Učinkovita optimizacija hibridnog sustava vjetar-suncokret s pohranom

1. Analiza karakteristika proizvodnje električne energije iz vjetra i sunca

Analiza karakteristika proizvodnje električne energije iz vjetra i sunca (PV) ključna je za dizajn komplementarnog hibridnog sustava. Statistička analiza podataka o godišnjim brzinama vjetra i solarnom zračenju za određenu regiju pokazuje da su resurse vjetra sezonski varijabilni, s većim brzinama vjetra u zimi i proljeću, a manjim u ljetu i jeseni. Proizvodnja električne energije iz vjetra proporcionalna je kubu brzine vjetra, što rezultira značajnim fluktuacijama izlaza.

Solarni resursi, s druge strane, pokazuju jasne dnevne i sezonske uzorke - duže dane i jače zračenje u ljetu, a slabije uvjete u zimu. Učinkovitost PV negativno utjecaju povišene temperature. Usporedba vremenskog rasporeda vjetra i solarnih energija pokazuje da oni imaju komplementarno ponašanje na dnevnom i godišnjem ciklusu. Ova komplementarnost omogućuje dizajniranje učinkovitih i stabilnih sustava proizvodnje električne energije, gdje se može konfigurirati optimalna kapacitetska razmjera tih dvaju izvora energije kako bi se izglačao ukupni izlaz snage.

2. Modeliranje hibridnih sustava proizvodnje električne energije iz vjetra i sunca

2.1 Model pod-sustava proizvodnje električne energije iz vjetra

Model pod-sustava proizvodnje električne energije iz vjetra temelji se na podacima o brzini vjetra i karakteristikama turbine. Weibullova distribucija koristi se za prilagodbu vjerojatnosne distribucije brzine vjetra, točno opisivši njen statistički ponašaj. Odnos izlazne snage turbine i brzine vjetra predstavljen je dijeljenom funkcijom koja uključuje ključne parametre poput brzine vjetra pri ulazu, nominale brzine vjetra i brzine vjetra pri izlazu.

Metoda najmanjih kvadrata primjenjuje se za prilagodbu krivulje snage turbine, što daje matematički izraz snage izlaza prema brzini vjetra. Za računanje generacije vjetroelektrane unosi se Monte Carlo simulacija kako bi se predvidio utjecaj nasumičnosti brzine vjetra. Model točno odražava dinamičke karakteristike sustava proizvodnje električne energije iz vjetra i osigurava temelj za optimizaciju sustava. Također uključuje utjecaj promjena smjera vjetra na učinkovitost proizvodnje uvođenjem faktora korekcije smjera vjetra, time poboljšavajući točnost predviđanja.

2.2 Model pod-sustava proizvodnje električne energije iz fotovoltaika

Model pod-sustava proizvodnje električne energije iz fotovoltaika komprehensivno razmatra solarno zračenje, okružnu temperaturu i karakteristike modula PV. Stvara se statistički model solarnog zračenja kako bi se opisali njegovi vremenski varijanci. Izlazne karakteristike modula PV predstavljene su I-V krivuljama. Utjecaji temperature na učinkovitost modelirani su korištenjem jednodijodnog ekvivalentnog kruga, s izračunavanjem izlazne snage rješavanjem sustava nelinearnih jednadžbi.

U model također uključeni su faktori poput senčenja i akumulacije prašine, uvođenjem korekcijskih koeficijenata kako bi se poboljšala točnost predviđanja. Staranje modula PV uzima se u obzir uvođenjem godišnjeg stopa degradacije kako bi se prognozirale dugoročne promjene izlazne snage. Ovaj model točno odražava performanse sustava PV pod različitim okolišnim uvjetima.

2.3 Model sustava za pohranu energije

Model sustava za pohranu energije temelji se uglavnom na karakteristikama litij-ionskih baterija. Razvijen je dinamički model stanja nabijanja (SOC) baterije kako bi se opisali procesi nabijanja i ispraznjava. Uzimaju se u obzir karakteristike samonabijanja i učinkovitosti nabijanja/ispraznjava, s uvođenjem faktora korekcije temperature kako bi se odrazili utjecaji okruženja. Vrijeme života baterije modelirano je kombinacijom broja ciklusa i dubine ispraznjava (DOD) kako bi se predvidjela degradacija kapaciteta.

Model točno odražava performanse baterije pod različitim radnim uvjetima, podržavajući optimalno dimenzioniranje i strategije upravljanja. Također uzima u obzir varijacije unutarnjeg otpora stvaranjem funkcionalnih odnosa između otpora, broja ciklusa i temperature, omogućujući precizniju simulaciju dinamičkog ponašanja. Ključni izlazi uključuju real-time SOC, dostupnu kapacitetu, snagu nabijanja/ispraznjava i očekivano vrijeme života - pružajući kompleksnu potporu podacima za optimalno funkcioniranje i održavanje.

2.4 Integrirani model sustava

Integrirani model sustava kombinira pod-sustave vjetra, sunca i pohrane energije u jedinstveni okvir. Metoda ekvivalentne opterećenja koristi se za obradu fluktuacija opterećenja, a postavlja se jednadžba ravnoteže snage sustava. Uvedeni su indikatori pouzdanosti poput vjerojatnosti gubitka snage (LOLP) i očekivana neispunjena snaga (EENS) kako bi se evaluiralo performanse sustava. Sekvencijalna simulacija vremenskih serija koristi se za izračun stanja rada sustava na različitim vremenskim skalama.

Model uzima u obzir interakcije između pod-sustava, kao što je senčenje panela PV od strane vjetroturbin. Također uključuje sučelje mreže, omogućujući analizu strategija povezivanja s mrežom, uključujući ekonomsku raspodjelu pod tarifama po vremenskim razmacima i usluge regulacije frekvencije mreže. Izlazi uključuju ukupnu proizvodnju snage, stopu zadovoljenja opterećenja i ekonomske performanse, pružajući kompleksnu teorijsku osnovu za planiranje, dizajn i odlučivanje o operaciji sustava.

3. Metode optimizacije i eksperimentalna analiza hibridnih sustava vjetra i sunca

3.1 Ciljna funkcija i ograničenja

Ciljna funkcija optimizacije integriše ekonomske, pouzdane i ekološke aspekte. Ekonomska ciljna funkcija minimizira ukupnu cijenu sustava, uključujući početnu investiciju, održavanje i zamjenske troškove. Cilj pouzdanosti maksimizira pouzdanost snabdijevanja električnom energijom, kvantificirajući minimizacijom LOLP. Ekološki cilj mjeri se maksimizacijom smanjenja emisija ugljikova dioksida.

Ograničenja uključuju ravnotežu snage, ograničenja kapaciteta pohrane energije i operativna ograničenja opreme. Ograničenje ravnoteže snage osigurava da je potreba za opterećenjem zadovoljena u svakom trenutku. Ograničenja kapaciteta pohrane ograničavaju dubinu ispraznjava (DOD) kako bi se produžio život baterije. Ograničenja opreme uzimaju u obzir nominale snage i operativne karakteristike komponenti. Višeciljna metoda težina integrira ove ciljeve u jednu ciljnu funkciju, s težinama određenim na temelju preferenci donositelja odluka i primjena scenarija.

3.2 Primjena Particle Swarm Optimization (PSO)

Particle Swarm Optimization (PSO), inteligentni algoritam optimizacije, primjenjuje se na dizajn hibridnih sustava vjetra i sunca. Simulirajući ponašanje pticina, PSO traži optimalna rješenja u prostoru rješenja. Svaki čestica predstavlja potencijalnu konfiguraciju sustava, uključujući odlučne varijable poput kapaciteta vjetroture, kapaciteta PV i kapaciteta pohrane. Položaj i brzina čestice iterativno se ažuriraju, konvergirajući prema globalnom optimumu.

Za poboljšanje performansi, primjenjuje se strategija linearno smanjivanja inercijske težine - održavajući jaku globalnu eksploraciju na početku i jaču lokalnu eksploataciju kasnije. Uvedena je adaptivna mutacija kako bi se izbjegli lokalni optima. Zbog složenosti problema, hijerarhijska kodiranja strategija odvaja kontinuirane i diskretne varijable. Algoritam završava kada se doseže maksimalan broj iteracija ili kada se optimalna vrijednost mijenja manje od pragove nad uzastopnim iteracijama.

3.3 Dizajn eksperimenta i postavke parametara

Eksperiment temelji se na stvarnim meteorološkim i opterećenim podacima iz određene regije, koristeći tipične godišnje podatke sat po sat. Meteorološki ulazi uključuju brzinu vjetra, solarno zračenje i okružnu temperaturu sat po sat. Profili opterećenja slijede tipični uzorak potrošnje industrijskog parka, odražavajući sezonske i dnevne varijacije. Parametri opreme odabrani su iz mainstream komercijalnih vjetroturbin i modula PV, s podacima o performansama dobivenim iz testnih izvještaja proizvođača.

Litij-ionska baterija koristi se za pohranu, s parametrima koji uključuju nominalnu kapacitetu, učinkovitost nabijanja/ispraznjava i vremenski život ciklusa. Parametri PSO postavljeni su ovako: veličina populacije = 50, maksimalni broj iteracija = 1000, inercijska težina linearno smanjuje se od 0.9 do 0.4, a faktori učenja c1 i c2 su oba postavljeni na 2. Da bi se osigurala pouzdanost rezultata, svaka konfiguracija pokrenuta je 30 puta, uz prosječni rezultat kao konačni rezultat.

3.4 Mjerni pokazatelji performansi sustava

Mjerni pokazatelji performansi pokrivaju tehničke, ekonomske i ekološke aspekte. Tehnički pokazatelji uključuju pouzdanost sustava, stopu iskorištavanja energije i izglаженность вывода. Пожалуйста, убедитесь, что вы предоставили правильный текст для перевода. Если есть какие-либо изменения или дополнительные инструкции, дайте знать!