Effektiv optimering af hybridvind-PV-system med lagring
1. Analyse af vind- og solcelle-elproduktionsegenskaber
Analyse af egenskaberne ved vind- og solcelle (PV) elproduktion er grundlæggende for at designe et komplementært hybrid-system. Statistisk analyse af årlige vindhastigheds- og solstrålingdata for en bestemt region viser, at vindressourcer viser sæsonvariation, med højere vindhastigheder i vinter og forår og lavere hastigheder i sommer og efterår. Vindelproduktionen er proportional med kubikroden af vindhastigheden, hvilket resulterer i betydelige udsving i produktionen.
Solressourcer, på den anden side, viser klare døgnlige og sæsonmæssige mønstre – længere dagslys og stærkere stråling i sommer, og svagere forhold i vinter. PV-effektiviteten påvirkes negativt af stigende temperaturer. Ved sammenligning af tidsfordelingen af vind- og solenergi er det tydeligt, at de viser komplementær adfærd både på daglige og årlige cyklusser. Denne komplementaritet gør det muligt at designe effektive og stabile energisystemer, hvor en optimal kapacitetsforhold mellem de to energikilder kan konfigureres for at jævne den samlede elforsyning.
2. Modellering af vind-sol-hybrid elproduktionssystemer
2.1 Vindelproduktionssubsystemmodel
Vindelproduktionssubsystemmodellen bygger på vindhastighedsdata og turbineegenskaber. Weibull-fordelingen bruges til at tilpasse vindhastighedens sandsynlighedsfordeling, der præcist beskriver dens statistiske opførsel. Forholdet mellem turbineoutputeffekten og vindhastigheden repræsenteres ved en stykkevis funktion, der inkluderer nøgleparametre som indkoppelingsvindhastighed, nominel vindhastighed og udkoppelingsvindhastighed.
Mindste kvadraters metode anvendes til at tilpasse turbinens effektkurve, hvilket giver en matematisk udtryk for effektoutput i forhold til vindhastighed. For at tage højde for vindhastighedens tilfældighed introduceres Monte Carlo-simulationsmetoden for at forudsige vindparksgenerering. Modellen reflekterer præcist de dynamiske egenskaber af vindelproduktionssystemer og yder et grundlag for systemoptimering. Den inkluderer også effekten af vindretningens ændringer på genereringseffektiviteten ved at introducere en vindretningkorrektionsfaktor, hvilket forbedrer forudsigelsespræcisionen.
2.2 Fotovoltaisk subsystemmodel
Fotovoltaisk subsystemmodel overvejer omfattende solstråling, omgivende temperatur og fotovoltaiske modulcharakteristika. En statistisk model for solstråling etableres for at beskrive dens tidsvariasjoner. Outputegenskaberne for fotovoltaiske moduler repræsenteres ved I-V kurver. Temperaturpåvirkningen på effektiviteten modelleres ved hjælp af en enkel-diode ekvivalentkreds, med outputeffekt beregnet ved løsning af et system af ikke-lineære ligninger.
Modellen inkluderer også faktorer som skygge og støvakkumulation, introducerer korrektionskoefficienter for at forbedre forudsigelsespræcisionen. Den tager højde for aldring af fotovoltaiske moduler ved at inkludere en årlig nedbrydningsrate for at forudsige langtidseffektoutputændringer. Denne model reflekterer præcist fotovoltaisk systemperformance under variablen miljøforhold.
2.3 Energilageringsystemmodel
Energilageringsystemmodellen er primært baseret på lithium-ion-batteriegenskaber. En dynamisk model for batteriets ladebeholdning (SOC) er udviklet for at beskrive opladnings- og afladningsprocesser. Selvladningsegenskaber og ladnings-/afladnings-effektivitet tages i betragtning, med en temperaturrettelsefaktor introduceret for at afspejle miljøpåvirkninger. Batterilevetid modelleres ved hjælp af en kombination af cykelantal og dybde af afladning (DOD) for at forudsige kapacitetsnedbrydning.
Modellen reflekterer præcist batteri-performance under forskellige driftsbetingelser, understøtter optimal størrelsesbestemmelse og planlægning. Den tager også højde for variation i intern modstand ved at etablere funktionelle forbindelser mellem modstand, cykelantal og temperatur, hvilket gør det muligt at simulere dynamisk opførsel mere præcist. Nøgleoutput inkluderer realtid SOC, tilgængelig kapacitet, ladnings-/afladnings-effekt og forventet levetid – der leverer omfattende datastøtte for optimal drift og vedligeholdelse.
2.4 Systemintegrationsmodel
Den integrerede systemmodel kombinerer vind-, sol- og lagringssubsystemer i en forenet ramme. Metoden med ekvivalent belastning bruges til at håndtere belastningsfluktueringer, og et system for elforsyningens balance-ligning etableres. Sikkerhedsindeks som Sandsynlighed for tab af elforsyning (LOLP) og Forventet ikke-leveret energi (EENS) introduceres for at evaluere systemperformance. Sekventiel tidsserie-simulation bruges til at beregne systemets driftstillstande på forskellige tidskalibrer.
Modellen tager højde for interaktioner mellem subsystemer, såsom skygge fra vindturbiner på solpaneler. Den inkluderer også en netgrænseflade, der gør det muligt at analysere netforbundne driftsstrategier, herunder økonomisk dispatch under tidspunktsspecifikke tariffer og netfrekvensreguleringstjenester. Output inkluderer total elforsyning, belastningsopfyldelsesgrad og økonomiske prestationer, der yder et omfattende teoretisk grundlag for systemplanlægning, design og driftsbeslutninger.
3. Optimeringsmetoder og eksperimentel analyse af vind-sol-hybrid systemer
3.1 Mål Funktion og begrænsninger
Optimeringsmålfunktionen integrerer økonomiske, pålideligheds- og miljøovervejelser. Det økonomiske mål er at minimere det totale systemomkostning, herunder initial investering, drift og vedligeholdelse (O&M), samt erstattelsesomkostninger. Pålidelighedsmålet er at maksimere elforsyningens pålidelighed, kvantificeret ved at minimere LOLP. Miljømålet måles ved at maksimere reduktioner i kulstofudledning.
Begrænsninger inkluderer elforsyningens balance, energilageringskapacitetsgrænser, og udstyr driftsgrænser. Elforsyningens balancebegrænsning sikrer, at belastningsbehov opfyldes til enhver tid. Lagringskapacitetsbegrænsninger begrænser dybden af afladning (DOD) for at forlænge batterilevetiden. Udstyrsbegrænsninger tager højde for nominel effekt og driftsegenskaber af komponenter. En flerobjektiv vægtning metode integrerer disse mål i en enkelt målfunktion, med vægte fastsat baseret på beslutningstagernes præferencer og anvendelsesscenarier.
3.2 Anvendelse af Particle Swarm Optimization (PSO)
Particle Swarm Optimization (PSO), en intelligent optimeringsalgoritme, anvendes til design af vind-sol-hybrid systemer. Ved at simulerer fugleflokkens opførsel, søger PSO efter optimale løsninger i løsningsrummet. Hver partikel repræsenterer en potentielt systemkonfiguration, herunder beslutningsvariable som vindturbinens kapacitet, PV-kapacitet, og lagringsekacpacitet. Partikelposition og -hastighed opdateres iterativt, konvergerer hen imod det globale optimum.
For at forbedre performance anvendes en lineært aftagende inertivægt strategi – ved at opretholde stærk global eksploration tidligt og forbedre lokal udnyttelse senere. Adaptiv mutation introduceres for at undgå lokale optima. Givet problemkompleksitet, anvendes en hierarkisk kodningsstrategi for at separere kontinuerlige og diskrete variable. Algoritmen afsluttes når maksimal iterationstælling nås eller når den optimale værdi ændres mindre end en tærskel over konsekutive iterationer.
3.3 Eksperimentel design og parameterindstillinger
Eksperimentet er baseret på faktiske meteorologiske og belastningsdata fra en bestemt region, ved hjælp af et typisk år med timevis data. Meteorologiske input inkluderer timevis vindhastighed, solstråling, og omgivende temperatur. Belastningsprofiler følger et typisk industriparkforbrugs-mønster, der afspejler sæsonmæssige og døgnlige variationer. Udstyrparametre er valgt fra mainstream kommercielle vindturbiner og PV-moduler, med performancedata hentet fra producenttestrapporter.
Et lithium-ion-batteri anvendes til lagring, med parametre som nominel kapacitet, ladnings-/afladnings-effektivitet, og cykellevetid. PSO-parametre er sat som følger: populationsstørrelse = 50, maksimal antal iterationer = 1000, inertivægt lineært aftagende fra 0.9 til 0.4, og læringsfaktorer c1 og c2 begge sat til 2. For at sikre resultats pålidelighed, køres hver konfiguration 30 gange, med gennemsnittet taget som det endelige resultat.
3.4 Systemperformanceevaluering indeks
Performanceevaluering indeks dækker tekniske, økonomiske, og miljømæssige aspekter. Tekniske indikatorer inkluderer systempålidelighed, energiudnyttelsesgrad, og effektjævning. Pålidelighed måles ved Reliability of Supply Capability Index (RSCI) og Loss of Power Supply Probability (LPSP). Energiudnyttelse afspejler vedvarende energieffektivitet, mens effektjævning evaluerer outputstabilitet. Økonomiske indikatorer inkluderer Levelized Cost of Electricity (LCOE), Net Present Value (NPV), og tilbagebetalingsperiode. LCOE tager højde for livscyklusomkostninger, NPV afspejler projektprofitabilitet, og tilbagebetalingsperiode vurderer kapitalgenopbygningshastighed.
Miljøindikator er kulstofudledningsreduktion, beregnet ved sammenligning med konventionelle fossilt baserede generering. Desuden integrerer en sammensat performanceindeks – System Comprehensive Benefit Index (SCBI) – tekniske, økonomiske, og miljømæssige faktorer gennem vægtet summering. Disse metrikker og deres vægte er fastsat baseret på ekspertdom og praktiske behov, der yder en omfattende vurdering af systemperformance og understøtter informerede beslutninger.
| Kategori | Indikatornavn | Symbol | Enhed | Værdi |
| Tekniske Indikatorer | Elforsyningens Pålidelighed | RSCI | % | 99.2 |
| Sandsynlighed for tab af elforsyning | LPSP | % | 0.8 | |
| Energiforbrugsrate | EUF | % | 87.5 | |
| Elforsyningens Omkostning | POE | yuan/kWh | 0.85 | |
| Økonomiske Indikatorer | Levelized Cost of Electricity | LCOE | yuan/kWh | 0.45 |
| Netto Nutidsværdi | NPV | ti tusinde yuan | 1200 | |
| Tilbagebetalingsperiode | PBP | år | 7.5 | |
| Miljømæssige Indikatorer | Kulstofudledningsreduktion | CER | t/år | 3500 |
| Komplette Indikatorer | Systemets Komplette Fordele Indeks | SCBI | — | 0.92 |
3.5 Analyse af optimeringsresultater
Optimeringsresultaterne viser, at vind-sol-hybrid elforsyningsystem har betydelige fordele i forhold til ensidige energisystemer. Under reference-scenarioet består den optimale konfiguration af 2 MW vindelkapacitet, 1.5 MW fotovoltaisk (PV) kapacitet, og 500 kWh energilagering. Denne konfiguration reducerer Sandsynligheden for tab af elforsyning (LPSP) til under 1% og nedsætter Levelized Cost of Electricity (LCOE) med ca. 15% i forhold til separate vind- eller PV-systemer. Sensitivitetsanalyse viser, at udstyrskost har den største indflydelse på optimeringsresultater – en 10% reduktion i kostnad fører til en ca. 8% reduktion i LCOE.
Variationer i belastningsprofil påvirker energilageringsstørrelse betydeligt; øget forskel mellem top- og dalbelastning kræver større lageringskapacitet. Optimale konfigurationer varierer over regioner: vindriggede områder favoriserer højere vindel-forhold, mens solriggede regioner øger andelen af PV. Flerobjektiv optimering genererer en Pareto-front, der gør det muligt for beslutningstagere at balancere økonomisk effektivitet og pålidelighed i overensstemmelse med praktiske behov. Resultater viser også, at integration af et kulstofhandelssystem yderligere forbedrer økonomisk performance, ved at reducere LCOE med yderligere 5%–10%. Langtids-simulation bekræfter systemets stabilitet, med ydeevne-nedbrydning over en 20-årig driftsperiode, der forbliver inden for det designede toleranceinterval.
