Optimizatio Efficiens Systematis Mixti Ventus-PV cum Stipulatione

1. Analyse der Charakteristika der Wind- und Solarenergieerzeugung

Die Analyse der Charakteristika der Wind- und Solarenergie (PV) ist grundlegend für die Gestaltung eines komplementären hybriden Systems. Die statistische Analyse der jährlichen Windgeschwindigkeiten und Sonneneinstrahlungen in einer bestimmten Region zeigt, dass die Windressourcen saisonale Schwankungen aufweisen, mit höheren Windgeschwindigkeiten im Winter und Frühling und niedrigeren Geschwindigkeiten im Sommer und Herbst. Die Windenergieerzeugung ist proportional zur dritten Potenz der Windgeschwindigkeit, was zu erheblichen Ausstoßfluktuationen führt.

Solare Ressourcen zeigen hingegen klare tägliche und saisonale Muster – längere Tageszeiten und stärkere Strahlung im Sommer und schwächere Bedingungen im Winter. Die PV-Effizienz wird durch steigende Temperaturen negativ beeinflusst. Durch den Vergleich der zeitlichen Verteilung von Wind- und Solarenergie wird deutlich, dass sie sowohl täglich als auch jährlich komplementäres Verhalten aufweisen. Diese Komplementarität ermöglicht die Gestaltung effizienter und stabiler Energiesysteme, bei denen ein optimales Kapazitätsverhältnis der beiden Energiequellen eingestellt werden kann, um den Gesamtausstoß zu glätten.

2. Modellierung von Wind-Solar-Hybridenergiesystemen

2.1 Windenergie-Subsystem-Modell

Das Windenergie-Subsystem-Modell basiert auf Windgeschwindigkeitsdaten und Turbinencharakteristiken. Die Weibull-Verteilung wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Windgeschwindigkeit anzupassen und ihr statistisches Verhalten genau zu beschreiben. Das Verhältnis zwischen der Turbinenleistung und der Windgeschwindigkeit wird durch eine stückweise Funktion dargestellt, die wichtige Parameter wie Einschaltwindgeschwindigkeit, Nennwindgeschwindigkeit und Ausschaltwindgeschwindigkeit berücksichtigt.

Die Methode der kleinsten Quadrate wird angewendet, um die Leistungskurve der Turbine anzupassen, wodurch ein mathematischer Ausdruck der Leistungsausgabe in Abhängigkeit von der Windgeschwindigkeit erhalten wird. Um die Zufälligkeit der Windgeschwindigkeit zu berücksichtigen, wird die Monte-Carlo-Simulationsmethode eingeführt, um die Erzeugung des Windparks vorherzusagen. Das Modell spiegelt die dynamischen Eigenschaften von Windenergiesystemen genau wider und bietet eine Grundlage für die Systemoptimierung. Es berücksichtigt auch den Einfluss von Windrichtungsänderungen auf die Erzeugungseffizienz, indem ein Korrekturfaktor für die Windrichtung eingeführt wird, was die Vorhersagegenauigkeit verbessert.

2.2 Photovoltaik-Subsystem-Modell

Das PV-Subsystem-Modell berücksichtigt umfassend die Sonneneinstrahlung, die Umgebungstemperatur und die PV-Modulcharakteristiken. Ein statistisches Modell der Sonneneinstrahlung wird entwickelt, um ihre zeitlichen Variationen zu beschreiben. Die Ausgabekennlinien der PV-Module werden durch I-V-Kurven dargestellt. Die Temperaturauswirkungen auf die Effizienz werden mit einem einpoligen Äquivalentkreis modelliert, wobei die ausgegebene Leistung durch das Lösen eines Systems nichtlinearer Gleichungen berechnet wird.

Das Modell berücksichtigt auch Faktoren wie Schattenwurf und Staubsammelung, indem Korrekturfaktoren eingeführt werden, um die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen. Es berücksichtigt das Altern der PV-Module, indem eine jährliche Degradationsrate eingeführt wird, um langfristige Leistungsausgaben zu prognostizieren. Dieses Modell spiegelt die Leistung von PV-Systemen unter wechselnden Umweltbedingungen genau wider.

2.3 Energiespeichersystem-Modell

Das Energiespeichersystem-Modell basiert hauptsächlich auf den Eigenschaften von Lithium-Ionen-Batterien. Ein dynamisches Modell des Batterie-Ladestands (SOC) wird entwickelt, um Ladungs- und Entladungsprozesse zu beschreiben. Selbstentladungseigenschaften und Lade-/Entladeeffizienz werden berücksichtigt, wobei ein Temperaturkorrekturfaktor eingeführt wird, um Umweltauswirkungen zu berücksichtigen. Die Batterielebensdauer wird mit einer Kombination aus Zykluszahl und Tiefenentladung (DOD) modelliert, um die Kapazitätsdegradation vorherzusagen.

Das Modell spiegelt die Batterieleistung unter verschiedenen Betriebsbedingungen genau wider und unterstützt optimale Größenanpassung und Einsatzstrategien. Es berücksichtigt auch die Variation des inneren Widerstands, indem funktionale Beziehungen zwischen Widerstand, Zykluszahl und Temperatur hergestellt werden, was eine präzisere Simulation des dynamischen Verhaltens ermöglicht. Die wichtigsten Ausgaben umfassen den Echtzeit-Ladestand, die verfügbare Kapazität, die Lade-/Entladeleistung und die erwartete Lebensdauer – dies bietet umfassende Datenunterstützung für optimale Betrieb und Wartung.

2.4 Systemintegrationsmodell

Das integrierte Systemmodell kombiniert die Wind-, Solar- und Speicher-Subsysteme in einen einheitlichen Rahmen. Die äquivalente Lastmethode wird verwendet, um Lastschwankungen zu bewältigen, und eine Systemleistungsbilanzgleichung wird aufgestellt. Zuverlässigkeitsindikatoren wie Loss of Load Probability (LOLP) und Expected Energy Not Supplied (EENS) werden eingeführt, um die Systemleistung zu bewerten. Eine sequenzielle Zeitreihensimulation wird verwendet, um die Systembetriebszustände auf verschiedenen Zeitskalen zu berechnen.

Das Modell berücksichtigt Wechselwirkungen zwischen den Subsystemen, wie z.B. den Schattenwurf von Windturbinen auf PV-Module. Es beinhaltet auch eine Netzschnittstelle, die die Analyse von Netzverbundbetriebsstrategien ermöglicht, einschließlich ökonomischer Ausbringung unter Zeitnutzungstarifen und Netzfrequenzregulierungsdienstleistungen. Die Ausgaben umfassen die gesamte Stromerzeugung, die Lastbefriedigungsrate und wirtschaftliche Leistungskennzahlen, die eine umfassende theoretische Grundlage für die Systemplanung, -gestaltung und -betriebsentscheidungen bieten.

3. Optimierungsverfahren und experimentelle Analyse von Wind-Solar-Hybridsystemen

3.1 Zielfunktion und Nebenbedingungen

Die Optimierungszielfunktion integriert wirtschaftliche, zuverlässige und umweltbezogene Überlegungen. Das wirtschaftliche Ziel besteht darin, die Gesamtkosten des Systems zu minimieren, einschließlich der anfänglichen Investition, der Betriebs- und Wartungskosten (O&M) und der Ersatzkosten. Das Zuverlässigkeitsziel besteht darin, die Versorgungssicherheit zu maximieren, quantifiziert durch die Minimierung des LOLP. Das Umweltziel wird gemessen durch die Maximierung der CO2-Emissionsreduktionen.

Nebenbedingungen umfassen die Leistungsbilanz, Kapazitätsgrenzen des Energiespeichers und Betriebsgrenzen der Ausrüstung. Die Leistungsbilanznebenbedingung stellt sicher, dass die Lastforderung jederzeit erfüllt wird. Speicherkapazitätsnebenbedingungen begrenzen die Tiefenentladung (DOD), um die Batterielebensdauer zu verlängern. Gerätebeschränkungen berücksichtigen die Nennleistung und die Betriebscharakteristika der Komponenten. Eine multiobjektive Gewichtungsmethode integriert diese Ziele in eine einzige Zielfunktion, wobei die Gewichte auf der Grundlage der Präferenzen der Entscheidungsträger und Anwendungsszenarien festgelegt werden.

3.2 Anwendung der Partikelschwarmoptimierung (PSO)

Die Partikelschwarmoptimierung (PSO), ein intelligenter Optimierungsalgorithmus, wird auf die Gestaltung von Wind-Solar-Hybridsystemen angewendet. PSO simuliert das Verhalten von Vogelschwärmen und sucht nach optimalen Lösungen im Lösungsraum. Jedes Teilchen repräsentiert eine potenzielle Systemkonfiguration, einschließlich Entscheidungsvariablen wie Windturbinenkapazität, PV-Kapazität und Speicherkapazität. Die Position und Geschwindigkeit der Teilchen werden iterativ aktualisiert, konvergieren dabei zum globalen Optimum.

Um die Leistung zu verbessern, wird eine linear abnehmende Trägheitsgewichtsstrategie eingesetzt – starke globale Exploration in frühen Phasen und verstärkte lokale Exploitation in späteren Phasen. Adaptive Mutation wird eingeführt, um lokale Optima zu vermeiden. Aufgrund der Komplexität des Problems wird eine hierarchische Kodierungsstrategie verwendet, um kontinuierliche und diskrete Variablen zu trennen. Der Algorithmus endet, wenn die maximale Iterationsanzahl erreicht ist oder wenn sich der optimale Wert über aufeinanderfolgende Iterationen um weniger als einen Schwellwert ändert.

3.3 Experimentaldesign und Parameter-Einstellungen

Das Experiment basiert auf tatsächlichen meteorologischen und Lastdaten aus einer bestimmten Region, wobei ein typisches Jahr mit stündlichen Daten verwendet wird. Meteorologische Eingaben umfassen stündliche Windgeschwindigkeiten, Sonneneinstrahlungen und Umgebungstemperaturen. Lastprofile folgen einem typischen Industrieparkverbrauchsmuster, das saisonale und tägliche Schwankungen widerspiegelt. Geräteparameter werden aus gängigen kommerziellen Windturbinen und PV-Modulen ausgewählt, wobei Leistungsdaten aus Herstellertestberichten stammen.

Für den Speicher wird eine Lithium-Ionen-Batterie verwendet, deren Parameter die Nennkapazität, die Lade-/Entladeeffizienz und die Zykluslebensdauer umfassen. Die PSO-Parameter sind wie folgt eingestellt: Populationsgröße = 50, maximale Iterationen = 1000, Trägheitsgewicht linear abnehmend von 0,9 auf 0,4, und Lernfaktoren c1 und c2 jeweils auf 2 gesetzt. Um die Ergebniszuverlässigkeit sicherzustellen, wird jede Konfiguration 30-mal durchgeführt, wobei der Durchschnitt als endgültiges Ergebnis genommen wird.

3.4 Systemleistungsbewertungsmaßstäbe

Leistungsbewertungsmaßstäbe umfassen technische, wirtschaftliche und umweltbezogene Aspekte. Technische Indikatoren umfassen Systemzuverlässigkeit, Energieausnutzungsgrad und Leistungsglättung. Die Zuverlässigkeit wird durch den Reliability of Supply Capability Index (RSCI) und den Loss of Power Supply Probability (LPSP) gemessen. Die Energieausnutzung spiegelt die Effizienz der erneuerbaren Energie wider, während die Leistungsglättung die Stabilität des Ausstoßes bewertet. Wirtschaftliche Indikatoren umfassen den Levelized Cost of Electricity (LCOE), den Net Present Value (NPV) und die Amortisationszeit. Der LCOE berücksichtigt die Lebenszykluskosten, der NPV spiegelt die Rentabilität des Projekts wider, und die Amortisationszeit bewertet die Kapitalrückflussgeschwindigkeit.

Der umweltbezogene Indikator ist die Reduktion der CO2-Emissionen, die durch Vergleich mit konventioneller fossiler Energiebereitstellung berechnet wird. Darüber hinaus wird ein kombinierter Leistungsinde