CN102280938A - 一种风光储输混合发电站建站容量配比规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种风光储输混合发电站建站容量配比规划方法，在规划目标中，将节能减排在收益上进行量化，并纳入风光储输混合发电站建站容量配比规划的目标中，同时在建站场地空间约束、建站规划容量约束的基础上，引入对风光资源互补程度、发电站功率输出平稳性和能源利用程度的约束，最终形成建站容量配比规划模型，然后对规划模型求解，得到风光储输混合发电站建站容量配比。本发明的方法，规划模型的目标函数以及约束条件更符合实际情况，求解得到的建站容量配比更加准确。

Description

一种风光储输混合发电站建站容量配比规划方法

技术领域

本发明属于电力规划和工程设计技术领域，更为具体地讲，涉及一种风光储输混合发电站建站容量配比规划方法。

背景技术

自然界中风能、太阳能资源在时间和地域上具有较强的互补性，利用这种互补特性，同时引入储能装置，风光储输混合发电站可以有效克服风力发电站或太阳能光伏发电站输出功率不稳定的缺点，确保输出的平稳性。

就具体的风光储输混合发电站而言，如何根据当地风、光资源分布特点，从长远角度规划风力发电机组装机容量、光伏组件安装容量和储能装置容量，确保发电站长期的良好运营，也是风光储输混合发电站建站必须解决的问题。

目前，国内外对于混合发电站建站容量配比规划方法的相关研究较少，且规划方法中目标函数、约束条件考虑的因素，还有待完善。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种风光储输混合发电站建站容量配比规划方法，根据风光储输混合发电站建站规划总容量、发电组件即风电机组、光伏组件、储能电池特性参数、当地风光资源分布特点以及建站场地大小，确定风力发电、光伏发电、储能电池在风光储混合发电站中的容量大小，从而提高风、光资源的利用率，并在确保长期输出稳定的基础上，使混合发电站年净收益收益最大化。

为实现上述目的，本发明风光储输混合发电站建站容量配比规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、依据建站当地的地形、资源分布特点，建立风电机组、光伏组件功率输出模型，建立储能电池能量转换模型；

(2)、确定风光储输混合发电站建站容量配比的规划目标；

风光储输混合发电站建站容量配比的规划以发电站年净收益最大为目标，该目标由发电站年成本和年预测收益两部分构成。

a：建立混合发电站年投资成本函数，投资成本是发电站风力发电机组数量N_w、光伏组件数量N_p、储能电池数量N_b的函数，表示为：

$C_{\mathrm{ANC}}=f(N_w,N_p,N_b)=\frac{C_{\mathrm{ann},\mathrm{tot}}}{\mathrm{CRF}(i,R_{\mathrm{proj}})}/R_{\mathrm{proj}}$

$\mathrm{CRF}(i,R_{\mathrm{proj}})=\frac{i{(1+i)}^{R_{\mathrm{proj}}}}{{(1+i)}^{R_{\mathrm{proj}}}-1}---\left(1\right)$

C_ann，tot＝∑C_ann，comp+C_ann，other

C_ann，comp＝C_ann，cap+C_ann，rep+C_ann，o&m

其中，C_ANC表示按年计算的年投入成本(annual net cost，ANC)，C_ann，tot表示每年的发电站总花销，CRF(i，R_proj)为资本回收因子计算公式，i为利率(％)，R_proj表示发电站规划运营时间(年)，∑C_ann，comp表示按年计算的发电站各组件，即风力发电机组、光伏组件、储能电池的花销之和，C_ann，other表示除去三组件之外，包括人力费用、运输费用等的按年计算的投入，C_ann，cap、C_ann，rep、C_ann，o&m分别表示发电站一个组件按年计算的初始设备购置成本、替换成本、维修成本；各按年计算的年投入数额均为各项总投入与系统规划使用年限的比值；

b：在历史统计数据的基础上，根据风电机组、光伏组件功率输出模型对风光储输混合发电站投入使用后的发电量进行预测，估算发电站收益，建立发电站年收益函数，表示为：

$C_{\mathrm{profit}}=C_{\mathrm{emissions}}+C_{\mathrm{ann},\mathrm{sub}}+C_{\mathrm{ann},\mathrm{sal}}$

$=\stackrel{\‾}{W_{\mathrm{ann}}}\·[(N_{{\mathrm{CO}}_2}/\mathrm{kWh})\·C_{{\mathrm{CO}}_2}+(N_{{\mathrm{so}}_2}/\mathrm{kWh}){\·C}_{{\mathrm{so}}_2}+(N_{{\mathrm{NO}}_x}/\mathrm{kWh}){\·C}_{{\mathrm{NO}}_x}]+C_{\mathrm{ann},\mathrm{sub}}+C_{\mathrm{ann},\mathrm{sal}}---\left(2\right)$

其中，C_emissions为废弃排放量交易获益，C_ann，sub为发电补贴，C_ann，sal为卖电收益；分别表示每发1kWh的电发电站节约排放的二氧化碳(CO₂)、二氧化硫(SO₂)、氮氧化物(NO_x)的质量，单位“t/kWh”，

分别表示该废气在国际交易市场上的排放量交易单价，单位元/t；

函数a和b，即式(1)和式(2)构成建站容量配比的规划目标为：

maxC_net profit＝C_profit-C_ANC                 (3)

上式表示规划目标为风光储输混合发电站年收益C_profit与年投入成本C_ANC的差值，即年净收益最大化；

(3)、根据风电机组、光伏组件功率输出模型以及储能电池能量转换模型，确定建站场地空间大小、建站规划容量、风光资源互补程度、发电站功率输出平稳性和能源利用程度作为建站容量配比规划的约束条件，以保证风光储输混合发电站能够充分利用当地的风、光资源，并确保发电站能够较稳定的输出功率；

(4)、根据步骤(2)的规划目标和步骤(3)的约束条件，构建风光储输混合发电站建站容量配比规划模型，并进行求解，得到风光储输混合发电站建站容量配比。

本发明的发明目的是这样实现的：

本发明风光储输混合发电站建站容量配比规划方法，在规划目标中，将节能减排在收益上进行量化，并纳入风光储输混合发电站建站容量配比规划的目标中，同时在建站场地空间约束、建站规划容量约束的基础上，引入对风光资源互补程度、发电站功率输出平稳性和能源利用程度的约束，最终形成建站容量配比规划模型，然后对规划模型求解，得到风光储输混合发电站建站容量配比。本发明的方法，规划模型的目标函数以及约束条件更符合实际情况，求解得到的建站容量配比更加准确。

在国家大力倡导节能减排的背景下，在本发明中，将节能减排指标进行量化并纳入发电站综合评估因素之中，尤为必要。同时，废气排放量交易已成为可再生能源发电站的一项重要收益，因此，将节能减排纳入风光储输混合发电站建站容量配比的规划目标，无论在经济方面还是环境保护方面，都是合理、必要的。此外，风光储输混合发电站与单一的风力发电站或光伏发电站相比，其优势在于能够较好的利用风、光资源的互补特性，更利于控制进行平稳发电，因此，对风光储输混合发电系统对风、光资源互补特性的利用程度进行量化、描述、并加以约束也是必要的。

附图说明

图1是本发明风光储输混合发电站建站容量规划方法的应用示意图；

图2是本发明中风光储输混合发电站年发电量预测一具体实例的示意图；

图3是本发明规划方法下获得的一最优容量配比方案的风、光总功率曲线、平抑期望功率输出曲线及实际功率输出图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

实施例

图1是风光储输混合发电站建站容量规划方法的应用示意图。

如图1所示，在本实施例中，将建立风电机组、光伏组件功率输出模型以及储能电池能量转换模型，确定风光储输混合发电站建站容量配比的规划目标，以及确定建站场地空间大小、建站规划容量、风光资源互补程度、发电站功率输出平稳性和能源利用程度约束条件的参数输入，依据本发明的方法即可得到风光储输混合发电站建站最优容量配比，即发电站风力发电机组数量N_w、光伏组件数量N_p、储能电池数量N_b。

1、建立风电机组、光伏组件功率输出模型以及储能电池能量转换模型

1.1、风电机组功率输出模型

风电机组的输出功率由风电机组轮毂处风速以及风电机组的输出特性决定。由于实际测风点通常与风电机组轮毂存在高度差，因此在计算风电机组实际输出之前，需要根据当地地形——地表粗糙程度，将测风点实测风速转换为风电机组轮毂处风速，转换公式如下：

$v\left(k\right)=v_{\mathrm{ref}}{\left(\frac{H}{H_{\mathrm{ref}}}\right)}^{\mathrm{\λ}}---\left(4\right)$

式中，v(k)表示k时刻风电机组轮毂处风速，H为轮毂高度；v_ref为测风点(参考点)实测风速；H_ref为测风点高度；λ为地表粗糙程度描述因子，视风电机组架设场地环境而定，取值一般在1/7～1/4之间。

风电机组的输出特性是其输出功率的另一个决定因素，其特性曲线方程，即风电机组功率输出模型为：

$P_w\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}{P}_{\mathrm{wr}}\frac{v{\left(k\right)}^2-v_{\mathrm{cin}}^2}{v_{\mathrm{rat}}^2-v_{\mathrm{cin}}^2}& v_{\mathrm{cin}}<v\left(k\right){<v}_{\mathrm{rat}}\\ P_{\mathrm{wr}}& v_{\mathrm{rat}}\&le;v\left(k\right){<v}_{\mathrm{cou}}\\ 0& v\left(k\right)\&le;v_{\mathrm{cin}}\mathrm{orv}\left(k\right){\&GreaterEqual;v}_{\mathrm{cou}}\end{array}\right.---\left(5\right)$

式中，P_w(k)为风电机组输出功率，P_wr为风电机组额定功率，v(k)为风电机组轮毂处风速，v_cin为切入风速，v_rat为额定风速，v_cou为切出风速。

1.2、光伏组件功率输出模型

光伏组件的输出功率由光伏面板入射辐射量以及光伏组件的输出特性决定。在本实施例中，采用HDKR模型计算时间步长T内光伏面板入射辐射量平均值

公式如下：

$\stackrel{\&OverBar;}{G_T}=(\stackrel{\&OverBar;}{G_b}+\stackrel{\&OverBar;}{G_d}{A}_i)R_b+\stackrel{\&OverBar;}{G_d}(1-A_i)\left(\frac{1+\cos \mathrm{\&beta;}}{2}\right)[1+f{\sin }^3\left(\frac{\mathrm{\&beta;}}{2}\right)]+\stackrel{\&OverBar;}{G}{\mathrm{\&rho;}}_g\left(\frac{1-\cos \mathrm{\&beta;}}{2}\right)---\left(6\right)$

式中，

为时间步长内的太阳束辐射均值；

为时间步长内的散射辐射均值；

为地表辐射在某一时间步长内的统计平均值；

为建站地大气层外时间步长内的水平辐射量；β为光伏面板倾角；R_b＝cosθ/cosθ_z；各向异性指数

ρ_g为地面反射系数；θ为入射角；θ_z为天顶角。

根据光伏组件接受入射辐射产生光生电流的基本原理，可得出光伏组件功率输出模型为：

P_p(k)＝I_p(k)·V_p(k)                 (7)

式中，P_p(k)为k时刻光伏组件输出功率，I_p(k)为k时刻光生电流，V_p(k)为k时刻输出电压。k时刻光生电流I_p(k)、输出电压V_p(k)由该时刻所在时间步长内光伏面板入射辐射量平均值

光伏组件内阻等因素决定。

1.3、储能电池能量转换模型

风光储输混合发电站中储能电池的能量随当前时刻风、光发电总输出值与电网调度值之间的关系而变化，总体上当当前时刻风、光发电总输出值大于电网调度值时，发电余量将被存储，此时储能电池处于充电状态，反之，储能电池处于放电状态。特别的，当储能电池充满电时，发电余量将不被存储，当电池所剩储能量仅为最小储能量时，储能电池将不再放电。在不考虑储能电池自放电现象的情况下，设k时刻的电池储能量为W_b，soc(k)，则W_b，soc(k)可由储能电池前一时刻，即(k-1)时刻的储能量表示：

P_w&p(k)＝N_wP_w(k)+N_pP_p(k)                         (9)

式(8)反映了储能电池的状态以及状态转换的条件，即为储能电池能量转换模型。其中，W_b表示储能电池容量，即最大储能量，W_min表示储能电池要求的最小剩余电量，P_w&p(k)表示k时刻风、光发电的总输出，P_t(k)表示k时刻的满足电网调度要求的平抑值，η_inv表示逆变器转换效率，η_c表示储能电池的充电效率，T表示(k-1)时刻到k时刻的时间步长，DOD为储能电池最大发电深度。

由于储能电池存在最大充放电功率，因此，(k-1)到k时刻的储能电池电量变化量应小于储能电池的最大充放电电量变化量，由下式表示：

|W_b，soc(k)-W_b，soc(k-1)|/T≤P_b，max                     (10)

其中，P_b，max表示储能电池的最大充放电功率。当(k-1)到k时刻过程中的实际充放电功率大于P_b，max时，k时刻储能电池的实际储能量应修改为：

W_b，soc(k)＝W_b，soc(k-1)+P_max×T或W_b，soc(k)＝W_b，soc(k-1)-P_max×T  (11)

2、确定风光储输混合发电站建站容量配比的规划目标，即目标函数

参照公式(3)，建立目标函数如下：

式中，

为发电站投入使用后的年均发电量预测值，其计算方法如下：假设发电站按照建站方案A建造，即风力发电机组台数N_w、光伏组件台数N_p、蓄电池台数N_b确定，并计划于2011年投入使用。则基于当地年资源统计数据，依据风电机组、光伏组件功率输出模型，计算得到的该发电站2005年～2010年的年发电量分别为：2005年4033.6万kWh，2006年5502.0万kWh，2007年4546.5万kWh，2008年5198.7万kWh，2009年6105.3万kWh，2010年6450.0kWh。风光储输混合发电站对环境资源的依赖程度较大，因此2005年～2010年的年发电量变化无明显规律，针对这一特点，可以采用灰色预测方法对发电站投入使用后的2011年、2012年、2013年年发电量进行预测。

设2005年～2010年年发电量为序列

X⁽⁰⁾＝(x⁽⁰⁾(1)，x⁽⁰⁾(2)，x⁽⁰⁾(3)，x⁽⁰⁾(4)，x⁽⁰⁾(5)，x⁽⁰⁾(6))

    ＝(4033.6，5502.0，4546.5，5198.7，6105.3，6450.0)

x⁽⁰⁾(k)(k＝1，2，…，6)的单位为“万kWh”。则根据灰色区间预测方法可得：

${\mathrm{\&sigma;}}_{\max }=\underset{1\&le;k\&le;6}{\max }\left\{x^{\left(0\right)}\left(k\right)\right\}=6450.0,$ ${\mathrm{\&sigma;}}_{\min }=\underset{1\&le;k\&le;6}{\min }\left\{x^{\left(0\right)}\left(k\right)\right\}=4033.6$

X⁽⁰⁾的1-AGO序列为

X⁽¹⁾＝(x⁽¹⁾(1)，x⁽¹⁾(2)，x⁽¹⁾(3)，x⁽¹⁾(4)，x⁽¹⁾(5)，x⁽¹⁾(6))

    ＝(4033.6，9535.6，14082.1，19280.8，25386.1，31836.1)

可得X⁽¹⁾的上下界函数可表示为

f_s(k)＝x⁽¹⁾(6)+kσ_max＝31836.1+6450.0(k-6)，k＞6

f_u(k)＝x⁽¹⁾(6)+kσ_min＝31836.1+4033.6(k-6)，k＞6

则基本预测值

${\hat{x}}^{\left(1\right)}\left(7\right)=\frac{1}{2}[f_s\left(7\right)+f_u\left(7\right)]=37077.9$

同理可得

${\hat{x}}^{\left(1\right)}\left(8\right)=42319.7,{\hat{x}}^{\left(1\right)}\left(9\right)=47561.5$

故2011年～2013年发电站年发电量预测均值为：

$\stackrel{\&OverBar;}{W_{\mathrm{ann}}}=[{\hat{x}}^{\left(0\right)}\left(7\right)+{\hat{x}}^{\left(0\right)}\left(8\right)+{\hat{x}}^{\left(0\right)}\left(9\right)]/3=5241.8$

按照上述方法对发电站投入使用后的年均发电量进行预测后。将预测值代入目标函数式(12)，即可计算发电站的年均净收益。

3、确定建站容量配比规划的约束条件

3.1、建站场地空间约束

由于建站场地空间有限，在满足风电机组行列间距的条件下，建站场地中可以假设的风机台数存在一个上限；另外，考虑到去除遮掩、风塔占地等不可利用面积，光伏组件的铺设数量也存在一个上限。因此，建站场地的空间约束可由下式表示：

式中，根据实际情况，将建站场地划分为m个矩形空间进行计算，LEN(i)和WID(i)分别表示第i个矩形空间的长和宽，S(i)表示第i个矩形空间的实际面积，E_p(i)表示第i个矩形空间的可利用面积系数，D为要求的风电机组行列间距，通常风轮直径的倍数，S_p为单个光伏组件面板面积，N_{w_max}、N_{p_max}分别为满足有限建站场地空间的风电机组、光伏组件的最大值。

为取整运算符。

3.2、发电站规划容量约束

发电站往往在建站前就已规划好总体容量，容量配比完成的是在总体容量不变的情况下合理搭配风电机组、光伏组件和储能电池各的容量比例，且储能电池作为储能器件，实际发电站规划设计中一般要求储能电池容量与发电站总容量的比不超过一个比例系数。假设发电站规划建站容量W，单位：兆瓦，发电站规划容量约束由下式表示：

$\left\{\begin{array}{cc}{N}_w\&le;\frac{W}{P_{\mathrm{wr}}}& (14-1)\\ N_p\&le;\frac{W}{P_{\mathrm{pr}}}& (14-2)\\ N_w{P}_{\mathrm{wr}}+N_p{P}_{\mathrm{pr}}\&GreaterEqual;(1-E)W& (14-3)\\ N_w{P}_{\mathrm{wr}}+N_p{P}_{\mathrm{pr}}+W_b=W& (14-4)\end{array}\right.---\left(14\right)$

式中，P_wr、P_pr分别为单台风电机组、光伏组件额定功率，计算时单位与发电站规划容量统一；W_b为储能电池容量；E为允许的储能电池容量最大比例系数。

3.3、资源互补程度约束

利用风、光资源的互补特性进行平稳发电，是风光储输混合发电系统的优势所在，较好的利用风、光资源体现互补特性，还可有效减少储能电池充放电次数，因此如何配置风电机组、光伏组件两部分的容量使当地风、光资源充分体现互补特性，是规划风光储输混合发电系统组件容量时需要考虑的问题。在历史数据的基础上，对当前配置下风、光资源的互补程度进行量化，约束如下：

式中，σ²表示风、光资源互补程度，

为风、光资源实现最佳互补时的方差，n表示采样时间点个数，

表示风、光发电总功率输出的小时均值，Δ为浮动系数。

3.4、发电站功率输出稳定性及能源利用程度约束

绘制发电站的功率输出曲线P(k)和能源利用曲线S(k)——功率输出曲线P(k)反映发电站功率输出的平稳程度，能源利用曲线S(k)反映发电站发电余额部分浪费情况，通过对P(k)、S(k)分别进行归一化处理，并计算其相对期望曲线——满足电网调度要求的平抑曲线P_t(k)的偏离程度，描述发电站功率输出的稳定性以及能源利用情况。转化后的约束条件如下：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\&alpha;}}^2=\frac{1}{n}\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left(\frac{P\left(k\right)-P_t\left(k\right)}{P_t\left(k\right)}\right)}^2\&le;{\mathrm{\&alpha;}}_{\max }^2,n=8760\\ {\mathrm{\&gamma;}}^2=\frac{1}{n}\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left(\frac{S\left(k\right)-P_t\left(k\right)}{P_t\left(k\right)}\right)}^2\&le;{\mathrm{\&gamma;}}_{\max }^2,n=8760\end{array}\right.---\left(16\right)$

其中，α²描述发电不足程度，γ²描述发电余额浪费程度，S(k)-P_t(k)表示未被电网吸收且未被储能电池存储的电量，和分别表示发电不足程度和发电余额浪费程度各自允许的最大值。

4、构建风光储输混合发电站建站容量配比规划模型，并进行求解

在本实施例中，构建风光储输混合发电站建站容量配比规划模型，如下式所示：

其中，式(17-7)为储能电池台数计算公式，V_b表示单台储能电池电压，C_b表示单台储能电池容量，单位Ah，E_loss表示储能电池能量转换效率。式(17-11)和(17-12)为认为要求的风电机组、光伏组件范围，该约束选填，N_{w_set_max}、N_{w_set_min}表示人为设定的风电机组的最大、最小台数，N_{p_set_max}、N_{p_set_min}表示人为设定的光伏组件的最大、最小台数。式(17-13)表示风电机组、光伏组件和储能电池台/个数需满足正整数要求。

图2是风光储输混合发电站年发电量预测一具体实例的示意图。

如图2，该图是上述模型建立过程“步骤，2”中年均发电量预测计算的示意图。其中蓝色圆点表示当前建站方案基于2005～2010年历史数据(风速统计数据、光照辐射统计数据)的年发电量，红色三角表示基于历史统计数据的年发电量预测值。

表1是本发明规划方法获得的一最优容量配比方案与其他方案的参数指标对比表。

表1

在表1中，其中配比一为本发明规划方法计算求解出的最优配比结果，配比二与配比一相比，其年净收益要优于方案一，但储能电池配备容量较小，不能很好的实现削峰填谷的作用，直接导致输出平稳性参数α²和能源浪费程度γ²较大，该配比下发电站整体输出波动性较大、风电机组和光伏组件的总实时功率波动也较大，造成控制上的困难，故配比二在约束条件的要求下应从可行方案中排除；配比三在资源互补程度、输出平稳性和能源浪费程度三个参数上均优于方案一，但该配比下发电站年净收益相对较少，而配比一的各项参数均在约束范围内，故在年净收益作为目标函数的情况下配比一优于配比三。方案四是依照系统总成本最小为目标计算得出的成本最小容量配比方案，但该方案在年净收益指标上并不是最优，证明了系统总成本最小但年净收益并不是最大的，故本发明中提供的容量配比规划方法能够更为有效的体现建站方案的经济效益。

图3是本发明规划方法下获得的一最优容量配比方案的平抑功率输出曲线及实际功率输出图。其中图(a)为风、光总功率曲线，表示以最优容量配比方案建站在当地资源分布条件下风力发电、光伏发电的总功率(不加储能电池调节)；图(b)中平抑期望功率输出曲线，即为在当地资源分布条件下按计算得出的最优容量配比方案建站时期望的满足发电站接入电网要求的发电站功率输出曲线，图(c)为实际功率输出曲线，为该容量配比方案在历史统计数据(年风速统计数据、年光照辐射统计数据)基础上计算的功率输出曲线。图(a)中可见风、光发电最大功率峰值为90.947MW，功率小时波动最大值为53.567MW，图(b)中平抑后的期望输出功率峰值为74.953MW，功率小时波动最大值为23.873MW，图(c)中的实际功率输出曲线与图(b)中的平抑期望功率输出曲线基本一致，可见，按本方法计算得到的最优容量配比方案建站，达到期望效果，可有效利用当地风、光资源，并且相匹配的储能电池可起到较明显的“削峰填谷”的作用，从而保证发电站功率输出的平稳性。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (2)

1.一种风光储输混合发电站建站容量配比规划方法，根据风光储输混合发电站建站规划总容量及风电机组、光伏组件、储能电池特性参数、当地风光资源分布特点以及建站场地大小，确定风电机组数量N_w、光伏组件数量N_p、储能电池数量N_b，以保证在发电站输出稳定的基础上实现年净收益最大化，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、依据建站当地的地形、资源分布特点，建立风电机组、光伏组件功率输出模型，建立储能电池能量转换模型；

(2)、确定风光储输混合发电站建站容量配比的规划目标；

风光储输混合发电站建站容量配比的规划以发电站年净收益最大为目标，该目标由发电站年成本和年预测收益两部分构成：

a：建立混合发电站年投资成本函数，投资成本是发电站风力发电机组数量N_w、光伏组件数量N_p、储能电池数量N_b的函数，表示为：

$C_{\mathrm{ANC}}=f(N_w,N_p,N_b)=\frac{C_{\mathrm{ann},\mathrm{tot}}}{\mathrm{CRF}(i,R_{\mathrm{proj}})}/R_{\mathrm{proj}}$

$\mathrm{CRF}(i,R_{\mathrm{proj}})=\frac{i{(1+i)}^{R_{\mathrm{proj}}}}{{(1+i)}^{R_{\mathrm{proj}}}-1}---\left(1\right)$

C_ann，tot＝∑C_ann，comp+C_ann，other

C_ann，comp＝C_ann，cap+C_ann，rep+C_ann，o&m

其中，C_ANC表示按年计算的年投入成本(annual net cost，ANC)，C_ann，tot表示每年的发电站总花销，CRF(i，R_proj)为资本回收因子计算公式，i为利率(％)，R_proj表示发电站规划运营时间(年)，∑C_ann，comp表示按年计算的发电站各组件，即风力发电机组、光伏组件、储能电池的花销之和，C_ann，other表示除去三组件之外，包括人力费用、运输费用等的按年计算的投入，C_ann，cap、C_ann，rep、C_ann，o&m分别表示发电站一个组件按年计算的初始设备购置成本、替换成本、维修成本；各按年计算的年投入数额均为各项总投入与系统规划使用年限的比值；

b：在历史统计数据的基础上，根据风电机组、光伏组件功率输出模型对风光储输混合发电站投入使用后的发电量进行预测，估算发电站收益，建立发电站年收益函数，表示为：

$C_{\mathrm{profit}}=C_{\mathrm{emissions}}+C_{\mathrm{ann},\mathrm{sub}}+C_{\mathrm{ann},\mathrm{sal}}$

$=\stackrel{\&OverBar;}{W_{\mathrm{ann}}}\&CenterDot;[(N_{{\mathrm{CO}}_2}/\mathrm{kWh})\&CenterDot;C_{{\mathrm{CO}}_2}+(N_{{\mathrm{so}}_2}/\mathrm{kWh}){\&CenterDot;C}_{{\mathrm{so}}_2}+(N_{{\mathrm{NO}}_x}/\mathrm{kWh}){\&CenterDot;C}_{{\mathrm{NO}}_x}]+C_{\mathrm{ann},\mathrm{sub}}+C_{\mathrm{ann},\mathrm{sal}}---\left(2\right)$

其中，C_emissions为废弃排放量交易获益，C_ann，sub为发电补贴，C_ann，sal为卖电收益；

分别表示每发1kWh的电发电站节约排放的二氧化碳(CO₂)、二氧化硫(SO₂)、氮氧化物(NO_x)的质量，单位“t/kWh”，

分别表示该废气在国际交易市场上的排放量交易单价，单位元/t；

式(1)和式(2)构成建站容量配比的规划目标为：

maxC_net profit＝C_profit-C_ANC                 (3)

上式表示规划目标为风光储输混合发电站年收益C_profit与年投入成本C_ANC的差值，即年净收益最大化；

(3)、根据风电机组、光伏组件功率输出模型以及储能电池能量转换模型，确定建站场地空间大小、建站规划容量、风光资源互补程度、发电站功率输出平稳性和能源利用程度作为建站容量配比规划的约束条件，以保证风光储输混合发电站能够充分利用当地的风、光资源，并确保发电站能够较稳定的输出功率；

(4)、根据步骤(2)的规划目标和步骤(3)的约束条件，构建风光储输混合发电站建站容量配比规划模型，并进行求解，得到风光储输混合发电站建站容量配比。

2.根据权利要求1所述的风光储输混合发电站建站容量配比规划方法，其特征在于，所述的风光储输混合发电站建站容量配比规划模型为：

式(17-1、2)中，m为建站场地划分出的矩形空间个数，LEN(i)和WID(i)分别表示第i个矩形空间的长和宽，S(i)表示第i个矩形空间的实际面积，E_p(i)表示第i个矩形空间的可利用面积系数，D为要求的风电机组行列间距，S_p为单个光伏组件面板面积，N_{w_max}、N_{p_max}分别为满足有限建站场地空间的风电机组、光伏组件的最大值，

为取整运算符；

式(17-3、4、5、6)中，W为规划建站容量，P_wr、P_pr分别为单台风电机组、光伏组件额定功率，计算时单位与发电站规划容量统一，W_b为储能电池容量，E为允许的储能电池容量最大比例系数；

式(17-7)中，V_b表示单台储能电池电压，C_b表示单台储能电池容量，单位Ah，E_loss表示储能电池能量转换效率；

式(17-8)中，σ²表示风、光资源互补程度，为风、光资源实现最佳互补时的方差，n表示采样时间点个数，

表示风、光发电总功率输出的小时均值，Δ为浮动系数；

式(17-9、10)中，α²描述发电不足程度，γ²描述发电余额浪费程度，S(k)-P_t(k)表示未被电网吸收且未被储能电池存储的电量，

和

分别表示发电不足程度和发电余额浪费程度各自允许的最大值；

式(17-11)和(17-12)为认为要求的风电机组、光伏组件范围，该约束选填，N_{w_set_max}、N_{w_set_min}表示人为设定的风电机组的最大、最小台数，N_{p_set_max}、N_{p_set_min}表示人为设定的光伏组件的最大、最小台数；

式(17-13)表示风电机组、光伏组件和储能电池台/个数需满足正整数要求。

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