摘要：为在区域能源规划中合理利用太阳能光伏发电技术，基于GIS和简化算法研究适用于规划的区域电力供给模型，建立了电力网络模型和利用光伏发电的电力配置模型，并进行分析与说明。
关键词：GIS,可再生能源,电网规划
可再生能源技术是解决我国能源短缺及碳排放高等问题的重要举措。当前能源系统的可持续性及碳中和等方面的研究日益受到关注，但由于能源系统复杂，节能技术多样，资源条件差异化较大等原因，各地区编制的可持续能源系统方案尚缺乏对不同方案的可行性、可持续性、可偿付性和可靠性等方面比较。
未来几十年中，电力占全球用能比例将持续增长，更智能化的控制技术将被引入电力输配网络，因此目前的主要挑战是如何重新设计、改造和升级现有的机电控制系统，使其成为由精细设计市场方式驱动的智能自愈电网。
利用现代化的电网信息和通信技术，并通过对信息的分析处理，可提高电网的效率，可靠性，经济性，生产的可持续性和电力分配能力。21世纪的经济发展要求现代化电网能有效利用可再生能源、分布式电源和需求响应策略，需有额外的容量以满足不断增长的电力需求，需采用智能电网技术实现电力和信息的双向流动.
为获得稳定的电力供应并避免停电，蓄电是一种可靠的方式，可即时吸收剩余电力并可在需要时输出。采用现代数值方法能对电气系统的运行及网络拓扑进行快速、准确的计算。为支持区域能源系统可持续发展，需研究开发区域可持续能源规划工具，以支撑高水平的能源规划，使区域能源系统更具可持续性。通过深入了解需求，多种形式的可持续能源供应，存储等短程能源流，采用可持续能源规划工具可为可视化建模和区域总体规划提供技术支撑。在此过程中
，需对相关的成本、收益和二氧化碳排放进行评估。
本研究基于简化算法进行快速计算，适用于规划阶段，尤其是在信息不尽详细的条件下对不同的规划方案进行比较和权衡。由模块计算的关键指标（KPI）可直接用于规划过程。
1建模方法
本研究采用图论方法进行网络建模，并用于进行可再生能源电网配置。
1.1 网络模型
网络模型采用图论原理模拟城市实际网络（电缆）的能量流（电）。图形包含顶点和边，每个顶点表示在某一协同系统中具有实际位置的城市实体（如住房，工厂，办公室，医院，发电厂，变压器等），每个边表示两个顶点间的双向连路[edge(U,V)不同于edge(V,U)]。网络图中，每一对节点nodes(U,V)多数情况下包含两个边，即edge(U->V)和edge(V->u)。在模型中每对节点包含多个边时可被认为是主路由的备用电缆，并认为每两个节点间的能量流是多个边能源流的总和，尽管这可能与真实情况不符。
典型的区域级电网将包括多个不同电压，以确保高效的能量分布。电压类型依据主变电站的距离而不同，包括低压（LV）、中压（MV）和高压（HV）。LV电网最终连接住宅和小型商业的负载，通常具有一个径向拓扑。这种拓扑结构适用于图论网络理论，其没有电流并联冗余线路。MV电网通常采用冗余的环形拓扑。这种拓扑结构在图论模型中并未很好解决，因为根据电缆的阻抗，电流将通过多个并联线路。对不同能源系统（热、电）的高层次交互式分析及可再生能源集成研究而言，可采用图论方法。从研究文献看，利用转化径向网络拓扑结构更新图论方法是可行的。
网络模型中每条边和每个顶点均有自己的属性，如每个边可具有容量、长度和成本等属性，每个顶点可具有类型、位置等属性。
能量流模型拟遵从“最短路径”原则。根据边的属性计算每个边的“权重”。“最短路径”意味着从源顶点到目标顶点成本最小，可通过一定的算法找到。本研究采用Dijkstra算法，在模型中使用长度外加能源成本作为每个边的“权重”，且“权重”可以调整。相对传统的发电厂，光伏发电站权重较低，传统电厂的电力具有较高的供应优先级。
通过边和顶点构建网络模型，需遵循以下规则：（1）边的起止节点不能相同；（2）一对起止节点之间可有多条路径；（3）边是径向向量，A→B和B→A不同；（4）无重复的节点；（5）各顶点均有唯一的节点类型。
1.2 太阳能光伏发电电网配置模型
1.2.1 节点设置
以北京某社区为例，利用电力网络概念模型配置需求节点、PV节点（光伏发电系统）、储能节点和集中式能源站共4个类型的节点。
在节点之间构造了边，代表电网电缆。为避免图论方法对并联线路电流的限制，采用了径向网络，其结构如图1,2所示。其中节点204,2,200,128,240是储能节点；节点203,1,199,127,239表示它们所属的建筑物，也是用能需求节点；节点498,601,496,416,539是太阳能发电节点。该地区建筑有住宅、办公和商业建筑，均为高层建筑且多为住宅。太阳能光伏板置于屋顶，储能单元（电池）置于各建筑内。
（1）需求节点：各建筑物的能源需求节点具有特定的逐时需求负荷曲线，应逐时匹配光伏发电、蓄电池和（或）集中式能源站的电力供应，这种匹配可由网络模块进行计算。区域建筑包括写字楼、商业建筑和住宅，每类建筑的冷、热、电、生活热水逐时需求曲线（kW·h/m2）可由EQUEST等软件算得。电力需求使用电力和制冷逐时负荷曲线计算。并假定制冷由（电）空调提供，其能效比取值为3。单个建筑的电力总负荷可采用逐时负荷（kW·h/m2）×建筑总面积得出。
（2）PV节点：每个PV节点具有特定的逐时PV供电负荷曲线。由逐时PV供电负荷曲线（kW·h/m2）乘以所使用的屋顶面积，可计算区域建筑每小时光伏发电量，通常认为屋顶面积的50%可用于光伏发电。
（3）储能节点：储能节点可提供或输出电力。当光伏发电量高于电力需求时，可用于储能；而当区域电力需求高于光伏发电量时，可用于供应电力。由于边的权重因子大小不同，其偏向于选择近距离节点储能，并供给至近距离的需求节点，但也可从每个储能节点供给至区域内的每个需求节点。基于概念模型，假设每个储能节点充放电容量为10kW·h，充放电寿命无限，以可用最大容量80%进行能流计算，可产生8kW·h的充/放电容量。一旦一个储能节点在每小时间隔起始时点的容量小于20%（模型设定为2kW·h），将不能提供电力。对于模拟地区，储能节点被添加到每个单独的建筑物上。（4）集中式能源站：基于概念模型，4个集中式能源站（图1中节点570,444,581,512）在PV系统和储能节点无法满足电力需求的时间间隔使用。
1.2.2 电网电缆
假设边具有无限的电力传输容量，在网络建模算法中不为其赋予权重。
2KPI（关键绩效指标）计算
基于“最短路径”的方法及网络模型逐时算出节点间的供需关系。利用输出结果和配置参数，可算出一组包含能源消耗，二氧化碳排放和成本/效益的KPI指标，KPI指标内容如下。
2.1能源消耗
逐时能源负荷曲线基于网络模块进行计算，包括：每个节点消耗或产生的能量（kW·h），PV节点所承担的每个建筑的负荷比例（%），每个建筑负荷总量（PV，需求，存储）（kW·h），所有PV节点的负荷总量（kW·h），所有需求点的负荷总量（kW·h），所有存储节点的负荷总量（包括充电、放电状态）（kW·h），集中式能源站节点的负荷总量（kW·h）；所有PV节点负荷总量与所有需求节点负荷总量的比值（%），所有节点的负荷总量（kW·h）。
每年能源消耗总量的计算采用每个节点消耗或产生的能量（kW·h）和其他指标同逐时负荷曲线中指标。
3应用分析
进行网络模型用于某社区可再生能源微电网的配置分析，其中光伏节点用于中午时刻尖峰负荷电力供应，储能节点最多可存储其充电容量的80%，高于充电容量20%时即可向外供应电力。需说明的是，尽管KPI指标有助于对可再生能源电网进行定量分析，但需注意因方法、输入数据、数据质量和数据代表性等所引起的不确定性。
表1为社区年电力总需求。光伏电站供电量（PV_direct）为直接从PV节点供给建筑的电量，蓄电装置供电量（PV_stored）为先进行光伏发电存储而后为向建筑供应的电量。表1显示每年光伏发电量仅占社区电力需求的12%，主要原因是该社区以高层建筑为主，屋顶面积与建筑面积的比值较小，另有2.2%的光伏发电量先经储能而后供给建筑使用。
从冬季和夏季一周逐时电力负荷曲线及对应的储能负荷曲线可看出，夏季尖峰负荷两倍于冬季尖峰负荷，主要原因是夏季制冷负荷用电量高；尖峰负荷与光伏发电尖峰负荷不同步，光伏发电峰值通常出现在中午，而需求峰值负荷通常在早上和晚上；中午时段的光伏发电供电量仍不能满足电力基荷，需由集中式能源站补充供应。冬季一周仅在第1日储能，而夏季一周中有3d进行储能，仅在夏季第3d和第7d可利用区域全部充放电容量。冬季一周第1日，区域储能充放电容量利用6.3%，而后开始向外放电。进一步分析各储能节点，可揭示低层建筑储能装置利用的充放电容量比例达20%以上，而后一次性放电。在储能峰值前后，某些节点起始容量已低于20％，不能向外放电。与分析社区负荷相同，也可对单栋建筑负荷情况进行深入分析。110节点建筑的逐时负荷曲线显示，夏季第27周有3d储能容量被全部利用。
在该社区的配置中，安装光伏的费用为7540万元（假设用于安装光伏的屋顶比例为50％）。直接使用光伏电力的财务收益为980万元/年，静态投资回收期约为8年。额外产生的光伏电力可通过储能在以后使用。区域内每个建筑安装1个10kW·h蓄电单元的总费用为310万元。使用此存储电能的收益为21万元/年，静态投资回收期约15年。使用光伏发电替代集中式能源站发电可实现减排2300tCO2e/年，通过安装储能来提高区域内光伏电力的利用量，可使此区域额外减排41tCO2e/年。
4结束语
本文叙述利用图论方法建立电力网络中能量流动模型的方法，利用该模型可快速估算区域电网中太阳能光伏等可再生能源的配置、存储和供给，有助于区域电网规划和决策。
应用实例结果表明，研究模型可直观地给出短时间尺度上的供给和需求的电能流动，以及储能在优化利用太阳能方面可发挥的作用。此外，还可反映安装光伏和储能单元的成本和收益及可实现的CO2减排量。这些信息对区域的新建和改造，在顶层设计和规划阶段具有一定价值。然而，该简化模型并未考虑到高压和低压网络的拓扑结构，因此使用时有一定局限性，在设计和实施等后续阶段，尚需引入能更好描述真实状况的先进模型。
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