Автореферат (Методология оптимизации параметров микрогенерирующих энергокомплесов на основе возобновляемых источников энергии), страница 4

2).Классификация КС ВИЭ по типу и составу оборудованияОбознач.Тип мКС ВИЭ по составу оборудованияdhkДуплекс-мКС ВИЭТрио-мКС ВИЭКватро-мКС ВИЭpsspПента-мКС ВИЭСикстет-мКС ВИЭСепт-мКС ВИЭСостав оборудования мКС ВИЭ(по видам; вариант 1)ДГ+ВЭУДГ+ВЭУ+ФЭПДГ+ВЭУ+ФЭП+мГЭСДГ+ВЭУ+ФЭП+мГЭС+БГУДГ+ВЭУ+ФЭП+СК+мГЭС +БГУДГ+ВЭУ+ФЭП+СК+мГЭС +БГУ+ТН11Табл. 2.Состав оборудования мКС ВИЭ(по видам; вариант 2)ВЭУ+мГЭС или ВЭУ+АКБ (и т.п.)ВЭУ+мГЭС+ ФЭПВЭУ+ мГЭС+ФЭП+БГУВЭУ+мГЭС+ФЭП+БГУ+СКВЭУ+мГЭС+ФЭП+СК+БГУ+ТНВЭУ+мГЭС+ФЭП+СКпл+БГУ+ТН+СКвакВажнейший фактор, влияющий на внедрение ВИЭ – их удельные стоимостные характеристики.

Они зависят от состояния и потенциального изменения установленноймощности, текущей и ожидаемой стоимости энергии от ВИЭ в мире, которыев настоящее время специалистам известны.При комплексном подходе конкретный состав и соотношения долей мощностиоборудования ВИЭ определятся тремя основными факторами:1) энергетическим потенциалом на территории соответствующих источников энергии (на основе многолетних наблюдений актинометрических характеристики ветрового потенциала в регионе размещения и конкретной площадки);2) удельными технико-экономическими показателями ВИЭ;3) стоимостными характеристиками оборудования в составе мКС ВИЭ(Э, А, S, M, F).Точные, экономически оправданные соотношения мощностей оборудования дляразличных типов мКС ВИЭ в различных регионах требуют сложных математическихрасчетов.

Для решения этой задачи предлагается дискретная стохастическая математическая модель мКС ВИЭ, учитывающая перечисленные факторы (1–3), необходимые для поиска эффективного множества и определения экстремума (минимума) выпуклой функции, а в итоге – оптимального по составу (видам ВИЭ) и соотношениямустановленных мощностей оборудования мКС ВИЭ.Эффективность расчетной математической модели мКС ВИЭ в общем виде можетбыть представлена уравнением:Gкс = f [v(R1); v(R2); CCi;Uj](1)где Gкс – показатель эффективности КС ВИЭ (комплекса установок);v – совокупность факторов воздействия внешней среды:(скорость ветра (ВЭУ), инсоляция (ФЭП, СК), напор, расход (мГЭС),температура низко-потенциального источника (НПИ) ТН, режим метангенерациив БГУ (психрофильный, мезофильный, термофильный);R1: Э, А, S, M, F –тип мКС ВИЭ в зависимости от доли замещаемой мощности(КС ВИЭ: Э – микро-; А – мини-; S – малая; М – средняя; F – полная);R2: d-, h-, k-, p-, s-, sp – тип мКС в зависимости от видов ВИЭ в системе (см.

табл. 2);ССi – себестоимость производства 1кВт×ч разными видами ВИЭ;Uj – стоимость кВт установленной мощности вида ВИЭ.По мере повышения ранга системы энергообеспечения с «дуплекс-» до «окта-мКСВИЭ» возникает новое качество энергосистемы:-возрастает надежность энергообеспечения потребителя за счет резервированиядругими системами ВИЭ;-появляется возможность снижения установленной мощности дизель генератора;-снижаются затраты на поставку органического топлива и объемы выбросов.Основной недостаток при повышении ранга любой мКС ВИЭ – значительный рост еёстоимости.

Именно вследствие этого требуется использование методов математическойоптимизации мКС ВИЭ по составу оборудования и установленной мощности.В общем случае для математического анализа мКС ВИЭ можно представить в видеструктурной схемы, показанной на рисунке 3. Рассмотрение объекта в виде, представленном на схеме, базируется на принципе «черного ящика», как основе при решении задач оптимизации, который в данном случае учитывает генетическую связь ресурсной базы ВИЭ в любом регионе с процессом получения и себестоимостью выработки энергии.12Справедливо предполагается,что возмущающие воздействияWi не поддаются контролю илибо являются случайными, либо меняются во времени (скорость ветра, инсоляция, температура), определяя стохастичность математической модели.Каждый фактор Хi имеет область определения, котораядолжна быть установлена допроведения эксперимента (сеРисунок 3.

Алгоритм многофакторной дискретной математической модели мКС ВИЭбестоимость выработки кВт×чэнергии или удельная стоимость оборудовании (1 кВт установленной мощности).Комбинацию факторов можно представить, как точку в многомерном пространстве, характеризующую состояние системы.На практике целью многофакторного эксперимента является установление зависимости для дискретной стохастической модели:yi = f [х1 (W1), х2 (W2), …., хn(Wn)](2)описывающей поведение объекта. Чаще всего функция (2) строится в виде полинома:yi= а0 + а1х1(W1) + а2х2(W2)(3)Целью расчетов было определение зависимости (3) при минимальном количествеизмерений значений управляющих параметров хi.Оборудование ВИЭ имеет не статические, а динамические характеристики, т.

е.входные факторы и параметры объекта зависят от времени. Для большинства сложных объектов характерно наличие случайных возмущений и задача идентификациитребует статистических методов для определения динамических характеристик.Нахождение оптимальных условий для исследуемого объекта – важнейшая практическая задача. Чаще всего при многофакторном эксперименте требуется найти значения факторов xi такие, при которых отклик системы yi принимает значения ymax илиymin.

Таким образом, строится функция откликаyi = y [x1 (W1), x2 (W2), …xk (Wk)](4)и задача оптимизации сводится к нахождению x1опт, х2опт.,…, хkопт, обеспечивающихэкстремум функции:yi = y (x1опт, x2опт, …xk опт) = ymin (ymax )(5)Кроме того, на значения факторов накладываются дополнительные ограничения:yi = y (x1, x2, …xk) {<, =, >} Ri, где r = 1…r(6)Таким образом, задачей оптимизации является нахождение экстремума функцииотклика при том условии, что сама функция априори неизвестна.Использование математической модели позволяет определить эффективную конфигурацию мКС ВИЭ по составу и установленной мощности оборудования на основе оптимизации с поиском экстремума (глобального минимума) выпуклой функции.13В качестве целевой функции для математической модели мКС ВИЭ была принятаквадратичная функция от x1, x2,…, xn следующего вида:nnD(Y / a)    ij xi x ji 1 j 1=> min,(7)где хi –доли установленной мощности каждого из видов возобновляемых источников энергии, входящих в мКС ВИЭ;Y / a–стоимость энергии, вырабатываемой мКС ВИЭ за единицу времени; ij- выборочная ковариация, посчитанная по выборкам для Yi, Yj.Физический смысл функции – минимизация дисперсии стоимости энергии, вырабатываемой микро-генерирующим комплексом - мКС ВИЭ за единицу времени.Анализируя целевую функцию отметим, что она относится к классу задач квадратичного программирования.Используя аналогию с математической теорией Шарпа-Марковитца (для рисковыхпортфельных инвестиций) и Дж.

Тобина (для рисковых и безрисковых), работу одного из источников энергии (n+1) будем считать независящей от случайных возмущений. Такой источник энергии называется безрисковым (дизель-генератор).Работа других n источников ВИЭ подвержена случайным возмущениям (например,использование ветровой и солнечной энергии ВЭУ+ФЭП). Это – рисковые источники, зависящие от случайных величин (ветер, солнце и т. д.).Важно отметить, что ввиду стохастичности факторов и разных природноклиматических условий, весьма актуальным при рассмотрении проблематики использования ВИЭ для конкретного региона является оценка ресурсной базы.

Методыоценки и потенциал ресурсов ВИЭ для Свердловской области приведены в главе 4.Для анализа целевой функции вводим обозначения:а – количество электроэнергии, вырабатываемое мКС ВИЭ (в единицу времени);r0 – стоимость эксплуатации безрискового источника за единицу времени (здесьсодержится как стоимость оборудования, так и стоимость обслуживания);rk – стоимость эксплуатации в течение часа k-типа оборудования из рисковых источников (ВИЭ);x0 – доля (от a), вырабатываемая безрисковым источником (дизель-генератор);xk – доля (от a), вырабатываемая k – рисковым источником (ВИЭ).Измеряемые случайные величины:Zk – количество энергии, вырабатываемой за единицу времени k рисковым источником (из состава мКС ВИЭ).Полагаем, что для каждой из случайных величин Zk имеется выборка из N наблюдений.Вычисляемые (по выборке для Zk ) случайные величины:Yk = rk / Zk – стоимость энергии, произведенной k- рисковым источником за единицу времени.Тогда для каждой из случайных величин Yk получим выборку, также состоящую изN наблюдений:Y / a = x0 r0 + x1 Y1 + x2 Y2 +…+ xn Yn – стоимость энергии, вырабатываемой КС ВИЭза единицу времени (это случайная величина, тогда как первое слагаемоев правой части – не случайно).По выборкам для Yk находим:14mk – средняя стоимость энергии, вырабатываемой k источником за единицу времени (выборочное среднее по Yk);m2 – средняя стоимость 1 кВт×ч, вырабатываемого за счет использования солнечнойэнергии (выборочное среднее по Y2);m=M(Y/ a)= x0 r0 + x1 m1+ x2 m2 – средняя стоимость энергии, вырабатываемоймКС ВИЭ за единицу времени;A – допустимый уровень средней стоимости 1 кВт×ч, вырабатываемого мКС ВИЭ(A< r0).Задача заключается в выборе xk с «минимальным риском» и минимальной стоимостью выработки 1 кВт×ч при следующих ограничениях:x0 + x1 + x2+…+ xn =1;x0 r0 + x1 m1+ …+ xn mn =A;x  0, i  0,1,..., niA< r0 ;Это – задача выпуклого программирования, которая решается использованием модуля «поиск решения» в Excel.