一种基于经济性和碳排放的分布式光伏发电容量优化方法

技术领域

本发明涉及分布式光伏系统配置优化技术领域，具体是一种基于经济性和碳排放的分布式光伏发电容量优化方法。

背景技术

当前全球对传统化石燃料的依赖度依旧很高，而且燃料的燃烧对地球环境造成严重污染，随着“碳达峰”、“碳中和”等新理念逐渐深入人心，人们对于清洁能源的需求大大提升。太阳能作为一种清洁能源，具有储量丰富、清洁环保、分布广泛、使用安全等特点，是最具发展潜力的新能源。

作为城市能源消耗和碳排放的“大户”，建筑在中国社会总能耗中的占比可达到30％-40％，我国建筑业全过程碳排放约占到全国碳排放总量的一半以上，其中在运行阶段的碳排放约占全社会终端碳排放的22％。公共建筑作为建筑的三大分类之一，耗能较高的问题相对突出。相关数据显示，公共建筑约占建筑总面积的19％，其碳排放却占到建筑总排放的38％，成为建筑领域的排放大户。由此可见，建筑领域作为我国主要碳排放来源之一，是未来推进碳达峰、碳中和目标中最应该关注的板块。

中国专利申请201910892125.2公开了一种家庭光伏储能系统的容量配置方法，为不同条件的用户提供家庭光伏储能系统方案指导。一种家庭光伏储能系统的容量配置方法，包括如下步骤：A、根据当地居民电价政策选择运行模式，所述运行模式包括通用模式和经济模式；若当地居民电价政策无峰谷电价时，选择所述通用模式；若当地居民电价政策有峰谷电价时，选择所述经济模式；B、获取家庭用户的日用电量及日用电规律；C、依据家庭用户的需求及所选择的运行模式设计方案，所述方案包括光伏容量及储能电池容量。该方案只是基于经济性对光伏储能系统的容量配置进行了优化，但是没有考虑碳排放因素的影响，而且该方案只适用于家庭光伏系统，对于多层建筑，其楼顶面积很难满足最优光伏板数量所需的面积，而且没有考虑不同季节的影响，具有一定的局限性。

中国专利申请201811386580.7公开了一种基于储能系统的配电网光伏发电容量优化方法及系统。本发明的配电网光伏发电容量优化方法，其包括以下步骤：光伏发电容量建模；基于探索性方法，计算无储能系统的光伏承载能力；基于探索性方法，计算带储能系统的光伏承载能力；对比增加储能系统前后，光伏发电容量模型所能承受的最大光伏承载能力，分析储能系统对光伏发电系统容量的影响。本发明在电压和潮流约束的基础上，建立了分布式光伏最大承载容量模型，并考虑到储能系统，使电压保持在限定的范围内，从而达到了提高分布式光伏容量的目的，期望为最大光伏容量的接入提供一个参考。该优化方法是基于电压和潮流约束对光伏系统的容量进行了优化，没有考虑经济性和碳排放的影响，也没有考虑季节对于优化结果的影响。

中国专利申请201810309453.0公开了考虑阶梯电价的家庭光伏和电池储能系统容量配置方法，其具体步骤为：首先，采集四个季节典型日家庭用电负荷曲线、阶梯电价、家庭光伏系统和电池储能系统造价、光伏补贴价格及家庭所在区域全年光照数据；其次，基于上述全年光照数据，通过K-均值聚类方法生成12个光照场景，进一步根据光伏出力模型生成12个光伏出力场景；接着，建立以最小化家庭年电力支出费用为优化目标的家庭能源管理系统优化模型；然后，通过MATLAB软件调用GAMS软件求解所述优化模型；最后，根据最优解对家庭光伏和电池储能系统进行配置。本发明提供的配置方案可对阶梯电价下家庭光伏和电池储能系统进行优化配置，降低家庭年电力支出费用，提高能源利用效率。该配置方法只是基于经济性进行优化，没有考虑碳排放的影响。而且其计算得到家庭光伏系统最佳配置容量为55kW，依据经验55kW的光伏系统占地面积约330m

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于经济性和碳排放的分布式光伏发电容量优化方法，能够有效降低用电成本，减少碳排放，减少光伏系统的铺设面积，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于经济性和碳排放的分布式光伏发电容量优化方法，包括以下步骤：

采集当地四个季节典型日的太阳辐射强度和建筑用电负荷、峰谷电价、光伏板及蓄电池的寿命和成本、碳排放交易价格；

模拟计算单块光伏板的发电输出功率；

建立以最佳成本和减碳量为优化目标的光伏发电系统优化模型；

通过Matlab软件编程求解模型；

根据模型的最优解对建筑进行光伏容量配置。

作为本发明的进一步技术方案，所述单块光伏板的发电输出功率计算方式如下：

Q

其中，

q为最小时间分辨率内测得的太阳辐照强度，单位W/m

η

T为试验时间，单位s；

Sc为光伏阵列面积，单位m

作为本发明的更进一步技术方案，所述光伏发电系统优化模型计算方式如下：

判断t时刻光伏及蓄电池能否满足负荷需求：

M(t)＝P(t)+e(SOC(t)-SOC

当M大于0时可以满足需求，小于0时不能满足需求；

当电价处于峰值电价且光伏及蓄电池能够满足负荷需求时：

Y1(t)＝0.5(X(a+b)/c+d/c)+0.5f(K1·P(t)) (3)

当电价处于峰值电价且光伏及蓄电池不能够满足负荷需求时：

Y1(t)＝0.5(X(a+b)/c+d/c-price(t)·M(t))+0.5f·(P(t)·K1/c-K2·M(t))(4)

当电价处于非峰值电价时：

Y1(t)＝0.5(X(a+b)/c+d/c+P_load(t)·price(t))+0.5f(P(t)·K1+K2·P_load(t))(5)

目标函数：

Y＝0.25·Y1+0.4·Y2+0.25·Y3+0.1·Y4 (6)

其中，

X为光伏板数量，单位块；

a为光伏系统初期投资成本，单位元；

b为光伏系统维护成本，单位元；

c为光伏系统的使用寿命，单位小时；

d为蓄电池的成本，单位元；

e为电池容量，单位kW·h；

SOC

f为碳排放交易价格，单位元/吨；

P_load(t)为建筑每小时所需负荷功率，单位kW；

P(t)为单个光伏板发电功率，单位kW；

K1为光伏发电生命周期产生的CO

K2为火力发电生命周期产生的CO

price(t)为每小时的电价，单位元/kW·h；

Y1，Y2，Y3，Y4分别为四个不同典型日24小时的Y1(t)，Y2(t)，Y3(t)，Y4(t)求和。作为本发明的再进一步技术方案，通过Matlab软件编程求解模型包括以下步骤：

初始化时间参数t＝1；

根据光伏发电功率和负荷所需功率利用While循环计算24小时的荷电状态；

根据光伏发电功率和负荷所需功率利用While循环计算目标值函数Y；

找到目标函数Y的最小值及其所对应的光伏容量。

作为本发明的再进一步技术方案，。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、实现了光伏发电系统的经济性和碳排放的联合优化；

2、本发明所使用的策略可以大幅减少光伏板的使用数量，有效解决了建筑，尤其是多层建筑楼顶没有足够场地铺设光伏板的问题；

3、考虑了不同季节和峰谷电价，优化方案更符合实际。

附图说明

图1为基于经济性和碳排放的分布式光伏发电容量优化方法的流程图；

图2为4个季节典型日的太阳辐射强度图；

图3为4个季节典型日的建筑用电负荷图；

图4为单块光伏板的发电输出功率图；

图5为目标函数值与光伏板数的关系曲线。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

本发明实施例是这样实现的，如图1所示的基于经济性和碳排放的分布式光伏发电容量优化方法，包括以下步骤:

(1)采集当地四个季节典型日的太阳辐射强度，建筑用电负荷，峰谷电价，光伏板及蓄电池的寿命和成本，碳排放交易价格。

(2)模拟计算单块光伏板的发电输出功率：

Q

式中，q为最小时间分辨率内测得的太阳辐照强度，W/m

(3)建立以最佳成本和减碳量为优化目标的光伏发电系统优化模型。所用策略为峰值电价时优先使用光伏发电，多余的光伏发电通过蓄电池存储起来待下次峰值电价时使用，峰值电价时光伏发电不足以满足负荷需求时从电网买电来满足需求，当非峰值电价时全部从电网买电来满足负荷需求。然后将碳排放交易价格作为联系经济性与碳排放的纽带，将目标函数的单位统一为价格，并将经济性和碳排放的权重都设置为0.5，然后将24小时的数据求和。四个不同典型日的策略和计算方法相同，由于冬季光伏发电效果最差，夏季光伏发电的效果最好，因此将夏季典型日的权重设置为0.4，冬季典型日的权重设置为0.1，春节和秋季典型日的权重设置为0.25，将四个典型日按上述权重求和所得到的结果即为目标函数值，目标函数最小值所对应的光伏板数量即为所求解的最优光伏容量。此策略不仅可以降低建筑用电成本，减少碳排放，而且可以大幅减少光伏板的使用数量，有效解决了建筑，尤其是多层建筑楼顶没有足够场地铺设光伏板的问题。具体计算方式如下：

判断t时刻光伏及蓄电池能否满足负荷需求：

M(t)＝P(t)+e(SOC(t)-SOC

当M大于0是可以满足需求，小于0时不能满足需求。

当电价处于峰值电价且光伏及蓄电池能够满足负荷需求时：

Y1(t)＝0.5(X(a+b)/c+d/c)+0.5f(K1·P(t))(3)

当电价处于峰值电价且光伏及蓄电池不能够满足负荷需求时：

Y1(t)＝0.5(X(a+b)/c+d/c-price(t)·M(t))+0.5f·( P(t)·K1/c-K2·M(t))(4)

当电价处于非峰值电价时：

Y1(t)＝0.5(X(a+b)/c+d/c+P_load(t)·price(t))+0.5f(P(t)·K1+K2·P_load(t))(5)

目标函数：

Y＝0.25·Y1+0.4·Y2+0.25·Y3+0.1·Y4(6)

式中：X为光伏板数量(块)；a为光伏系统初期投资成本(元)；b为光伏系统维护成本(元)；c为光伏系统的使用寿命(小时)；d为蓄电池的成本(元)；e为电池容量(kW·h)；SOC

(4)通过Matlab软件编程求解模型，具体包括以下步骤：(4.1)初始化时间参数t＝1；(4.2)根据光伏发电功率和负荷所需功率利用While循环计算24小时的荷电状态。其具体策略设置为蓄电池的初始荷电状态为0.5，峰值电价时荷电状态SOC(t+1)等于上一时刻的荷电状态S0C(t)加上光伏发电功率与负荷所需功率的差值除以蓄电池的容量所得到的结果；非峰值电价时荷电状态SOC(t+1)等于上一时刻的荷电状态S0C(t)加上光伏发电功率除以蓄电池的容量所得到的结果。此外蓄电池容量计算公式为电池容量＝负载平均用电量·连续放电天数/最大放电深度。同时设置蓄电池约束条件SOC

应用例

以一栋长春市的占地面积约460m

表1长春地区分段电价

综上所述，本发明提供一种基于经济性和碳排放的分布式光伏发电容量优化方法，通过本方案可以实现基于经济性和碳排放的建筑光伏发电容量优化，能够有效降低用电成本，减少碳排放。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。