CN103023035B - 一种多能互补发电系统的优化配置方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种多能互补发电系统的优化配置方法，属于新能源发电技术领域。本发明首先根据系统的年负荷曲线，利用粒子群优化方法初步优化配置风力发电机的容量和光伏阵列的容量，再根据选取的负荷失电率等可靠性指标，初步配置抽水蓄能的容量；然后进行月校核；最后进行日校核，得到了满足多能互补发电系统的可靠性指标且发电成本最低的最优配置模型。该方法简单、效率高，且兼顾了局部优化和全局优化，收敛性好且精度高。

Description

一种多能互补发电系统的优化配置方法

技术领域

本发明涉及一种多能互补发电系统的优化配置方法，属于新能源发电技术领域。

背景技术

随着常规能源的短缺，常规能源发电成本飞速上涨，电能的紧缺严重制约了经济发展，迫切需要开发可再生能源发电。目前，可再生能源发电如风电和太阳能发电技术发展迅猛，电能成本下降。但是风能和太阳能都相对不稳定、存在间歇性。风光互补系统是将风力发电和太阳能发电结合起来，能有效克服风力发电和太阳能发电的间歇性和不稳定的缺点。采用抽水蓄能对风光互补发电系统进行储能，能提高系统的储电能力、稳定性和环保性。因此，将抽水蓄能和风光互补发电系统结合起来，建立风光抽蓄多能互补发电系统。

在风光抽蓄多能互补发电系统的设计过程中，系统的优化配置非常重要。风能资源、太阳能资源、抽水蓄能的容量和负荷之间有复杂的匹配关系，风光抽蓄多能互补发电系统的容量配置就是根据这些复杂的匹配关系来配置系统中各部件的容量，以提高系统的供电可靠性和降低成本。对以抽水蓄能作为风光互补发电系统的储能装置的多能互补发电系统来讲，要同时考虑年负荷、年风能资源、年太阳能资源，和月负荷、月风能资源、月太阳能资源，以及日负荷、日风能资源、日太阳能资源。

发明内容

本发明的目的是提供一种多能互补发电系统的优化配置方法，以解决目前多能互补发电系统在配置时不能很好兼顾风能资源、太阳能资源和抽水蓄能的容量和负荷之间匹配关系所导致的系统可靠性低以及成本高的问题。

本发明为解决上述技术问题而提供一种多能互补发电系统的优化配置方法，该配置方法的步骤如下：

1）.根据系统的年负荷曲线，按年负荷最低失电率初步配置风力发电机和光伏阵列的容量；

2）.根据初步配置好容量的风机发电机和光伏阵列的月平均发电量以及本年的负荷月平均值计算净负荷，根据净负荷的月平均值，在保证负荷失电率满足孤网系统要求下对抽水蓄能机组的容量进行初步配置；

3）.选取负荷失电率高的典型月负荷日平均用电量对初步配置的系统容量进行校核，调整抽水蓄能机组容量以保证月负荷不失电且盈余量最小；

4）.选取典型日负荷平均小时用电量对月校核后的系统容量进行校核，调整抽水蓄能机组容量以保证日负荷不失电，根据月校核调整后的抽水蓄能机组容量仍不能满足负荷需要，则需配备一定容量的蓄电池。

所述步骤1）的实现步骤如下：

I.根据年负荷月平均用电量曲线，先不考虑光伏发电，只利用风力发电供给负荷，配置风力发电机的容量；

II.根据年负荷月平均用电量曲线，先不考虑风力发电，只利用光伏发电供给负荷，配置光伏阵列的容量；

III.根据系统的年负荷曲线，建立风光互补的优化模型如下：

$\left\{\begin{array}{c}\min f\left(x\right)\\ g_k\left(x\right)<{\mathrm{\&epsiv;}}_k,k=\mathrm{0,1,2},...\end{array}\right.$

其中f(x)为优化目标函数，为风力发电和光伏发电的初次投资，g_k(x)为约束条件函数，这里指的是负荷失电率LPSP，ε_k为约束函数的宽容系数，ε_k≥0，这里指的是负荷失电率允许值LPSP_req，x为优化变量，这里指的是风力发电机的容量P_win和光伏阵列的容量P_pv；

IV.利用粒子群优化算法，对上述模型进行求解，得到风力发电机的容量P_win·op和光伏阵列的容量P_pv·op。

所述步骤2）的实现步骤如下：

①根据风力发电机的容量P_win·op，利用风力发电的数学模型，确定风力发电机的年发电量月平均值E_win·op·i（i＝1,2，...，12）；

②根据光伏阵列的容量P_pv·op，利用光伏发电的数学模型，确定光伏发电的年发电量月平均值E_pv·op·i（i＝1,2，...，12）；

③将风力发电机和光伏阵列的年发电量月平均值与年负荷进行比较，得到多能互补发电系统负荷的盈亏量，分别计算负荷不足量E_lp和盈余量E_ld：

$E_{\mathrm{lp}}=\underset{j=1}{\overset{a}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_{\mathrm{lpj}}$

$E_{\mathrm{ld}}=\underset{j=1}{\overset{b}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_{\mathrm{ldj}}$

其中，a为负荷不足的月数，b为负荷盈余的月数；

④利用负荷的盈亏量，选取不同的盈亏率，初步配置抽水蓄能的容量P_pt：

$P_{\mathrm{pt}}=\frac{E_{\mathrm{lp}}+E_{\mathrm{ld}}}{12\&times;30\&times;24}$

${\mathrm{\&eta;}}_1=\frac{P_{\mathrm{pt}}\&times;{\mathrm{\&eta;}}_{\mathrm{ptt}}\&times;6\&times;30\&times;24-E_{\mathrm{lp}}}{E_{\mathrm{lp}}}$

${\mathrm{\&eta;}}_2=\frac{E_{\mathrm{ld}}-P_{\mathrm{pt}}\&times;{\mathrm{\&eta;}}_{\mathrm{ptp}}\&times;6\&times;30\&times;24}{E_{\mathrm{ld}}}$

其中，η₁和η₂分别为负荷的失电率和盈余率，η_ptt为抽水蓄能在水轮机工况的盈亏率，η_ptp为抽水蓄能在水泵工况的盈亏率。

所述步骤2）的实现步骤如下：

A.选取1年中典型的月负荷曲线；

B.根据初步配置的风力发电机、光伏阵列的容量，利用当月的日平均风速数据和太阳能辐射数据，分别求各典型月的风力发电和光伏发电的日平均发电量；

C.将风力发电量和光伏发电量与负荷比较，得到系统电量的盈亏；

D.据初步配置的抽水蓄能机组的容量，计算其抽水耗电量和发电量；

E.比较系统电量的盈亏与抽水蓄能机组的抽水量和发电量，计算负荷的失电率和多余电能；

F.根据负荷失电率和多余电能以及保证连续阴雨和无风天气的天数调整抽水蓄能机组的容量，使之当月的日平均累计亏欠量和保证连续阴雨天和无风天气的要求。

所述步骤E中调整的实现过程如下：

a).判断负荷的失电率和多余电能是否满足当月的日平均累计亏欠量及保证连续阴雨天和无风天气的要求，如果满足，则进行日负荷校核，进入步骤3），如果不满足，则进入步骤b)；

b).调整抽水蓄能机组的容量，重新根据月负荷进行校核，并判断调整后抽水蓄能机组的容量是否满足当月的日平均累计亏欠量和保证连续阴雨天和无风天气的要求；

c).如果调整后抽水蓄能机组的容量仍不能满足当月的日平均累计亏欠量和保证连续阴雨天和无风天气的要求，则根据年负荷曲线，重新选择风力发电机和光伏阵列的容量，并配置相应的抽水蓄能机组的容量。

所述每月保证连续阴雨和无风的天数为3～5天。

所述步骤3）的实现步骤如下：

A）选取1年中典型日负荷曲线；

B）根据月校核过的风力发电机、光伏阵列的容量，利用日风速数据和太阳能辐射数据，分别求各典型日的风力发电和光伏发电的输出功率；

C）将风力发电机和光伏阵列的输出功率之和与负荷比较，得到系统功率的盈亏；

D）根据系统功率的盈亏分布，控制抽水蓄能机组的运行工况，根据月校核后配置的抽水蓄能机组的容量，计算其日输出功率曲线；

E）根据抽水蓄能机组的输出功率和系统功率的盈亏，计算系统的小时负荷失电率，若小时负荷失电率不满足要求，则适当调整抽水蓄能机组的容量，重新进行日校核，直到各小时负荷失电率均满足要求。

所述的负荷失电率为某个时段内不足电能LPS与负荷所需电能P_load总和之比，用公式表示为：

$\mathrm{LPSP}={\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^T\mathrm{LPS}\left(t\right)/\left({\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^T{P}_{\mathrm{load}}\left(t\right)\mathrm{\&Delta;t}\right)$

其中LPS(t)为t时刻不足电能，单位为kWh；P_load(t)为t时刻负荷总量，单位为kW；T为运行时间，单位h；Δt为计算步长，单位为h。

本发明的有益效果是:同时考虑了年资源、月资源和日资源，兼顾了整体和局部；方法简单，收敛性好；利用整体-局部法优化风光抽蓄多能互补发电系统，可以在保证负荷失电率满足要求的前提下，得到风力发电机容量、光伏阵列容量和抽水蓄能容量的最优配置，使系统的成本最低。

附图说明

图1是本发明实施例中风-光-抽蓄-海水淡化复合系统系统的年月平均负荷分布图；

图2是本发明实施例中7月份的净负荷与抽水蓄能机组发电量和抽水耗水量的比较图；

图3是本发明实施例中7月份的净负荷及抽水蓄能机组发电量和抽水耗水量月校核后的比较图；

图4是本发明实施例中7月15号的净负荷与抽水蓄能机组的输出功率结果图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的说明。

1．多能互补发电系统的优化设计方法（即整体-局部法）的优化设计模型为：

（1）建立系统优化模型

用数学描述为

$\left\{\begin{array}{c}\min f\left(x\right)\\ g_k\left(x\right)<{\mathrm{\&epsiv;}}_k,k=\mathrm{0,1,2},...\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中f(x)为优化目标函数；g_k(x)为约束条件函数；ε_k为约束函数的宽容系数，ε_k≥0；x为优化变量。

（2）选取优化目标函数

以多能互补发电系统的初次投资作为优化目标，采用初次投资成本计算模型CE（cost of energy），即优化目标函数f(x)＝CE，优化目标是CE最低。

（3）选取约束条件

选取系统的供电可靠性为约束条件。

建立复合发电系统的可靠性模型，利用负荷失电率（Lossof Power SupplyProbability,LPSP）、电量累计亏欠量和保证连续阴雨和无风天气的天数来评价系统的供电可靠性，具体方法如下：

①负荷失电率

时段T内的负荷失电率可定义为该时段内不足电能（LPS）与负荷所需电能P_load总和之比，用公式表示为

$\mathrm{LPSP}={\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^T\mathrm{LPS}\left(t\right)/\left({\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^T{P}_{\mathrm{load}}\left(t\right)\mathrm{\&Delta;t}\right)---\left(2\right)$

其中LPS(t)为t时刻不足电能，单位为kWh；P_load(t)为t时刻负荷总量，单位为kW；T为运行时间，单位h；Δt为计算步长，单位为h。

②累计亏欠量

月亏欠量可表示为：

ΔE＝E_win+E_pv-E_load    （3）

其中E_win为当月风力发电机组的发电量，单位为kWh；E_pv为当月光伏阵列的发电量，单位为kWh；E_load为当月负载的耗电量，单位为kWh。

若ΔE为正，表示该月系统发电量大于负载耗电量，为当月盈余量，可用于抽水蓄能机组抽水；若ΔE为负，则表示该月系统发电量小于负载耗电量，为当月亏欠量，可利用抽水蓄能机组发电供给。

③保证连续阴雨和无风天气的天数

可根据居民用电对可靠性的要求，取保证连续阴雨和无风的天数，一般为n=3～5天(具体数值根据当地的气象资料确定)。

即约束条件为：

g(x₁)＝LPSP，取约束函数的宽容系数ε₁＝LPSP_req；

g(x₂)＝ΔE，取约束函数的宽容系数ε₂＝ΔE_req；

g(x₃)＝n，取约束函数的宽容系数ε₃＝n_req；

（4）选取优化变量

选取的优化变量为：风力发电机的容量、光伏阵列的容量、可逆式水泵水轮机组的容量、蓄电池的容量。

2.根据建立的多能互补发电系统的优化设计模型，建立多能互补发电系统的整体-局部法的优化过程，其具体步骤为：

（1）初步配置系统容量

利用年负荷曲线，初步配置风力发电机、光伏阵列和抽水蓄能的容量。

1）选取系统的典型年负荷曲线。

2）根据系统的年负荷曲线，利用粒子群优化算法，初步优化风机发电机和光伏阵列的容量。

①选取优化变量为：风力发电机的容量P_win，光伏阵列的容量P_pv。

②选取优化目标函数为：风力发电和光伏发电的初次投资：

③选取优化约束条件为：负荷失电率允许值LPSP_req。

④优化步骤：

第一步：根据年负荷月平均用电量曲线，先不考虑光伏发电，只利用风力发电供给负荷，配置风力发电机的容量。

第二步：根据年负荷月平均用电量曲线，先不考虑风力发电，只利用光伏发电供给负荷，配置光伏阵列的容量。

第三步：根据系统的年负荷曲线，建立风光互补的优化模型，利用粒子群优化算法，对风力发电机和光伏阵列的容量进行优化。

3）根据负荷曲线、风力发电机和光伏阵列的容量、年风速和年太阳辐射量，初步配置抽水蓄能的容量。

①根据风力发电机的容量P_win·op，利用风力发电的数学模型，确定风力发电机的年发电量月平均值E_win·op·i（i＝1,2，...,12）；

②根据光伏阵列的容量P_win·op，利用光伏发电的数学模型，确定光伏发电的年发电量月平均值E_pv·op·i（i＝1,2，...，12）；

③将风力发电机和光伏发电的年发电量月平均值与年负荷进行比较，得到多能互补发电系统负荷的盈亏量，分别计算负荷不足量E_lp和盈余量E_ld：

$E_{\mathrm{lp}}=\underset{j=1}{\overset{a}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_{\mathrm{lpj}}---\left(4\right)$

$E_{\mathrm{ld}}=\underset{j=1}{\overset{b}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_{\mathrm{ldj}}---\left(5\right)$

式中，a-负荷不足的月数；

b-负荷盈余的月数；

④利用负荷的盈亏量，选取不同的盈亏率，初步配置抽水蓄能的容量P_pt：

$P_{\mathrm{pt}}=\frac{E_{\mathrm{lp}}+E_{\mathrm{ld}}}{12\&times;30\&times;24}---\left(6\right)$

${\mathrm{\&eta;}}_1=\frac{P_{\mathrm{pt}}\&times;{\mathrm{\&eta;}}_{\mathrm{ptt}}\&times;6\&times;30\&times;24-E_{\mathrm{lp}}}{E_{\mathrm{lp}}}---\left(7\right)$

${\mathrm{\&eta;}}_2=\frac{E_{\mathrm{ld}}-P_{\mathrm{pt}}\&times;{\mathrm{\&eta;}}_{\mathrm{ptp}}\&times;6\&times;30\&times;24}{E_{\mathrm{ld}}}---\left(8\right)$

式中，η₁和η₂分别为负荷的失电率和盈余率。

⑤找出负荷盈亏率、抽水蓄能的容量和初次投资的关系

负荷盈亏率不同，配置的抽水蓄能的容量不同，则初次投资不同，找出三者之间的关系，则可对系统进行技术经济比较，根据实际的工程需要，初步配置抽水蓄能的容量。

（2）系统容量配置的月校核

根据月负荷平均日电量曲线，校核多能互补发电系统中风力发电机、光伏阵列、抽水蓄能的容量配置。

第一步：选取1年中4个典型月负荷曲线（比如，1月、4月、7月、10月）。

第二步：根据初步配置的风力发电机、光伏阵列的容量，利用当月的日平均风速数据和太阳能辐射数据，分别求各典型月的风力发电和光伏发电的日平均发电量。

第三步：将风力发电量和光伏发电量与负荷比较，得到系统电量的盈亏。

第四步：根据系统电量的盈亏分布，控制抽水蓄能机组的运行工况：当有不足电能时，抽水蓄能机组运行在水轮机工况，发电供给负荷用电；当有盈余电能时，抽水蓄能机组运行在水泵工况，将多余电能用于抽水，转换为水能储存起来。根据初步配置的抽水蓄能机组的容量，计算其抽水耗电量和发电量。

第五步：比较系统电量的盈亏与抽水蓄能机组的抽水量和发电量，计算负荷的失电率和多余电能，如果能满足当月的日平均累计亏欠量及保证连续阴雨天和无风天气的要求，则进行日负荷校核；如果不能满足当月的日平均累计亏欠量和保证连续阴雨天和无风天气的要求，则调整抽水蓄能机组的容量，重新根据月负荷进行校核；如果调整抽水蓄能机组的容量仍不能满足当月的日平均累计亏欠量和保证连续阴雨天和无风天气的要求，则根据年负荷曲线，重新选择风力发电机和光伏阵列的容量，并配置相应的抽水蓄能机组的容量（注意：根据年负荷曲线重新配置风力发电机和光伏阵列容量时，需将本次配置的不满足要求的各容量值排除）。

（3）系统容量配置的日校核

根据日负荷平均小时功率曲线，校核风－光－抽蓄复合发电系统中风力发电机、光伏阵列、抽水蓄能的容量配置。

第一步：选取1年中典型日负荷曲线。

第二步：根据月校核过的风力发电机、光伏阵列的容量，利用日风速数据和太阳能辐射数据，分别求各典型日的风力发电和光伏发电的输出功率。

第三步：将风力发电机和光伏阵列的输出功率之和与负荷比较，得到系统功率的盈亏。

第四步：根据系统功率的盈亏分布，控制抽水蓄能机组的运行工况。根据月校核后配置的抽水蓄能机组的容量，计算其日输出功率曲线。

第五步：根据抽水蓄能机组的输出功率和系统功率的盈亏，计算系统的小时负荷失电率。若小时负荷失电率不满足要求，则适当调整抽水蓄能机组的容量，重新进行日校核，直到各小时负荷失电率均满足要求。

实施例

针对某海岛构建了风-光-抽水蓄能-海水淡化多能互补发电系统，系统主要包括：风力发电机组、光伏阵列、抽水蓄能机组、抽水蓄能电站上下水库、海水淡化装置、蓄电池、逆变器、常用负荷等。

利用多能互补发电系统的优化设计方法即整体-局部法，对系统中的风力发电机组容量、光伏阵列容量、抽水蓄能机组容量进行优化配置，在保证系统供电可靠性的前提下，使系统的成本最低，具体方法如下：

1.初步配置系统容量

根据年月平均负荷及风能资源和太阳能资源，初步配置系统容量。

（1）年负荷平均月用电量如附图1所示；1年的风速月平均值如附表1所示；1年中不同倾角的太阳辐射量的月平均值如附表2所示；1年的温度月平均值如附表3所示。

附表1

附表2

附表3

月份	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
													平均温度（℃）	15	17.5	19.6	22.9	25.4	27.6	28.7	27.8	26.1	24.1	22.7	18.6

（2）根据风速和太阳能辐射数据及年月平均负荷分布，确定风力发电机的最大容量为1.5MW，光伏阵列的最大容量为2MW。风力发电机的价格取7.6元/W，光伏电池取12.5元/W。选取负荷失电率允许值分别为0.3，0.1，0.05，0.01，则不同失电率条件下初次投资最小的风力发电机组和光伏阵列的容量也不同。经分析知，负荷失电率为0.0081时，初次投资最小的风力发电机组的容量为0.7MW，光伏阵列的容量为0.8MW。

（3）按年负荷最低失电率配置的风力发电机和光伏阵列的容量，根据年月平均负荷用电量，按月进行抽水蓄能机组容量的配置。

①比较不同负荷失电率条件下的电量盈亏量，选取1年中电量盈亏量相当的配置：当风力发电机组容量为0.7MW，光伏阵列容量为0.8MW时，1年中电量盈亏量相当，且负荷失电率最小。

②计算0.7MW的风力发电机和0.8MW的光伏阵列1年的月平均发电量，与本年的负荷月平均值进行比较，得到净负荷。

③根据净负荷的月平均值，配置不同的抽水蓄能机组的容量，计算抽水蓄能机组的发电量或抽水耗电量，与净负荷之间比较，得到配置抽水蓄能机组后复合系统的负荷盈亏率。配置的抽水蓄能机组容量不同，复合系统的负荷盈亏量，则抽水蓄能的初次投资也不同。选取的负荷失电率越低，需配置的抽水蓄能机组的容量越大，则初次投资越大。一般孤网系统的负荷失电率保证在不大于1％即满足要求，则配置抽水蓄能机组（选用可逆式水泵水轮机）的容量为120kW。

所以，初步配置的系统容量为：风力发电机容量为0.7MW，光伏阵列容量为0.8MW，抽水蓄能机组容量为0.12MW。

2.系统容量配置的月校核

根据典型月负荷日平均用电量对初步配置的系统容量进行校核。

初步配置抽水蓄能机组的容量为120kW，在1月份的负荷失电率低，最高为0.3，7月份的负荷失电率高，最高可达到0.7。

考虑到日风速和日负荷变化比月风速和月负荷变化更剧烈，所以经比较分析，调整抽水蓄能机组的容量为420kW，保证月负荷不失电，且盈余量最小。

调整抽水蓄能机组容量为420kW后月负荷不失电。

所以，进行月负荷校核后的系统容量配置为：风力发电机容量为0.7MW，光伏阵列容量为0.8MW，抽水蓄能机组容量为0.42MW。

7月份月校核前和月校核后的净负荷与抽水蓄能容量比较如附图2和附图3所示。

3.系统容量配置的日校核

根据典型日负荷平均小时用电量对系统容量进行校核。7月15日的净负荷与抽水蓄能容量比较如附图4所示。

一般一天中，在8：00～10：30和14：00～16：30两个时段，净负荷较大，根据月校核调整后的抽水蓄能机组容量仍不能满足负荷需要，则需配备一定容量的蓄电池。

蓄电池容量可根据抽水蓄能的容量初步配置，按2.5个小时配置，则配置容量为1.05×10³kWh。

Claims (8)

1.一种多能互补发电系统的优化配置方法，其特征在于：该配置方法的步骤如下：

1).根据系统的年负荷曲线，按年负荷最低失电率初步配置风力发电机的容量和光伏阵列的容量；

2).根据初步配置好容量的风力发电机和光伏阵列的月平均发电量以及本年的负荷月平均值计算净负荷，根据净负荷的月平均值，在保证负荷失电率满足孤网系统要求下对抽水蓄能机组的容量进行初步配置；

3).选取负荷失电率高的典型月负荷日平均用电量对初步配置的风力发电机的容量、光伏阵列的容量和抽水蓄能机组的容量进行校核，调整抽水蓄能机组容量以保证月负荷不失电且盈余量最小；

4).选取典型日负荷平均小时用电量对月校核后的风力发电机的容量、光伏阵列的容量和抽水蓄能机组的容量进行校核，调整抽水蓄能机组容量以保证日负荷不失电，根据月校核调整后的抽水蓄能机组容量仍不能满足负荷需要，则需配备一定容量的蓄电池。

2.根据权利要求1所述的多能互补发电系统的优化配置方法，其特征在于：所述步骤1)的实现步骤如下：

I.根据年负荷月平均用电量曲线，先不考虑光伏发电，只利用风力发电供给负荷，配置风力发电机的容量；

II.根据年负荷月平均用电量曲线，先不考虑风力发电，只利用光伏发电供给负荷，配置光伏阵列的容量；

III.根据系统的年负荷曲线，建立风光互补的优化模型如下：

$\left\{\begin{array}{cc}\min f\left(x\right)& \\ g_k\left(x\right)<{\mathrm{\&epsiv;}}_k& k=\mathrm{0,1,2},...\end{array}\right.$

其中f(x)为优化目标函数，为风力发电和光伏发电的初次投资，g_k(x)为约束条件函数，这里指的是负荷失电率LPSP，ε_k为约束函数的宽容系数，ε_k≥0，这里指的是负荷失电率允许值LPSP_req，x为优化变量，这里指的是风力发电机的容量P_win和光伏阵列的容量P_pv；

IV.利用粒子群优化算法，对上述模型进行求解，得到风力发电机的容量P_win·op和光伏阵列的容量P_pv·op。

3.根据权利要求2所述的多能互补发电系统的优化配置方法，其特征在于：所述步骤2)的实现步骤如下：

①根据风力发电机的容量P_win·op，利用风力发电的数学模型，确定风力发电机的年发电量月平均值E_win·op·i(i＝1,2,...,12)；

②根据光伏阵列的容量P_pv·op，利用光伏发电的数学模型，确定光伏发电的年发电量月平均值E_pv·op·i(i＝1,2,...,12)；

③将风力发电机和光伏阵列的年发电量月平均值与年负荷进行比较，得到多能互补发电系统负荷的盈亏量，分别计算负荷不足量E_lp和盈余量E_ld：

$E_{\mathrm{lp}}=\underset{j=1}{\overset{a}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_{\mathrm{lpj}}$

$E_{\mathrm{ld}}=\underset{j=1}{\overset{b}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_{\mathrm{ldj}}$

其中，a为负荷不足的月数，b为负荷盈余的月数；

④利用负荷的盈亏量，选取不同的盈亏率，初步配置抽水蓄能的容量P_pt：

$P_{\mathrm{pt}}=\frac{E_{\mathrm{lp}}+E_{\mathrm{ld}}}{12\&times;30\&times;24}$

${\mathrm{\&eta;}}_1=\frac{P_{\mathrm{pt}}\&times;{\mathrm{\&eta;}}_{\mathrm{ptt}}\&times;6\&times;30\&times;24-E_{\mathrm{lp}}}{E_{\mathrm{lp}}}$

${\mathrm{\&eta;}}_2=\frac{E_{\mathrm{ld}}-P_{\mathrm{pt}}\&times;{\mathrm{\&eta;}}_{\mathrm{ptp}}\&times;6\&times;30\&times;24}{E_{\mathrm{ld}}}$

其中，η₁和η₂分别为负荷的失电率和盈余率，η_ptt为抽水蓄能在水轮机工况的盈亏率，η_ptp为抽水蓄能在水泵工况的盈亏率。

4.根据权利要求1所述的多能互补发电系统的优化配置方法，其特征在于：所述步骤2)的实现步骤如下：

A.选取1年中典型的月负荷曲线；

B.根据初步配置的风力发电机、光伏阵列的容量，利用当月的日平均风速数据和太阳能辐射数据，分别求各典型月的风力发电和光伏发电的日平均发电量；

C.将风力发电量和光伏发电量与负荷比较，得到系统电量的盈亏；

D.据初步配置的抽水蓄能机组的容量，计算其抽水耗电量和发电量；

E.比较系统电量的盈亏与抽水蓄能机组的抽水量和发电量，计算负荷的失电率和多余电能；

F.根据负荷失电率和多余电能以及保证连续阴雨和无风天气的天数调整抽水蓄能机组的容量，使之满足当月的日平均累计亏欠量和保证连续阴雨和无风天气的要求。

5.根据权利要求4所述的多能互补发电系统的优化配置方法，其特征在于：所述步骤F中调整的实现过程如下：

a).判断负荷的失电率和多余电能是否满足当月的日平均累计亏欠量及保证连续阴雨和无风天气的要求，如果满足，则进行日负荷校核，进入步骤3)，如果不满足，则进入步骤b)；

b).调整抽水蓄能机组的容量，重新根据月负荷进行校核，并判断调整后抽水蓄能机组的容量是否满足当月的日平均累计亏欠量和保证连续阴雨和无风天气的要求；

c).如果调整后抽水蓄能机组的容量仍不能满足当月的日平均累计亏欠量和保证连续阴雨和无风天气的要求，则根据年负荷曲线，重新选择风力发电机和光伏阵列的容量，并配置相应的抽水蓄能机组的容量。

6.根据权利要求5所述的多能互补发电系统的优化配置方法，其特征在于：当月所述保证连续阴雨和无风天气的天数为3～5天。

7.根据权利要求1所述的多能互补发电系统的优化配置方法，其特征在于：所述步骤3)的实现步骤如下：

A)选取1年中典型日负荷曲线；

B)根据月校核过的风力发电机、光伏阵列的容量，利用日风速数据和太阳能辐射数据，分别求各典型日的风力发电和光伏发电的输出功率；

C)将风力发电机和光伏阵列的输出功率之和与负荷比较，得到系统功率的盈亏；

D)根据系统功率的盈亏分布，控制抽水蓄能机组的运行工况，根据月校核后配置的抽水蓄能机组的容量，计算其日输出功率曲线；

E)根据抽水蓄能机组的输出功率和系统功率的盈亏，计算系统的小时负荷失电率，若小时负荷失电率不满足要求，则适当调整抽水蓄能机组的容量，重新进行日校核，直到各小时负荷失电率均满足要求。

8.根据权利要求4或7所述的多能互补发电系统的优化配置方法，其特征在于：所述的负荷失电率为某个时段内不足电能LPS与负荷所需电能P_load总和之比，用公式表示为：

$\mathrm{LPSP}={\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^T\mathrm{LPS}\left(t\right)/\left({\mathrm{\&Sigma;}}_{t=1}^T{P}_{\mathrm{load}}\left(t\right)\mathrm{\&Delta;t}\right)$

其中LPS(t)为t时刻不足电能，单位为kWh；P_load(t)为t时刻负荷总量，单位为kW；T为运行时间，单位h；△t为计算步长，单位为h。