基于理想点法的大中型光伏电站接入电网决策方法研究

孔 强，蒋云彩，章小枫，薄明明，汪楚锟，盛 敏

0 引言

近年来，随着国产光伏组件及其相关设备生产技术逐渐成熟，国家出台了一系列光伏产业扶持政策，我国光伏发电迅猛发展[1]。光伏产业呈现出规模化、集中式发展，各地大中型光伏电站接入电网规模和数量日益增长，国家对光伏电站接入电网也发布点了一系列技术标准[2-3]。

随着各地区光伏电站装机规模扩大，需要接入电网的大规模集中式大中型光伏电站越来越多，为了保证光伏电力就地消纳，尽量减少系统网损，提高电网电能质量及供电可靠性，对光伏电站接入电网方案的研究尤为迫切。

目前国内外学者对光伏、风电等新能源接入电网进行了一系列研究[4-9]，文献[4]提出了基于多属性决策理论的分布式电源规划方案综合评判方法；文献[5]提出了基于云模型多属性决策理论的间歇性电源规划方案的综合评价方法；文献[6]根据含高渗透率间歇性电网的特点，提出了一种基于决策实行与评价实验室法综合评价体系；文献[7]针对风光互补独立供电系统，在研究风光资源、发电、储能以及负载之间的复杂匹配关系的基础上，将风光互补独立供电系统的优化配置看作为一个多目标优化问题，其目标函数为极大化供电可靠性和极小化成本；文献[8]提出了一种基于改进微分进化算法的风光互补混合供电系统容量优化配置模型，构造出以系统投资成本、运行成本、维持系统供电可靠性等综合成本最小为目标的目标函数。文献[9]建立了实用光伏方阵模型和含集中式光伏电站的配电网仿真模型，就光伏电站接入电网的选点问题进行了研究。这些研究主要集中在电源规划及新能源供电系统等方面，鲜有学者就单个独立大中型光伏电站接入电网方案决策进行研究。

本文结合工程设计应用实践，就大中型光伏电站接入电网最优方案决策方法进行了研究，综合考虑光伏电站接入电网投资经济性、电源消纳能力、系统网损及光伏电站接入后电能质量指标等因素，提出了基于理想点法的光伏电站接入电网方案的综合评价模型，并通过案例和工程实际应用结果验证评价模型的有效性和可行性。

1 光伏电站接入电网电压等级评价指标

大中型光伏电站接入电网方案的选择是由多种因素共同决定的，各地方电网及负荷发展情况各有特点，对光伏电站接入电网最终方案的选择均有影响，本文结合多年新能源接入电网实践经验及行业相关标准规范，建立大中型光伏电站接入电网的相关评价指标体系，包含投资规模、电源消纳能力、网损和短路容量比。

1.1 投资规模

投资规模指标是确定大中型光伏电站接入电网方案的重要因素。项目同等规模情况下，投资越少，更能够体现项目决策的科学性和经济性。为了便于进行方案比较，本文的投资规模仅考虑光伏电站接入电网所需的投资，如光伏升压站（开关站）、外送线路投资等，不含光伏电站内光伏组件等设备投资。

1.2 电源消纳能力

光伏电力是具有安全、清洁、环保等优点的新能源，所发出的电力最终通过电网送到千家万户。若所发的电力能就地平衡消纳，则系统经济效益好，如果所发的电力无法就地消纳，而需要向上级电网倒送，则不利于电网的经济运行。本文将电源消纳能力CA定义为：

式中：G为光伏发电出力，LD为光伏电站接入的同级及以下电压等级电网用电负荷。CA≥0表示光伏电力能够就近全部消纳，CA＜0则表示光伏电力需向上级电网倒送电力，CA越大，则光伏电力同级消纳条件越好，电源消纳能力越强。

1.3 网损

网损是电能输送过程中以热能的形式散发的功率损失，电网中网损主要包含线路损耗、主变压器损耗等，网损越大，则电网经济运行能力越差。

1.4 短路容量比

光伏电站接入电网后，必须保证所接入的公共连接点（Piont of common Coupling，PCC）的谐波、电压不平衡度、电压波动及闪变等电能质量指标[16-18]合格，这些指标的大小均与所接入的PCC点的短路容量（Capacity of short circuit，CSC）有关，短路容量越大，则电能质量越好。本文采用短路容量比（Short-circuit capacity ratio，SCCR）作为电能质量的评价指标：

式中：GN为光伏电站装机容量，SCCR为PCC点的短路容量比。SCCA越小，电能质量越好，系统抗干扰能力越强。

2 基于理想点法的大中型光伏电站综合评价模型

对原始决策矩阵进行规范化处理后，使得各决策方案在不同的决策属性上具有可比性，而决策方案的排序与决策属性的权重有关。目前属性权重赋值的方法大致分为两类：主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法取决于专家决策者知识和经验的积累，对决策属性权重进行赋值；客观赋权法则通过数学理论进行分析计算得出各决策属性权重。

2.1 决策矩阵规范化

大中型光伏电站接入电网方案的选择是由投资规模、电源消纳能力、网损和短路容量比等多种属性共同决策。

将接入电网方案集S表示为：

将决策属性集C表示为：

将决策矩阵A表示为：

式中：aij为第i个方案的第j个决策属性，由于不同的决策属性通常有不同的量纲，为了使决策方案在不同属性上具有可比性，需要对决策矩阵A进行规范化处理。本文采用极差变换法将A转化为规范化的决策矩阵B。

如果Cj是效益型属性，

如果Cj是成本型属性，

2.2 决策属性的权重赋值方法

对原始决策矩阵进行规范化处理后，使得各决策方案在不同的决策属性上具有可比性，而决策方案的排序与决策属性的权重有关。目前属性权重赋值的方法可分为两类：主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法取决于专家决策者知识和经验的积累，对决策属性权重进行赋值；客观赋权法则通过数学理论进行分析计算得出各决策属性权重。

2.2.1 基于层次分析法的主观权重赋值

层次分析法[20]采用一定的标度将人的主观判断进行客观量化，是将定性问题进行量化的一种分析方法，它把复杂的问题分解为各个组成因素，将这些因素分组形成有序的递接层次结构，通过两两比较的方式确定各决策属性的相对重要性，然后综合专家的判断，获取各决策属性的相对重要性，即权重值。

本文采用1-9标度法确定各决策属性重要性，如表1所示。

表1 1-9标度表

设有某个方案各决策属性为Cj（j=1，…n），采用1-9标度法对各属性的相对重要性进行两两比较判断，建立判断矩阵M，基于判断矩阵M，采用以下步骤计算决策属性的权重。

1）计算M中每一行元素的乘积Mj。

2）计算Mj的n次方根。

3）对向量W=（W1，…Wn）进行归一化处理，得出决策属性Cj的主观权重。

4）对判断矩阵进行一致性检验。

首先，求解判断矩阵的最大特征根λmax，并计算一致性指标CI。

式中n为判断矩阵的维数，CI的值越小，说明评价专家两两比较判断矩阵M的一致性越大。

然后，计算检验系数CR：

式中RI为平均一致性指标，当比较的属性指标越多，即判断矩阵的维数越大，判断的一致性就越差，因此应该放宽对高维判断矩阵一致性的要求，引入RI进行修正，RI的系数表如表2所示，CR越小，说明各指标权数的可靠性越高，当CR=0时，认为判断矩阵具有完全一致性；当CR＜0.1时，可认为判断矩阵是满意的。否则，说明对各属性指标的判断有矛盾，应该重新构造判断矩阵。

表2 RI的系数表

2.2.2 基于熵值法的客观权重赋值

确定决策属性权重除要考虑决策者的主观偏好外，还应考虑客观决策信息本身，本文采用熵值法[20]对客观权重进行赋值，计算步骤如下：

1）根据已规范化的决策矩阵B，计算第j个属性上的第i个方案的特征比重，即：

2）计算第j个属性的熵值：

式中k＞0，eij≥0。

3）计算属性的差异性系数。

对于给定的j，bij的差异越小，则ej越大，当bij全部相等时，ej=emax=1，此时对于方案的比较，第j个属性毫无作用。bij差异越大，则ej越小，第j个属性对于方案的比较作用越大。因此，定义差异系数为gj=1-ej，gj越大，第j个属性越重要。

4）确定属性的权重。

2.3 基于理想点法的综合评价模型

主观赋权法反映了决策者的主观判断或直觉，方案的排序可能有一定的主观随意性，易受到决策者的知识和经验的影响；客观赋权法利用完善的数学理论，易忽视决策者的主观信息。由于两类方法都存在优点和缺陷，本文综合考虑主客观因素，采用了基于理想点法的主客观集成赋权法对决策方案进行综合评价[11]。

设主客观权重向量分别为ω′和ω″，分别用α和β表示ω′和ω″的相对重要程度，建立基于理想点法的综合评价模型[21]：

式中bj为属性Cj的理想值，显然di的值越小，决策方案越优。为确定系数α和β，使得个方案的评价值最优，应用等权的线性权和法可将上述多目标综合评价模型转化为如下等价的单目标评价模型：

以上模型的最优解α*和β*为：

3 案例分析

本文对华中某地20 MWp光伏电站工程并网项目接入电网方案进行案例分析，本工程接入前项目所在地县域电网110 kV及以上电网地理接线如图1所示。其中：A站为220 kV变电站，有220/110/10 kV三个电压等级，站内有110 kV和220 kV出线间隔扩建场地；B、C、D站均为110 kV变电站，B、C站有110/35/10 kV三个电压等级，D站有110/10 kV两个电压等级，B站仅有35 kV出线间隔扩建场地，C站无110 kV和35 kV扩建场地，D站有110 kV出线间隔扩建场地。

图1 并网前110 kV及以上电网地理接线

根据文献12，本工程可采用35 kV或110 kV电压等级接入电网，本文结合电网情况，本工程拟定了3个接入电网方案：方案1，以35 kV并网接入B站；方案2，以110 kV并网接入A站；方案3，以110 kV并网接入D站，并对接入方案进行综合评价。影响接入电网电压等级方案抉择主要有4个决策属性：即C1投资（万元）、C2电网消纳能力（%）、C3网损（MW）、C4短路容量比（%）。本工程相关决策指标数据如表3所示，其中投资是各方案接入系统相关的线路、变电等设备的投资估算，网损和短路容量比是基于中国电科院BPA电力系统分析软件计算分析得出的。

表3 接入电网方案的决策指标值

采用层次分析法建立判断矩阵表，如表4，通过计算得出各决策属性的主观权重值ω′为（0.6 091，0.1 603，0.0 703，0.1 603）T，判断矩阵的最大特征根λmax=4.15，检验系数CR=0.053＜0.1，判断矩阵具有一致性。

根据表3中的决策信息，采用熵值法计算得出各决策属性的客观权重值ω″为（0.2 813，0.2 083，0.2 036，0.3 069）T。

表4 Ci-Cj的判断矩阵表

最后通过基于理想点法综合评价模型计算α*=0.4 716，β*=0.5 284，综合属性权重 ω*为（0.4359，0.1 856，0.1 407，0.2 377）T。属性权重的计算结果详细情况如表5所示。

表5 决策属性权重的计算结果

根据基于理想点法得出的决策属性权重ω*，计算出各方案的综合评价值d1=0.2 377，d2=0.2 414，d3=0.7 728。各方案的排序结果为：方案S1最优，其次是方案S2，方案 S3最差。

综合比较各方案的评价指标可知，方案1采用35 kV电压等级接入电网，工程投资最少，本工程光伏电站所发电力能够在35 kV及以下电网完全消纳，减少了上级变电站变压器及线路损耗，网损低，但短路容量比最大，电能质量相对方案2和方案3较差，但在合格范围内；方案2和方案3采用110 kV电压等级接入电网，工程投资较大，所发电力需要通过电网110 kV变电站及35 kV变电站多级降压才能消纳，增加了部分网络损耗，但2个方案短路容量比较小，电能质量较优，系统抗干扰能力强；其中方案3较方案2并网线路长，工程投资大，系统网损较高。

从各方案决策信息本身分析，方案1技术经济性最优；从决策者角度考虑，方案1投资最少，投资回报率高，且能够满足并网运行要求。因此，方案1为本工程推荐方案。

本文采用基于理想点法的综合评价模型得出的最优方案，综合考虑了决策者的意见以及各方案客观决策属性，最优方案符合《配电网规划设计技术导则》规定，得出的评价结果同电网公司最终批复意见一致，验证了本方法的有效性和实用性。

4 结论

随着光伏产业的发展和大中型光伏电站接入电网规模和数量的日益增长，为光伏企业及电网公司提供技术经济最优的并网方案成为亟待解决的问题。本文提出了大中型光伏电站接入电网相关评价指标，考虑光伏电站接入电网投资经济性、电源消纳能力、系统网损及光伏电站接入后电能质量指标等决策因素，提出了基于理想点法的光伏电站接入电网方案的综合评价模型，综合考虑基于决策者知识和经验的积累主观因素和决策信息本身的客观因素。通过案例分析计算，并结合工程实际应用结果，验证了评价模型的有效性和可行性。

下一步研究重点将根据推荐的最优并网方案，开展大中型光伏及风电等新能源经济运行与控制等方面的研究，提高电网的供电可靠性和经济性。

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