考虑多源联合调度特性的微网经济评估方法
0 引 言
近几年,微网系统得以广泛应用的原因在于其能够保证整个配电网稳定运行的同时实现分布式电源的大量接入,多种能源形式组成的微网系统发挥了可再生能源灵活运用的优势,将多分布式能源系统看作一个整体并网,实现统一的能效管理,是电力行业和科研的热点领域之一[1,2]。微网系统中包含了多种分布式电源、储能系统及能量管控系统,微网系统的初始投资成本、运维成本、回收成本都相应的增加[3-5],因此,在微网建设时要充分考虑整个微网系统的成本、各个微源联合调度对微网经济效益影响,保证整个微网系统经济运行。
国内外对微网经济性评估主要包括两个方向,第一,主要考虑分布式电源的容量配置,优化目标主要包括初始投资费用最小、微网系统年运维成本最小等[6,7],文献[6]考虑了包含柴油发电机在内的独立微网模型,考虑季节特性对微网容量配置的影响;文献[8]考虑了微网系统中考虑不确定出力情况下分布式电源和储能的容量配置;文献[9]解决了负荷与电源的能量匹配问题,考虑独立运行微网容量优化配置。第二,对微网系统的经济性研究包括给定的容量配置下如何调控微网系统的优化运行,优化目标主要包括系统的运行成本最小等单目标、多目标优化,文献[10]考虑了网损、运行成本及环境收益等多目标,采用万有引力搜索算法进行多目标求解;文献[11]采用二次搜索的方法对微网系统中的微电源进行经济运行调控;以上研究问题的重点在对微网系统进行容量优化或是进行经济优化运行[12-14],考虑目标不具有延展性,忽略微网各个分布式电源及储能系统调控对其成本及经济性的影响。
本文引入一种全局粒子群算法应用到微网系统的经济评估当中,考虑多源联合调度特性的微网经济评估评估的影响。首先,考虑设备级的初始投资成本、运行及维护成本、设备回收成本等全寿命周期成本的影响;首先,采用年等值分析方法,考虑设备级投资对经济评估影响;其次,采用全寿命周期成本模型,研究分布式电源利用率、储能系统的充放电特性及多能源联合调度特性对经济评估影响;最后,采用改进的全局粒子群算法考虑电网间功率交换特性对整个微网系统进行经济评估。最后,通过算例将此方法应用到微网系统的经济评估中,较为准确的估算出整个微网系统全寿命周期成本及收益。
1 微网系统设备级经济性评估
在考虑储能系统全周期内经济效益时,需要考虑蓄电池放电深度、过放现象对所对应的经济成本。
图1 微网系统全寿命周期成本构成Fig.1 LCC structure of microgrid system
(1)初始投资成本
初始投资成本主要包括光伏电站、风力发电系统等分布式能源的装机成本总和,储能装置及其能量管控系统的成本、建筑和电气建设成本。微网系统建设初始投资成本C0固定不变。但在考虑微网全寿命周期每个设备成本时需要考虑设备使用年限,将一次性初始投资成本采用等值年投资成本的方法进行计算。初始投资成本fLCC_1为
(1)
(3)蓄电池寿命约束
(2)运行及维护成本
(a)维护及替换成本
替换及维护成本主要包括对设备整个运行周期内检测、维修、维护、部分替换所产生的费用。
在考虑微网全寿命周期维护成本时同样需要采用等值年成本的方法进行计算。周期内的维护及替换成本fLCC_21为
(2)
式中:Cwi为微网系统每年固定维修费用;m为维修后所剩余的设备年限;Czi为设备的替换成本; y为设备使用的年限值。
(b)运行成本
式中:WT为总风力发电机组个数;Pwit为第i台机组在t时刻发电功率;PV为总体光伏发电个数;PPit为第i台光伏在t时刻发电功率;O为其他分布式能源个数;POit为第i台其他分布式能源机组在t时刻发电功率。
(3)
式中:t为微网运行所处于的时刻;T为微网运行周期;αti为为微网中各个分布式电源所处的状态,αti=0代表停止运行,αti=1代表运行;f(Pti)为设备i输出功率Pti过程中产生的费用;Cri(Pti)为设备i输出功率Pti过程中所消耗燃料费用;j为某个污染源;k为污染源总数;δj污染治理单位价格;x(Ptj)为输出功率Pt所对应污染物量;Ct为t时刻与电网交换能量价格;Pt为t时刻交换的功率。
在CSMR边坡岩体质量分类方法中,除坡高指标外,结构面倾向与边坡倾向间的差值等9个指标的取值已有相应的区间,为了与工程的实际保持基本一致,本文对上述9个指标的区间取值也参照上述区间,同时对于原分类方法中无上限或下限的阈值情况,本文根据实际工程情况进行适当选取。另外水电水利边坡工程地质勘察技术规程以边坡高度为分类依据,将边坡分为低边坡(h<10 m),中边坡(10 m≤h<30 m)、高边坡(30 m≤h<100 m)、以及超高边坡(h≥100 m)。为了与本文中的等级划分相对应,本文将其分为低边坡、中边坡、中高边坡、高边坡以及超高边坡五个等级。最终各评价指标的等级划分如表1所示。
(3)设备回收成本
设备回收成本中的设备拆除费用主要包括整个微网系统停止运维后对设备进行拆卸等需要的材料消耗费、运输费及人工费等。设备拆除费用为fLCC_31
(4)
式中:Cci为第i台设备折算的材料消耗费;Cyi为第i台设备折算的运输费;Cri第i台设备折算的人工费。
设备的回收成本中的项目回收残值主要包括退役后拆卸的费用与项目回收得到的残值之差,计算时退役设备的残值为设备初始投资的5%,未退役设备残值计算时考虑设备折旧率d。具体的周期内设备的回收成本fLCC_32为
(5)
(1)功率平衡约束
设备的总回收成本fLCC_3为
(6)
在上述基本成本构成外,经济成本还包括微网系统中分布式能源利用率低折算经济成本;微网系统中储能容量过大折算成的经济成本等。
2 考虑多能源联合调度的微网经济评估
2.1 储能全寿命周期内成本估算
微网系统全寿命周期内的成本主要包括整个微网系统从建设到报废整个过程中包含的成本总和,主要有初始投资成本、运行及维护成本,设备回收成本等,具体微网系统成本构成如图1所示。
将蓄电池运行时间分为i个间隔为Δt的时间,则不同放电深度成本fLCC_51为
(7)
式中:ERi(i)为第i时间段的充放电能量;δRi为不同放电深度下成本系数,元/MW·h;其中,E(i-1)为i-1时段蓄电池的剩余电量;E(i)为i时段蓄电池的剩余电量。
过放现象成本fLCC_52为
(8)
式中:Ee(i)为第i时间段的放过放能量;δe为过放损失成本系数,元/MW·h。
根据银隆方面的描述,第二起诉讼为魏银仓重复向公司出售专利:2010年和2012年,魏银仓将5项专利作价1.0012亿元转让给银隆。2015年,魏在公司董事会未同意的情况下,将这5项专利中的3项重新估价9500万元,再度转让给银隆,从中侵占银隆9500万元。
储能系统全寿命周期成本fLCC_5为
(9)
2.2 多能源联合调度经济性估算
考虑分布式能源的全寿命周期经济性需要考虑分布式能源利用率低折算经济成本。
可再生能源利用率为
(10)
在整个微网系统中考虑年运行费用时,要考虑基本的运行成本、微网中燃料所产生费用、环境污染治理费用、与电网交换的费用,其值随年限不断变化。周期内的运行成本fLCC_22为
可再生能源利用率低折算成经济性MLCC为
陈寅恪先生是20世纪的史学大家,对中国古代诗词曲赋也颇有心得。《元白诗笺证稿》旨在通过对唐代著名诗人元稹、白居易叙事诗的考证,阐发唐代政治史。作者认为中国诗包含时间、人事、地理三点,故与历史发生关系。将所有分散的诗集合在一起,将同一时代人物关系和地域连贯起来,则可以补充和纠正历史纪载之不足。《元白诗笺证稿》既利用中国古诗的特点来研究历史,同时又以史家的眼光来拓展文学的视界,开启了“以诗证史,亦诗亦史”的研究风尚,堪称一部具有里程碑意义的经典著作。
(11)
(4)根据式(20)对粒子群中的粒子的位置和移动速度进行更新,得到粒子的新的位置
3 考虑电网间功率交换特性的经济评估
考虑微网系统的经济收益时,主要考虑的是微网并网后与电网交换电量收益,具体的收益M为
(12)
式中:Lgrid(t)为微网并网电价收益;Pgrid(t)为微网向电网输出的功率;λt为输入/输出约定数,λt=1表示微网向电网售电;λt=-1表示微网向电网购电。
对微网系统进行全寿命评估时需要考虑微网经济效益与成本差值。具体表达式f为
(13)
在电网建设之前,为了考虑整体的经济性,本文采用对整个微网收益取极值的方式,求取微网收益的最大值
(14)
求取经济收益极值时考虑的约束条件如下
在诊断符合情况方面,100例患者中,诊断符合78例,其概率为78.00%,缺铁性贫血组、地中海贫血组数据对比性不佳,P>0.05,详细情况如表二所示:
式中:u为微网中设备淘汰的个数;β为折算利率;T0为设备的运行年限;C0i为第i台设备的残值;Cti为设备折旧对应费用。
(15)
式中:Pload(t)为整个微网中负荷转化成功率量。
(2)分布式电源功率约束
我国地下水污染主要表现为酸化明显,重(类)金属污染多点,盐化、硬化在多发,微量有机污染显现,典型污染多呈复合型,已呈现出由城市向农村蔓延、由东部向西部扩展、由局部向区域扩散、由点向面演化的趋势。区域上京津冀、长三角、珠三角等经济发达地区的地下水污染更严重,根据调查有机污染呈现严重趋势,污染因子包括总石油烃、苯系物、多环芳烃等。重点场地地下水污染严重,包括工业固体废弃物堆场、垃圾填埋场、污水灌溉区域、石油天然气开采区、金属采选冶炼区等。
minPwt,p,o≤Pwt,p,o(t)≤maxPwt,p,o
(16)
式中:C0i为单个设备的初始投资成本;Mi为每种设备的数量;r为银行的利率;l为每种设备的使用年限;n为微电源等设备的种类。
(17)
(4)蓄电池充放电电量约束
(18)
(19)
式中:Nmax为允许的充放电次数极限值;Lc(i),Ld(i)分别为第i个时段的连充次数、连放次数; η为充电效率。
4 求解方法及流程
将每个给定参数下考虑多源互补调控特性的经济效益看成1个粒子,由n个粒子组成1个粒子群体,这些粒子以一定的速度移动,其运动方向由粒子自身移动的最好位置Pbest(即每个时间段经济效益最好)和粒子群的最好位置Gbest(即全寿命周期经济效益最好)。全局粒子群算法应用于最大经济效益求解流程图如图2所示,其速度和位置更新公式为
(20)
式中:i=1,…,n;p=1,…,r。n为粒子群中粒子的个数;r为解向量的维数。A1和A2大于零的学习因子,分别表示2个优化解得权重ω为惯性权重系数。
(21)
式中:i,j=1,2,…,n;dis(xj,k,xi,k)为粒子i和j之间的距离;rand()在(0,2)间服从均匀分布。
图2 求解流程图Fig.2 Solution flow chart
所谓全局粒子群算法,是每个粒子通过计算得到周围粒子位置,从而确定自己最优位置,如果有,它趋向移动到这些拥有较好位置的中心点。第i个粒子移动第k步时,中心点由式(21)确定,具体解算步骤如下:
(1)初始化粒子群体中各个粒子的位置,给定粒子的初始移动速度以及导入可再生能源发电的输出功率,预测负荷参考值,根据参数求取初始最优解;
梅尔文·科恩(Melvin Cohn)是索尔克研究所的联合创始人,凭借免疫学和基因调控方面的杰出成就而闻名于世。他于2018年10月23日在圣地亚哥去世,享年96岁。
(2)设置粒子群维数Kpos,最大迭代次数Nposmax,计算精度σpos;
(3)计算所求粒子初始适应度值;
式中:Call单位功率对应的电价。
(5)根据式(25)计算各个粒子的中心,并计算经向中心点移动后的位置作为算法下次迭代的位置信息。
(6)重复步骤(1)至步骤(5),判断当前迭代次数与误差值是否满足要求,返回步骤(1),否则终止粒子寻优计算,并输出计算结果。
取证过程中的“全过程”录音录像促进了监察机关的工作顺利开展,对录音和录像的择选,以及未按要求录音录像的都要进行科学合理的处置,同时,对录音录像的保管、移送、调取与播放都要进行一定的规制。
5 算例仿真分析
本文所涉及的算例中包括风力发电系统、光伏发电系统、微型燃气轮机、储能、常规负荷,基本结构如图3所示,参数如表1所示。
所谓“内涵”困境,是指新大学运动第二阶段“新建本科院校”在扩招大潮中存在的重视“外延式发展”忽视“内涵式发展”的问题。而这个问题也是高等教育大众化阶段中国大学普遍存在的问题。事实上,“快、大、高、全”既是第二阶段新大学运动中创立的新大学的发展特征,也是导致这些大学存在“内涵”困境的主要原因,而“内涵”困境在“终端”上的反映则是培养出来的学生质量的下降。
另外,公众意见如何收集和分析也是一个影响刑事法治运作的难题。怎样的意见是公众意见的准确传达,新闻、媒体、网络的声音固然有一定的代表性,但是它们毕竟有区别。公众认同的判断极其困难的,需要较长的时间和较深厚的物质基础来调查和证实,而且,此种事件的处理妥当与否直接关系到整个国家公权力机关在人们心目中的权威和信誉,而负责听取并凝集民意的立法或审判某一特定案件的司法机关似乎难以胜任这样复杂的工作。
图3 微网系统结构图Fig.3 Structure of microgrid system
表1 分布式电源功率
Tab.1 Power of a distributed power source
电源类型功率/容量风力发电机组WT/kW·h30光伏发电系统PV/kW·h30微型燃气轮机MT/kW·h10储能电池SB/kW·h15 公共连接点功率/kW45~60
评估微网经济性时需要考虑电网的分时电价,假定电售(购)价格如表2所示。
表2 分时电价表
Tab.2 Time sharing price
时间段时间范围电售(购)价格/(元/kW·h)高峰时段10:00~15:0018:00~21:001.2平时段07:00~10:0015:00~18:0021:00~23:000.8低谷时段23:00~07:000.3
通过改进粒子群算法对微网进行全寿命周期优化,保证综合经济收益最高情况下,满足所有约束条件的情况下,微网中分布式电源及负荷折算到某天的出力情况如图4所示。
图4 微网中其他分布式电源出力情况Fig.4 Distribution of other distributed power sources in micronetworks
从图4中可以看出,微网系统中各个分布式电源的出力及与电网能量交换情况。可以看出蓄电池在微网高峰时间段放电、低谷时间段充电,实现了谢峰填谷的目的;微燃气轮机、风力发电机组、光伏系统能够在高峰时间段向电网售电,保证微网经济收益。
通过粒子群优化微网经济特性,优化前后折算到日对比如表3所示。
表3 优化对比
Tab.3 Optimization comparison (万元)
设备级初始投资成本运维成本设备回收成本未优化1 561.2210.61 026.7优化1541.6336.9954.7能量级可再生能源成本储能成本总成本未优化203.1362.73 364.3优化32.459.52 925.1
从表3可以看出优化后经济成本比优化前节省了13.1%。
6 结 论
本文考虑考虑多源联合调度特性的微网经济评估方法情况下对微网进行经济评估,在整个经济评估过程中综合考虑整个微网系统的经济与环保性。
在施工升降机运行过程中,导轨架用来支撑和引导吊笼沿着导轨升降。由于导轨架结构复杂,设计参数较多,计算量大,而当前施工升降机的设计仍采用传统的CAD技术,运用基本的计算理论及个人经验进行几何设计,缺乏设计规范与知识的支持,所以设计周期长,成本高。本文将KBE技术运用到施工升降机导轨架三维设计中,开发施工升降机导轨架快速设计系统,实现知识驱动设计,快速应对市场需求,降低研发成本,为施工升降机的创新设计迈出积极的一步,进而为工程机械设计研发提供实现智能化思路。
首先,将设备总投资成本、维修成本及设备回收成本采用年等值分析方法折算成年平均成本,通过此方法更为准确的评估出设备的投资成本。
其次,充分的考虑了分布式电源利用率、储能系统的充放电特性及多能源联合调度特性等因素对经济评估的影响,通过对比分析此方法有效的节约了微网系统全寿命周期内成本,使得微网具有更好经济收益。
①关于黄河口地域概念的界定因历史上黄河“善淤、善决、善徙”而导致其河口的变迁极为复杂,在研究中一般认为黄河口就是黄河三角洲的代称,但是黄河三角洲按其形成年代分为古代、近代和现代黄河三角洲,出于具体研究的需要,同时因近代黄河三角洲90%以上地域在东营市行政辖区之内,本文在研究中主要以东营市行政区划范围来界定黄河口。
最后,采用改进的全局粒子群算法考虑电网间功率交换特性对整个微网系统进行经济评估,电网与微网不同时间交换功率对微网经济性产生了一定的影响。
参考文献:
错误分析理论(Error Analysis)的提出是二语习得领域的一个新发展,同时它的兴起和出现也成为从事语言教学的工作者和学者们一个全新的研究视角。美国应用语言学家Fries和其他一些研究者在二语习得中系统地研究语言的错误现象,并提出错误分析理论。到二十世纪六七十年代,该理论被英国语言学家科德(S.P.Corder)进一步发展后最终形成错误分析理论。
[1] 艾欣, 崔明勇, 雷之力. 基于混沌蚁群算法的微网环保经济调度[J]. 华北电力大学学报(自然科学版), 2009, 36(5): 1-6.
AI Xin, CUI Mingyong, LEI Zhili. Environmental and economic dispatch of microgrid using chaotic ant swarm algorithms[J]. Journal of North China Electric Power University(Natural Science Edition), 2009, 36(5): 1-6.
[2] 施泉生, 于文姝,谢品杰. 能源互联网背景下分布式光伏发电的经济效益研究[J]. 电网与清洁能源, 2016, 32(1): 101-107.
SHI Quansheng, YU Wenshu, XIE Pinjie. Economic benefit analysis of distributed photovoltaic under the energy internet background[J]. Power System and Clean Energy, 2016, 32(1): 100-106.
[3] 茆美琴, 金鹏, 张榴晨, 等. 工业用光伏微网运行策略优化与经济性分析[J].电工技术学报, 2014, 29(2):35-45.
MAO Meiqin, JIN Peng, ZHANG Liuchen, et al.Optimization of operation strategies and economic analysis of PV microgrids for industries[J].Transactions of China Electrotechnical Society, 2014,29(2):35-45.
[4] 王锐, 顾伟, 吴志. 含可再生能源的热电联供型微网经济运行优化[J].电力系统自动化, 2011, 8(35): 22-27.
WANG Rui, GU Wei, WU Zhi.Economic and optimal operation of a combined heat and power microgrid with renewable energy resources[J].Automation of Electric Power Systems, 2011, 35(8):22-27.
[5] 刘梦璇, 王成山, 郭力, 等.基于多目标的独立微电网优化设计方法[J].电力系统自动化, 2012, 36(17):34-39.
LIU Mengxuan, WANG Chengshan, GUO Li, et al.An optimal design method of multi-objective based island microgrid[J].Automation of Electric Power Systems,2012, 36(17):34-39.
[6] MOGHADDAS Tafreshi S M, ZAMANI H A, HAKIMI S M. Optimal sizing of distributed resources in micro grid with loss of power supply probability technology by using breeding particle swarm optimization[J]. Journal of Renewable and Sustainable Energy, 2011, 4(3): 43-55.
[7] 陈洁, 杨秀, 朱兰, 等. 不同运行调度模式下微网经济运行对比分析[J]. 电力自动化设备, 2013, 8(33): 106-113.
CHEN Jie, YANG Xiu, ZHU Lan, et al. Comparison of microgrid economic operation among different dispatch modes[J]. Electric Power Automation Equipment, 2013, 33(8): 106-113.
[8] 栗赛男, 马建伟, 孙芋, 等. 考虑不确定出力的微网内分布式发电和储能的容量配置[J]. 电工电能新技术, 2016, 35(8):21-28.
LI Sainan, MA Jianwei, SUN Qian, et al.Configuration optimization of ca-pacity of distributed generation and energy storage in mi-crogrid considering uncertain output[J]. Advanced Technology of Electrical Engineering and Energy, 2016, 35 (8): 21-28.
[9] 王毅, 张宁, 康重庆.能源互联网中能量枢纽的优化规划与运行研究综述及展望[J].中国电机工程学报, 2015, 35(22):5669-5681.
WANG Yi, ZHANG Ning, KANG Chongqing.Review and prospect of optimal planning and operation of energy hub in energy internet[J]. Proceedings of the CSEE, 2015, 35(22):5669-5681
[10] 李鹏, 徐伟娜, 周泽远, 等.基于改进万有引力搜索算法的微网优化运行[J].中国电机工程学报, 2014,34(19):3073-3079.
LI Peng, XU Weina, ZHOU Zeyuan, et al. Optimal operation of microgrid based on improved gravitational search algorithm[J]. Proceedings of the CSEE, 2014, 34(19):3073-3079.
[11] 卢锦玲, 程晓悦, 徐超, 等. 考虑低碳经济的独立运行微电网系统电源优化配置[J]. 华北电力大学学报(自然科学版), 2014, 41 (4):61-68.
LU Jinling, CHENG Xiaoyue, XU Chao, et al. Optimal sitting and sizing of distributed generation planning in a standalone micro-grid considering low-carbon economy[J]. Journal of North China Electric Power University(Natural Science Edition),2014, 41 (4):61-68.
[12] FAISAL A M, HEIKKI N K. System modelling and online optimal management of MicroGrid using Mesh Adaptive Direct Search[J]. Electrical Power and Energy Systems, 2010, 32(5): 398-407.
[13]FANG F, WANG Q H, SHI Y. A novel optimal operational strategy for the CCHP system based on two operating modes[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2012, 27(2): 1032-1041.
[14] 言大伟, 韦钢, 胡吟, 等. 可靠性与经济性相协调的微电网能量优化[J]. 电力系统自动化, 2012, 8(36): 18-23.
YAN Dawei, WEI Gang, HU Yin, et al. Microgrid energy optimi-zation with coordination of reliability and economy [J]. Automation of Electric Power Systems, 2012, 36(8):18-23, 51.