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摘 要：针对包含波浪能的海岛微电网，提出一种考虑经济性、可靠性及环保性的优化配置方法。根据系统运行策略，在满足优化变量范围的条件下，以综合成本最小及可靠性最高为目标，对容量进行优化。综合成本包括投资成本、运维护成本、环境治理成本等。
关键词：波浪能；优化配置方法；综合成本
在远离大陆的海岛中将不同类型的可再生能源组成微电网系统，可以实现多能互补，提高可再生能源的利用率，是解决海岛供电的有效途径之一。
关于优化配置，国内外已经研究了一些成果，文献[1]采用枚举法得到满足微电网系统供电可靠率约束且成本最小的光伏和储能容量配置方案，但寻优效率低。文献[2]考虑的优化配置目标有系统成本、可靠性等，通过微分算法获得微电网的容量配置。文献[3]提出了一种多目标优化配置模型及求解方法，并通过自适应多目标差分进化算法进行求解，获得容量优化配置。文献[4]建立了综合考虑可再生能源利用率、环保性及可靠性等指标的优化模型，采用权重转化为单目标问题进行求解，获得微电网容量优化配置。
综合上述，本文考虑波浪能发电特性，进行海岛微电网容量优化配置。
1 海岛微电网系统结构
海岛微电网典型结构如图1所示。
1.1 光伏发电模型
光伏输出功率受光照强度，其输出功率公式为
1.2 风力发电机模型
1.3 柴油发电机模型
1.4 蓄电池模型
可以从荷电量对BESS进行数学建模。
1.5 波浪能发电机模型
波浪能功率密度与有效高度Hm和能量周期Te有关，其中关系表达式为
式中，ρ为海水密度，一般取1.025×103kg/m3；g为重力加速度，一般取9.8m/s2；
2 优化配置模型
2.1 目标函数
以总成本来评估其经济性。该目标函数表示为
式中，CINj表示可再生能源的投资成本；kj表示可再生能源相应的功率成本系数；Nj为可再生能源电源的数量；CINIde表示柴油发电机的投资成本；kde表示柴发功率成本系数；Pde为柴发的额定功率；CINIbat表示蓄电池的投资成本；PC为蓄电池的额定功率；EC为蓄电池的额定容量；kbp、kep表示相应的功率和能量成本系数。
2.2 约束条件
3 算例分析
3.1 基础数据
本文选取某海岛作为研究对象。该岛长400米，宽230米，总面积0.06平方公里。该岛灯塔是我国南北海上航标之一，保障着船舶航行安全。
光照强度随月份变化较大，选取1月和8月典型日作为研究，图2为典型日光照分布情况。
该岛年平均风速为5.43m/s，故通过模拟日风速分布情况估计全年风速变化情况。
该岛居民人数较少，常规负荷主要为灯塔主灯用电，故负荷高峰期出现在夜晚。图4所示海岛常规负荷日变化情况。
3.2 优化结果分析
含波浪能 不含波浪能
从图5中可以看到，这两种方案中，含波浪能发电的可再生能源在系统中占的比重较大，年柴油机总燃料费较低。含波浪能方案柴油燃料費占总费用的16%，而不含波浪能方案柴油燃料费占总费用的37%。综合经济性和环保性考虑，含波浪能的方案要优于不含波浪能的方案，验证了本文考虑含波浪能的海岛微电网规划的合理性。
4 结语
本文主要围绕海岛微电网，提出一种考虑经济性、可靠性等多目标优化配置方法，对海岛微电网系统容量进行优化。进行两种方案对比：1）含波浪能；2）不含波浪能，通过粒子群算法求解，得出含波浪能系统经济成本最优。
参考文献：
[1]Fatih O.Hocaoglu， Omer N.Gerek， Mehmet Kurban. A novel hybrid （windphotovoltaic） system sizing procedure[J].Solar Energy， 2009（83）：20192028.
[2]杨琦，张建华，刘自发，等.风光互补混合供电系统多目标优化设计[J].电力系统自动化，2009，（17）：8690.
[3]宋洪磊，吴俊勇，冀鲁豫，等.风光互补独立供电系统的多目标优化设计[J].电工技术学报，2011，26（7）：104111.
[4]张建华，于雷，刘念，等.含风/光/柴/蓄及海水淡化负荷的微电网容量优化配置[J].电工技术学报，2014，29（2）：102112.
作者简介：杨鹏程（1992），男，汉族，江苏盐城人，学生，南京师范大学南瑞电气与自动化学院电气工程专业，工程硕士，研究方向：新能源发电；成健（1993），男，汉族，江苏南通人，学生，南京师范大学南瑞电气与自动化学院，工程硕士，研究方向：新能源发电。
关键词：波浪能；优化配置方法；综合成本
在远离大陆的海岛中将不同类型的可再生能源组成微电网系统，可以实现多能互补，提高可再生能源的利用率，是解决海岛供电的有效途径之一。
关于优化配置，国内外已经研究了一些成果，文献[1]采用枚举法得到满足微电网系统供电可靠率约束且成本最小的光伏和储能容量配置方案，但寻优效率低。文献[2]考虑的优化配置目标有系统成本、可靠性等，通过微分算法获得微电网的容量配置。文献[3]提出了一种多目标优化配置模型及求解方法，并通过自适应多目标差分进化算法进行求解，获得容量优化配置。文献[4]建立了综合考虑可再生能源利用率、环保性及可靠性等指标的优化模型，采用权重转化为单目标问题进行求解，获得微电网容量优化配置。
综合上述，本文考虑波浪能发电特性，进行海岛微电网容量优化配置。
1 海岛微电网系统结构
海岛微电网典型结构如图1所示。
1.1 光伏发电模型
光伏输出功率受光照强度，其输出功率公式为
1.2 风力发电机模型
1.3 柴油发电机模型
1.4 蓄电池模型
可以从荷电量对BESS进行数学建模。
1.5 波浪能发电机模型
波浪能功率密度与有效高度Hm和能量周期Te有关，其中关系表达式为
式中，ρ为海水密度，一般取1.025×103kg/m3；g为重力加速度，一般取9.8m/s2；
2 优化配置模型
2.1 目标函数
以总成本来评估其经济性。该目标函数表示为
式中，CINj表示可再生能源的投资成本；kj表示可再生能源相应的功率成本系数；Nj为可再生能源电源的数量；CINIde表示柴油发电机的投资成本；kde表示柴发功率成本系数；Pde为柴发的额定功率；CINIbat表示蓄电池的投资成本；PC为蓄电池的额定功率；EC为蓄电池的额定容量；kbp、kep表示相应的功率和能量成本系数。
2.2 约束条件
3 算例分析
3.1 基础数据
本文选取某海岛作为研究对象。该岛长400米，宽230米，总面积0.06平方公里。该岛灯塔是我国南北海上航标之一，保障着船舶航行安全。
光照强度随月份变化较大，选取1月和8月典型日作为研究，图2为典型日光照分布情况。
该岛年平均风速为5.43m/s，故通过模拟日风速分布情况估计全年风速变化情况。
该岛居民人数较少，常规负荷主要为灯塔主灯用电，故负荷高峰期出现在夜晚。图4所示海岛常规负荷日变化情况。
3.2 优化结果分析
含波浪能 不含波浪能
从图5中可以看到，这两种方案中，含波浪能发电的可再生能源在系统中占的比重较大，年柴油机总燃料费较低。含波浪能方案柴油燃料費占总费用的16%，而不含波浪能方案柴油燃料费占总费用的37%。综合经济性和环保性考虑，含波浪能的方案要优于不含波浪能的方案，验证了本文考虑含波浪能的海岛微电网规划的合理性。
4 结语
本文主要围绕海岛微电网，提出一种考虑经济性、可靠性等多目标优化配置方法，对海岛微电网系统容量进行优化。进行两种方案对比：1）含波浪能；2）不含波浪能，通过粒子群算法求解，得出含波浪能系统经济成本最优。
参考文献：
[1]Fatih O.Hocaoglu， Omer N.Gerek， Mehmet Kurban. A novel hybrid （windphotovoltaic） system sizing procedure[J].Solar Energy， 2009（83）：20192028.
[2]杨琦，张建华，刘自发，等.风光互补混合供电系统多目标优化设计[J].电力系统自动化，2009，（17）：8690.
[3]宋洪磊，吴俊勇，冀鲁豫，等.风光互补独立供电系统的多目标优化设计[J].电工技术学报，2011，26（7）：104111.
[4]张建华，于雷，刘念，等.含风/光/柴/蓄及海水淡化负荷的微电网容量优化配置[J].电工技术学报，2014，29（2）：102112.
作者简介：杨鹏程（1992），男，汉族，江苏盐城人，学生，南京师范大学南瑞电气与自动化学院电气工程专业，工程硕士，研究方向：新能源发电；成健（1993），男，汉族，江苏南通人，学生，南京师范大学南瑞电气与自动化学院，工程硕士，研究方向：新能源发电。