基于云模型的水光互补清洁能源基地容量配置方案优选

黄显峰,周引航,张启凡,李大成,李 旭,吴 迪

(1.河海大学水利水电学院,江苏 南京 210098; 2.武汉大学水利水电学院,湖北 武汉 430072;3.中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司,贵州 贵阳 550081;4.华能澜沧江水电股份有限公司,云南 昆明 650214)

在“碳达峰”和“碳中和”的总体要求下,我国正积极推进多能互补的清洁能源基地建设,以逐步实现能源生产消费方式绿色低碳变革[1]。能源互补发电系统是清洁能源基地建设的重要内容之一。

能源互补发电系统是建立在能源资源互补特性之上的多能源混合发电系统,而配置互补系统容量的合理规模是达到综合效益最大化的关键。朱燕梅等[2]以系统弃风光电量最小和接入的风光总规模最大为目标,建立了水光风互补发电系统容量优化模型,以计算水电站可接入的风光项目的最优比例和容量配置。李健华等[3]建立了以满足互补和最大年收益率为目标的多能互补发电系统容量配置模型,提出了多能互补发电系统的容量配置规划方法。王磊等[4]提出了一种基于双层优化模型的风-光-储互补发电系统优化配置方法,外层优化以互补发电系统年净收益最大化为目标,内层优化以互补发电系统日出力波动率和日出力峰谷差最小化为目标。谭乔凤等[5]系统研究了大规模风光接入背景下梯级水电站在长期、日前和实时尺度上的调度方式,弥补了风光预测不确定性导致的发电偏差,可提高供电可靠性。申建建等[6]提出水风光互补系统灵活性需求量化及协调优化模型,该模型能够根据需求变化给出多类型电源互补调度方案。可见,目前研究从优化配置方法、改进计算模型、增加约束条件等各方面对配置互补系统容量合理规模做了探索和尝试,而提高能源互补利用率、保障系统送电性能稳定性等课题是研究中重要的一环。

水光互补是能源互补的主要形式之一。水资源与光资源具有非常明显的时间互补特性,在水、光资源丰富的地区,基于资源空间的重合性以及时间上的互补性构建互补系统,可充分利用水电站已有送出线路通道和水电机组快速调节能力,将光伏发电和水电机组的电力联合送出,提高线路通道利用率,减小光伏发电波动性的影响[7-9]。互补系统能有效弥补独立发电系统的不足,在往电网输送更稳定、可靠电能的同时,合理利用空间以及共同的输电设备,减少维护费用和投资,降低发电成本。明波等[10-11]考虑了水光互补系统光电的短期随机波动性,提出了嵌套短期弃电风险的水光互补中长期优化调度方法,并对3种水光互补中长期随机优化调度方法(隐随机优化、显随机优化、参数-模拟-优化)进行了评估,可为中长期水光互补运行管理提供决策支持。梁艺缤等[12]为降低光伏出力波动性、提高水光互补系统的电量效益,研究了水光互补系统协调性和经济性之间的关系,发现两者呈现明显的竞争关系。蒋万枭等[13]建立了基于系统发电容量和备用容量耦合关系的两阶段优化模型,提出了容量确定方法。Yuan等[14]提出了一种包括典型场景分类、各场景下光伏流入量和发电量分析以及场景组合的场景分析技术,在此基础上,构建优化模型确定了与水电站互补运行的光伏电站最优规模。上述研究对水光互补系统中的调度方案、容量确定方法等问题提出了优化思路,同时,为了减少互补过程中因系统弃水或弃光产生的电量损失,考虑了水光互补系统的多样场景,得出互补效率高的容量配置方案。

在优选容量配置方案的过程中,需以综合效益最优为目标,拟定多个水光互补清洁能源基地容量配置方案,最后在综合比较分析后,优选出最合适的容量配置方案。因此需要构建一套评价指标体系,对不同容量配置方案进行综合评价和优选。云模型[15]作为一种兼具模糊性与随机性的评价工具,可以实现定量数据和定性概念之间的转化。吴杰等[16]将云模型理论应用于储能容量优化模型,从而确定了储能系统的配置方案。何璞玉等[17]构建了水电外送竞争力评价指标体系,采用云模型对四川、云南和贵州的水电外送竞争力进行了分析研究。

本文结合云模型对水光互补系统容量配置方案进行评价,并以我国西南某清洁能源基地水光互补系统为实例进行分析。

1 容量配置方案评价指标体系

1.1 评价指标体系构建

水光互补清洁能源基地容量配置方案优选需要对多个方案进行评级,属于多属性决策问题,建立一套综合评价指标体系和选取合适的指标是对容量配置方案进行有效评价的关键所在。

综合评价指标体系的核心目标是容量配置方案的优选,基于核心目标可提出4个关键问题,即方案安全性是否合格,方案环保性是否达标,方案经济性是否良好以及方案技术性是否合理,将这4个关键问题列为4个子系统,分析其内涵,进而提出各个子系统的评价指标,最后形成核心目标-子系统-评价指标的层次结构,得到水光互补清洁能源基地容量配置方案评价指标体系。

影响水光互补系统的因素众多,依据国家发展改革委和国家能源局对于多能互补发展的指导意见,构建水光互补系统容量配置方案综合评价指标体系需结合构建清洁低碳、安全高效的能源体系的目标与要求,综合分析水光互补系统的影响因素,在选取指标的过程中遵循科学实用、系统客观的原则,结合能源互补发电系统的发展现状,既要兼顾定性与定量、独立与典型,也要注意整个评价过程的可操作性[18]。因此,本文依据综合评价指标体系的核心目标和4个子系统,参考屈小云等[19]梳理的评价指标,提出包含14个指标的容量配置方案评价指标体系如图1所示。

图1 容量配置方案评价指标体系

1.2 评价指标等级划分标准

本文将容量配置方案的优劣分为4个等级,分别为优秀(Ⅰ)、良好(Ⅱ)、合格(Ⅲ)与不合格(Ⅳ),确定评价指标体系中各指标的等级标准和等级范围,如表1所示。

表1 容量配置方案评价指标等级划分标准

2 改进云模型评价方法

本文采用改进云模型方法对水光互补清洁能源基地容量配置方案进行评价,对云模型的改进表现在改变云模型中权重的计算方法。传统云模型的权重处理方式为：依次使用云模型逆、正云发生器,根据初始权重模拟大量数据,取均值计算得到权重。初始权重一般来自专家意见,这使得经过云模型云发生器处理后得到的权重带有较强的主观性。而基于层次分析法改进的云模型计算得到的主观权重,可以在一定程度上避免过大的主观差异,使结果更为合理。计算得到主观权重之后,再采用熵权法计算客观权重,将主、客观权重综合赋权得到组合权重,最后将组合权重与云模型结合计算隶属度,得到所需的评价结果[20]。

2.1 指标权重计算

a.改进云模型方法计算主观权重。云模型可以根据初始权重,通过逆向云发生器求得3个特征值(期望、熵、超熵),再用正向云发生器补充云滴求得权重,其计算步骤[21-23]如下：①收集一定数量专家的评价意见,由层次分析法求得初始权重;②通过逆向云发生器求解3个特征值;③根据所求的3个特征值,用正向云发生器补充云滴,并基于最大隶属度原则求得权重,并根据云滴计算正态随机数和确定度;④对云滴取均值并进行归一化处理,即可得到云模型主观权重。

b.熵权法计算客观权重。在信息论基本原理中,信息是系统有序程度的一个度量,熵是系统无序程度的一个度量。后来,熵被运用于多指标综合评价中,因为某一个指标提供的信息量与该指标的信息熵成正比,所以熵值可作为指标在评价中重要程度的一个判断,以此来确定其权重[18]。对于可查询充足数据的综合评价项目,熵权法可以提供客观的依据,其计算步骤如下[24]：①根据已有的资料,将每个指标的样本数据规范化,作为其特征比重;②计算每项指标的熵值和信息效用价值;③计算各指标权重。

c.计算组合权重。由上述两种方法可分别计算主观权重和客观权重,兼顾了专家意见和客观数据,既衡量了各指标在评价体系中的影响程度和重要性,又考虑了数据之间的关联性,将二者进行综合计算,可使所得结果更为合理。组合权重的计算公式如下[25]：

(1)

2.2 指标等级计算

指标等级采用云模型的X条件云发生器计算,其具体步骤如下[26-28]：①收集资料,得到评价目标的指标值,并确定评价指标等级标准;②计算各指标的3个特征值,并依据正、逆向指标分别求解各个指标在各等级下的隶属度;③通过级别特征值的方法进行评价等级评判,最后得到整体评价等级。

2.3 改进云模型方法评价流程

改进云模型方法评价流程如图2所示。

图2 改进云模型方法评价流程

3 实例研究

3.1 工程概况

我国西南某清洁能源基地径流丰沛稳定、落差大,水能资源丰富,规划的梯级水电站建设条件较好,是我国尚待开发的大型水电能源基地之一,同时流域及周边太阳能资源丰富,流域年日照时数在2200h左右,年总辐射量在5800～6700MJ/m2之间,稳定度为0.65,整个流域辐射量相对平均,规划区域的太阳能资源属于“很丰富至最丰富”等级,太阳能资源很稳定,适于进行太阳能资源的开发利用。流域干流河段河道长379km,落差约1080m,平均比降2.85‰,基本为峡谷河段。

通过水光互补可建成大型清洁能源基地,规划清洁能源基地总规模约2000万kW,多年平均发电量约570亿kW·h。

在综合考虑了清洁能源基地水力资源条件、水电站工程建设条件、光伏技术可开发规模、水光互补特性、输电通道条件及受端负荷特性、光伏电站与换流站和水电站区位关系等因素后,选取了水电862万、907万、952.5万、1000万kW 4种规模,光伏1000万、1100万、1200万、1400万kW 4种规模,组合拟定了16种水光互补系统容量配置方案,如表2所示。

表2 水光互补系统容量配置方案 单位：万kW

3.2 评价指标权重计算

由改进云模型方法求解得到子系统和评价指标的隶属度分布如图3和图4所示。

图3 容量配置方案子系统隶属度

图4 容量配置方案评价指标隶属度

由图3和图4可知,各子系统和14个评价指标的模拟隶属度均呈正态分布,通过求均值的方法可得各评价指标的云模型主观权重,客观权重可由熵权法计算得到,将上述主、客观权重依据式(1)计算得到组合权重如表3所示。

表3 容量配置方案评价指标权重计算结果

3.3 评价等级计算

根据每个指标的指标值和评价指标等级划分标准,通过条件云发生器可计算得到每个评价指标对应于各个等级的隶属度,最后得到16个容量配置方案的等级评分如表4所示。

表4 容量配置方案云模型等级评分

3.4 评价结果分析

由表4等级评分可知,C3方案的等级评分最高,为89.81分,是这16种容量配置方案的推荐方案,这与该清洁能源基地最后选择的规划方案是相符的,证明了改进云模型方法适用于水光互补清洁能源基地容量配置方案评价。该方案各指标在对应评价等级下的隶属度如表5所示。

表5 C3方案各子系统和评价指标不同评价等级隶属度

由表5可知,基于最大隶属度原则,C3方案的安全性、环保性、经济性、技术性4个子系统的评价等级分别为良好、优秀、良好、良好,对此评价结果进行具体的分析如下：

a.在安全性子系统下,电力不足小时期望值占全年比重(x1)和最大负荷缺失深度占通道容量比重(x2)2个指标的评价等级均为良好,这说明由于发电不足导致受端负荷损失电量的平均值较低,且最严重的负荷缺失工况能够在控制范围之内,电力系统的可靠性较好,能够按质按量、连续不断地供应用户所需电力,可见水光的互补性对于减少系统的弃电量十分有效。水库蓄满率(x3)指标的评价等级为优秀,对于年调节水库,水库能快速提高水头并保证蓄满,能更好地发挥发电效益,配合光伏消纳,可为水光互补系统的协调提供重要保障。而削峰填谷率(x4)指标的评价等级仅为合格,这表明了互补系统对综合出力削峰填谷的效果并不理想,导致电力系统的稳定性受影响,而这可能是由于水电机组和光伏发电的联合出力尚未能有效削减峰谷差,需要在联合出力的基础上更好地发挥各自的优势。方案的安全性指标直接反映了电力系统能否保持稳定的运行状态,光伏发电具有间歇性和波动性,而水力发电机组的加入,可充分利用水力互补特性,有效降低发电量不足的概率、频率和持续时间。

b.在环保性子系统下,水资源利用率(x5)和光伏消纳率(x6)2个指标的评价等级均为优秀,证明了水光互补系统对水资源和光资源的利用效率均很高。现阶段电力系统大多存在弃风弃光的现象,水光联合发电比单独使用水力发电或光伏发电更能弥补由于能源间歇性带来的损失,促进能源消纳,提高自然资源的利用率,更好地发挥水光互补系统的环境效益。

c.在经济性子系统下,费用年值占期望年值比重(x7)、基地单位电能投资(x8)、基地千瓦投资(x9)3个指标的评价等级分别为良好、合格、良好,这说明水光互补系统的电力竞争力较强,投资成本因水光联合送电而降低。综合上网电价(x10)指标的评价等级为良好,代表了基地的盈利能力较好,这是由于减少弃电的同时提高了送电质量和稳定性。投资贡献GDP增长率(x11)指标的评价等级为良好,这说明基地不但有利于能源合理利用,而且能带动当地经济的发展。发电系统的经济性是水光互补系统能否具有竞争性的决定因素之一,合适的收益会极大地促进水光互补系统的发展。

d.在技术性子系统下,水电有效利用小时数占全年比重(x12)、光伏有效利用小时数占全年比重(x13)、送出通道有效利用小时数占全年比重(x14)3个指标的评价等级分别为合格、合格、良好,这说明水电系统和光伏系统均未得到最大利用,而互补效果较为显著,可以在满足综合出力要求的前提下,提高水电系统和光伏系统的利用水平。水光互补系统的技术问题也是需要关注的重要方面,应提升技术设备的利用效果,改善运行情况,有效地发挥效益。

综上所述,C3方案在各个子系统下的评价结果都较好,充分发挥了能源互补的优势,但仍需要关注和充分利用水光各自的特点。

3.5 集对分析法验证

为了进一步验证改进云模型方法评价结果的准确性,采用集对分析法[29]对水光互补清洁能源基地容量配置方案进行评价对比。由集对分析法得到的各方案等级评分如表6所示。

表6 容量配置方案集对分析等级评分

由表6可知,由于计算方法的不同,集对分析法得到的等级评分整体比改进云模型方法等级评分要低,但是评价结果与云模型一致： C3方案的等级评分最高。

由集对分析法计算得到的C3方案各指标在不同评价等级下的隶属度可知,有1个指标的评价等级为优秀,8个指标的评价等级为良好,5个指标的评价等级为合格,整体情况与云模型相似。

相较于改进云模型方法,集对分析法由于计算公式的限制,其最高隶属度通常只能到0.5,导致其在评价过程中隶属度的分布不是十分准确。而改进云模型方法在计算过程中生成了大量云滴(即模拟了大量数据),能更精确地反映数字特征,但其边界等级的标准有时会导致隶属度的计算产生误差。

4 结 语

对于水光互补系统而言,容量配置方案的优选是其重中之重,一个合理的容量配置方案可以体现两种能源的互补特性,提高能源的利用率,在改善能源结构的同时发挥出最大的效益。本文构建了水光互补清洁能源基地容量配置方案评价指标体系,结合改进云模型方法对我国西南某清洁能源基地的16种初选方案进行了全面有效的评价,筛选出最合适的方案,并采用集对分析法加以验证,得到了一致的结果,且与基地选择的规划方案相同,证明了云模型在水光互补系统容量配置方案评价中具有较好的适用性。

云模型兼具模糊性与随机性的特点,实现了定量数据和定性概念之间的转化,同时在计算过程中结合层次分析法进行改进,使得评价结果更加合理,将其应用于水光互补系统的容量配置方案评价,可使清洁能源基地取得最大的综合效益。当然,在评价过程中,可以构建更加合适全面的评价指标体系,修正边界等级的标准,以提高评价结果的准确性。