黄云云， 吴健， 王斌， 林立

(福州大学石油化工学院， 福建 福州 350108)

0 引言

由于在偏远地区连接大电网的建设成本高、 技术难度大， 通常采用柴油机直接供电， 但柴油机存在燃料运输成本高、 价格波动大、 环境污染严重等问题， 难以保障上述地区稳定的电力供应. 相比柴油机而言， 这些地区往往拥有丰富的风、 光等可再生清洁资源， 因此， 为了解决偏远地区供电问题， 需要因地制宜地发展风、 光互补可再生混合发电系统.

独立运行的风光柴蓄混合发电系统由风力机、 光伏电池、 蓄电池组和柴油机多种分布式电源构成. 该系统通过研究风能和太阳能的天然互补特性， 克服风电和光电为负载供电时输出电力的不稳定性和波动性， 保证电力供应的可靠性和连续性， 将蓄电池组和柴油发电机作为备用补充能源. 合理配置混合发电系统中电源的容量， 是保障系统经济可靠运行的重要基础[1]. 因此， 需要分析研究当地自然资源的分布以及用户负荷的动态需求， 对混合发电系统内各电源的类型和容量进行优化设计， 从而使得系统能够在满足负荷需求的前提下， 有效节约燃料、 降低成本、 提高供电可靠性和减少污染物排放[2].

随着智能优化算法不断被提出， 其在混合能源系统的容量优化配置中得到大量推广应用， 其中包括了遗传算法[3]、 粒子群算法、 蚁群算法等. 文献[4]在建立风光柴蓄混合发电系统电源配置模型的基础上， 采用人工蜂群算法……