多类型分布式电源在配电网中的优化配置_付丽伟

多类型分布式电源在配电网中的优化配置_付丽伟

第36卷 第1期 2012年1月 电 网 技 术 Power System Technology Vol. 36 No. 1

Jan. 2012

文章编号：1000-3673（2012）01-0079-06 中图分类号：TM 727 文献标志码：A 学科代码：470·4051

多类型分布式电源在配电网中的优化配置

付丽伟1，王守相1，张永武2，张成峰2，董澎涛2

（1．智能电网教育部重点实验室(天津大学)，天津市 南开区 300072；

2．潍坊供电公司，山东省 潍坊市 261061）

Optimal Selection and Configuration of

Multi-Types of Distributed Generators in Distribution Network

FU Liwei1, WANG Shouxiang1, ZHANG Yongwu2, ZHANG Chengfeng2, DONG Pengtao2

(1. Key Laboratory of Smart Grid (Tianjin University), Ministry of Education, Nankai District,

Tianjin 300072, China; 2. Weifang Electric Power Company, Weifang 261061, Shandong Province, China)

ABSTRACT: The key element to determine whether distribution generator (DG) can achieve better results or not is to reasonably select and configure various types of DGs during the planning process of distributed generation system. For this purpose, firstly the output models of various DGs are built; then taking meeting the demand of load growth and minimizing the present value of annual total programmed cost of power supply company in which the environmental effects are considered as optimization objectives, the simulation analysis on distributed generation system containing various DGs such as wind power generation, photovoltaic power generation and combined cooling, heating, and power (CCHP) by micro-gas turbine is performed, and the sensitivity analysis on three variables, namely the wind speed, the price of natural gas and the punishment criteria, is conducted; finally, the optimal selection and configuration results for distributed generation system is achieved. The obtained results are available for reference to the planning for large-scale urban DG projects and the decision-making of installing individual DG system. KEY WORDS: distributed generator (DG); distributed network; sensitivity analysis; optimal selection and configuration

摘要：决定分布式电源(distributed generator，DG)发挥最大效益的关键是在进行分布式发电系统规划时能够对众多DG类型进行合理的选择和配置。为此首先建立了各种DG的出力模型，然后以满足负荷增长需求、考虑环境效益的供电公司年总规划成本现值最小为优化目标，利用Homer软件对含有多种DG(包括风力发电、光伏发电、采用微型燃气

基金项目：国家自然科学基金项目(50837001，50777047，51077098)；新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-07-0602)。

Project Supported by National Natural Science Foundation of China (50837001, 50777047, 51077098); Project Supported by Program for NewCentury Excellent Talents in University (NCET-07-0602).

轮机的冷热电联供)的分布式发电系统进行了仿真分析，并对风速、天然气价格以及排污处罚标准3变量进行了敏感 性分析，最后得到分布式发电系统的优化配置结果。分析 结果对城市大型DG项目规划和个人DG安装决策具有参考意义。

关键词：分布式电源；配电网；敏感性分析；优化配置

0 引言

分布式发电又称分散式发电或分布式供能，一般指将相对小型的发电装置分散布置在用户(负荷)现场或用户附近，以充分利用各种规模不大的分 散在用户附近的可再生或非可再生能源的发电方 式[1-6]。分布式电源(distributed generator，DG)主要有风力发电、太阳能发电、微型燃气轮机发电、燃料电池、生物质能发电、垃圾发电、氢能源和小水电等[7-9]。该类新能源发电可实现低污染甚至无污染排放，可向电网提供削峰填谷等辅助服务，并可在一定程度上解决供电质量和供电可靠性问题[10-13]。DG类型很多，但进行分布式发电系统规划时如何在众多的DG类型中进行合理选择，很少有文献涉及。为此，美国新能源实验室开发了用于设计和优化小型分布式发电系统的Homer软件，其包含了一定数量的能源组件模型，基于成本和资源可利用性来进行适当的技术选择[14]。本文以满足负荷增长需求的供电公司投资和系统运行费用最小为优化目标，对含有多种DG的分布式发电系统利用Homer软件进行仿真计算，以确定DG的优化配置结果，以期为城市大型DG项目规划和个人DG安装决策提供参考。

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1 不同类型DG模型

1.1 风力发电

一般，由于各种DG发电原理不同，需要的可再生能源也不同，所以在DG规划阶段，需要根据具体的地理位置、环境状况和资源分布等来确定不同类型DG的出力情况，从而为不同类型DG的合理选择做好铺垫。

风力发电机的输出功率受风速的影响很大，随风速的变化而改变。而风速变化具有概率分布特性，双参数威布尔分布被普遍认为是最适用于风速统计特性描述的概率分布，其概率密度函数[15]为

线性因子、额定短路电流、电池开环电压等因素，

I–U特征等式为

I??Imax??Imax?

exp{U/[b(???1??)Umax]?1/b} (7)

式中：I为光伏阵列输出电流；U为光伏阵列输出电压；?为光伏电池光照密度百分比；Imax为最大电流；b为I–U特征指数常数；? 为线性因子，依赖于Umax；Umax为在光照强度为100 W/m2的情况下，光伏电池阵列的额定开路电压。

对式(7)取微分可得

kvk?1v

()exp[?()k] (1) ccc

式中：v为风速；k、c为威布尔分布的参数，k为

fv(v)?

形状参数，c为尺度参数，其可由平均风速?和标准差?近似算出。

k?(?1.086 (2)

?(1?)

k

与之对应的分布函数为

c?

dI(U)I(U)??Imax

(8) ?

dUb(???1??)Umax

式(8)两边同时乘以电压U得到P–U特征等式

P?UI(U)??UImax??UImax?

exp{U/[b(???1??)Umax]?1/b} (9)

式中P为光伏阵列的总输出功率。

与风力发电类似，光伏发电系统也由电容器组投切来保证功率因数基本为常数，因此光伏发电系统的无功功率也可由式(6)求得。 1.3 微型燃气轮机

微型燃气轮机是指功率为数百kW以下的以天然气、甲烷、汽油、柴油为燃料的超小型燃气轮机。微型燃气轮机发电系统由微型燃气轮机、燃气轮机直接驱动的内置式高速逆变发电机和数字电力控制器等部分组成。满负荷运行时效率可达30%，实行热电联产或冷热电联产，效率可提高到75%以上。微型燃气轮机的特点是体积小、质量轻、发电效率高、污染小、运行维护简单，其模型与集中式发电机组相似。

?

?

?

(3)

v

F(v)?1?exp[?()k] (4)

c

风力发电机的功率与风速、叶片受风面积等因素有关，其功率[16]为

Pm??Sv3CP/2 (5)

式中：?为空气密度，km/m3；S为风力机的扫掠面积；Cp为风力机的风能利用系数，根据贝茨理论最大可达16/27。

另外，通过风力机组的输出功率和风速之间的近似关系，由风速的概率分布特点得到输出功率的随机分布特点。

与电网并联运行的风力发电系统大多采用异步发电机，风力发电机可以简化处理为PQ节点。如果风电机组中含有电容器的自动投切装置，则无功功率为

Pmo?Pe?

Md?

(10)

?Rdt

1???R

] (11)

R?R

Pmo,in?Pmo,out?[1?

式中：Pmo为原动机功率；Pe为发电机输出功率；

Pmo,in、Pmo,out分别为原动机的输入、输出功率；?R、

?为发电机组送、受端的角速度；M、R为发电机转

矩和阻抗。

Qm?Pm/tan? (6)

式中?为功率因数角。 1.2 光伏发电

太阳能光伏电池利用半导体材料的光电效应直接将太阳能转换为电能。考虑到太阳能光照强度百分比、(电流–电压)I–U曲线特征常数、I–U曲线

2 含DG的配电网优化配置模型

配电网规划的目的是根据电源的发展及负荷增长情况，合理确定若干年后的目标网络结构，使其在保证安全可靠的前提下达到经济上的优化。分布式发电相对于传统发电具有显著的环境效益，因此

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有必要在DG的投资成本中考虑其环境效益，即在传统火力发电和分布式发电成本中考虑环境成本。本文在DG的类型和容量不确定的情况下，以满足负荷增长需求、考虑环境效益的供电公司年总规划成本现值最小为优化目标进行DG优化配置。

如果不考虑分布式发电的环境效益，单纯从资金成本上计算DG的发电成本，DG的投资成本包括DG的固定成本和变动成本，其中，固定成本为

3 仿真算例

3.1 DG参数

Homer软件是美国新能源实验室开发的用于设计和优化小型发电系统软件，本文利用该软件对山东潍坊城市配电网中的多DG优化配置方案进行分析，DG类型包括光伏发电、风力发电、微型燃气轮机热电联供，分布式发电系统结构如图1所示。

DG的安装成本，变动成本包括折算为现值的DG发电成本(主要为运行维护费用和燃料费用)、相应电量下节约的常规能源的燃料费用以及DG残值

(被置换DG的剩余价值)。因而定义DG折算到现值的投资成本为

Cinvest?CDG??(VDG?Vb)??R (12)

式中：CDG为总投资固定成本；VDG为年运行维护和燃料成本；Vb为每年节约的常规电源的燃料成本；R为DG残值；?、?分别为每年的投资成本和

图1 分布式发电系统结构

Fig. 1 Structure of a distributed generation system

DG总费用包括折算到每年的投资及维护运行费用和燃料费用等，该类费用初值的选取影响优化配置结果，因此有必要在仿真分析前确定各类DG的相关费用。表2列出了3种容量为1 kW的光伏发电和微型燃气轮机类型的DG和风机容量为

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