一种提高光伏发电系统性能的多目标规划模型

摘要

本发明公开了一种提高光伏发电系统性能的多目标规划模型；首先通过光伏电池的等效电路图确定产生功率与输出功率之间的关系；考虑光伏面板发生故障时的无功率输出状态，利用可靠性确定光伏发电系统稳定运行的概率，从而确定实际输出功率；建立成本函数包括资源成本、运营和维护成本、惩罚成本以及环境效益，惩罚成本是光伏发电系统的输出功率不能满足用户需求所产生的。本发明能够通过确定光伏面板的最佳备件数量，最大限度地提高光伏发电系统的输出功率，同时最大限度地提高可靠性并实现最小化成本，还可以建立光伏发电系统的功率与成本、可靠性与成本的帕累托前沿拟合方程。

说明书

技术领域

本发明属于光伏发电系统性能提升领域，具体涉及一种提高光伏发电系统性能的多目标规划模型。

背景技术

能源是实现可持续发展目标的最有影响力的因素之一。作为商品和服务生产的基本投入，能源在减少贫困和提高人类生活质量方面发挥着关键作用。由于工业进步和人口增长，全球的能源需求持续增加。过度使用不可再生资源(如煤炭和石油)将减少这类能源的未来储量，并将导致温室气体的排放，这不仅威胁到人类健康，还将导致全球变暖，甚至会产生灾难性的后果。随着世界各国致力于低碳发展，清洁、无污染的太阳能已在世界各地流行起来。太阳能在电力生产中的稳定增长，对世界来说是一个巨大的福音。

光伏发电系统是一种基于光伏效应，利用光伏电池直接将太阳辐射能转化为电能的发电系统。它具有稳定性高、使用寿命长、对环境无污染等特点，可以独立发电并网运行。随着电力需求的增加，光伏发电的市场在不断扩大。如今，扩大光伏发电的规模是解决世界电力短缺问题的重要途径。此外，充分利用太阳能资源，更有效地提高光伏发电系统的效率，也是一个不可忽视的解决方案。然而，针对光伏面板的备件管理来提升光伏发电系统效率的研究近乎空白。为此，本发明综合考虑光伏发电系统的功率最大化、可靠性最大化、成本最小化，给出了一种提高光伏发电系统性能的多目标规划模型。

发明内容

本发明的目的在于提供一种提高光伏发电系统性能的多目标规划模型，能够通过确定光伏面板的最佳备件数量，最大限度地提高光伏发电系统的输出功率，同时最大限度地提高可靠性并实现最小化成本，从而提高光伏发电系统的性能。

一种提高光伏发电系统性能的多目标规划模型，包括下述步骤：

S100：收集网络结构的光伏发电站工作状态与非工作状态的相关数据，光伏面板的布局、数量、面积及失效函数，环境数据(光照强度、环境温度、光照吸收效率及转化效率、热传递效率)，火力发电的相关数据(发电效率，每千瓦时火力发电产生二氧化硫的量，吸收一吨二氧化硫的成本)；

S200：根据光伏面板内部老化和外部冲击的损伤函数，确定光伏面板的可靠性，根据光伏面板的布局，确定光伏发电系统的可靠性；

S300：结合光照强度、环境温度、光伏面板的面积、光照吸收效率、热传递效率确定光伏发电系统的产生功率，根据光伏电池的等效电路图确定光伏发电系统的输出功率，再根据光伏发电系统的可靠性获得实际输出功率；

S400：从资源成本、运营和维护成本、惩罚成本以及环境效益确定光伏发电系统的总成本；

S500：以光伏面板为自变量，建立实现光伏发电系统的可靠性最大化、功率最大化、成本最小化的多目标规划模型，根据光伏发电系统的可靠性与功率的正相关关系，将可靠性最大化与功率最大化的两个目标转化成功率最大化的单个目标；

S600：利用多目标粒子群算法，获得光伏发电系统功率最大化、可靠性最大化、成本最小化时，光伏面板的最优备件数量，获得光伏发电系统功率与成本、可靠性与成本的帕累托最优方程，证明功率与可靠性的正相关关系。

步骤S200中，所述光伏面板的可靠性模型具体采用以下公式：

其中，

所述光伏发电系统中i子系统的可靠性模型具体采用以下公式：

其中，

所述光伏发电系统的可靠性模型具体采用以下公式：

其中，R

步骤S300中，所述光伏发电系统中光伏面板的实际温度模型具体采用以下公式：

其中，η

所述光伏发电系统中子系统的产生功率模型具体采用以下公式：

其中，S是光伏面板的面积，P

所述光伏发电系统中子系统的实际输出功率模型具体采用以下公式：

其中，r

所述光伏发电系统的实际输出功率模型具体采用以下公式：

其中，P

步骤S400，所述光伏发电系统中资源成本模型具体采用以下公式：

其中，C

所述光伏发电系统中运营和维护成本模型具体采用以下公式：

其中，π

所述光伏发电系统中惩罚成本模型具体采用以下公式：

其中，Ψ是惩罚因子，

所述光伏发电系统中环境效益模型具体采用以下公式：

其中，γ

所述光伏发电系统的总成本模型具体采用以下公式：

其中，C(t)是光伏发电系统的总成本。

步骤S500中，所述光伏发电系统的多目标规划模型具体采用以下公式：

根据公式(8)可知P

与现有建模方法相比，本发明带来的有益效果是：借助本发明开发的光伏发电系统性能的多目标规划模型，可以在考虑到光伏发电系统可靠性和成本的基础上，实现最大输出功率。由于在实践中，光伏发电系统的可靠运行是输出功率的先决条件，而保持高可靠性又需要更多的成本投资，同时又存在少的成本投入会导致输出功率的减少，因此需要考虑三个目标的协调。本发明基于三者之间的协调，通过确定光伏面板的备件数量实现最大化可靠性、最大化输出功率和最小化成本。

附图说明

图1为本发明提供的一种提高光伏发电系统性能的多目标规划模型的流程图；

图2为本发明实施例提供的光伏发电系统中光伏面板布局的示意图；

图3为本发明实施例提供的光伏发电系统最优备件数量的示意图；

图4为本发明实施例提供的光伏发电系统的功率与成本的帕累托曲线示意图；

图5为本发明实施例提供的光伏发电系统的可靠性与成本的帕累托曲线示意图；

图6为本发明实施例提供的光伏发电系统的可靠性与功率的帕累托曲线示意图。

具体实施方式

下面将参照附图1和图2详细地描述本发明的具体实施例。虽然论述了本发明的具体实施例，然而应当理解，可以通过各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的信息完整的传达给相关领域的技术人员。

本发明实施例提供了提升光伏发电站性能的多目标规划模型，流程图如图1所示，包括：

S100：收集网络结构的光伏发电站工作状态与非工作状态的相关数据，光伏面板的布局、数量、面积及失效函数，环境数据(光照强度、环境温度、光照吸收效率及转化效率、热传递效率)，火力发电的相关数据(发电效率，二氧化硫的产生量，吸收二氧化硫的成本)。

工作时内部故障加速系数为β

S200：根据光伏面板内部老化和外部冲击的损伤函数，确定光伏面板的可靠性，根据光伏面板的布局，确定光伏发电系统的可靠性。

每个子系统中的光伏面板的可靠性为

R

R

R

R

R

R

R

R

R

R

根据光伏面板的可靠性结合n

S300：结合光照强度、环境温度、光伏面板的面积、光照吸收效率、热传递效率确定光伏发电系统的产生功率，根据光伏电池的等效电路图确定光伏发电系统的输出功率，再根据光伏发电系统的可靠性获得实际输出功率。

每个光伏子系统的实际输出功率为

根据公式(9)即可获得总的实际输出功率函数。

S400：从环境效益的负成本、资源成本、运营和维护成本以及惩罚成本确定光伏发电系统的总成本。

C

C

C

结合公式(12)(13)(15)即可获得总的成本函数。

S600：利用多目标粒子群算法，获得光伏发电系统功率最大化、可靠性最大化、成本最小化时，光伏面板的最优备件数量，获得光伏发电系统功率与成本、可靠性与成本的帕累托最优方程，证明功率与可靠性的正相关关系。

根据公式(17)，利用多目标粒子群算法进行求解，图3是获得的光伏发电系统50组最优备件数量。

图4是光伏发电系统的功率与成本的帕累托曲线，拟合方程是

图5是光伏发电系统的可靠性与成本的帕累托曲线，拟合方程是

图6是光伏发电系统的可靠性与成本的帕累托最优解，最优解只有一个(蓝色的点)，因此可知光伏发电系统的功率与可靠性是正相关的。

尽管以上结合附图对本发明的实施方案进行了描述，但本发明并不局限于上述的具体实施方案和应用领域，上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的，而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下和在不脱离本发明权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多种的形式，这些均属于本发明保护之列。