基于概率可靠度的槽式太阳能电站优化设计

摘要：基于概率可靠度对槽式太阳能电站系统配置进行了优化设计。首先，通过 SAM 软件对建设 50 MW 槽式太阳能电站进行了模拟，并考虑不确定性因素带来的随机性，结合神经网络-蒙特卡罗法，建立了槽式太阳能电站基于其太阳倍数、蓄热系统蓄热时长以及集热槽行间距 3 个设计参数的不确定模型。其次，建立了可靠度计算模型，选取平准化度电成本、容量因子和年发电效率作为性能评价指标，以各性能评价指标的可靠性指标最优为优化目标，进行了可靠性计算与分析。最后，将不确定性模型下得出的各设计参数的最优配置与确定性模型下的优化结果进行了对比。由于考虑了不确定性因素的影响，不确定性模型下的计算结果更接近实际情况。

关键词：槽式太阳能电站；概率可靠度；优化设计；不确定性；人工神经网络

ABSTRACT: Based on the probabilistic reliability, the configuration of the trough solar power plant were opti- mized. Firstly, the SAM software was used to simulate the  50 MW trough solar power plant, then by considering the randomness caused by the uncertainty factor, the uncertain- ty model of the trough solar power plant based on its solar multiple, the full load hours of storage system and the row spacing distance of the collector was established by artificial neural networks（ANN）-Monte Carlo method. Moreover, the reliability calculation model was established, the levelized cost of electricity (LCOE）, capacity factor and annual efficiency were selected as key performance  indicators (KPI), then the key performance indicators were optimized based on the reliability indexes of each KPI. Finally, the optimal configuration of each design parameter obtained under the uncertainty model was compared with the opti- mization result under the deterministic model. Sincethe influence of the uncertainty factor is considered, the calculation result under the uncertainty model is  closer  to the actual situation.

KEY WORDS: trough solar power plant; probability reliability; optimization design; uncertainty；artificial neural networks（ANN）

0 引言

近年来，太阳能开发利用规模快速扩大，技术进步和产业升级加快，太阳能热发电技术已取得较大进展。槽式太阳能热发电技术是目前发展最成熟的太阳能热发电技术，已在许多国家实现了商业运行，并取得了很大收益。在槽式太阳能热发电系统中，集热场面积决定着整个系统输入能量的大小，但由于集热器成本较高，集热场的面积大小很大程度上决定着系统的总成本。蓄热装置可使系统在额定负荷下的运行时间更长，但增加蓄热装置会使系统更加复杂[1]。由于太阳能场的遮蔽效应和集热场的热能损失等问题，集热槽行间距的选择也会对系统的性能造成影响。因此，妥善解决这几个参数的配置问题，选择较为合适的系统配置，对系统的运行性能和经济性的改善有着至关重要的意义。

目前，国内外的许多学者对槽式太阳能电站的系统特性进行了研究。赵明智等[1]利用 SAM 软件对美国达科特地区建设 50 MW 的槽式太阳能电站进行模拟，研究了选择系统最佳太阳倍数与蓄热时长的方法。李然等[2]综述带熔融盐储热系统的槽式太阳能热发电技术系统流程，得出了 使电价最低的集热场面积与蓄热时长的最佳配 置。Izquierdo  等[3]则从年发电量和功率因子的关系出发，研究了槽式和塔式电站最佳的集热面积。以上学者均采用了确定性方法对槽式太阳能电 站进行研究，然而确定性模型的研究方法并未考 虑系统输入变量的不确定性[4]。而不确定性的分 析方法能满足这种客观要求。在使用不确定性分 析方法进行优化时，由于考虑了随机性因素的影 响，输入变量并不是一个确定性的数值，而是一 个区间变化的值，该区间变化的值反映了输入变 量值的可能范围。由该值可以对系统性能评价指 标进行区间预测，从而可以更好地判断可能存在 的不确定性因素对系统造成的影响，从而对优化 结果做出更合理的决策。目前，不确定性研究方 法的发展已经较为成熟，已在其他领域广泛使用。Hanak  等[5]基于燃煤电厂输入的不确定性，研究了电厂设备故障的概率，该研究能有效降低电厂投资和运营成本。牛文娟等[6]通过建立电厂不确定性优化模型，得出在需求响应电厂模型中考虑不确定性的影响，可提高系统可靠性与降低系统风险成本。Frey[7]通过对燃煤电厂排放控制系统的性能和成本进行了随机分析，得出不确定性建系统以及蓄热系统组成。

1.2 系统模拟参数说明

通常，太阳能热发电厂的选址要考虑当地的太阳辐射强度。我国西北部以及内蒙地区太阳能资源丰富，适宜建造太阳能热发电站。在本文研究的槽式太阳能电站中，选用了我国拉萨地区的气象数据，数据来源于 NERL 太阳辐射数据库(NSRDB)。相关设计参数。

在槽式太阳能热电系统中，通常用太阳倍数来表征集热场面积，其计算公式如下：模的随机方法能更深入地了解系统的过程性能。

鉴于传统确定性方法并未考虑不确定性因素对电站带来的干扰，而在槽式太阳能热发电领域还鲜有使用不确定性的分析方法进行系统优化的先例，本文建立了槽式太阳能电站基于其太阳倍数，蓄热系统蓄热时长以及集热槽行间距 3 个参数的不确定模型。并基于概率可靠度研究这3 个参数在给定性能评价指标下的最优配置。