Sistema Híbrido Eólico-Fotovoltaico Eficiente com Armazenamento
1. Análise das Características de Geração de Energia Eólica e Fotovoltaica Solar
Analisar as características da geração de energia eólica e fotovoltaica (PV) solar é fundamental para o projeto de um sistema híbrido complementar. A análise estatística dos dados anuais de velocidade do vento e irradiação solar para uma região específica revela que os recursos eólicos exibem variação sazonal, com velocidades de vento mais altas no inverno e primavera e menores no verão e outono. A geração de energia eólica é proporcional ao cubo da velocidade do vento, resultando em flutuações significativas na produção.
Os recursos solares, por outro lado, apresentam padrões diurnos e sazonais claros - horas de luz do dia mais longas e radiação mais forte no verão, e condições mais fracas no inverno. A eficiência fotovoltaica é negativamente afetada pelo aumento das temperaturas. Ao comparar a distribuição temporal da energia eólica e solar, é evidente que elas exibem comportamento complementar tanto em ciclos diários quanto anuais. Esta complementaridade permite o design de sistemas de energia eficientes e estáveis, onde pode-se configurar uma relação de capacidade ótima entre as duas fontes de energia para suavizar a produção de energia geral.
2. Modelagem de Sistemas de Geração Híbrida Eólica-Solar
2.1 Modelo do Subsistema de Energia Eólica
O modelo do subsistema de energia eólica é construído com base nos dados de velocidade do vento e nas características das turbinas. A distribuição de Weibull é usada para ajustar a distribuição de probabilidade da velocidade do vento, descrevendo com precisão seu comportamento estatístico. A relação entre a potência de saída da turbina e a velocidade do vento é representada por uma função por partes incorporando parâmetros-chave como a velocidade de corte-in, a velocidade nominal e a velocidade de corte-out.
O método dos mínimos quadrados é aplicado para ajustar a curva de potência da turbina, fornecendo uma expressão matemática da potência de saída versus a velocidade do vento. Para levar em conta a aleatoriedade da velocidade do vento, o método de simulação de Monte Carlo é introduzido para prever a geração do parque eólico. O modelo reflete com precisão as características dinâmicas dos sistemas de energia eólica e fornece uma base para a otimização do sistema. Também incorpora o impacto das mudanças na direção do vento na eficiência de geração, introduzindo um fator de correção de direção do vento, melhorando assim a precisão da previsão.
2.2 Modelo do Subsistema Fotovoltaico
O modelo do subsistema fotovoltaico considera de forma abrangente a irradiação solar, a temperatura ambiente e as características dos módulos fotovoltaicos. Um modelo estatístico de irradiação solar é estabelecido para descrever suas variações temporais. As características de saída dos módulos fotovoltaicos são representadas por curvas I-V. Os efeitos da temperatura na eficiência são modelados usando um circuito equivalente de um diodo, com a potência de saída calculada resolvendo um sistema de equações não lineares.
O modelo também inclui fatores como sombreamento e acúmulo de poeira, introduzindo coeficientes de correção para aumentar a precisão da previsão. Leva em conta o envelhecimento dos módulos fotovoltaicos, incorporando uma taxa de degradação anual para prever as mudanças de potência de saída a longo prazo. Este modelo reflete com precisão o desempenho do sistema fotovoltaico sob diferentes condições ambientais.
2.3 Modelo do Sistema de Armazenamento de Energia
O modelo do sistema de armazenamento de energia baseia-se principalmente nas características das baterias de íon-lítio. Um modelo dinâmico do estado de carga (SOC) da bateria é desenvolvido para descrever os processos de carregamento e descarga. As características de auto-descarga e eficiência de carregamento/descarga são consideradas, com a introdução de um fator de correção de temperatura para refletir os impactos ambientais. A vida útil da bateria é modelada usando uma combinação de contagem de ciclos e profundidade de descarga (DOD) para prever a degradação da capacidade.
O modelo reflete com precisão o desempenho da bateria sob diferentes condições operacionais, apoiando estratégias de dimensionamento e despacho ótimos. Também considera a variação da resistência interna, estabelecendo relações funcionais entre a resistência, a contagem de ciclos e a temperatura, permitindo uma simulação mais precisa do comportamento dinâmico. As principais saídas incluem SOC em tempo real, capacidade disponível, potência de carregamento/descarga e vida útil esperada - fornecendo suporte de dados abrangente para operação e manutenção ótimas.
2.4 Modelo de Integração do Sistema
O modelo integrado do sistema combina os subsistemas eólico, solar e de armazenamento em um quadro unificado. O método de carga equivalente é usado para lidar com as flutuações de carga, e uma equação de balanço de potência do sistema é estabelecida. Índices de confiabilidade, como Probabilidade de Perda de Carga (LOLP) e Energia Não Fornecida Esperada (EENS), são introduzidos para avaliar o desempenho do sistema. A simulação sequencial de séries temporais é usada para calcular os estados operacionais do sistema em diferentes escalas de tempo.
O modelo leva em conta as interações entre os subsistemas, como o sombreamento das turbinas eólicas sobre os painéis fotovoltaicos. Também incorpora uma interface de rede, permitindo a análise de estratégias de operação conectada à rede, incluindo despacho econômico sob tarifas de horário de uso e serviços de regulação de frequência da rede. As saídas incluem geração total de energia, taxa de satisfação da carga e métricas de desempenho econômico, fornecendo uma base teórica abrangente para planejamento, design e tomada de decisões operacionais do sistema.
3. Métodos de Otimização e Análise Experimental de Sistemas Híbridos Eólico-Solar
3.1 Função Objetivo e Restrições
A função objetivo de otimização integra considerações econômicas, de confiabilidade e ambientais. O objetivo econômico minimiza o custo total do sistema, incluindo investimento inicial, operação e manutenção (O&M) e custos de substituição. O objetivo de confiabilidade maximiza a confiabilidade do fornecimento de energia, quantificada pela minimização do LOLP. O objetivo ambiental é medido pela maximização da redução de emissões de carbono.
As restrições incluem o balanço de potência, limites de capacidade de armazenamento de energia e limites operacionais do equipamento. A restrição de balanço de potência garante que a demanda de carga seja atendida em todos os momentos. As restrições de capacidade de armazenamento limitam a profundidade de descarga (DOD) para prolongar a vida útil da bateria. As restrições de equipamento consideram a potência nominal e as características operacionais dos componentes. Um método de ponderação multiobjetivo integra esses objetivos em uma única função objetivo, com pesos determinados com base nas preferências do tomador de decisão e nos cenários de aplicação.
3.2 Aplicação do Algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas (PSO)
O Algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas (PSO), um algoritmo de otimização inteligente, é aplicado ao design de sistemas híbridos eólico-solar. Simulando o comportamento de rebanhos de pássaros, o PSO busca soluções ótimas no espaço de solução. Cada partícula representa uma configuração potencial do sistema, incluindo variáveis de decisão, como a capacidade da turbina eólica, a capacidade fotovoltaica e a capacidade de armazenamento. A posição e a velocidade da partícula são atualizadas iterativamente, convergindo para o ótimo global.
Para melhorar o desempenho, é adotada uma estratégia de peso de inércia linearmente decrescente - mantendo uma forte exploração global no início e aprimorando a exploração local posteriormente. A mutação adaptativa é introduzida para evitar ótimos locais. Dada a complexidade do problema, uma estratégia de codificação hierárquica separa as variáveis contínuas e discretas. O algoritmo termina quando se alcança o número máximo de iterações ou quando o valor ótimo muda menos que um limiar em iterações consecutivas.
3.3 Design Experimental e Configuração de Parâmetros
O experimento é baseado em dados meteorológicos e de carga reais de uma região específica, usando um ano típico de dados horários. As entradas meteorológicas incluem velocidade do vento, irradiação solar e temperatura ambiente horárias. Os perfis de carga seguem um padrão de consumo típico de um parque industrial, refletindo variações sazonais e diurnas. Os parâmetros do equipamento são selecionados a partir de turbinas eólicas e módulos fotovoltaicos comerciais principais, com dados de desempenho provenientes de relatórios de testes dos fabricantes.
Uma bateria de íon-lítio é usada para armazenamento, com parâmetros incluindo capacidade nominal, eficiência de carregamento/descarga e vida útil em ciclos. Os parâmetros do PSO são configurados da seguinte maneira: tamanho da população = 50, número máximo de iterações = 1000, peso de inércia linearmente decrescente de 0,9 a 0,4, e fatores de aprendizado c1 e c2 ambos definidos como 2. Para garantir a confiabilidade dos resultados, cada configuração é executada 30 vezes, com a média sendo tomada como o resultado final.
3.4 Métricas de Avaliação de Desempenho do Sistema
As métricas de avaliação de desempenho abrangem aspectos técnicos, econômicos e ambientais. Indicadores técnicos incluem confiabilidade do sistema, taxa de utilização de energia e suavização de potência. A confiabilidade é medida pelo Índice de Capacidade de Fornecimento de Confiabilidade (RSCI) e Probabilidade de Perda de Fornecimento de Energia (LPSP). A utilização de energia reflete a eficiência de energias renováveis, enquanto a suavização de potência avalia a estabilidade da saída. Indicadores econômicos incluem Custo Nívelado de Eletricidade (LCOE), Valor Presente Líquido (NPV) e período de retorno. O LCOE considera os custos de ciclo de vida, o NPV reflete a lucratividade do projeto, e o período de retorno avalia a velocidade de recuperação do capital.
O indicador ambiental é a redução de emissões de carbono, calculada em comparação com a geração baseada em combustíveis fósseis convencionais. Além disso, um índice de desempenho composto - Índice de Benefício Compreensivo do Sistema (SCBI) - integra fatores técnicos, econômicos e ambientais através de soma ponderada. Essas métricas e seus pesos são determinados com base no julgamento de especialistas e necessidades práticas, fornecendo uma avaliação abrangente do desempenho do sistema e apoiando a tomada de decisões informada.
| Categoria | Nome do Indicador | Símbolo | Unidade | Valor |
| Indicadores Técnicos | Confiabilidade do Fornecimento de Energia | RSCI | % | 99,2 |
| Probabilidade de Perda de Fornecimento de Energia | LPSP | % | 0,8 | |
| Taxa de Utilização de Energia | EUF | % | 87,5 | |
| Custo de Fornecimento de Energia | POE | yuan/kWh | 0,85 | |
| Indicadores Econômicos | Custo Nívelado de Eletricidade | LCOE | yuan/kWh | 0,45 |
| Valor Presente Líquido | NPV | dezenas de milhares de yuan | 1200 | |
| Período de Retorno | PBP | ano | 7,5 | |
| Indicadores Ambientais | Redução de Emissões de Carbono | CER | t/ano | 3500 |
| Indicadores Compreensivos | Índice de Benefício Compreensivo do Sistema | SCBI | — | 0,92 |
3.5 Análise dos Resultados da Otimização
Os resultados da otimização demonstram que o sistema de geração híbrida eólico-solar oferece vantagens significativas em comparação com sistemas de energia única. No cenário de base, a configuração ótima consiste em 2 MW de capacidade eólica, 1,5 MW de capacidade fotovoltaica (PV) e 500 kWh de armazenamento de energia. Esta configuração reduz a Probabilidade de Perda de Fornecimento de Energia (LPSP) para abaixo de 1% e diminui o Custo Nívelado de Eletricidade (LCOE) em aproximadamente 15% em comparação com sistemas eólicos ou PV isolados. A análise de sensibilidade revela que o custo do equipamento tem o maior impacto nos resultados da otimização - uma redução de 10% no custo leva a uma diminuição aproximada de 8% no LCOE.
As variações no perfil de carga afetam significativamente o dimensionamento do armazenamento de energia; diferenças maiores de pico a vale na carga requerem maior capacidade de armazenamento. As configurações ótimas variam entre regiões: áreas ricas em vento favorecem maiores proporções de energia eólica, enquanto regiões abundantes em sol aumentam a participação de PV. A otimização multiobjetivo gera uma fronteira de Pareto, permitindo que os tomadores de decisão equilibrem a eficiência econômica e a confiabilidade de acordo com as necessidades práticas. Os resultados também mostram que a incorporação de um mecanismo de comércio de carbono melhora ainda mais o desempenho econômico, reduzindo o LCOE em 5% a 10% adicionais. A simulação a longo prazo confirma a estabilidade do sistema, com a degradação do desempenho ao longo de um período operacional de 20 anos permanecendo dentro da tolerância projetada.
