基于果蝇算法的综合能源系统容量优化配置研究

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引言

面对清洁高效用能和能源供需结构转变的需求，综合能源系统应运而生，其对于推动能源结构转型、推进我国能源革命具有重要意义。如何从荷端进行容量控制是建设综合能源系统的首要问题。风电、光伏是目前技术较为成熟且应用较多的新能源电源，清洁环保，但出力不稳定波动大，需要与储能搭配使用，减小对电网的冲击，本文综合能源系统主要针对风光储的容量进行优化配置研究[1]。

1 综合能源系统容量优化配置模型

1.1 容量优化配置模型

（1） 判断风电、光伏经济性

假设风电运行年数为x年，则运行期间单位风电年NPV为：

其中，P指分时销售电价，PG为企业购电电价，PS是政府补贴电价；Q1指风电年发电总量，Qs为企业每年的售电电量，k为新能源发电上网率。

假设光伏运行年数为y年，则运行期间电网光伏年NPV为：

（2） 拟合风光出力曲线

若风电经济、光伏不经济：输入企业年用电负荷EL，与风电年出力曲线进行拟合：风电年出力曲线=N wd*P wd（v）

若风电不经济、光伏经济：输入企业年用电负荷EL，与光伏年出力曲线进行拟合：光伏年出力曲线=N pv*P pv（t）

若风电与光伏均经济：输入企业年用电负荷EL，与光伏年出力曲线、风电年出力曲线进行拟合。

（3） 根据经济性选择最优风光配比

建设期现金流量可表示为：

运营期现金流量可表示为：

现金流出由运行维护成本和购电成本组成，现金流入由上网售电收入和政府补贴组成。

退役期现金流量可表示为：

（4）储能出力模型如下：

储能系统主要作用为削峰填谷平滑出力，在此满足已配置容量光储出力的稳定性，所以通过与光储联合出力曲线的拟合确定储能容量，需满足约束：

1.2 基于果蝇算法的求解步骤

果蝇优化算法（FOA）是基于果蝇觅食行为的仿生学原理，开发的一种群体智能优化算法，可以进行全局搜索和全局寻优。具体求解步骤如下：

步骤1：输入建设地区典型年的气象环境条件数据，包括辐照强度曲线、光照时间曲线、风速曲线、温度曲线等；准备使用的风电、光伏设备型号参数等。

步骤2：通过聚类得到离散的全年气象条件数据，判断当地风电、光伏建设的经济性。

步骤3：通过经济性判定，选择风光建设组合（共三种），与目标用电曲线进行拟合。

步骤4：进行风电、光伏容量优化配置，使用果蝇算法求解，得出全寿命周期净现金总流出最小的配比组合。

步骤5：根据已确定风光建设容量，结合入网功率和拟合曲线，求出储能配置容量[2]。

2 结束语

综合能源的利用常见形式有多能耦合的综合能源系统、分布式能源等，本研究通过对综合能源系统规划方法进行梳理分析，和建设地区实际情况的研究，最终选择多阶段模型和果蝇优化算法，对综合能源系统容量优化配置展开研究。

鉴于在部分地区风电或光伏建设并不一定经济可行，本研究在进行容量配置前首先进行经济性判断，为后续计算节约了时间和步骤。