基于多重评价模型的光伏电网经济性评价研究

刘叶茜

(中国地质大学人文经管学院，北京100083)

基于多重评价模型的光伏电网经济性评价研究

刘叶茜

(中国地质大学人文经管学院，北京100083)

利用经济性能分析评价模型，对光伏电网发配电的运行、规划、降损等各个环节进行经济性评价。依据不同的电网配置形成了不同的经济评价模型，对光伏电网的节能运行具有重要的现实指导意义。

分布式电网；光伏发电；经济性评价；多重指标

作为国民经济的支柱产业，电力系统的可靠运行是经济和社会持续发展的重要动力。然而，随着各国工业化进程的加快，传统电力网络逐渐暴露出一系列问题，主要集中在两个方面：第一，工业化的进程加快了传统电网的发展，使得电网的规模越来越大，造成连锁故障的影响也越来越严重；第二，传统能源容易造成环境污染，因此利用高效、清洁、经济的能源来代替传统能源是一条必经之路。20世纪以来，各种新能源成为研究和利用的重点，太阳能具有取之不尽、用之不竭，绿色无污染的基本特性。因此，利用太阳能所形成的光伏发电成为了新能源中最具代表性的发展方向。

目前，光伏发电的应用方向主要有两种：一种是独立发电，并网利用，这种方式是将光伏发电系统所发出的电能利用变换器、逆变器等设备转换成与公网电力指标相同的电能资源，并入公网利用；另一种是光伏发电系统作为独立的发电系统，利用自成一体的变配电设备形成独立发电、独立配电、独立使用的分布式电力系统。分布式电力系统有两种运行方式，一种是独立运行，与公网隔离；另一种是利用该系统所设的适当接口，在需要时接入公网，利用公网的电能为分布式网络中的负载供电。

分布式光伏电力系统属于第二种，这种运行方式是对公网的有效补充，可以改善目前大电网结构复杂，故障点难以判断和易引起连锁反应的问题。但是目前光伏发电的成本相对较高，采用有效的组网方案，构成经济、可靠的分布式光伏发电系统是光伏发电加强推广利用的重点。本文利用经济性能分析评价模型，对光伏电网发配电的运行、规划、降损等各个环节进行经济性评价。依据不同的电网配置形成了不同的经济评价模型，对光伏电网的节能运行具有重要的现实指导意义。

1 光伏电网经济性评价指标体系分析

应用于电网运行的评价指标体系有很多，大多都集中在电网运行的可靠性和安全性上，针对于电网运行经济性的指标体系并不多见，过去所使用的方法也比较单一。同时，相比于传统电网，分布式发电具有发电随机性强、负荷多样和灵活性强的特点。因此，对分布式发电及其配电网的经济性评价更具有必要性。

电网运行的目标是根据电能资源及负荷的实际情况合理规划出技术上安全可靠、经济上最省的网架方案。但是提高系统可靠性和加强经济性是一对矛盾。因此，一个良好的分布式电力系统是在满足系统可靠性要求之上的最低成本组网及运行方案，是一个汇集设备造价、故障率、设备寿命周期、汇率、负荷波动、售/购电价等多因素的综合体，因此确定合理的经济性评价指标体系是评价的重要依据[1]。

结合光伏电网的运行情况，本文确定的经济性评价体系分为三个方面，分别为寿命周期成本财务评价指标、分布式效益类指标及其他指标，具体指标因子如图1所示。

寿命周期(LCC)财务评价指标主要有三个，净现值、内部收益率、投资回收期。具体规则为当财务净现值大于零，而且内部收益率大于电力工业财务基准收益率8%时，电力系统规划方案可行。在LCC的三个指标中，财务净现值、内部收益率越大，投资回收期越短，电力系统方案越好。

分布式效益类指标主要考察的是在确保电力系统可靠性的基础上，评价其相应的经济效益。其考察指标也有三个：负荷转移能力、供电能力合格率和经济负载率。负荷转移能力是指某一负荷在原配电线路出现故障的情况下，将该负荷转移至其他线路进行供电的能力。这一能力是配电网可靠性工作的保障，体现了配电网容错的能力。其转移率越高，可靠性越好，但经济性越差。合理地确定转移率是效益指标的基础。供电能力合格率是指分布式发电系统主设备出现故障时的最大负荷的供应能力，这一能力是系统故障时最低的供电能力，该能力也与经济性评价相悖。经济负载率是使得发电系统及相应线路在寿命周期内获得投资回收时的临界负载率。

其他指标主要是指与其他经济及社会相关的效益，例如环保效益。这一部分虽然不能体现为直接的经济效益，但是对于社会却有着长期的影响，是在电力系统规划时必须考虑的问题。

图1 经济性评价指标体系

2 光伏电网经济性评价指标体系分析

电网的经济性评价体系中的大多数指标都具有相当的不确定性，而且其变化大多呈现非线性，这种复杂的指标体系必须有良好的计算方法才能保证其结果的准确性。通过对比分析，本文确定了以熵权法为主体的，以神经网络技术为支撑的多重评价模型的方式来确定其相应的经济性评价方法。

熵权法所确定的是经济性评价指标中各因子的权重大小。这种方法是一种客观赋值法，完全依靠数据之间的关系来确定其权重。由于因子之间关系复杂多变，导致该方法与实际情况相差较大。为了提高评价的准确性，本文辅助以神经网络算法来较正评价结果。

熵权法是获得指标体系中因子权重值的重要途径，具体方法是[2]：对于个样本，个评价指标，按照定性与定量相结合的原则得到数据矩阵，利用式(1)得标准化矩阵，确定第项指标的熵值。

以上为熵权法的计算步骤，依据不同的光伏电源及相应配电网的配置，可以按照以上算法形成不同的权重值，这个权重值是依据客观经济指标量得出的值，有时会与实际值有一定的偏差，这种偏差可以利用专家经验系统加以较正，而更为准确的方法是采用神经网络算法加以纠正。本文采用的是基于BP的神经网络，具体结构如图2所示。

图2 神经网络结构图

在图2中，将各类经济指标作为输入值，根据前面体系指标分类，输入分为七个分支，分别为净现值、内部收益率、投资回收期、负荷转移能力、供电能力合格率、经济负载率总量及环保效益，因此输入层设为7个神经元，各神经元的权重以熵权计算权重值为准，隐含层设为15个节点，输入层至隐含层之间的转移函数采用双曲正切函数。输出层为1个神经元，是光伏发电系统的最优化经济配置。

3 总结

本文针对现有电力系统经济性评价方法的不足，结合分布式(光伏)电力系统的特点，建立了相应的经济性评价体系，同时以熵权法为基础，神经网络为依托，将本文所建的经济指标进行测算，从而形成了不同电网配置下的不同经济评价模型，对分布式光伏电力系统规划和节能运行具有重要的现实指导意义。

[1]王凡.基于多重评价模型的配电网经济性评价[D].秦皇岛：燕山大学，2013：36-39.

[2]方欢欢.智能配电网经济性评估方法研究[D].上海：上海交通大学，2012：22-25.

Research of photovoltaic grid economic evaluation based on multiple evaluation model

The economic evaluation for the operation，planning of power distribution and loss reduction of photovoltaic power grid was made based on the economic evaluation model.According to the different grid configuration， the different economic evaluation models were formed， having important practical significance for energy-saving operation of the photovoltaic grid.

distributed power grid;photovoltaic power generation;economic evaluation;multiple indicators

TM 91

A

1002-087 X(2016)04-0852-02

2015-09-16

刘叶茜(1994—)，女，天津市人，本科生，主要研究方向为应用经济学。