Efficiënte optimalisatie van hybride wind-zonnepanelen systeem met opslag
1. Analyse van de kenmerken van wind- en zonne-photovoltaïsche energieopwekking
Het analyseren van de kenmerken van wind- en zonne-photovoltaïsche (PV) energieopwekking is fundamenteel voor het ontwerpen van een complementair hybride systeem. Statistische analyse van jaarlijkse windsnelheid- en zonnestralingsgegevens voor een specifieke regio toont aan dat windbronnen seizoensgebonden variatie vertonen, met hogere windsnelheden in de winter en lente en lagere snelheden in de zomer en herfst. De windenergieopwekking is evenredig met de derde macht van de windsnelheid, wat resulteert in significante outputfluctuaties.
Zonnebronnen daarentegen tonen duidelijke dagelijkse en seizoenspatronen - langere daglichturen en sterkere straling in de zomer, en zwakkere omstandigheden in de winter. De efficiëntie van PV wordt negatief beïnvloed door stijgende temperaturen. Door de tijdsverdeling van wind- en zonne-energie te vergelijken, blijkt dat ze op zowel dagelijkse als jaarlijkse cycli complementair gedrag vertonen. Deze complementariteit maakt het mogelijk om efficiënte en stabiele energie-systemen te ontwerpen, waarbij een optimale capaciteitsverhouding van de twee energiebronnen kan worden geconfigureerd om de totale energie-output te stabiliseren.
2. Modellering van wind-zonne hybride energieopwekkingsystemen
2.1 Windenergie-onderdeelsysteemmodel
Het windenergie-onderdeelsysteemmodel is gebaseerd op windsnelheidsgegevens en turbinekenmerken. De Weibull-verdeling wordt gebruikt om de kansverdeling van de windsnelheid te fitten, waarmee het statistisch gedrag nauwkeurig wordt beschreven. Het verband tussen de uitvoerkracht van de turbine en de windsnelheid wordt weergegeven door een stuksgewijze functie die belangrijke parameters zoals inschakelwindsnelheid, nominale windsnelheid en uitschakelwindsnelheid omvat.
De kleinste-kwadratenmethode wordt toegepast om de krachtkromme van de turbine te fitten, wat resulteert in een wiskundige expressie van de vermogensuitvoer ten opzichte van de windsnelheid. Om rekening te houden met de willekeurigheid van de windsnelheid wordt de Monte Carlo-simulatiemethode ingevoerd om de generatie van de windfarm te voorspellen. Het model weerspiegelt nauwkeurig de dynamische kenmerken van windenergiesystemen en biedt een basis voor systeemoptimalisatie. Het model neemt ook de invloed van veranderingen in windrichting op de generatie-efficiëntie in acht door een correctiefactor voor windrichting in te voeren, waardoor de voorspellingsnauwkeurigheid verbetert.
2.2 Photovoltaïsch-onderdeelsysteemmodel
Het PV-onderdeelsysteemmodel overweegt alomvattend zonnestraling, omgevingstemperatuur en PV-modulekenmerken. Een statistisch model van zonnestraling wordt opgesteld om de tijdsvariaties te beschrijven. De uitvoerkenmerken van PV-modules worden weergegeven door I-V-curves. Temperatuureffecten op de efficiëntie worden gemodelleerd met behulp van een enkel-diode equivalent circuit, waarbij de uitvoervermogen wordt berekend door een systeem van niet-lineaire vergelijkingen op te lossen.
Het model omvat ook factoren zoals schaduw en stofaccumulatie, waarbij correctiefactoren worden ingevoerd om de voorspellingsnauwkeurigheid te verbeteren. Het model neemt de veroudering van PV-modules in acht door een jaarlijkse degradatieratio in te voeren om langetermijnveranderingen in de uitvoervermogen te voorspellen. Dit model weerspiegelt nauwkeurig de prestaties van PV-systemen onder verschillende omgevingsomstandigheden.
2.3 Energiestoragesysteemmodel
Het energiestoragesysteemmodel is voornamelijk gebaseerd op de kenmerken van lithium-ion batterijen. Een dynamisch model van de batterijstatus (SOC) wordt ontwikkeld om de laad- en ontladingsprocessen te beschrijven. Zelfontladingseigenschappen en laad/ontladings-efficiëntie worden meegewogen, waarbij een temperatuurcorrectiefactor wordt ingevoerd om de omgevingsinvloeden weer te geven. De batterijlevensduur wordt gemodelleerd met behulp van een combinatie van cyclusaantal en diepte van ontlading (DOD) om de capaciteitsdegradatie te voorspellen.
Het model weerspiegelt nauwkeurig de batterijprestaties onder verschillende bedrijfsomstandigheden, waardoor optimale afmetingen en dispatchstrategieën worden ondersteund. Het model neemt ook interne weerstandsvariaties in acht door functionele relaties op te stellen tussen weerstand, cyclusaantal en temperatuur, waardoor een meer precieze simulatie van dynamisch gedrag mogelijk wordt. Belangrijke uitvoerwaarden zijn real-time SOC, beschikbare capaciteit, laad/ontladingsvermogen en verwachte levensduur - waarmee een volledige dataset voor optimale bedrijfs- en onderhoudsactiviteiten wordt verschaft.
2.4 Systeemintegratiemodel
Het geïntegreerde systeemmodel combineert wind-, zonne- en storagesubsystemen in een geünificeerd kader. De equivalente belastingsmethode wordt gebruikt om belastingsfluctuaties te hanteren, en er wordt een systeemvermogensbalansvergelijking opgesteld. Betrouwbaarheidsindicatoren zoals Loss of Load Probability (LOLP) en Expected Energy Not Supplied (EENS) worden ingevoerd om de systeemprestaties te evalueren. Sequentiële tijdreeks-simulatie wordt gebruikt om de systeembestaande staten over verschillende tijdschalen te berekenen.
Het model neemt interacties tussen subsystemen in acht, zoals de schaduw van windturbines op PV-panelen. Het model integreert ook een netwerkinterface, waardoor analyses van netwerkverbonden bedrijfsstrategieën mogelijk worden, inclusief economische dispatch onder tijdafhankelijke tarieven en netfrequentieregulatiediensten. Uitvoerwaarden omvatten totale energieopwekking, belastingsbevredigingsgraad en economische prestatie-indicatoren, waardoor een volledige theoretische basis wordt verschaft voor systeemplanning, ontwerp en operationele besluitvorming.
3. Optimalisatiemethoden en experimentele analyse van wind-zonne hybridesystemen
3.1 Doelfunctie en beperkingen
De optimalisatiedoelfunctie integreert economische, betrouwbaarheids- en milieuoverwegingen. Het economische doel is het minimaliseren van de totale systeemkosten, inclusief initiële investering, exploitatie en onderhoud (O&M), en vervangingskosten. Het betrouwbaarheidsdoel maximaliseert de betrouwbaarheid van de elektriciteitsvoorziening, gekwantificeerd door het minimaliseren van LOLP. Het milieu-doel wordt gemeten door de maximale CO2-uitstootreductie.
Beperkingen omvatten vermogensbalans, energiestoragecapaciteitslimieten en apparatuurbedrijfsbeperkingen. De vermogensbalansbeperking zorgt ervoor dat de belastingseisen altijd worden voldaan. Storagecapaciteitsbeperkingen beperken de diepte van ontlading (DOD) om de batterijlevenstijd te verlengen. Apparatuurbeperkingen nemen de nominaal vermogen en bedrijfskenmerken van componenten in acht. Een multi-objectieve gewichtsmethode integreert deze doelen in een enkele doelfunctie, waarbij de gewichten worden bepaald op basis van de voorkeuren van de beslisser en toepassingsscenario's.
3.2 Toepassing van Particle Swarm Optimization (PSO)
Particle Swarm Optimization (PSO), een intelligente optimalisatie-algoritme, wordt toegepast op het ontwerp van wind-zonne hybridesystemen. PSO simuleert het gedrag van vogelzwermen en zoekt naar optimale oplossingen in de oplossingsruimte. Elk deeltje vertegenwoordigt een potentieel systeemconfiguraties, inclusief beslissingsvariabelen zoals de capaciteit van de windturbine, PV-capaciteit en storagecapaciteit. De positie en snelheid van de deeltjes worden iteratief bijgewerkt, convergerend naar de globale optimum.
Om de prestaties te verbeteren, wordt een lineair afnemende inertiegewichtsstrategie toegepast - sterke globale exploratie in de vroege fase en versterkte lokale exploitatie later. Adaptieve mutatie wordt ingevoerd om lokale optima te vermijden. Gezien de complexiteit van het probleem, wordt een hiërarchische coderingsstrategie toegepast om continue en discrete variabelen te scheiden. Het algoritme eindigt wanneer het maximum aantal iteraties is bereikt of wanneer de optimale waarde minder dan een drempelwaarde verandert over opeenvolgende iteraties.
3.3 Experimenteel ontwerp en parameterinstellingen
Het experiment is gebaseerd op werkelijke meteorologische en belastingsgegevens van een specifieke regio, met gebruik van een typisch jaar van uurlijke gegevens. Meteorologische invoer omvat uurlijke windsnelheden, zonnestraling en omgevingstemperatuur. Belastingsprofielen volgen een typisch industrieparkconsumptiepatroon, reflecterend seizoens- en dagelijkse variaties. Apparatuurparameters worden geselecteerd uit mainstream commerciële windturbines en PV-modules, met prestatiegegevens afkomstig van fabrikantentestrapporten.
Een lithium-ion batterij wordt gebruikt voor storage, met parameters inclusief nominale capaciteit, laad/ontladings-efficiëntie en cyclusleven. PSO-parameters zijn ingesteld als volgt: populatiegrootte = 50, maximum iteraties = 1000, inertiegewicht lineair afnemend van 0.9 tot 0.4, en leerfactoren c1 en c2 beide ingesteld op 2. Om de betrouwbaarheid van de resultaten te garanderen, wordt elke configuratie 30 keer uitgevoerd, waarbij het gemiddelde als eindresultaat wordt genomen.
3.4 Systeemprestatie-evaluatie-indicatoren
Prestatie-evaluatie-indicatoren omvatten technische, economische en milieugebieden. Technische indicatoren omvatten systeembetrouwbaarheid, energiebenuttinggraad en vermogensgladstelling. Betrouwbaarheid wordt gemeten door de Reliability of Supply Capability Index (RSCI) en Loss of Power Supply Probability (LPSP). Energiebenutting weerspiegelt de efficiëntie van hernieuwbare energie, terwijl vermogensgladstelling de uitvoerstabiliteit evalueert. Economische indicatoren omvatten Levelized Cost of Electricity (LCOE), Net Present Value (NPV) en terugbetalingstermijn. LCOE neemt levenscycluskosten in acht, NPV weerspiegelt de projectprofitabiliteit, en de terugbetalingstermijn evalueert de snelheid van kapitaalherstel.
De milieuinticator is CO2-uitstootreductie, berekend door vergelijking met conventionele fossielbrandstofgebaseerde opwekking. Daarnaast wordt een samengestelde prestatie-index - System Comprehensive Benefit Index (SCBI) - geïntegreerd via gewogen sommatie van technische, economische en milieufactoren. Deze indicatoren en hun gewichten worden bepaald op basis van expertoordeel en praktische behoeften, waardoor een volledige evaluatie van systeemprestaties en ondersteuning voor geïnformeerde besluitvorming wordt verschaft.
| Categorie | Indicatornaam | Symbool | Eenheid | Waarde |
| Technische Indicatoren | Betrouwbaarheid van Elektriciteitsvoorziening | RSCI | % | 99.2 |
| Kans op Verlies van Elektriciteitsvoorziening | LPSP | % | 0.8 | |
| Energiebenuttinggraad | EUF | % | 87.5 | |
| Elektriciteitsvoorzieningskosten | POE | yuan/kWh | 0.85 | |
| Economische Indicatoren | Gelijkgemakelde Elektriciteitskosten | LCOE | yuan/kWh | 0.45 |
| Netto Huidige Waarde | NPV | tienduizend yuan | 1200 | |
| Terugbetalingstermijn | PBP | jaar | 7.5 | |
| Milieu-indicatoren | CO2-uitstootreductie | CER | t/jaar | 3500 |
| Comprehensive Indicators | Systeemcomprehensieve Voordelen Index | SCBI | — | 0.92 |
3.5 Analyse van de optimalisatie-resultaten
De optimalisatie-resultaten laten zien dat het wind-zonne hybride energieopwekkingsysteem significant voordelen biedt ten opzichte van single-energiesystemen. In het basisscenario bestaat de optimale configuratie uit 2 MW windenergiecapaciteit, 1.5 MW fotovoltaïsche (PV) capaciteit en 500 kWh energiestorage. Deze configuratie reduceert de Kans op Verlies van Elektriciteitsvoorziening (LPSP) tot onder 1% en verlaagt de Gelijkgemakelde Elektriciteitskosten (LCOE) met ongeveer 15% ten opzichte van stand-alone wind- of PV-systemen. Sensitiviteitsanalyse toont aan dat de apparatuurkosten de grootste invloed hebben op de optimalisatie-uitkomsten - een vermindering van 10% in de kosten leidt tot een ongeveer 8% vermindering in LCOE.
Variaties in belastingsprofielen hebben een significant effect op de afmeting van de energiestorage; verhoogde piek-tot-dalbelastingverschillen vereisen grotere storagecapaciteit. Optimale configuraties variëren per regio: windrijke gebieden favoriseren hogere windenergieverhoudingen, terwijl zonovervloede gebieden de aandeel van PV verhogen. Multi-objectieve optimalisatie genereert een Pareto-front, waardoor beslissers economische efficiëntie en betrouwbaarheid kunnen afwegen op basis van praktische behoeften. Resultaten laten ook zien dat het integreren van een CO2-handelsmechanisme de economische prestaties verder verbetert, waardoor de LCOE met een extra 5%–10% wordt verlaagd. Lange-termijn simulatie bevestigt de systeemstabiliteit, met prestatiedegrade over een 20-jarige operatieperiode binnen de ontworpen tolerantie.
