Effektiv optimering av vind-solcellshybridsystem med lagring
1. Analys av vind- och solfotovoltaiska kraftgenereringsegenskaper
Analys av egenskaperna för vind- och solfotovoltaisk (PV) kraftgenerering är grundläggande för att utforma ett komplementärt hybridsystem. Statistisk analys av årliga vindhastighets- och solstrålningdata för en specifik region visar att vindresurserna visar sezonal variation, med högre vindhastigheter under vintern och våren och lägre hastigheter under sommaren och hösten. Vindkraftgenerering är proportionell mot kuben av vindhastigheten, vilket resulterar i betydande fluktuationer i produktionen.
Solresurser, å andra sidan, visar tydliga dagliga och sezongala mönster—längre dagsljus och starkare strålning under sommaren, och svagare förhållanden under vintern. PV-effektiviteten påverkas negativt av ökande temperaturer. Genom att jämföra den tidsmässiga distributionen av vind- och solenergi är det uppenbart att de visar komplementärt beteende både dagligen och årligen. Denna komplementaritet möjliggör utformandet av effektiva och stabila kraftsystem, där en optimal kapacitetsförhållande mellan de två energikällorna kan konfigureras för att jämna ut den totala kraftproduktionen.
2. Modellering av vind-solhybridkraftgenereringssystem
2.1 Vindkraftundermodell
Vindkraftundermodellen bygger på vindhastighetsdata och turbin-egenskaper. Weibull-fördelningen används för att anpassa sannolikhetsfördelningen av vindhastighet, vilket ger en exakt beskrivning av dess statistiska beteende. Förhållandet mellan turbinens utmatningskraft och vindhastighet representeras av en styckvis funktion som inkluderar viktiga parametrar som inmatningsvindhastighet, nominell vindhastighet och avstängningsvindhastighet.
Minsta kvadratmetoden används för att anpassa turbinens effektkurva, vilket ger en matematisk uttryck för effektmätning i relation till vindhastighet. För att ta hänsyn till vindhastighetens slumpmässighet introduceras Monte Carlo-simuleringsmetoden för att förutsäga vindparksgenerering. Modellen återspeglar korrekt dynamiska egenskaper hos vindkraftsystem och ger en grund för systemoptimering. Den inkluderar också påverkan av vindriktningens förändringar på genereringseffektiviteten genom att införa en vindriktningkorrektionsfaktor, vilket förbättrar förutsägelseprecisionen.
2.2 Fotovoltaisk kraftundermodell
Fotovoltaisk kraftundermodell överväger omfattande solstrålning, omgivande temperatur och fotovoltaiska modul-egenskaper. En statistisk modell av solstrålning etableras för att beskriva dess tidsmässiga variationer. Utmatningskarakteristiken för fotovoltaiska moduler representeras av I-V-kurvor. Temperaturpåverkan på effektiviteten modelleras med en en-diodes ekvivalentkrets, med utmatningskraft beräknad genom lösning av ett system av ickelinjära ekvationer.
Modellen inkluderar också faktorer som skuggning och dammackumulering, genom att införa korrektionskoefficienter för att förbättra förutsägelseprecisionen. Den tar hänsyn till fotovoltaiska modulers åldrande genom att inkludera en årlig försämringstakt för att förutse långsiktig kraftproduktionsförändringar. Denna modell återspeglar korrekt fotovoltaiska systemets prestanda under varierande miljöförhållanden.
2.3 Energilagringsmodell
Energilagringsmodellen baseras huvudsakligen på egenskaper för litium-ionbatterier. En dynamisk modell för batteriets laddningsgrad (SOC) utvecklas för att beskriva ladd- och avladdningsprocesser. Egenskaper för självdiskarging och ladd-/avladdningsverkningsgrad beaktas, med en temperaturkorrektionsfaktor införd för att återspegla miljöpåverkan. Batterilivslängd modelleras genom kombination av cykelantal och djup av laddning (DOD) för att förutsäga kapacitetsförsämring.
Modellen återspeglar korrekt batteriprestanda under olika driftsätt, stöder optimal dimensionering och schemaläggning. Den beaktar också intern resistansvariation genom att etablera funktionsrelationer mellan resistans, cykelantal och temperatur, vilket möjliggör mer exakt simulering av dynamiskt beteende. Viktiga utmatningar inkluderar realtid-SOC, tillgänglig kapacitet, ladd-/avladdningskraft och förväntad livslängd—vilket ger omfattande datastöd för optimal drift och underhåll.
2.4 Systemintegrationsmodell
Den integrerade systemmodellen kombinerar vind-, sol- och lagringsundermoduler i ett enhetligt ramverk. Metoden för ekvivalentbelastning används för att hantera belastningsfluktueringar, och ett system för kraftbalansering etableras. Tillförlitlighetsindex såsom Sannolikhet för Förlust av Belastning (LOLP) och Förväntad Energi som Inte Levereras (EENS) introduceras för att utvärdera systemprestanda. Sekventiell tidsserie-simulering används för att beräkna systemdriftstillstånd över olika tidskal.
Modellen beaktar interaktioner mellan undermoduler, såsom vindturbiners skuggning på fotovoltaiska paneler. Den inkluderar också ett nätgränssnitt, vilket möjliggör analys av nätanslutna driftstrategier, inklusive ekonomisk schemaläggning under tidsberoende tariffer och nätfrekvensregleringstjänster. Utmatningar inkluderar total kraftproduktion, belastningsstillfredsställelsesgrad och ekonomiska prestandamått, vilket ger en omfattande teoretisk grund för systemplanering, design och driftbeslut.
3. Optimeringsmetoder och experimentell analys av vind-solhybridsystem
3.1 Mål- och begränsningsfunktioner
Optimeringsmål-funktionen integrerar ekonomiska, tillförlitlighets- och miljömässiga överväganden. Ekonomiska målet minimerar totala systemkostnader, inklusive initial investering, drift och underhåll (O&M), samt ersättningskostnader. Tillförlitlighetsmålet maximiserar kraftleveransens tillförlitlighet, kvantifierad genom minimisering av LOLP. Miljömålet mäts genom maximal reduktion av kolutsläpp.
Begränsningar inkluderar kraftbalans, energilagringskapacitetsgränser och utrustningsdriftsgränser. Kraftbalansbegränsningen säkerställer att belastningskrav uppfylls vid alla tillfällen. Lagringskapacitetsbegränsningar begränsar djup av laddning (DOD) för att förlänga batterilivslängd. Utrustningsbegränsningar beaktar nominell kraft och driftsegenskaper hos komponenter. En flernivåviktning-metod integrerar dessa mål i en enda målfunktion, med vikter fastställda baserat på beslutsfattarens preferenser och applikationsscenario.
3.2 Användning av Partikelsvärmoptimering (PSO)
Partikelsvärmoptimering (PSO), en intelligent optimeringsalgoritm, tillämpas på designen av vind-solhybridsystem. Genom att simulerar fågelhopps beteende söker PSO efter optimala lösningar i lösningarnas rum. Varje partikel representerar en potentiell systemkonfiguration, inklusive beslutsmått som vindturbinens kapacitet, fotovoltaisk kapacitet och lagringskapacitet. Partikels position och hastighet uppdateras iterativt, konvergerande mot global optimum.
För att förbättra prestanda antas en linjärt avtagande tröghetsvikt-strategi—med stark global utforskning tidigt och förbättrad lokal exploatering senare. Adaptiv mutering introduceras för att undvika lokala optima. Givet problemets komplexitet, en hierarkisk kodningsstrategi separerar kontinuerliga och diskreta variabler. Algoritmen avslutas när maximal iteration räknas eller när det optimala värdet ändras med mindre än en tröskel under påföljande iterationer.
3.3 Experimentell design och parameterinställningar
Experimentet baseras på faktiska meteorologiska och belastningsdata från en specifik region, med en typisk års timdata. Meteorologiska indata inkluderar timvisa vindhastigheter, solstrålning och omgivande temperatur. Belastningsprofiler följer ett typiskt industriområdes konsumtionsmönster, som återspeglar sezongala och dagliga variationer. Utrustningsparametrar väljs från populära kommersiella vindturbiner och fotovoltaiska moduler, med prestandadata hämtade från tillverkarens testrapporter.
En litium-ionbatteri används för lagring, med parametrar som inkluderar nominell kapacitet, ladd-/avladdningsverkningsgrad och cyklivara. PSO-parametrar inställs som följer: populationsstorlek = 50, maximala iterationer = 1000, tröghetsvikt linjärt avtagande från 0,9 till 0,4, och lärningsfaktorer c1 och c2 båda inställda till 2. För att säkerställa resultatets tillförlitlighet, körs varje konfiguration 30 gånger, med medelvärdet taget som slutresultat.
3.4 Systemprestandautvärderingsmått
Prestandautvärderingsmått täcker tekniska, ekonomiska och miljömässiga aspekter. Tekniska indikatorer inkluderar systemtillförlitlighet, energianvändningsgrad och kraftjämning. Tillförlitlighet mäts av Tillförlitlighetsindex för Leveranskapacitet (RSCI) och Sannolikhet för Förlust av Krafteleverans (LPSP). Energianvändning återspeglar förnybar energieffektivitet, medan kraftjämning utvärderar utmatningsstabilitet. Ekonomiska indikatorer inkluderar Nivåerad Kostnad för El (LCOE), Nettoverslutningsvärde (NPV) och amorteringstid. LCOE beaktar livscykelkostnader, NPV återspeglar projektets lönsamhet, och amorteringstid bedömer kapitalåtervinningshastighet.
Miljöindikatorn är kolutsläppsreduktion, beräknad genom jämförelse med konventionell fossilbränslebaserad generering. Dessutom, en sammansatt prestandaindex—Systemkompletterande Befordran (SCBI)—integrerar tekniska, ekonomiska och miljömässiga faktorer genom viktad summa. Dessa mått och deras vikter fastställs baserat på expertbedömning och praktiska behov, vilket ger en omfattande utvärdering av systemprestanda och stödjer informerade beslut.
| Kategori | Indikatornamn | Symbol | Enhet | Värde |
| Tekniska Indikatorer | Tillförlitlighet för Strömförsörjning | RSCI | % | 99,2 |
| Sannolikhet för Förlust av Strömförsörjning | LPSP | % | 0,8 | |
| Energianvändningsgrad | EUF | % | 87,5 | |
| Strömförsörjningskostnad | POE | yuan/kWh | 0,85 | |
| Ekonomiska Indikatorer | Nivåerad Kostnad för El | LCOE | yuan/kWh | 0,45 |
| Nettoverslutningsvärde | NPV | tiotusen yuan | 1200 | |
| Amorteringstid | PBP | år | 7,5 | |
| Miljöindikatorer | Kolutsläppsreduktion | CER | t/år | 3500 |
| Sammanlagda Indikatorer | Sammanlagd Befordransindex för System | SCBI | — | 0,92 |
3.5 Analys av Optimeringsresultat
Optimeringsresultaten visar att vind-solhybridkraftgenereringssystemet erbjuder betydande fördelar jämfört med enskilda energisystem. Under baslinjescenariot består den optimala konfigurationen av 2 MW vindkraftkapacitet, 1,5 MW fotovoltaisk (PV) kapacitet och 500 kWh energilagring. Denna konfiguration minskar Sannolikheten för Förlust av Strömförsörjning (LPSP) till under 1% och sänker Nivåerad Kostnad för El (LCOE) med ungefär 15% jämfört med enskilda vind- eller PV-system. Känslighetsanalys visar att utrustningskostnaden har den största påverkan på optimeringsresultatet—en 10%-minskning av kostnaden leder till en ungefär 8%-minskning av LCOE.
Variationer i belastningsprofiler påverkar signifikant storleken på energilagring; ökade topp-dal-belastnings skillnader kräver större lagringskapacitet. Optimala konfigurationer varierar mellan regioner: vindrika områden gynnar högre vindkraftsförhållanden, medan solrika regioner ökar andelen PV. Flernivåoptimering genererar en Pareto-front, vilket möjliggör för beslutsfattare att balansera ekonomisk effektivitet och tillförlitlighet enligt praktiska behov. Resultat visar också att införlivande av ett kolhandelssystem ytterligare förbättrar ekonomisk prestanda, vilket minskar LCOE med ytterligare 5%–10%. Långsiktig simulering bekräftar systemets stabilitet, med prestandaförsämring under en 20-årig driftperiod som hålls inom den utformade toleransen.
