Effektiv optimering av vind-solcellehybrid-system med lagring
1. Analyse av vind- og solcellebasert kraftproduksjon
Analyse av karakteristikkene ved vind- og solcellebasert (PV) kraftproduksjon er grunnleggende for å designe et komplementært hybrid system. Statistisk analyse av årlig vindhastighet og solstråling for en spesifikk region viser at vindressursene viser sesongvariasjon, med høyere vindhastigheter i vinter og vår, og lavere hastigheter i sommer og høst. Vindkraftproduksjonen er proporsjonal med tredje potens av vindhastighet, noe som fører til betydelige produksjonsfluktuasjoner.
Solressurser, på den andre siden, viser klare døgnlige og sesongmessige mønstre—lengre dagslys og sterkere stråling i sommer, og svakere forhold i vinter. PV-effektiviteten blir negativt påvirket av økte temperaturer. Ved å sammenligne tidsmessig fordeling av vind- og solenergi, er det tydelig at de viser komplementær oppførsel både daglig og årlig. Denne komplementariteten gjør det mulig å designe effektive og stabile kraftsystemer, der en optimal kapasitetsforhold mellom de to energikildene kan konfigureres for å glatte total kraftproduksjon.
2. Modellering av vind-sol hybrid kraftproduksjonssystemer
2.1 Vindkraft subsystem modell
Vindkraft subsystem modellen bygger på vindhastighetsdata og turbinens egenskaper. Weibull-fordelingen brukes for å tilpasse sannsynlighetsfordelingen av vindhastighet, og beskriver nøyaktig dens statistiske oppførsel. Forholdet mellom turbinens utgangskraft og vindhastighet representeres av en stykkevis funksjon som inkluderer nøkkelparametre som innslippshastighet, nominell vindhastighet og maksimal vindhastighet.
Minste kvadraters metode brukes for å tilpasse turbinkraftkurven, noe som gir en matematisk uttrykk for kraftutgang mot vindhastighet. For å ta hensyn til vindhastighetens tilfeldighet, introduseres Monte Carlo simulering for å forutsi vindparksgenerasjon. Modellen reflekterer nøyaktig dynamiske egenskaper av vindkraftsystemer og gir en grunnlag for systemoptimalisering. Den inkluderer også virkningen av vindretningendringer på generasjonseffektivitet ved å introdusere en vindretning korreksjonsfaktor, noe som øker forutsigelsesnøyaktigheten.
2.2 Fotovoltaisk subsystem modell
Fotovoltaisk subsystem modellen tar hensyn til solstråling, omgivende temperatur og fotovoltaiske modul-egenskaper. En statistisk modell for solstråling etableres for å beskrive dens tidsmessige variasjoner. Utgangsegenskapene til fotovoltaiske moduler representeres ved I-V kurver. Temperaturvirksomheten på effektiviteten modelleres ved hjelp av en en-diodes ekvivalentkrets, med utgangskraft beregnet ved løsning av et system av ikkelineære ligninger.
Modellen inkluderer også faktorer som skygging og støvakkumulasjon, ved å introdusere korreksjonskoeffisienter for å forbedre forutsigelsesnøyaktigheten. Den tar hensyn til aldring av fotovoltaiske moduler ved å inkludere en årlig nedbrytingsrate for å forutsi langtidsproduksjonsendringer. Denne modellen reflekterer nøyaktig fotovoltaisk systemytelse under varierte miljøforhold.
2.3 Energilagringssystemmodell
Energilagringssystemmodellen baserer seg hovedsakelig på egenskaper ved litium-ion-batterier. En dynamisk modell for batteriets ladegrad (SOC) utvikles for å beskrive opladings- og avladingsprosesser. Selvladingsegenskaper og ladings-/avladings-effektivitet tas hensyn til, med en temperaturkorreksjonsfaktor introdusert for å reflektere miljøeffekter. Batterilevetid modelleres ved bruk av en kombinasjon av syklustelling og dybde av avlading (DOD) for å forutsi kapasitetsnedbryting.
Modellen reflekterer nøyaktig batteriytelse under ulike driftsforhold, støtter optimal dimensjonering og fordelsstrategier. Den tar også hensyn til variasjoner i intern motstand ved å etablere funksjonelle forhold mellom motstand, syklustelling og temperatur, noe som gjør det mulig med mer nøyaktig simulering av dynamisk oppførsel. Nøkkelresultater inkluderer sanntid SOC, tilgjengelig kapasitet, ladings-/avladingseffekt og forventet levetid—som gir omfattende datastøtte for optimal drift og vedlikehold.
2.4 Systemintegreringsmodell
Den integrerte systemmodellen kombinerer vind-, sol- og lagringssubsystemer i en forenet ramme. Metoden med ekvivalent belastning brukes for å håndtere belastningsfluktuasjoner, og et systemmaktbalansekvation etableres. Reliabilitetsindekser som Tap av makttilsyningssannsynlighet (LOLP) og Forventet ikke-levert energi (EENS) introduseres for å evaluere systemytelse. Sekvensiell tidsserie-simulering brukes for å beregne systemdriftstillstander over ulike tidsrom.
Modellen tar hensyn til interaksjoner mellom subsystemer, som skygging fra vindturbiner på fotovoltaiske paneler. Den inkluderer også en nettgransnitt, som gjør det mulig å analysere netttilknyttede driftsstrategier, herunder økonomisk fordeler under timepriser og nettfrekvensregulerings tjenester. Resultater inkluderer total kraftproduksjon, belastningstillfredsstillelsesrate og økonomiske ytelsesmål, som gir et omfattende teoretisk grunnlag for systemplanlegging, design og operasjonelle beslutninger.
3. Optimaliseringsmetoder og eksperimentell analyse av vind-sol hybride systemer
3.1 Målfunksjon og begrensninger
Optimaliseringsmålfunksjonen integrerer økonomiske, pålitelige og miljømessige betraktninger. Økonomisk mål minimerer total systemkostnad, inkludert initiell investering, drift og vedlikehold (O&M), og erstatningskostnader. Pålitelighetsmålet maksimerer kraftforsyningens pålitelighet, kvantifisert ved å minimere LOLP. Miljømålet måles ved å maksimere karbonutslippsreduksjon.
Begrensninger inkluderer maktkjedebalans, energilagringskapasitetsgrenser, og utstyrsdriftsgrenser. Maktkjedebalansbegrensningen sikrer at belastningsbehovet alltid dekkes. Lagringskapasitetsbegrensninger begrenser DOD for å forlenge batterilevetid. Utstyrsbegrensninger tar hensyn til nominell effekt og driftsegenskaper til komponenter. En flerobjektiv vektmetode integrerer disse målene i en enkelt målfunksjon, med vekter bestemt basert på beslutningstagernes preferanser og anvendelsesscenarier.
3.2 Anvendelse av Partikkelsvarmoptimering (PSO)
Partikkelsvarmoptimering (PSO), en intelligent optimeringsalgoritme, anvendes på design av vind-sol hybride systemer. Gjennom å simulere fugleflokks oppførsel, søker PSO etter optimale løsninger i løsningsrommet. Hver partikkel representerer et potensielt systemoppsett, inkludert beslutningsvariable som vindturbin-kapasitet, fotovoltaisk kapasitet, og lagringskapasitet. Partikkelposisjon og -hastighet oppdateres iterativt, konvergerer mot det globale optimumet.
For å forbedre ytelsen, benyttes en lineært synkende inertialvekt-strategi—ved å beholde sterke global utforskning tidlig og forbedre lokal utnytting senere. Adaptiv mutasjon introduseres for å unngå lokale optimum. Gitt problemløses kompleksitet, en hierarkisk kodningsstrategi adskiller kontinuerlige og diskrete variable. Algoritmen avsluttes når maksimal iterasjonstall nås eller når den optimale verdien endres med mindre enn en terskel over consecutive iterasjoner.
3.3 Eksperimentell design og parametervalg
Eksperimentet er basert på faktiske meteorologiske og lastdata fra en spesifikk region, ved bruk av et typisk år med timedata. Meteorologiske inndata inkluderer timeløse vindhastigheter, solstråling, og omgivende temperatur. Lastprofilene følger et typisk industriområdes forbruksmønster, som reflekterer sesongmessige og døgnmessige variasjoner. Utstyrsparametre velges fra hovedstream kommersielle vindturbiner og fotovoltaiske moduler, med yte-data hentet fra produsenters testrapporter.
En litium-ion-batteri brukes for lagring, med parametre som inkluderer nominell kapasitet, ladings-/avladingseffektivitet, og syklustelling. PSO-parametre settes som følger: populasjonsstørrelse = 50, maksimal antall iterasjoner = 1000, inertialvekt lineært synket fra 0.9 til 0.4, og læringsfaktorer c1 og c2 begge satt til 2. For å sikre resultats pålitelighet, kjøres hver konfigurasjon 30 ganger, med gjennomsnittet tatt som det endelige resultatet.
3.4 Systemytelsesevaluering indikatorer
Ytelsesevaluering indikatorer dekker tekniske, økonomiske og miljømessige aspekter. Tekniske indikatorer inkluderer systempålitelighet, energieffektivitet, og effektsmoothing. Pålitelighet måles av Tilgjengelighetsindeks for strømforsyning (RSCI) og Sannsynlighet for tap av strømforsyning (LPSP). Energieffektivitet reflekterer fornybar energieffektivitet, mens effektsmoothing evaluerer utgangsstabilitet. Økonomiske indikatorer inkluderer Standardisert kostnad for elektrisitet (LCOE), Nettopresentverdi (NPV), og amorteringstid. LCOE tar hensyn til livslang kostnad, NPV reflekterer prosjektets lønnsomhet, og amorteringstid vurderer kapitalgjenopptakets fart.
Miljømessig indikator er karbonutslippsreduksjon, beregnet ved sammenligning med tradisjonell fossilbaseret generasjon. I tillegg, en sammensatt ytelsesindeks—Systemkompleks fordelindeks (SCBI)—integrerer tekniske, økonomiske og miljømessige faktorer gjennom veighted summasjon. Disse indikatorene og deres vekter fastsettes basert på ekspertdom og praktiske behov, som gir en omfattende vurdering av systemytelse og støtter informerte beslutninger.
| Kategori | Indikatornavn | Symbol | Enhet | Verdi |
| Tekniske indikatorer | Strømforsyning pålitelighet | RSCI | % | 99.2 |
| Sannsynlighet for tap av strømforsyning | LPSP | % | 0.8 | |
| Energieffektivitet | EUF | % | 87.5 | |
| Strømforsyning kostnad | POE | yuan/kWh | 0.85 | |
| Økonomiske indikatorer | Standardisert kostnad for elektrisitet | LCOE | yuan/kWh | 0.45 |
| Nettopresentverdi | NPV | ti tusen yuan | 1200 | |
| Amorteringstid | PBP | år | 7.5 | |
| Miljømessige indikatorer | Karbonutslippsreduksjon | CER | t/år | 3500 |
| Komplekse indikatorer | Systemkompleks fordelindeks | SCBI | — | 0.92 |
3.5 Analyse av optimaliseringsresultater
Optimaliseringsresultatene viser at vind-sol hybride kraftproduksjonssystemet tilbyr betydelige fordeler sammenlignet med enenkjelde systemer. Under basis scenarioet, består det optimale oppsettet av 2 MW vindkraftkapasitet, 1.5 MW fotovoltaisk (PV) kapasitet, og 500 kWh energilagring. Dette oppsettet reduserer Sannsynligheten for tap av strømforsyning (LPSP) til under 1% og senker Standardisert kostnad for elektrisitet (LCOE) med ca. 15% sammenlignet med selvstendige vind- eller PV-systemer. Sensitivitetsanalyse viser at utstyrskost har størst innvirkning på optimaliseringsresultater—en 10% reduksjon i kostnad fører til en ca. 8% reduksjon i LCOE.
Lastprofils variasjoner påvirker betydelig energilagringsdimensjonering; økte topp-dal last differenser krever større lagringskapasitet. Optimale oppsett varierer over regioner: vindrike områder foretrekker høyere vindkraftandel, mens solrike områder øker andelen av PV. Flerobjektiv optimalisering genererer en Pareto front, som lar beslutningstagere balansere økonomisk effektivitet og pålitelighet etter praksisbehov. Resultater viser også at innlemmelsen av et karbonhandelssystem videre forbedrer økonomisk prestasjon, ved å redusere LCOE med ytterligere 5%–10%. Langsiktig simulering bekrefter systemstabilitet, med prestasjonsnedbryting over en 20-årig driftsperiode innenfor designert toleranse.
