Sistema híbrido eficiente de eolo-photovoltaica con almacenamento
1. Análise das Características da Xeración de Enerxía Eólica e Fotovoltaica Solar
A análise das características da xeración de enerxía eólica e fotovoltaica (PV) solar é fundamental para deseñar un sistema híbrido complementario. A análise estatística dos datos anuais de velocidade do vento e irradiación solar para unha rexión específica revela que os recursos eólicos exhiben variación estacional, con maiores velocidades de vento no inverno e na primavera e menores velocidades no verán e no outono. A xeración de enerxía eólica é proporcional ao cubo da velocidade do vento, resultando en fluctuacións significativas na saída.
Por outro lado, os recursos solares mostran patróns diurnos e estacionais claros—mais horas de luz diurna e radiación máis forte no verán, e condicións máis débiles no inverno. A eficiencia PV está negativamente afectada polo aumento da temperatura. Ao comparar a distribución temporal da enerxía eólica e solar, é evidente que exhiben un comportamento complementario tanto nos ciclos diarios como anuais. Esta complementariedade permite o deseño de sistemas de enerxía eficientes e estables, onde se pode configurar unha relación de capacidade óptima entre as dúas fontes de enerxía para suavizar a saída total de potencia.
2. Modelado de Sistemas de Xeración Híbrida Eólica-Solar
2.1 Modelo do Subsistema de Potencia Eólica
O modelo do subsistema de potencia eólica está construído sobre datos de velocidade do vento e características dos aerogeradores. A distribución de Weibull emprega-se para axustar a distribución de probabilidade da velocidade do vento, describindo con precisión o seu comportamento estatístico. A relación entre a potencia de saída do aerogerador e a velocidade do vento representa mediante unha función por partes que incorpora parámetros clave como a velocidade de corte, a velocidad nominal e a velocidade de corte superior.
Aplica-se o método dos mínimos cadrados para axustar a curva de potencia do aerogerador, obtendo unha expresión matemática da potencia de saída en función da velocidade do vento. Para ter en conta a aleatoriedad da velocidade do vento, introduce-se o método de simulación de Monte Carlo para predecir a xeración do parque eólico. O modelo reflete con precisión as características dinámicas dos sistemas eólicos e proporciona unha base para a optimización do sistema. Tamén incorpora o impacto dos cambios na dirección do vento na eficiencia de xeración introducindo un factor de corrección da dirección do vento, mellorando así a precisión da predicción.
2.2 Modelo do Subsistema de Potencia Fotovoltaica
O modelo do subsistema fotovoltaico ten en conta a irradiación solar, a temperatura ambiente e as características dos módulos PV. Establece un modelo estatístico da irradiación solar para describir as súas variacións temporais. As características de saída dos módulos PV representan mediante curvas I-V. Os efectos da temperatura na eficiencia modelan usando un circuito equivalente de un solo díodo, coa potencia de saída calculada resolvendo un sistema de ecuacións non lineares.
O modelo tamén inclúe factores como a sombra e a acumulación de pó, introducindo coeficientes de corrección para mellorar a precisión da predicción. Ten en conta o envellecemento dos módulos PV incorporando unha taxa de degradación anual para prever os cambios de potencia de saída a longo prazo. Este modelo reflete con precisión o rendemento do sistema PV baixo diferentes condicións ambientais.
2.3 Modelo do Sistema de Almacenamento de Enerxía
O modelo do sistema de almacenamento de enerxía basease principalmente nas características das baterías de ion-litio. Desenvolveuse un modelo dinámico do estado de carga (SOC) da batería para describir os procesos de carga e descarga. Téñense en conta as características de autodescarga e a eficiencia de carga/descarga, introducindo un factor de corrección de temperatura para reflicir os impactos ambientais. A vida útil da batería modelase utilizando unha combinación de número de ciclos e profundidade de descarga (DOD) para predecir a degradación da capacidade.
O modelo reflete con precisión o rendemento da batería baixo diferentes condicións de operación, apoiando estratexias de dimensionamento e despacho óptimos. Tamén ten en conta a variación da resistencia interna establecendo relacións funcionais entre a resistencia, o número de ciclos e a temperatura, permitindo unha simulación máis precisa do comportamento dinámico. As salidas clave inclúen SOC en tempo real, capacidade dispoñible, potencia de carga/descarga e vida útil esperada—proporcionando un soporte de datos comprensivo para a operación e manutención óptimas.
2.4 Modelo de Integración do Sistema
O modelo integrado combina os subsistemas eólicos, solares e de almacenamento nun marco unificado. Emprega-se o método de carga equivalente para xestionar as fluctuacións de carga, e estabelecese unha ecuación de balance de potencia do sistema. Introducense índices de fiabilidade como a Probabilidade de Pérdida de Carga (LOLP) e a Enerxía Esperada Non Suministrada (EENS) para avaliar o rendemento do sistema. Usa-se a simulación secuencial de series temporais para calcular os estados de operación do sistema en diferentes escalas de tempo.
O modelo ten en conta as interaccións entre os subsistemas, como a sombra que os aerogeradores poden proxeccionar sobre os paneles PV. Tamén incorpora unha interface de rede, permitindo a análise de estratexias de operación conectadas á rede, incluíndo despacho económico baixo tarifas horarias e servizos de regulación de frecuencia da rede. As salidas inclúen a xeración total de potencia, a taxa de satisfacción da carga e métricas de rendemento económico, proporcionando unha base teórica comprensiva para a planificación, deseño e toma de decisións operativas do sistema.
3. Métodos de Optimización e Análise Experimental de Sistemas Híbridos Eólico-Solar
3.1 Función Obxectivo e Restriccións
A función obxectivo de optimización integra consideracións económicas, de fiabilidade e ambientais. O obxectivo económico minimiza o custo total do sistema, incluíndo a inversión inicial, a operación e mantemento (O&M), e os custos de substitución. O obxectivo de fiabilidade maximiza a fiabilidade do suministro de enerxía, cuantificada pola minimización da LOLP. O obxectivo ambiental mide-se maximizando a redución de emisións de carbono.
As restricións inclúen o balance de potencia, os límites de capacidade de almacenamento e os límites operativos do equipo. A restrición de balance de potencia asegura que a demanda de carga se atenda en todo momento. As restricións de capacidade de almacenamento limitan a profundidade de descarga (DOD) para alargar a vida útil da batería. As restricións de equipo consideran a potencia nominal e as características operativas dos componentes. Un método de ponderación multiobxectivo integra estes obxectivos nunha única función obxectivo, con pesos determinados en función das preferencias do decisor e os escenarios de aplicación.
3.2 Aplicación da Optimización por Enxambre de Partículas (PSO)
A Optimización por Enxambre de Partículas (PSO), un algoritmo de optimización inteligente, aplica-se ao deseño de sistemas híbridos eólico-solares. Simulando o comportamento de bandos de aves, PSO busca solucións óptimas no espazo de solución. Cada partícula representa unha posible configuración do sistema, incluíndo variables de decisión como a capacidade do aerogerador, a capacidade PV e a capacidade de almacenamento. A posición e a velocidade das partículas actualízanse iterativamente, converxendo cara ao óptimo global.
Para mellorar o rendemento, adopta-se unha estratexia de peso de inercia decrecente linearmente—mantendo unha forte exploración global no inicio e aumentando a explotación local posteriormente. Introdúcense mutacións adaptativas para evitar óptimos locais. Dada a complexidade do problema, usa-se unha estratexia de codificación jerárquica que separa as variables continuas e discretas. O algoritmo remata cando se alcanza o número máximo de iteracións ou cando o valor óptimo cambia menos dun umbral en iteracións consecutivas.
3.3 Diseño Experimental e Configuración de Parámetros
O experimento basease en datos meteorolóxicos e de carga reais dunha rexión específica, utilizando un ano típico de datos horarios. As entradas meteorolóxicas inclúen a velocidade do vento horaria, a irradiación solar e a temperatura ambiente. Os perfís de carga siguen un patrón de consumo típico dun parque industrial, reflicindo as variacións estacionais e diurnas. Selecciónanse os parámetros do equipo a partir de aerogeradores e módulos PV comerciais mainstream, con datos de rendemento procedentes de informes de proba dos fabricantes.
Emprega-se unha batería de ion-litio para o almacenamento, con parámetros que inclúen a capacidade nominal, a eficiencia de carga/descarga e a vida útil en ciclos. Os parámetros de PSO configúranse do seguinte xeito: tamaño da poboación = 50, número máximo de iteracións = 1000, peso de inercia decrecente linearmente de 0,9 a 0,4, e factores de aprendizaxe c1 e c2 ambos fixados en 2. Para asegurar a fiabilidade dos resultados, cada configuración execútase 30 veces, tomando a media como o resultado final.
3.4 Métricas de Avaliación do Rendemento do Sistema
As métricas de avaliación do rendemento abranguen aspectos técnicos, económicos e ambientais. Os indicadores técnicos inclúen a fiabilidade do sistema, a taxa de utilización da enerxía e a suavización da potencia. A fiabilidade mide-se polo Índice de Capacidade de Suministro (RSCI) e a Probabilidade de Pérdida de Suministro de Potencia (LPSP). A utilización da enerxía reflicte a eficiencia das fuentes renovables, mentres que a suavización da potencia evalúa a estabilidade da saída. Os indicadores económicos inclúen o Costo Nivelado de Electricidade (LCOE), o Valor Actual Neto (NPV) e o período de retorno. O LCOE ten en conta os custos do ciclo de vida, o NPV reflicte a rentabilidade do proxecto, e o período de retorno avalía a velocidade de recuperación do capital.
O indicador ambiental é a redución de emisións de carbono, calculada en comparación coa xeración baseada en combustibles fósiles convencionais. Ademais, un índice de beneficio comprehensivo do sistema (SCBI) integra factores técnicos, económicos e ambientais mediante suma ponderada. Estas métricas e os seus pesos determinanse en función do xuízo de expertos e necesidades prácticas, proporcionando unha avaliación comprensiva do rendemento do sistema e apoiando a toma de decisións informada.
| Categoría | Nome do Indicador | Símbolo | Unidade | Valor |
| Indicadores Técnicos | Fiabilidade do Suministro de Potencia | RSCI | % | 99,2 |
| Probabilidade de Pérdida de Suministro de Potencia | LPSP | % | 0,8 | |
| Taxa de Utilización de Enerxía | EUF | % | 87,5 | |
| Costo do Suministro de Potencia | POE | yuan/kWh | 0,85 | |
| Indicadores Económicos | Costo Nivelado de Electricidade | LCOE | yuan/kWh | 0,45 |
| Valor Actual Neto | NPV | dezenas de miles de yuan | 1200 | |
| Período de Retorno | PBP | anos | 7,5 | |
| Indicadores Ambientais | Reducción de Emisións de Carbono | CER | t/ano | 3500 |
| Indicadores Comprehensivos | Índice de Beneficio Comprehensivo do Sistema | SCBI | — | 0,92 |
3.5 Análise dos Resultados da Optimización
Os resultados da optimización demostran que o sistema de xeración híbrido eólico-solar ofrece vantaxes significativas sobre os sistemas de unha soa enerxía. No escenario de referencia, a configuración óptima consiste en 2 MW de capacidade eólica, 1,5 MW de capacidade fotovoltaica (PV) e 500 kWh de almacenamento de enerxía. Esta configuración reduce a Probabilidade de Pérdida de Suministro de Potencia (LPSP) a menos do 1% e diminúe o Costo Nivelado de Electricidade (LCOE) aproximadamente un 15% en comparación cos sistemas eólicos ou PV individuais. A análise de sensibilidade revela que o custo do equipo ten o maior impacto nos resultados da optimización—unha redución do 10% no custo leva a unha diminución aproximada do 8% no LCOE.
As variacións no perfil de carga afectan significativamente o dimensionamento do almacenamento de enerxía; diferenzas máis grandes entre picos e valles de carga requiren unha maior capacidade de almacenamento. As configuracións óptimas varían en función da rexión: as áreas ricas en viento favorecen unha maior proporción de potencia eólica, mentres que as rexións abundantes en sol aumentan a participación de PV. A optimización multiobxectivo xera un frente de Pareto, permitindo aos decisores equilibrar a eficiencia económica e a fiabilidade segundo as necesidades prácticas. Os resultados tamén mostran que a incorporación dun mecanismo de comercio de carbono mellora adicionalmente o rendemento económico, reducindo o LCOE entre un 5%–10%. A simulación a longo prazo confirma a estabilidade do sistema, coa degradación do rendemento durante un período operativo de 20 anos permanecendo dentro da tolerancia deseñada.
