Effektiewe Wind-PV Hibrïde Stelsel Optimering met Opslag
1. Analise van Wind- en Son-PV Kragopwekken Karakteristieke
Die analise van die karakteristieke van wind- en son-pv (PV) kragopwekking is fundamenteel vir die ontwerp van 'n komplementêre hibriede stelsel. Statistiese analise van jaarlikse windspoed- en sonbestralingsdata vir 'n spesifieke gebied toon dat windhulpbronne seisoenale variasies vertoon, met hoër windspeeds in winter en lente en laer spoede in somer en herfs. Windkragopwekking is eweredig aan die derde mag van windspeed, wat tot beduidende uitsetfluktuasies lei.
Sonhulpbronne, daarenteen, toon duidelike daglikse en seisoenale patrone—langer dagligure en sterker straling in somer, en swakker toestande in winter. PV-effektiwiteit word negatief beïnvloed deur stygende temperature. Deur die tydverdeling van wind- en sonenergie te vergelyk, is dit duidelik dat hulle op beide daglikse en jaarlikse siklusse komplementêre gedrag vertoon. Hierdie komplementariteit maak die ontwerp van doeltreffende en stabiele kragstelsels moontlik, waar 'n optimale kapasiteitsverhouding van die twee energiebronne geconfigureer kan word om die algehele kraguitset glad te maak.
2. Modellering van Wind-Son Hibriede Kragopwekkingstelsels
2.1 Windkrag Substelsel Model
Die windkrag substelsel model word gebou op windspoeddata en turbine kenmerke. Die Weibull-verdeling word gebruik om die windspoed waarskynlikheidsverdeling te pas, wat sy statistiese gedrag akkuraat beskryf. Die verhouding tussen turbine uitsetkrag en windspeed word voorgestel deur 'n stuksgewyse funksie wat sleutelparameters soos inskakelwindspoed, gerateerde windspoed, en uitskakelwindspoed insluit.
Die kleinste kwadrate metode word toegepas om die turbine kragkurwe te pas, wat 'n wiskundige uitdrukking van kraguitset teenoor windspeed lewer. Om rekening te hou met windspoed ewekansigheid, word die Monte Carlo simulasie-metode ingelei om windboerd opwekking te voorspel. Die model weerspieël akkuraat die dinamiese kenmerke van windkragstelsels en bied 'n grondslag vir stelseloptimalisering. Dit sluit ook die impak van windrigting veranderinge op opwekkingsdoeltreffendheid in deur 'n windrigting korreksiefaktor in te voer, wat die voorspellingsakkuraatheid verbeter.
2.2 Fotovoltaiese Krag Substelsel Model
Die PV-substelselmodel oorweeg omvattend sonbestraling, omgewingstemperatuur, en PV-module kenmerke. 'n Statistiese model van sonbestraling word opgestel om sy tydvariasies te beskryf. Die uitsetkenmerke van PV-modules word voorgestel deur I-V-krommes. Temperatuurimpakte op effektiwiteit word gemodelleer deur 'n enkel-diode ekwivalente sirkel, met uitsetkrag bereken deur 'n stelsel van nie-lineêre vergelykings op te los.
Die model sluit ook faktore in soos skaduwing en stofakkumulering, en voer korreksiefaktore in om voorspellingsakkuraatheid te verhoog. Dit neem rekening met PV-module veroudering deur 'n jaarlikse degradasietempo in te sluit om langtermyn kraguitsetveranderinge te voorspel. Hierdie model weerspieël akkuraat PV-stelselprestasie onder verskillende omgewingsomstandighede.
2.3 Energie Opslag Sisteem Model
Die energie-opslagstelselmodel is hoofsaaklik gebaseer op litium-ion-batterie kenmerke. 'n Dinamiese model van batteriestatus van laai (SOC) word ontwikkel om laai- en ontlaaiprosesse te beskryf. Self-ontlaai kenmerke en laai/ontlaai-doeltreffendheid word oorweeg, met 'n temperatuurkorreksiefaktor ingelei om omgewingsimpakte te weerspieël. Batterielewensduur word gemodelleer deur 'n kombinasie van siklus tel en diepte van ontlai (DOD) om kapasiteitsdegredasie te voorspel.
Die model weerspieël akkuraat batterieprestasie onder verskillende bedryfstoestande, wat optimale grootte en skeduleringsstrategieë ondersteun. Dit neem ook interne weerstand variasie in ag deur funksionele verhoudings tussen weerstand, siklustel en temperatuur te vestig, wat meer presiese simulasie van dinamiese gedrag moontlik maak. Sleuteluittrede sluit in werklike SOC, beskikbare kapasiteit, laai/ontlaaikrag, en verwagte lewensduur—wat omvattende dataondersteuning bied vir optimale bedryf en instandhouding.
2.4 Stelsel Integrasie Model
Die geïntegreerde stelselmodel kombineer wind-, son- en opslagsubstelsels in 'n eenheidsraamwerk. Die ekwivalente belastingmetode word gebruik om belastingswankeringe te hanteer, en 'n stelselkragbalansvergelyking word opgestel. Betroubaarheidsindekse soos Verlies van Lading Waarskynlikheid (LOLP) en Verwagte Energie Nie Gelewer (EENS) word ingelei om stelselprestasie te evalueer. Sekwentiële tydreeksimulasie word gebruik om stelselbedryfstoestande oor verskillende tydskaale te bereken.
Die model neem interaksies tussen substelsels in ag, soos windturbine skaduwing op PV-panel. Dit sluit ook 'n roosterinterface in, wat die analise van roostergekoppelde bedryfstrategieë, insluitend ekonomiese skeduling onder tydgebonden tariewe en roostervrekwensiereguleringdiens, moontlik maak. Uitsette sluit in totale kragopwekking, belastingbevredigingsgraad, en ekonomiese prestasiemaatstawwe, wat 'n omvattende teoretiese basis bied vir stelselplanning, ontwerp, en operasionele besluitneming.
3. Optimeringsmetodes en Eksperimentele Analise van Wind-Son Hibriede Stelsels
3.1 Doelwitfunksie en Beperkings
Die optimeringsdoelwitfunksie integreer ekonomiese, betroubare, en omgewingsoorgewese. Die ekonomiese doelwit minimeer totale stelselkoste, insluitend aanvanklike investering, bedryf en instandhouding (O&M), en vervangingskoste. Die betroubaarheidsdoelwit maksimeer kragverskaffing betroubaarheid, gekwantifiseer deur LOLP te minimiseer. Die omgewingsdoelwit word gemeet deur koolstofemissieredukties te maksimeer.
Beperkings sluit in kragbalans, energie-opslagkapasiteitslimiete, en toerustingoperasie-limiete. Die kragbalansbeperking verseker dat belastingsvraag altyd bevredig word. Opslagkapasiteitsbeperkings beperk DOD om batterielewensduur te verleng. Toerustingbeperkings oorweeg gerateerde krag en operasiekenmerke van komponente. 'n Veelvuldige-doelwit gewigsmetode integreer hierdie doelwitte in 'n enkele doelwitfunksie, met gewigte bepaal op grond van besluitnemer voorkeure en toepassingscenario's.
3.2 Toepassing van Partikel Swerm Optimering (PSO)
Partikel Swerm Optimering (PSO), 'n intelligente optimeringsalgoritme, word toegepas op die ontwerp van wind-son hibriede stelsels. Deur voëlgroepgedrag te simuleer, soek PSO na optimale oplossings in die oplossingsruimte. Elke partikel verteenwoordig 'n potensiële stelselkonfigurasie, insluitend besluitnemingsveranderlikes soos windturbinekapasiteit, PV-kapasiteit, en opslagkapasiteit. Partikelposisie en -spoed word iteratief bygewerk, wat na die globale optimum konvergeer.
Om prestasie te verbeter, word 'n lineêr afnemende inertiegewigstrategie aangewend—sterk globale verkenning vroeg handhaaf en plaaslike uitbuiting later verhoog. Aangepaste mutasie word ingelei om plaaslike optima te vermy. Gegewe probleemkompleksiteit, word 'n hiërargiese kodigingsstrategie gebruik om kontinue en diskrete veranderlikes te skei. Die algoritme eindig wanneer die maksimum iterasietelling bereik word of wanneer die optimale waarde oor suksesiewe iterasies minder as 'n drempel verander.
3.3 Eksperimentele Ontwerp en Parameterinstellings
Die eksperiment is gebaseer op werklike meteorologiese en belastingsdata van 'n spesifieke gebied, met 'n tipiese jaar van uurlikse data. Meteorologiese insette sluit in uurlike windspoed, sonbestraling, en omgewingstemperatuur. Belastingsprofiel volg 'n tipiese industriële park verbruikspatroon, wat seisoenale en daglikse variasies weerspieël. Toerustingparameters word gekies uit mainstream kommersiële windturbines en PV-modules, met prestasiedata van vervaardigerproefverslae.
'n Litium-ionbatterie word vir opslag gebruik, met parameters insluitend gerateerde kapasiteit, laai/ontlaai-doeltreffendheid, en sikluslewe. PSO-parameters word ingestel as volg: populasiegrootte = 50, maksimum iterasies = 1000, inertiegewig lineêr afnemend van 0.9 tot 0.4, en leerfaktore c1 en c2 albei ingestel op 2. Om resultaatbetroubaarheid te verseker, word elke konfigurasie 30 keer uitgevoer, met die gemiddelde geneem as die finale resultaat.
3.4 Stelsel Prestasie Evalueer Indikatore
Prestasie-evalueer-indikatore dek tegniese, ekonomiese, en omgewingsaspekte. Tegniese indikatore sluit in stelselbetroubaarheid, energiebenuttinggraad, en kraggladmaking. Betroubaarheid word gemeet deur die Betroubaarheid van Voorraadvermoë Index (RSCI) en Verlies van Kragverskaffing Waarskynlikheid (LPSP). Energiebenutting weerspieël hernubaar energiedoeltreffendheid, terwyl kraggladmaking uitsetstabiliteit evalueer. Ekonomiese indikatore sluit in Geëgaliseerde Koste van Elektrisiteit (LCOE), Nettouitvoerwaarde (NPV), en terugbetaalperiode. LCOE oorweeg lewensikluskoste, NPV weerspieël projekwinsgewendheid, en terugbetaalperiode evalueer kapitaalherstelvlugtigheid.
Die omgewingsindikator is koolstofemissiereduktie, bereken deur vergelyking met konvensionele fossielbrandstofgebaseerde opwekking. Daarby word 'n saamgestelde prestasie-indeks—Stelsel Algehele Voordeel Index (SCBI)—tegniese, ekonomiese, en omgewingsfaktore deur gewigte sommatie integreer. Hierdie maatstawwe en hul gewigte word bepaal op grond van deskundige oordeel en praktiese behoeftes, wat 'n omvattende evalueer van stelselprestasie en gesteunde informeerde besluitneming bied.
| Kategorie | Indikator Naam | Simbool | Eenheid | Waarde |
| Tegniese Indikatore | Kragverskaffing Betroubaarheid | RSCI | % | 99.2 |
| Verlies van Kragverskaffing Waarskynlikheid | LPSP | % | 0.8 | |
| Energie Benutting Graad | EUF | % | 87.5 | |
| Kragverskaffing Koste | POE | yuan/kWh | 0.85 | |
| Ekonomiese Indikatore | Geëgaliseerde Koste van Elektrisiteit | LCOE | yuan/kWh | 0.45 |
| Nettouitvoerwaarde | NPV | tienduisend yuan | 1200 | |
| Terugbetaal Periode | PBP | jaar | 7.5 | |
| Omgewings Indikatore | Koolstofemissiereduktie | CER | t/jaar | 3500 |
| Algehele Indikatore | Algehele Voordeel Index van Stelsel | SCBI | — | 0.92 |
3.5 Analise van Optimeringsresultate
Die optimeringsresultate wys dat die wind-son hibriede kragopwekkingstelsel beduidende voordele bied bo enkel-energie stelsels. Onder die basislynscenario bestaan die optimale konfigurasie uit 2 MW windkragkapasiteit, 1.5 MW fotovoltaïsche (PV) kapasiteit, en 500 kWh energieopslag. Hierdie konfigurasie verlaag die Verlies van Kragverskaffing Waarskynlikheid (LPSP) tot onder 1% en verlaag die Geëgaliseerde Koste van Elektrisiteit (LCOE) met ongeveer 15% in vergelyking met enkel-wind of enkel-PV stelsels. Sensitiwiteitsanalise wys dat toerustingkoste die grootste impak op optimeringsuitslae het—'n 10% vermindering in koste lei tot 'n ongeveer 8% vermindering in LCOE.
Belastingsprofielvariasies beïnvloed energieopslaggrootte beduidend; verhoogde piek-tot-vallei belastingsverskille vereis groter opslagkapasiteit. Optimale konfigurasies varieer oor regio's: windryke areas gun hoër windkragverhoudings, terwyl sonryke areas die aandeel van PV verhoog. Veelvuldige-doelwit-optimalisering genereer 'n Pareto-front, wat besluitnemers in staat stel om ekonomiese doeltreffendheid en betroubaarheid volgens praktiese behoeftes te balanseer. Resultate wys ook dat die insluiting van 'n koolstofhandelsmekanisme verdere ekonomiese prestasieverbetering bewerkstellig, LCOE met addisionele 5%–10% verlaag. Langtermynsimulasie bevestig stelselstabiliteit, met prestasieverdaging oor 'n 20-jarige bedryfperiode binne die ontwerpverdraagsaamheid bly.
