Efika Eolo-Fotovoltaika Hibrida Sistemo Optimumigo kun Konservado
1. Ventogeneracio kaj Fotovoltaika Energioproduktado Karakterizoj
Analizi la karakterizojn de vento kaj fotovoltaika (PV) energioproduktado estas fundamenta por disegni komplementan hibridan sistemon. Statistika analizo de jara vetra rapido kaj solbrilo-datumoj por specifa regiono montras, ke vetraj resursoj montras sezonskveton, kun pli altaj vetraj rapidoj en vintro kaj printempo kaj pli malaltaj rapidoj en somero kaj matro. Vento-energioproduktado estas proporcia al la kubo de vetra rapido, rezultigante signifajn fluktuojn de eligo.
Solaj resursoj, aliflanke, montras klare diurnajn kaj sezonskvejon—pli longaj taghoroj kaj pli forta radiado en somero, kaj pli malforta kondiĉoj en vintro. PV efektiveco malboniĝas pro pligrandiĝo de temperaturo. Per komparo de la tempa distribuo de vetra kaj sola energia, estas evidenta, ke ili montras komplementan konduton en ambaŭ tagaj kaj jarakikloj. Ĉi tiu komplementeco ebligas la disegnon de efikaj kaj stabila energetikaj sistemoj, kie optimuma kapacit-raporto de la du energi-fontoj povas esti konfigurita por glatigi la tutan energieligon.
2. Modelado de Vento-Solaj Hibridaj Energioproduktadaj Sistemoj
2.1 Subsistema Modelo de Vento-Energioproduktado
La subsistema modelo de vento-energioproduktado estas konstruita sur vetra rapido datumoj kaj turbinaj karakterizoj. La Weibull-distribuo estas uzata por fiti la vetra rapido probabla distribuo, precize priskribante ĝian statistikan konduton. La rilato inter turbin-a eliga potenco kaj vetra rapido estas reprezentita per pecopa funkcio inkluzive de klavaj parametroj kiel minimuma vetra rapido, norma vetra rapido, kaj maksimuma vetra rapido.
La plej malgrandaj kvadratoj metodo estas aplikata por fiti la turbin-potentcurvon, donante matematikan esprimon de potenco eligo kontraŭ vetra rapido. Por konsideri la hazardan vetran rapidon, la Monte Carlo simula metoda estas enkondukita por prediki vetra farmo generado. La modelo precize reflektas la dinamikajn karakterizojn de vento-energioproduktadaj sistemoj kaj provizas fundamento por sistemo optimizado. Ĝi ankaŭ inkluzivas la efekton de ŝanĝo de vetra direkto sur produktada efektiveco per enkonduko de vetra direkto korrektfaktoro, do pliboniganta predikcia akurateco.
2.2 Fotovoltaika Subsistemo Modelo
La PV subsistema modelo komprene konsideras sola brilo, ambienta temperaturo, kaj PV modulaj karakterizoj. Statistika modelo de sola brilo estas etablita por priskribi ĝiajn tempajn variojn. La eliga karakterizoj de PV moduloj estas reprezentitaj per I-V kurboj. Temperatura efektoj sur efektiveco estas modelitaj per unu-diode ekvivalenta cirkvo, kun eliga potenco kalkulita per solvado de sistemo de nelinearaj ekvacioj.
La modelo ankaŭ inkluzivas faktorojn kiel ombro kaj poluso akumulo, enkondukante korrektfaktorojn por plibonigi predikcia akurateco. Ĝi konsideras PV moduloj maljuniiĝo per enkonduko de jara degeneracio proporcio por prognozi longtempan eliga potenco ŝanĝoj. Ĉi tiu modelo precize reflektas PV sistemo efektiveco sub diversaj ambientaj kondiĉoj.
2.3 Energia Stokado Sistemo Modelo
La energia stokado sistemo modelo estas ĉefe bazita sur litio-iona baterio karakterizoj. Dinamika modelo de baterio stato de ŝargo (SOC) estas evoluigita por priskribi ŝargado kaj malŝargado procezoj. Auto-malŝargado karakterizoj kaj ŝargado/malŝargado efektiveco estas konsiderata, kun temperatur-korrektfaktoro enkondukita por reflekti ambientajn efektojn. Baterio vivperiodo estas modelita per kombinaĵo de ciklo-kontado kaj profundo de malŝargo (DOD) por prognozi kapacitan degeneracion.
La modelo precize reflektas baterio efektiveco sub diversaj operaci-kondiĉoj, subtenante optimuman grandecan kaj dispaŝ-strategioj. Ĝi ankaŭ konsideras interna rezisto varioj per etablado de funkcia rilato inter rezisto, ciklo-kontado, kaj temperaturo, ebligante pli precizan simuladon de dinamika konduto. Klavaj eligoj inkluzivas real-tempa SOC, disponebla kapacito, ŝargado/malŝargado potenco, kaj atendata vivperiodo—provizante komprehensiva daten-subteno por optimuma operacio kaj manĝado.
2.4 Sistema Integriĝo Modelo
La integrita sistemo modelo kombinas vento, sola, kaj stokado subsistemoj en unuigitan kadron. La ekvivalenta ŝargo metodo estas uzata por trakti ŝargo-fluktuoj, kaj sistemo potenco-balancekvacio estas etablita. Fidindaj indeksoj kiel Loss of Load Probability (LOLP) kaj Expected Energy Not Supplied (EENS) estas enkondukita por evalui sistemo efektiveco. Sekvenc-tempserio simulado estas uzata por komputi sistemo operacia stato trans diversaj tempo-skaloj.
La modelo konsideras interaktoj inter subsistemoj, kiel vento turbin-o ombro sur PV paneloj. Ĝi ankaŭ inkluzivas grid-interfaco, ebligante analizon de grid-konektita operacia strategioj, inkluzive de ekonomia dispaŝo sub hor-tempo tarifo kaj grid-frekvenca regado servoj. Eligoj inkluzivas totala potenco-generado, ŝargo-satisfako proporcio, kaj ekonomia efektiveco indeksoj, provizante komprehensiva teoria bazo por sistemo planado, disegno, kaj operacia decida-prezento.
3. Optimumigaj Metodoj kaj Eksperimenta Analizo de Vento-Solaj Hibridaj Sistemoj
3.1 Objetivo Funkcio kaj Limigoj
La optimumigaj objektivo funkcio integras ekonomia, fidinda, kaj ambienta konsideroj. La ekonomia objektivo minimumas totala sistemo kostoj, inkluzive de iniciala investo, operacio kaj manĝado (O&M), kaj anstataŭigaj kostoj. La fidinda objektivo maksimumas potenco-provido fidindeco, kvantifikita per minimumigado de LOLP. La ambienta objektivo estas mezurata per maksimumigado de karbona emis-redukto.
Limigoj inkluzivas potenco-balance, energia stokado kapacit-limigoj, kaj aparato operacia limigoj. La potenco-balance limigo certigas, ke ŝargo-demando estas kontentigita ĉe ĉiu tempo. Stokado kapacit-limigoj limigas profundo de malŝargo (DOD) por etendi baterio vivperiodo. Aparato limigoj konsideras norma potenco kaj operacia karakterizoj de komponantoj. Multi-objektivo pezmetodo integras ĉiujn celojn en unu objektivo funkcio, kun pezoj determinata bazita sur decida-prezento preferoj kaj aplikebla scenaroj.
3.2 Apliko de Partikla Troupe Optimumigo (PSO)
Partikla Troupe Optimumigo (PSO), inteligenta optimumig-algoritmo, estas aplikata al la disegno de vento-solaj hibridaj sistemoj. Simulante bird-troupe konduto, PSO serĉas optimumaj solvoj en la solva spaco. Ĉiu partiklo reprezentas potenciala sistemo konfiguro, inkluzive de decida variabloj kiel vento turbin-kapacito, PV kapacito, kaj stokado kapacito. Partikla pozicio kaj rapideco estas aktualigitaj iteracie, konverĝante al la globala optimumo.
Por plibonigi efektiveco, lineara malpligrandiĝa inercpezo strategio estas adoptita—mantenu forta globala eksplorado frue kaj plibonigu loka ekspluatado poste. Adaptiva mutacio estas enkondukita por eviti loka optimumoj. Pro problemkomplekseco, hierarkia kodado strategio apartigas kontinua kaj diskreta variabloj. La algoritmo finiĝas post atingi la maksimuma iteracio-nombro aŭ kiam la optimuma valoro ŝanĝas per malpli ol limvaloro dum sinsekca iteracioj.
3.3 Eksperimenta Disegno kaj Parametro-agordo
La eksperimento estas bazita sur aktuala meteorologia kaj ŝargo datumoj de specifa regiono, uzanta tipa jaro de hor-datumoj. Meteorologia enigoj inkluzivas hor-vetra rapido, sola brilo, kaj ambienta temperaturo. Ŝargo-profiloj sekvas tipa industria parko konsumado patrono, reflektante sezonskvejon kaj diurnajn variojn. Aparato parametroj estas selektitaj el mainstream komerca vento turoj kaj PV moduloj, kun efektivdatoj fontigita de produsinto testraportoj.
Litio-iona baterio estas uzata por stokado, kun parametroj inkluzive de norma kapacito, ŝargado/malŝargado efektiveco, kaj ciklo vivperiodo. PSO parametroj estas agorditaj kiel sekvos: populaci-grando = 50, maksimuma iteracioj = 1000, inercpezo linear-malpligrandiĝas de 0.9 al 0.4, kaj lernfactoroj c1 kaj c2 ambaŭ agorditaj al 2. Por certigi rezulto fidindeco, ĉiu konfiguro estas farita 30 fojojn, kun la meznombro prenita kiel la fina rezulto.
3.4 Sistemo Efektiveco Evaluo Indeksoj
Efektiveco evaluo indeksoj kovras teknika, ekonomia, kaj ambienta aspektoj. Teknika indeksoj inkluzivas sistemo fidindeco, energio-utiligproporcio, kaj potenco glatigo. Fidindeco estas mezurata per Reliability of Supply Capability Index (RSCI) kaj Loss of Power Supply Probability (LPSP). Energioutiligo reflektas renovigebla energio efektiveco, dum potenco glatigo evaluis eligo stabileco. Ekonomia indeksoj inkluzivas Levelized Cost of Electricity (LCOE), Net Present Value (NPV), kaj amortiza periodo. LCOE konsideras ciklo-kosto, NPV reflektas projekto profitabileco, kaj amortiza periodo asertas kapitala restitu-periodo.
La ambienta indekso estas karbona emis-redukto, kalkulita per komparo kun konvencia fosil-fuel-bazita generado. Aldone, kompleksa efektiveco indekso—System Comprehensive Benefit Index (SCBI)—integras teknika, ekonomia, kaj ambienta faktoroj tra pez-sumado. Ĉi tiuj indeksoj kaj iliaj pezoj estas determinata bazita sur eksperta juĝo kaj praktika bezono, provizante komprehensiva evaluo de sistemo efektiveco kaj subtenante informita decida-prezento.
