善。
審核編輯 :李倩
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原文標題:基于混合粒子群的風?光互補多周期發(fā)電調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計 | 論文速覽
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