Ефикасна оптимизација на хибридни систем со ветар и сончеви зраци со складирање
1. Анализа на карактеристиките на производството на електрична енергија од ветер и сончеви фотолекти
Анализата на карактеристиките на производството на електрична енергија од ветер и сончеви фотолекти (PV) е основна за дизајнирање на комплементарен хибрид систем. Статистичката анализа на годишните податоци за брзината на ветерот и сончевата радијација за специфична област покажува дека ветероресурсите имаат сезонска варијација, со повисоки брзини на ветер во зима и пролет и пониски брзини во летото и есен. Производството на електрична енергија од ветер е правопропорционално со кубот од брзината на ветерот, што резултира со значајни флуктуации во производството.
Сончевите ресурси, от друга страна, покажуваат јасни дневни и сезонски обрасци - подолги светли часови и посилна радијација во летото, и слаби услови во зима. Ефикасноста на PV-модулите е негативно влијана од повисоките температури. Со споредба на временската дистрибуција на ветер и сончева енергија, евидентно е дека тие покажуваат комплементарно однесување како на дневни така и на годишни циклуси. Ова комплементарност овозможува дизајнирање на ефикасни и стабилни системи за производство на енергија, каде што може да се конфигурира оптимална капацитетна распределба на двата извори на енергија за изглаждување на целокупното производство на енергија.
2. Моделирање на хибридни системи за производство на енергија од ветер и сонце
2.1 Модел на подсистемот за производство на енергија од ветер
Моделот на подсистемот за производство на енергија од ветер е изграден врз податоци за брзината на ветерот и карактеристики на турбините. Дистрибуцијата на Вејбул се користи за прилагодување на веројатносната дистрибуција на брзината на ветерот, точно ја опишувајќи ја нејзината статистичка понашање. Односот помеѓу излезната моќ на турбината и брзината на ветерот е претставен со парче-по-парче функција, која ги вклучува клучните параметри како што се брзина на ветерот за започнување, брзина на ветерот на рејтинг и брзина на ветерот за застопирање.
Методот на најмали квадрати се применува за прилагодување на моќната крива на турбината, што дава математичко изразување на излезната моќ спроти брзината на ветерот. За да се земат предвид случајностите на брзината на ветерот, методот на Монте Карло се воведува за предвидување на производството на ветроферма. Моделот точно ги рефлектира динамичките карактеристики на системите за производство на енергија од ветер и го осигурува основата за оптимизација на системот. Исто така, вклучува влијанието на промените на правецот на ветерот врз ефикасноста на производството, воведувајќи фактор за корекција на правецот на ветерот, со што се подобрува точноста на предвидувањето.
2.2 Модел на подсистемот за производство на енергија од сончеви фотолекти
Моделот на подсистемот за производство на енергија од сончеви фотолекти комплетно ги разгледува сончевата радијација, околинската температура и карактеристиките на модулите PV. Статистички модел на сончевата радијација се изградува за да се опише неговата временска варијација. Излезните карактеристики на модулите PV се претставени со I-V криви. Ефектите на температурата врз ефикасноста се моделираат со употреба на едно-диоден еквивалентен колан, со излезната моќ пресметана со решавање на систем на нелинеарни равенки.
Моделот исто така вклучува фактори како што се сенчување и намалување на прашеж, воведувајќи коефициенти за корекција за подобрување на точноста на предвидувањето. Го зема предвид стареењето на модулите PV, вклучувајќи го годишниот степен на децензација за прогноза на долгосрочни промени во производството на моќ. Овој модел точно го рефлектира понашањето на системот PV под различни околински услови.
2.3 Модел на системот за складирање на енергија
Моделот на системот за складирање на енергија е главно базиран на карактеристиките на литиум-ионни аккумулатори. Развиен е динамички модел на состојбата на полнеж (SOC) на батеријата за да се опишат процесите на полнеж и разполнеж. Се земаат предвид карактеристиките на само-разполнежување и ефикасност на полнеж/разполнеж, со воведување на фактор за корекција на температурата за да се одрази влијанието на околината. Животниот век на батеријата е моделиран со комбинација на број на циклуси и длабочина на разполнеж (DOD) за предвидување на децензација на капацитетот.
Моделот точно го рефлектира понашањето на батеријата под различни работни услови, поддржувајќи оптимални стратегии за размера и управување. Исто така, ги зема предвид варијациите на интерниот отпор со установување на функционални односи помеѓу отпорот, бројот на циклуси и температурата, што овозможува по прецизна симулација на динамичкото понашање. Клучни излезни податоци вклучуваат реално време SOC, достапна капацитет, моќ на полнеж/разполнеж и очекуван животен век - што го осигурува комплетниот податочен поддршк за оптимална работа и одржуване.
2.4 Интегриран модел на системот
Интегрираниот модел на системот ги комбинира подсистемите за ветер, сонце и складирање во унифицирана рамка. Методот на еквивалентна надворешна нагласена е употребен за управување со флуктуациите на наглас, и е установена равенка за баланс на моќта на системот. Индекси за надежност како Веројатноста за загуба на наддавање (LOLP) и Очекуваната енергија која не е испратена (EENS) се воведени за оценка на перформансата на системот. Последователна временска серија симулација се користи за пресметување на оперативните состојби на системот во различни временски скали.
Моделот ги зема предвид интеракциите помеѓу подсистемите, како што е сенчувањето на панели PV од ветротурбините. Исто така, го вклучува интерфејсот со мрежата, што овозможува анализа на стратегии за работа поврзана со мрежата, вклучувајќи економско наддавање под тарифи за време на користење и услуги за регулација на честотата на мрежата. Излезите вклучуваат целокупно производство на моќ, степен на задоволствување на наглас и економски показатели, што го осигурува комплетниот теоретски основ за планирање, дизајн и донесување на одлуки за работа на системот.
3. Методи за оптимизација и експериментална анализа на хибридни системи од ветер и сонце
3.1 Целова функција и ограничувања
Целовата функција за оптимизација интегрира економски, надежни и еколошки аспекти. Економската цел е минимизирање на целокупната цена на системот, вклучувајќи почетната инвестиција, работа и одржување (O&M), и заменски трошоци. Надежната цел е максимизирање на надежноста на наддавањето на моќ, квантифицирана со минимизирање на LOLP. Еколошката цел е мерена со максимизирање на редукцијата на емисиите на углерод.
Ограничувањата вклучуваат баланс на моќта, лимити на капацитетот за складирање на енергија и оперативни лимити на опремата. Ограничувањето за баланс на моќта гарантира дека потребата за наглас секогаш е задоволена. Лимитите на капацитетот за складирање ограничуваат длабочината на разполнеж (DOD) за продлетење на животниот век на батеријата. Ограничувањата на опремата ги земаат предвид рејтингот на моќта и оперативните карактеристики на компонентите. Методот на многу-целови коефициенти ги интегрира овие цели во една целова функција, со коефициенти одредени врз основа на предпочитанията на донесувачот на одлуки и ситуацијата на примената.
3.2 Примена на Алгоритмот за оптимизација со рое на честици (PSO)
Алгоритмот за оптимизација со рое на честици (PSO), интелигентен алгоритам за оптимизација, се применува за дизајнирање на хибридни системи од ветер и сонце. Симулирајќи поведба на стадо птици, PSO бара оптимални решенија во просторот на решенија. Секоја честичка претставува потенцијална конфигурација на системот, вклучувајќи променливи за решение како што се капацитетот на ветротурбината, капацитетот на PV и капацитетот на складирање. Позицијата и брзината на честичката се ажурираат итеративно, конвергирајќи кон глобалната оптимална точка.
За подобрување на перформансата, се применува стратегија за линеарно намалување на инерционата тежина - одржувајќи силна глобална експлорација рано и подобрувајќи локална експлойтација подоцна. Се воведува адаптивна мутација за избегнување на локални оптимуми. Зад проблемската комплексност, се користи хиерархија на кодирање за да се сепаратираат континуирани и дискретни променливи. Алгоритамот завршува кога се достигнат максималниот број на итерации или кога оптималната вредност се менува за помалку од прагот во последователни итерации.
3.3 Експериментален дизајн и подесување на параметрите
Експериментот е основан на фактичките метеоролошки и податоци за наглас од специфична област, користејќи типична година на податоци по час. Метеоролошките входни податоци вклучуваат часовна брзина на ветер, сончева радијација и околинска температура. Профилите на наглас следат типичен модел на потрошувачки паттерн во индустријски парк, кој ги рефлектира сезонските и дневните варијации. Параметрите на опремата се избираат од mainstream комерцијални ветротурбини и PV модули, со податоци за перформанса добиени од тестирани извештаи на производителите.
Литиум-ионна батерија се користи за складирање, со параметри вклучувајќи го рејтингот на капацитет, ефикасност на полнеж/разполнеж и жизнен век на циклус. Параметрите на PSO се подесени како следува: популација = 50, максимални итерации = 1000, инерционата тежина линеарно намалува од 0.9 до 0.4, и учењето на факторите c1 и c2 се поставени на 2. За да се осигура надежноста на резултатите, секоја конфигурација се изведува 30 пати, со просечната вредност како крајни резултат.
3.4 Индикатори за евалуација на перформансата на системот
Индикаторите за евалуација на перформансата ги покриваат техничките, економските и еколошките аспекти. Техничките индикатори вклучуваат надежноста на системот, стапот на употреба на енергија и изглаждување на моќта. Надежноста се мери со Индексот за способност на наддавање (RSCI) и Веројатноста за загуба на наддавање на моќ (LPSP). Употребата на енергија рефлектира ефикасноста на возобновливата енергија, додека изглаждувањето на моќта ја евалиуира стабилноста на излезот. Економските индикатори вклучуваат Средната цена на електричната енергија (LCOE), Чиста настояща вредност (NPV) и период на враќање на инвестицијата. LCOE ги зема предвид циклусните трошоци, NPV рефлектира профитабилноста на проектот, а периодот на враќање на инвестицијата ја асоцнува брзината на враќање на капиталот.
Еколошкиот индикатор е редукцијата на емисиите на углерод, пресметана со споредба со конвенционалното производство на енергија од фосилни горива. Додека тоа, композитниот индекс на перформанса - Индексот на комплетен бенефит на системот (SCBI) - ги интегрира техничките, економските и еколошките фактори преку вештачки сумирана. Овие метрики и нивните тежини се одредени врз основа на судењето на експертите и практичните потреби, што го осигурува комплетната евалуација на перформансата на системот и поддржува информирано донесување на одлуки.
