PDF《风柴储生物质独立微电网系统的优化规划设计》

2 (

1 ) f1( X) 表示全寿命周期内的 N P C, 包含初始投 资、 设备更新、 运行维护、 燃料和残值等费用现值;

f2( X) 表示污染物排放, 由于生物质能属于绿色可 再生能源, 其使用过程环境友好, 可实现 C O

2 零排 放[

1 2 ] , 因此, 此处只计及柴油消耗所造成的 C O 和CO2等气体排放. 3.

2 优化变量和约束条件 新建 WT G, B P G 和BESS的容量配置即为系 统优化规划设计 内容.在I L F 控制策略中, B E S S 的功能定位主要为系统调 频, 较少参与能量搬运. 系统规划时, B E S S容量按能满足单台满负荷运行 的WT G 因故障突然跳机时, 快速补充其7 5%功率 缺额的要求设计( 另2 5%功率缺额由 D E 的运行备 用容量提供) , 取为2MW*1h. 则系统最终优化设计变量包含1.

5 MW WT G 台数 NWT G和BPG的容量CB P G, 即X=[ NWT G CB P G] (

2 ) 供电可靠性约束条件为: λL P S P = EC S Et o t ≤0.

0 1 (

3 ) 式中: EC S为总的未满足能量;

Et o t为总的 电负荷需 求能量;

λL P S P为负荷能量缺失率, 即未满足供电需求 的负荷能量与全部负荷需求能量的比值. 3.

3 D G 建模 3. 3.

1 B P G 模型 采用有机朗肯循环( O R C) 的BPG技术较为成 熟, 典型装机容量为数百千瓦至数兆瓦, 在世界范围 内已有大量应用案例[

1 3 ] .该系统自动化程度高, 维 护工作量小, 对操作人员技术水平要求低, 支持低至

1 0%额定功率的低功率出力长时间稳定运行, 且能 创造长期的就业机会, 因此, 适合于生物质资源丰富 的偏远社区供电系统. O R C设备同型号不同容量的系统标称发电效 率差别较小, 均为1 9%左右;

但同一系统在不同出 力水平下的效率相差较大, 如图2所示[

1 3] , 在经济 性仿真计算时必须予以考虑.显然, O R C发电系统 的低功率运........