Epektibong Pagsasama-sama ng Sistemang Hybrid na Wind-PV na may Storage
1. Pag-aanalisa ng mga Katangian ng Paggawa ng Kapangyarihan mula sa Hangin at Solar Photovoltaic
Ang pag-aanalisa ng mga katangian ng paggawa ng kapangyarihan mula sa hangin at solar photovoltaic (PV) ay mahalagang bahagi sa disenyo ng isang komplementaryong hybrid na sistema. Ang estadistikal na analisa ng taunang datos ng bilis ng hangin at solar irradiance para sa isang tiyak na rehiyon ay nagpapakita na ang mga mapagkukunan ng hangin ay nagpapakita ng seasonal variation, may mas mataas na bilis ng hangin sa taglamig at tagsibol at mas mababa naman sa tag-init at taglagas. Ang paggawa ng kapangyarihan mula sa hangin ay proporsyonal sa kubiko ng bilis ng hangin, na nagreresulta sa malaking pagbabago sa output.
Sa kabilang banda, ang mga mapagkukunan ng solar ay nagpapakita ng malinaw na diurnal at seasonal patterns—mas mahabang oras ng araw at mas malakas na radiation sa tag-init, at mas mahina naman sa taglamig. Ang epektyividad ng PV ay negatibong naapektuhan ng pagtaas ng temperatura. Sa pamamagitan ng paghahambing ng temporal distribution ng hangin at solar energy, ito ay malinaw na nagpapakita ng komplementaryong pag-uugali sa parehong daily at annual cycles. Ang complementarity na ito ay nagbibigay-daan sa disenyo ng efficient at stable power systems, kung saan ang optimal na capacity ratio ng dalawang mapagkukunan ng enerhiya ay maaring i-configure upang pabilisin ang overall power output.
2. Pagsusuri ng Mga Modelo ng Wind-Solar Hybrid Power Generation Systems
2.1 Modelo ng Wind Power Subsystem
Ang modelo ng wind power subsystem ay batay sa datos ng bilis ng hangin at mga katangian ng turbine. Ginagamit ang Weibull distribution upang fit ang probability distribution ng bilis ng hangin, na nagsasabi ng wastong paglalarawan ng kanyang statistical behavior. Ang relasyon sa pagitan ng output power ng turbine at bilis ng hangin ay inilalarawan ng piecewise function na may mga pangunahing parameter tulad ng cut-in wind speed, rated wind speed, at cut-out wind speed.
Ang least squares method ay ginagamit upang fit ang turbine power curve, na nagbibigay ng mathematical expression ng power output versus bilis ng hangin. Upang i-account ang randomness ng bilis ng hangin, ang Monte Carlo simulation method ay ipinakilala upang iprognostikahan ang paggawa ng wind farm. Ang modelo ay nagsasalamin ng wasto ng dynamic characteristics ng wind power systems at nagbibigay ng pundasyon para sa system optimization. Ito rin ay sumasama ng impact ng pagbabago ng direksyon ng hangin sa epektibidad ng paggawa ng kapangyarihan sa pamamagitan ng pag-introduce ng isang wind direction correction factor, na nagpapataas ng accuracy ng pagprognos.
2.2 Modelo ng Photovoltaic Power Subsystem
Ang modelo ng PV subsystem ay komprehensibong tumitingin sa solar irradiance, ambient temperature, at mga katangian ng PV module. Itinatayo ang isang statistical model ng solar irradiance upang ilarawan ang kanyang temporal variations. Ang output characteristics ng PV modules ay inilalarawan ng I-V curves. Ang epekto ng temperatura sa epektibidad ay iminodelo gamit ang single-diode equivalent circuit, na ang output power ay kinalkula sa pamamagitan ng pag-solve ng isang sistema ng nonlinear equations.
Ang modelo ay sumasama rin ng mga factor tulad ng shading at dust accumulation, na nag-iintroduce ng mga correction coefficients upang paunlarin ang accuracy ng pagprognos. Ito ay inaaccount ang aging ng PV module sa pamamagitan ng pag-include ng isang annual degradation rate upang iprognostika ang long-term power output changes. Ang modelo na ito ay nagsasalamin ng wasto ng performance ng PV system sa iba't ibang environmental conditions.
2.3 Modelo ng Energy Storage System
Ang modelo ng energy storage system ay pangunahing batay sa mga katangian ng lithium-ion battery. Itinatayo ang isang dynamic model ng battery state of charge (SOC) upang ilarawan ang proseso ng charging at discharging. Inaaccount ang self-discharge characteristics at charge/discharge efficiency, na may temperature correction factor na ipinakilala upang ilarawan ang mga epekto ng kalikasan. Ang lifespan ng battery ay iminodelo gamit ang combination ng cycle count at depth of discharge (DOD) upang iprognostika ang capacity degradation.
Ang modelo ay nagsasalamin ng wasto ng performance ng battery sa iba't ibang operating conditions, na sumusuporta sa optimal sizing at dispatch strategies. Ito rin ay inaaccount ang internal resistance variation sa pamamagitan ng pag-establish ng functional relationships sa pagitan ng resistance, cycle count, at temperature, na nagbibigay ng mas precise na simulation ng dynamic behavior. Ang mga key outputs ay kasama ang real-time SOC, available capacity, charge/discharge power, at expected lifespan—na nagbibigay ng comprehensive data support para sa optimal operation at maintenance.
2.4 Integrated System Model
Ang integrated system model ay sumasama ng wind, solar, at storage subsystems sa isang unified framework. Ginagamit ang equivalent load method upang handle ang load fluctuations, at itinatayo ang isang system power balance equation. Ang mga reliability indices tulad ng Loss of Load Probability (LOLP) at Expected Energy Not Supplied (EENS) ay ipinakilala upang i-evaluate ang performance ng sistema. Ang sequential time-series simulation ay ginagamit upang kumompyuta ng mga estado ng operasyon ng sistema sa iba't ibang time scales.
Ang modelo ay inaaccount ang mga interaksiyon sa pagitan ng mga subsystem, tulad ng shadowing ng wind turbine sa PV panels. Ito rin ay sumasama ng isang grid interface, na nagbibigay-daan sa pag-analisa ng grid-connected operation strategies, kasama ang economic dispatch under time-of-use tariffs at grid frequency regulation services. Ang mga output ay kasama ang total power generation, load satisfaction rate, at economic performance metrics, na nagbibigay ng comprehensive theoretical basis para sa system planning, design, at operational decision-making.
3. Optimization Methods at Experimental Analysis ng Wind-Solar Hybrid Systems
3.1 Objective Function at Constraints
Ang objective function ng optimization ay sumasama ng economic, reliability, at environmental considerations. Ang economic objective ay minimizes ang total system cost, kasama ang initial investment, operation and maintenance (O&M), at replacement costs. Ang reliability objective ay maximizes ang power supply reliability, na quantified sa pamamagitan ng pag-minimize ng LOLP. Ang environmental objective ay measured sa pamamagitan ng pag-maximize ng carbon emission reductions.
Ang mga constraints ay kasama ang power balance, energy storage capacity limits, at equipment operational limits. Ang power balance constraint ay sigurado na ang load demand ay nasasatisfy sa lahat ng oras. Ang storage capacity constraints ay limita ang depth of discharge (DOD) upang palawakin ang battery life. Ang mga equipment constraints ay inaaccount ang rated power at operational characteristics ng mga component. Ang multi-objective weighting method ay sumasama ng mga layunin na ito sa isang single objective function, na ang weights ay deternined based sa preferences ng decision-maker at application scenarios.
3.2 Application ng Particle Swarm Optimization (PSO)
Ang Particle Swarm Optimization (PSO), isang intelligent optimization algorithm, ay ginagamit sa disenyo ng wind-solar hybrid systems. Simulating ang bird flocking behavior, ang PSO ay naghahanap ng optimal solutions sa solution space. Bawat particle ay kumakatawan sa isang potential system configuration, kasama ang mga decision variables tulad ng wind turbine capacity, PV capacity, at storage capacity. Ang position at velocity ng bawat particle ay binabago iteratively, na nag-converge patungo sa global optimum.
Upang paunlarin ang performance, ginagamit ang linearly decreasing inertia weight strategy—maintaining strong global exploration sa unang bahagi at enhancing local exploitation sa huli. Ang adaptive mutation ay ipinakilala upang iwasan ang local optima. Dahil sa complexity ng problema, ginagamit ang hierarchical encoding strategy upang hiwalayin ang continuous at discrete variables. Ang algorithm ay natatapos kapag umabot sa maximum iteration count o kapag ang optimal value ay nagbago ng less than a threshold sa consecutive iterations.
3.3 Experimental Design at Parameter Settings
Ang eksperimento ay batay sa actual meteorological at load data mula sa isang tiyak na rehiyon, gamit ang typical year ng hourly data. Ang mga meteorological inputs ay kasama ang hourly wind speed, solar irradiance, at ambient temperature. Ang load profiles ay sumusunod sa typical industrial park consumption pattern, na nagsasalamin ng seasonal at diurnal variations. Ang mga equipment parameters ay pinili mula sa mainstream commercial wind turbines at PV modules, na ang performance data ay galing sa manufacturer test reports.
Ginagamit ang lithium-ion battery para sa storage, na may mga parameter kasama ang rated capacity, charge/discharge efficiency, at cycle life. Ang PSO parameters ay set bilang: population size = 50, maximum iterations = 1000, inertia weight linearly decreasing mula 0.9 hanggang 0.4, at learning factors c1 at c2 parehong set sa 2. Upang matiyak ang reliability ng resulta, bawat configuration ay inirun 30 beses, at ang average ay kinuha bilang final result.
3.4 Performance Evaluation Metrics
Ang mga performance evaluation metrics ay sumasaklaw sa technical, economic, at environmental aspects. Ang mga technical indicators ay kasama ang system reliability, energy utilization rate, at power smoothing. Ang reliability ay measured sa pamamagitan ng Reliability of Supply Capability Index (RSCI) at Loss of Power Supply Probability (LPSP). Ang energy utilization ay nagsasalamin ng renewable energy efficiency, habang ang power smoothing ay nagsusuri ng output stability. Ang mga economic indicators ay kasama ang Levelized Cost of Electricity (LCOE), Net Present Value (NPV), at payback period. Ang LCOE ay inaaccount ang lifecycle costs, ang NPV ay nagsasalamin ng project profitability, at ang payback period ay nagsusuri ng capital recovery speed.
Ang environmental indicator ay carbon emission reduction, na kinalkula sa pamamagitan ng paghahambing sa conventional fossil-fuel-based generation. Kasama pa rito, ang composite performance index—System Comprehensive Benefit Index (SCBI)—ay sumasama ng technical, economic, at environmental factors sa pamamagitan ng weighted summation. Ang mga metrics at kanilang weights ay deternined based sa expert judgment at practical needs, na nagbibigay ng comprehensive assessment ng system performance at sumusuporta sa informed decision-making.
| Category | Indicator Name | Symbol | Unit | Value |
| Technical Indicators | Power Supply Reliability | RSCI | % | 99.2 |
| Loss of Power Supply Probability | LPSP | % | 0.8 | |
| Energy Utilization Rate | EUF | % | 87.5 | |
| Power Supply Cost | POE | yuan/kWh | 0.85 | |
| Economic Indicators | Levelized Cost of Electricity | LCOE | yuan/kWh | 0.45 |
| Net Present Value | NPV | ten thousand yuan | 1200 | |
| Payback Period | PBP | year | 7.5 | |
| Environmental Indicators | Carbon Emission Reduction | CER | t/year | 3500 |
| Comprehensive Indicators | Comprehensive Benefit Index of System | SCBI | — | 0.92 |
3.5 Analisis ng Resulta ng Optimization
Ang mga resulta ng optimization ay nagpapakita na ang wind-solar hybrid power generation system ay nagbibigay ng significant advantages kumpara sa single-energy systems. Sa ilalim ng baseline scenario, ang optimal configuration ay binubuo ng 2 MW ng wind power capacity, 1.5 MW ng photovoltaic (PV) capacity, at 500 kWh ng energy storage. Ang configuration na ito ay nagbabawas ng Loss of Power Supply Probability (LPSP) sa below 1% at nagbabawas ng Levelized Cost of Electricity (LCOE) ng approximately 15% kumpara sa standalone wind o PV systems. Ang sensitivity analysis ay nagpapakita na ang equipment cost ay may pinakamalaking impact sa optimization outcomes— ang 10% reduction sa cost ay nagdudulot ng approximate 8% decrease sa LCOE.
Ang load profile variations ay significantly affect ang energy storage sizing; ang pagtaas ng peak-to-valley load differences ay nangangailangan ng mas malaking storage capacity. Ang optimal configurations ay nag-iiba-iba sa iba't ibang rehiyon: ang mga wind-rich areas ay pabor sa mas mataas na wind power ratios, habang ang sun-abundant regions ay nagpapataas ng share ng PV. Ang multi-objective optimization ay nag-generate ng Pareto front, na nagbibigay-daan sa mga decision-makers na balansehin ang economic efficiency at reliability ayon sa practical needs. Ang mga resulta ay nagpapakita rin na ang pag-include ng isang carbon trading mechanism ay lalo pang nag-iimprove ng economic performance, na nagbabawas ng LCOE ng additional 5%–10%. Ang long-term simulation ay nagpapatunay ng stability ng sistema, na ang performance degradation sa 20-year operational period ay nananatiling within the designed tolerance.
