风、水、气互补发电模型的建立及求解
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对于互补发电的研究，国内外有多种方式。文 献[1-3]通过对风光互补发电研究得出：风、光互补 发电比单独电源发电更为稳定，但容量不大。文 献[4]以风、水互补进行发电，稳定性较风、光互补 有一定提高，但容量上仍难有大的突破。文献[5-10] 以风、光及小容量的储能设备进行互补发电，稳定 性有了很大提高；但系统容量较小，不能满足大规 模风力并网的要求。文献[11-14]对水、火电联合发 电进行协调调度，该模型仍不能避免污染物的排放 和弃水的可能，并且环境价值在电力系统中定量计 算存在一定的难度。文献[15]提出了一种利用了风、 气互补发电的思想，使污染物排放降到了最低；但
系数； sG,k 为第 k 台天然气机组的启动成本; t 为 模型计算时间间隔；T 为计算运行周期。 2.2 约束条件
2.2.1 风力出力约束
由于风电出力的日间波动性很大，相邻两日的
风电出力曲线可能差异很大，通常认为风速的密度
函数分布服从 weibull 分布，其分布函数为
F (V ) = P(v £ V ) = 1 - e-(V /c)k
吴杰康，熊焰
（广东工业大学 自动化学院，广东省 广州市 510006）
Establishment and Solution of the Complementary Power Generation Model of Wind-Energy, Hydro-Energy and Natural Gas
关键词：清洁能源；风水气互补发电；模拟退火 PSO 算法； 旋转备用；调峰 DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2014.03.009
0 引言
大规模风力发电的并网，给电力系统的稳定运 行和调峰带来了新的问题。水电站由于水库的蓄水 能力，可以平抑一部分风电的波动。但随着风电规 模的不断增大，修建与之匹配的水电站就受到了限 制，风电与水电的联合运行还需要引入其他特性的 能源补充发电。
为可再生能源不考虑能源的消耗量，因此本模型以
不可再生能源的耗量最少为目标。天然气的消耗量
由于气源的不同，不能简单地按流量计算，而需要
用统一的热值来衡量,目标函数取热值焦耳(J)为单
位，建立天然气热值的消耗量最少的目标函数：
å å min G = T NG [(aG,k × PG2,k,t + bG,k × PG,k,t + t =1 k =1
第 38 卷 第 3 期 2014 年 3 月
文章编号：1000-3673（2014）03-0603-07
电网技术 Power System Technology
中图分类号：TM 721 文献标志码：A
Vol. 38 No. 3 Mar. 2014
学科代码：470·4051
风、水、气互补发电模型的建立及求解
604
吴杰康等：风、水、气互补发电模型的建立及求解
Vol. 38 No. 3
频繁地调节气电机组，对气电的发电效率又会产生 一定的影响。文献[16]对风、水、火进行联合调度， 系统容量有了很大提高；但由于火电机组的调峰性 能不强，在负荷低谷且水电充足的情况下，可能出 现停机或弃水调峰，这将增大运行成本，降低清洁 能源的使用率。文献[17-19]构建了风电与火电机组 协调调度的经济运行模型，协调效果好，但是受火 电机组的调峰能力制约，风电机组容量在模型中所 占的比例不高。
WU Jiekang, XIONG Yan
(School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, Guangdong Province, China)
ABSTRACT: A complementary clean energy power generation model of wind-energy, hydro-energy and natural gas is proposed. Taking the lowest consumption of natural gas as objective function and the full use of wind-energy and hydro-energy as constraints, an optimal complementary power generation model of various clean energy sources is built. To solve the built model an improved simulated annealing based particle sward optimization (SA-PSO) algorithm is put forward. During the solution process the particle velocity is updated by linear decreasing inertia weight coefficient, then further crossover and mutation operation of particles is performed; the post-crossover filial generations are accepted by simulated annealing algorithm and further optimization and adjustment are implemented, in this process the probability of accepting non-optimal solution decreases with the decreasing of annealing temperature. In the early stage of evolution the SA-PSO algorithm possesses strong global searching ability, so it is favorable to jump out the local optimum, and in the later stage the local searching ability is satisfied and the probability of accepting non-optimal solution reduces gradually, besides, the evolution by SA-PSO algorithm is fast. Results of a calculation example show that the built model and the proposed SA-PSO algorithm are feasible. KEY WORDS: clean energy; complementary power
基金项目：国家自然科学基金项目(50767001)；国家 863 高技术基 金项目(2007AA04Z197)；高等学校博士学科点专项科研基金资助项目 (20094501110002)；广东自然科学基金项目(S2013010012431)；广西自 然科学基金项目(2011jjA60017)；广东省高等学校人才引进专项资金项 目；广东省高等院校学科建设专项资金科技创新项目 (2012KJCX0045)。
generation of wind-energy; hydro-energy and natural gas; simulated annealing based PSO algorithm; spinning reserve; peak regulation
摘要：提出了风、水、气多种清洁能源互补发电模型，以一 次能源天然气的消耗量最低为目标函数，并将风能全部接纳 和水能全部使用作为约束条件，构建含风水气多种清洁能源 互补发电的优化模型。采用模拟退火粒子群算法求解该模 型，该算法前期全局搜索能力强并有利于跳出局部最优；后 期局部搜索能力好且接受非优解的概率逐渐减小，进化速度 快。算例结果验; uG,k ,t (1 - uG,k,t-1 ) × sG,k ]
(1)
式中：NG 为天然气发电机组的数量； PG,k,t 为第 j
台水轮机在 t 时段的出力； uG,k,t 为第 k 台天然气机 组在 t 时刻的开机状态，1 表示开机，0 表示停机； aG,k 、 bG,k 、 g G,k 为第 k 台天然气机组运行的耗量
Project Supported by National Natural Science Foundation of China (50767001); The National High Technology Research and Development of China(863 Program) (2007AA04Z197); Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education (20094501110002); Natural Science Foundation of Guangdong (S2013010012431); Guangxi Natural Science Foundation (2011jjA60017); The Talent Introduction Special Foundation Project of Guangdong High School; The Disciplinary Construction Special Foundation Project of Guangdong High School (2012KJCX0045).
1） 风光互补发电。 由于部分地区夏季太阳辐射强，风力偏小；而 冬季太阳辐射弱，风力偏大；使得风光互补具有可 行性。但两者都具有不稳定和间歇性的特点，对电 能质量难以保证，并且太阳能发电占地面积大，发 电成本高，通常该互补系统仅适用于电能质量要求 不高、负荷不大的系统。 2） 风电、水电互补发电。 风能和水能也都是可再生的清洁能源。夏季丰 水期水能充沛而风力偏小；冬季枯水期水能不足但 风能富足，在季节上也存在着互补性。但由于水资 源地理位置的限制，在风力资源发达地区大规模开 发风电资源的时候，水能会出现补偿不足的情况， 进而影响风力的发展规模。 3） 风电、水电、火电互补发电。 风电、水电和火电互补发电，可以解决水电容 量不足补偿风电波动产生的规模上的限制，在一定 程度上可以提高清洁能源的使用。但火电机组受地 理条件限制，尤其是风力和水力资源丰富的地区多 处偏远地区或山区，燃料运输有诸多不便。因此， 也只能在小范围的电力系统中进行互补发电。 4） 风电、水电、天然气互补发电。 当今天然气发电技术已比较成熟，机组容量接
(2)
概率密度函数为
近大型火电机组，与火电机组相比具有许多优点： 燃料运输方便，占地面积小，建设周期短，建设成 本低于火电机组；再次，天然气机组的环境成本低， 排放量低，几乎没有 SO2 和悬浮颗粒物。利用风能、 水能和天然气互补发电，能够取得很好的经济效益 和环境效益。
2 风水气互补发电模型
2.1 目标函数
在风、水、气互补发电模型中，风能和水能作
为此，本文建立一种包含风能、水能和天然气 机组互补的清洁能源发电模型，利用水电和天然气 机组的快速调节特性，极大提高了风电机组在模型 中的容量比例。在算法中引入了改进的模拟退火粒 子群算法，起到了很好的协调效果，并体现出了对 这 3 种清洁能源互补发电带来的环保价值和经济 价值。
1 互补发电
所谓的互补发电，就是指多种变化规律不同的 电源联合运行，各种发电方式在一个系统内互为补 充，通过其协调配合来提供稳定、可靠、质量合格 的电能。常用的互补发电模式有以下几种：
系数； sG,k 为第 k 台天然气机组的启动成本; t 为 模型计算时间间隔；T 为计算运行周期。 2.2 约束条件
2.2.1 风力出力约束
由于风电出力的日间波动性很大，相邻两日的
风电出力曲线可能差异很大，通常认为风速的密度
函数分布服从 weibull 分布，其分布函数为
F (V ) = P(v £ V ) = 1 - e-(V /c)k
吴杰康，熊焰
（广东工业大学 自动化学院，广东省 广州市 510006）
Establishment and Solution of the Complementary Power Generation Model of Wind-Energy, Hydro-Energy and Natural Gas
关键词：清洁能源；风水气互补发电；模拟退火 PSO 算法； 旋转备用；调峰 DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2014.03.009
0 引言
大规模风力发电的并网，给电力系统的稳定运 行和调峰带来了新的问题。水电站由于水库的蓄水 能力，可以平抑一部分风电的波动。但随着风电规 模的不断增大，修建与之匹配的水电站就受到了限 制，风电与水电的联合运行还需要引入其他特性的 能源补充发电。
为可再生能源不考虑能源的消耗量，因此本模型以
不可再生能源的耗量最少为目标。天然气的消耗量
由于气源的不同，不能简单地按流量计算，而需要
用统一的热值来衡量,目标函数取热值焦耳(J)为单
位，建立天然气热值的消耗量最少的目标函数：
å å min G = T NG [(aG,k × PG2,k,t + bG,k × PG,k,t + t =1 k =1
第 38 卷 第 3 期 2014 年 3 月
文章编号：1000-3673（2014）03-0603-07
电网技术 Power System Technology
中图分类号：TM 721 文献标志码：A
Vol. 38 No. 3 Mar. 2014
学科代码：470·4051
风、水、气互补发电模型的建立及求解
604
吴杰康等：风、水、气互补发电模型的建立及求解
Vol. 38 No. 3
频繁地调节气电机组，对气电的发电效率又会产生 一定的影响。文献[16]对风、水、火进行联合调度， 系统容量有了很大提高；但由于火电机组的调峰性 能不强，在负荷低谷且水电充足的情况下，可能出 现停机或弃水调峰，这将增大运行成本，降低清洁 能源的使用率。文献[17-19]构建了风电与火电机组 协调调度的经济运行模型，协调效果好，但是受火 电机组的调峰能力制约，风电机组容量在模型中所 占的比例不高。
WU Jiekang, XIONG Yan
(School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, Guangdong Province, China)
ABSTRACT: A complementary clean energy power generation model of wind-energy, hydro-energy and natural gas is proposed. Taking the lowest consumption of natural gas as objective function and the full use of wind-energy and hydro-energy as constraints, an optimal complementary power generation model of various clean energy sources is built. To solve the built model an improved simulated annealing based particle sward optimization (SA-PSO) algorithm is put forward. During the solution process the particle velocity is updated by linear decreasing inertia weight coefficient, then further crossover and mutation operation of particles is performed; the post-crossover filial generations are accepted by simulated annealing algorithm and further optimization and adjustment are implemented, in this process the probability of accepting non-optimal solution decreases with the decreasing of annealing temperature. In the early stage of evolution the SA-PSO algorithm possesses strong global searching ability, so it is favorable to jump out the local optimum, and in the later stage the local searching ability is satisfied and the probability of accepting non-optimal solution reduces gradually, besides, the evolution by SA-PSO algorithm is fast. Results of a calculation example show that the built model and the proposed SA-PSO algorithm are feasible. KEY WORDS: clean energy; complementary power
基金项目：国家自然科学基金项目(50767001)；国家 863 高技术基 金项目(2007AA04Z197)；高等学校博士学科点专项科研基金资助项目 (20094501110002)；广东自然科学基金项目(S2013010012431)；广西自 然科学基金项目(2011jjA60017)；广东省高等学校人才引进专项资金项 目；广东省高等院校学科建设专项资金科技创新项目 (2012KJCX0045)。
generation of wind-energy; hydro-energy and natural gas; simulated annealing based PSO algorithm; spinning reserve; peak regulation
摘要：提出了风、水、气多种清洁能源互补发电模型，以一 次能源天然气的消耗量最低为目标函数，并将风能全部接纳 和水能全部使用作为约束条件，构建含风水气多种清洁能源 互补发电的优化模型。采用模拟退火粒子群算法求解该模 型，该算法前期全局搜索能力强并有利于跳出局部最优；后 期局部搜索能力好且接受非优解的概率逐渐减小，进化速度 快。算例结果验; uG,k ,t (1 - uG,k,t-1 ) × sG,k ]
(1)
式中：NG 为天然气发电机组的数量； PG,k,t 为第 j
台水轮机在 t 时段的出力； uG,k,t 为第 k 台天然气机 组在 t 时刻的开机状态，1 表示开机，0 表示停机； aG,k 、 bG,k 、 g G,k 为第 k 台天然气机组运行的耗量
Project Supported by National Natural Science Foundation of China (50767001); The National High Technology Research and Development of China(863 Program) (2007AA04Z197); Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education (20094501110002); Natural Science Foundation of Guangdong (S2013010012431); Guangxi Natural Science Foundation (2011jjA60017); The Talent Introduction Special Foundation Project of Guangdong High School; The Disciplinary Construction Special Foundation Project of Guangdong High School (2012KJCX0045).
1） 风光互补发电。 由于部分地区夏季太阳辐射强，风力偏小；而 冬季太阳辐射弱，风力偏大；使得风光互补具有可 行性。但两者都具有不稳定和间歇性的特点，对电 能质量难以保证，并且太阳能发电占地面积大，发 电成本高，通常该互补系统仅适用于电能质量要求 不高、负荷不大的系统。 2） 风电、水电互补发电。 风能和水能也都是可再生的清洁能源。夏季丰 水期水能充沛而风力偏小；冬季枯水期水能不足但 风能富足，在季节上也存在着互补性。但由于水资 源地理位置的限制，在风力资源发达地区大规模开 发风电资源的时候，水能会出现补偿不足的情况， 进而影响风力的发展规模。 3） 风电、水电、火电互补发电。 风电、水电和火电互补发电，可以解决水电容 量不足补偿风电波动产生的规模上的限制，在一定 程度上可以提高清洁能源的使用。但火电机组受地 理条件限制，尤其是风力和水力资源丰富的地区多 处偏远地区或山区，燃料运输有诸多不便。因此， 也只能在小范围的电力系统中进行互补发电。 4） 风电、水电、天然气互补发电。 当今天然气发电技术已比较成熟，机组容量接
(2)
概率密度函数为
近大型火电机组，与火电机组相比具有许多优点： 燃料运输方便，占地面积小，建设周期短，建设成 本低于火电机组；再次，天然气机组的环境成本低， 排放量低，几乎没有 SO2 和悬浮颗粒物。利用风能、 水能和天然气互补发电，能够取得很好的经济效益 和环境效益。
2 风水气互补发电模型
2.1 目标函数
在风、水、气互补发电模型中，风能和水能作
为此，本文建立一种包含风能、水能和天然气 机组互补的清洁能源发电模型，利用水电和天然气 机组的快速调节特性，极大提高了风电机组在模型 中的容量比例。在算法中引入了改进的模拟退火粒 子群算法，起到了很好的协调效果，并体现出了对 这 3 种清洁能源互补发电带来的环保价值和经济 价值。
1 互补发电
所谓的互补发电，就是指多种变化规律不同的 电源联合运行，各种发电方式在一个系统内互为补 充，通过其协调配合来提供稳定、可靠、质量合格 的电能。常用的互补发电模式有以下几种：