Ottimizzazione efficiente di un sistema ibrido eolico-fotovoltaico con accumulo
1. Analisi delle caratteristiche di generazione eolica e fotovoltaica
L'analisi delle caratteristiche della generazione eolica e solare fotovoltaica (PV) è fondamentale per progettare un sistema ibrido complementare. L'analisi statistica dei dati annuali di velocità del vento e irradiazione solare per una specifica regione rivela che le risorse eoliche presentano variazioni stagionali, con velocità del vento più elevate in inverno e primavera e inferiori in estate e autunno. La generazione eolica è proporzionale al cubo della velocità del vento, il che comporta fluttuazioni significative dell'output.
Le risorse solari, d'altra parte, mostrano chiari schemi giornalieri e stagionali - ore di luce più lunghe e radiazione più intensa in estate, e condizioni più deboli in inverno. L'efficienza PV è negativamente influenzata dall'aumento della temperatura. Confrontando la distribuzione temporale dell'energia eolica e solare, risulta evidente che esse esibiscono un comportamento complementare sia su cicli giornalieri che annuali. Questa complementarietà consente il progetto di sistemi di energia efficienti e stabili, dove può essere configurato un rapporto ottimale di capacità tra le due fonti energetiche per smussare l'output complessivo di potenza.
2. Modellizzazione dei sistemi di generazione ibrida eolico-solare
2.1 Modello del sottosistema eolico
Il modello del sottosistema eolico si basa sui dati di velocità del vento e sulle caratteristiche delle turbine. La distribuzione di Weibull viene utilizzata per adattare la distribuzione di probabilità della velocità del vento, descrivendo accuratamente il suo comportamento statistico. La relazione tra la potenza di uscita della turbina e la velocità del vento è rappresentata da una funzione a tratti che incorpora parametri chiave come la velocità di accensione, la velocità nominale e la velocità di spegnimento.
Il metodo dei minimi quadrati viene applicato per adattare la curva di potenza della turbina, fornendo un'espressione matematica dell'output di potenza in funzione della velocità del vento. Per tenere conto della casualità della velocità del vento, viene introdotto il metodo di simulazione Monte Carlo per prevedere la generazione del parco eolico. Il modello riflette accuratamente le caratteristiche dinamiche dei sistemi eolici e fornisce una base per l'ottimizzazione del sistema. Incorpora inoltre l'impatto dei cambiamenti nella direzione del vento sull'efficienza di generazione introducendo un fattore di correzione per la direzione del vento, migliorando così l'accuratezza della previsione.
2.2 Modello del sottosistema fotovoltaico
Il modello del sottosistema fotovoltaico considera in modo esaustivo l'irradiazione solare, la temperatura ambiente e le caratteristiche dei moduli PV. Viene stabilito un modello statistico dell'irradiazione solare per descrivere le sue variazioni temporali. Le caratteristiche di output dei moduli PV sono rappresentate da curve I-V. Gli effetti della temperatura sull'efficienza vengono modellati utilizzando un circuito equivalente a diodo singolo, con la potenza di uscita calcolata risolvendo un sistema di equazioni non lineari.
Il modello include anche fattori come l'ombreggiatura e l'accumulo di polvere, introducendo coefficienti di correzione per migliorare l'accuratezza della previsione. Prende in considerazione l'invecchiamento dei moduli PV incorporando un tasso di degradazione annuale per prevedere i cambiamenti a lungo termine dell'output di potenza. Questo modello riflette accuratamente le prestazioni del sistema PV in condizioni ambientali variabili.
2.3 Modello del sistema di accumulazione di energia
Il modello del sistema di accumulazione di energia si basa principalmente sulle caratteristiche delle batterie a ioni di litio. Viene sviluppato un modello dinamico dello stato di carica (SOC) della batteria per descrivere i processi di carica e scarica. Vengono considerate le caratteristiche di auto-scarica e l'efficienza di carica/scarica, con l'introduzione di un fattore di correzione della temperatura per riflettere gli impatti ambientali. La durata della batteria viene modellata utilizzando una combinazione di conteggio dei cicli e profondità di scarica (DOD) per prevedere la degradazione della capacità.
Il modello riflette accuratamente le prestazioni della batteria in diverse condizioni operative, supportando strategie di dimensionamento e dispatch ottimali. Considera inoltre la variazione della resistenza interna stabilendo relazioni funzionali tra resistenza, conteggio dei cicli e temperatura, consentendo una simulazione più precisa del comportamento dinamico. Gli output chiave includono SOC in tempo reale, capacità disponibile, potenza di carica/scarica e aspettativa di vita—fornendo un supporto dati completo per l'operazione e la manutenzione ottimale.
2.4 Modello di integrazione del sistema
Il modello integrato del sistema combina i sottosistemi eolico, solare e di accumulazione in un quadro unificato. Viene utilizzato il metodo del carico equivalente per gestire le fluttuazioni del carico e viene stabilita un'equazione di bilancio di potenza del sistema. Vengono introdotti indici di affidabilità come la Probabilità di perdita di carico (LOLP) e l'Energia non fornita attesa (EENS) per valutare le prestazioni del sistema. Viene utilizzata la simulazione sequenziale a serie temporale per calcolare gli stati operativi del sistema su diverse scale temporali.
Il modello tiene conto delle interazioni tra i sottosistemi, come l'ombreggiatura delle turbine eoliche sui pannelli PV. Include inoltre un'interfaccia di rete, consentendo l'analisi delle strategie operative in rete, inclusa la dispatch economica con tariffe orarie e i servizi di regolazione della frequenza della rete. Gli output includono la generazione totale di potenza, il tasso di soddisfazione del carico e indicatori di performance economica, fornendo una base teorica completa per la pianificazione, il progetto e la decisione operativa del sistema.
3. Metodi di ottimizzazione e analisi sperimentale dei sistemi ibridi eolico-solare
3.1 Funzione obiettivo e vincoli
La funzione obiettivo di ottimizzazione integra considerazioni economiche, di affidabilità e ambientali. L'obiettivo economico minimizza il costo totale del sistema, incluso l'investimento iniziale, le spese di operazione e manutenzione (O&M) e i costi di sostituzione. L'obiettivo di affidabilità massimizza l'affidabilità dell'approvvigionamento di energia, quantificata minimizzando la LOLP. L'obiettivo ambientale è misurato massimizzando la riduzione delle emissioni di carbonio.
I vincoli includono il bilancio di potenza, i limiti di capacità di accumulazione di energia e i limiti operativi degli impianti. Il vincolo di bilancio di potenza assicura che la domanda di carico sia soddisfatta in ogni momento. I vincoli di capacità di accumulazione limitano la profondità di scarica (DOD) per estendere la vita della batteria. I vincoli sugli impianti considerano la potenza nominale e le caratteristiche operative dei componenti. Un metodo di pesatura multi-obiettivo integra questi obiettivi in una singola funzione obiettivo, con pesi determinati in base alle preferenze del decisore e agli scenari di applicazione.
3.2 Applicazione dell'Ottimizzazione del Branco di Particelle (PSO)
L'Ottimizzazione del Branco di Particelle (PSO), un algoritmo di ottimizzazione intelligente, viene applicata alla progettazione dei sistemi ibridi eolico-solare. Simulando il comportamento di stormi di uccelli, PSO cerca soluzioni ottimali nello spazio delle soluzioni. Ogni particella rappresenta una possibile configurazione del sistema, inclusi variabili decisionali come la capacità delle turbine eoliche, la capacità PV e la capacità di accumulazione. La posizione e la velocità delle particelle vengono aggiornate iterativamente, convergendo verso l'ottimo globale.
Per migliorare le prestazioni, viene adottata una strategia di peso inerziale decrescente linearmente—mantenendo una forte esplorazione globale inizialmente e migliorando l'exploitation locale successivamente. Viene introdotta una mutazione adattiva per evitare gli ottimi locali. Dato il complesso problema, viene utilizzata una strategia di codifica gerarchica per separare le variabili continue e discrete. L'algoritmo termina quando si raggiunge il numero massimo di iterazioni o quando il valore ottimale cambia meno di una soglia su iterazioni consecutive.
3.3 Progettazione sperimentale e impostazione dei parametri
L'esperimento si basa su dati meteorologici e di carico reali da una specifica regione, utilizzando un anno tipico di dati orari. Gli input meteorologici includono la velocità del vento oraria, l'irradiazione solare e la temperatura ambiente. I profili di carico seguono un modello di consumo tipico di un parco industriale, riflettendo le variazioni stagionali e giornaliere. I parametri degli impianti sono selezionati da turbine eoliche e moduli PV commerciali mainstream, con dati di prestazione ottenuti dai report di test dei produttori.
Viene utilizzata una batteria a ioni di litio per l'accumulazione, con parametri che includono la capacità nominale, l'efficienza di carica/scarica e la vita in cicli. I parametri PSO sono impostati come segue: dimensione della popolazione = 50, numero massimo di iterazioni = 1000, peso inerziale decrescente linearmente da 0,9 a 0,4, e fattori di apprendimento c1 e c2 entrambi impostati a 2. Per garantire l'affidabilità dei risultati, ogni configurazione viene eseguita 30 volte, con la media presa come risultato finale.
3.4 Metriche di valutazione delle prestazioni del sistema
Le metriche di valutazione delle prestazioni coprono aspetti tecnici, economici e ambientali. Gli indicatori tecnici includono l'affidabilità del sistema, il tasso di utilizzo dell'energia e lo smussamento della potenza. L'affidabilità è misurata dall'Indice di Capacità di Fornitura Affidabile (RSCI) e dalla Probabilità di Perdita di Fornitura di Energia (LPSP). L'utilizzo dell'energia riflette l'efficienza delle fonti rinnovabili, mentre lo smussamento della potenza valuta la stabilità dell'output. Gli indicatori economici includono il Costo Livellato dell'Energia Elettrica (LCOE), il Valore Presente Netto (NPV) e il periodo di ritorno. LCOE considera i costi del ciclo di vita, NPV riflette la redditività del progetto, e il periodo di ritorno valuta la velocità di recupero del capitale.
L'indicatore ambientale è la riduzione delle emissioni di carbonio, calcolata confrontando con la generazione basata su combustibili fossili tradizionali. Inoltre, un indice di beneficio complessivo del sistema (SCBI) integra fattori tecnici, economici e ambientali attraverso una somma ponderata. Queste metriche e i loro pesi sono determinati in base al giudizio degli esperti e alle esigenze pratiche, fornendo una valutazione complessiva delle prestazioni del sistema e supportando decisioni informate.
| Categoria | Nome dell'indicatore | Simbolo | Unità | Valore |
| Indicatori Tecnici | Affidabilità dell'Approvvigionamento di Potenza | RSCI | % | 99,2 |
| Probabilità di Perdita di Fornitura di Potenza | LPSP | % | 0,8 | |
| Tasso di Utilizzo dell'Energia | EUF | % | 87,5 | |
| Costo di Fornitura di Potenza | POE | yuan/kWh | 0,85 | |
| Indicatori Economici | Costo Livellato dell'Energia Elettrica | LCOE | yuan/kWh | 0,45 |
| Valore Presente Netto | NPV | decine di migliaia di yuan | 1200 | |
| Periodo di Ritorno | PBP | anno | 7,5 | |
| Indicatori Ambientali | Riduzione delle Emissioni di Carbonio | CER | t/anno | 3500 |
| Indicatori Complessivi | Indice di Beneficio Complessivo del Sistema | SCBI | — | 0,92 |
3.5 Analisi dei risultati di ottimizzazione
I risultati dell'ottimizzazione dimostrano che il sistema di generazione ibrida eolico-solare offre significativi vantaggi rispetto ai sistemi a singola fonte di energia. Nello scenario di base, la configurazione ottimale consiste in 2 MW di capacità eolica, 1,5 MW di capacità fotovoltaica (PV) e 500 kWh di accumulazione di energia. Questa configurazione riduce la Probabilità di Perdita di Fornitura di Potenza (LPSP) al di sotto del 1% e abbassa il Costo Livellato dell'Energia Elettrica (LCOE) di circa il 15% rispetto ai sistemi eolici o PV autonomi. L'analisi di sensibilità rivela che il costo degli impianti ha il maggiore impatto sui risultati di ottimizzazione—una riduzione del 10% del costo porta a una diminuzione approssimativa del 8% del LCOE.
Le variazioni del profilo di carico influenzano significativamente la dimensione dell'accumulazione di energia; differenze di carico più elevate richiedono una capacità di accumulazione maggiore. Le configurazioni ottimali variano a seconda delle regioni: le aree ricche di vento favoriscono rapporti di potenza eolica superiori, mentre le regioni abbondanti di sole aumentano la quota di PV. L'ottimizzazione multi-obiettivo genera un fronte di Pareto, consentendo ai decisori di bilanciare l'efficienza economica e l'affidabilità in base alle esigenze pratiche. I risultati mostrano inoltre che l'incorporazione di un meccanismo di trading del carbonio migliora ulteriormente la performance economica, riducendo il LCOE di un ulteriore 5-10%. La simulazione a lungo termine conferma la stabilità del sistema, con la degradazione delle prestazioni nel corso di un periodo operativo di 20 anni che rimane entro la tolleranza progettata.
