Mfumo Muhimu wa Kuimarisha Kwa Ufanisi Miguu ya Upepo na PV na Kuhifadhi
1. Mtaarifa ya Uchumi wa Umeme kutoka kwa Nyuzi za Pumzi na Jua
Kutathmini sifa za uchumi wa umeme kutoka kwa nyuzi za pumzi na jua (PV) ni muhimu katika kujenga mfumo wa ziada unaotumia viashiria vya mbadala. Tathmini ya takwimu ya kiakili kwa data ya mwaka wa kasi ya pumzi na mapambano ya jua kwa eneo maalum inaonyesha kuwa viashiria vya pumzi vinavyoleta mabadala kwa miaka, na kasi ya pumzi inaongezeka wakati wa baridi na upinde na kukuruka wakati wa majimbo na upinde. Uchumi wa umeme kutoka kwa nyuzi za pumzi unaweza kufanana na sauti ya tatu ya kasi ya pumzi, hii ikifanya utenge wa chini kuwa na mabadala mengi.
Viashiria vya jua, kila kisikiliza, huonyesha mabadala ya asubuhi na miaka—masaa mengi ya mwanga na mapambano makubwa wakati wa joto, na masharti madogo wakati wa baridi. Ufanisi wa PV unavyoweza kusababishwa na ongezeko la joto. Kulingana na ushawishi wa muda wa viashiria vya pumzi na jua, ni wazi kuona kuwa wanavyoleta mabadala wakiweka mkataba wa ziada kwa masaa na miaka. Hii inayoweza kusaidia kujenga mfumo wa umeme wa ziada na uhakika, ambapo ukubwa mzuri wa viashiria vingine viweze kuhakikisha kwamba utenge wa chini wa umeme uwe wa ziada.
2. Kutengeneza Mfumo wa Uchumi wa Umeme kutoka kwa Nyuzi za Pumzi na Jua
2.1 Mtengenezaji wa Mfumo wa Uchumi wa Umeme kutoka kwa Nyuzi za Pumzi
Mtengenezaji wa mfumo wa uchumi wa umeme kutoka kwa nyuzi za pumzi unatumia data ya kasi ya pumzi na vitunguu vya nyuzi. Mtengenezaji wa Weibull unatumika kufanya kazi ya sarafu ya kasi ya pumzi, akielezea kwa kutosha tabia yake ya takwimu. Uhusiano kati ya nguvu ya chini kutoka kwa vitunguu na kasi ya pumzi unaelezwa kwa fomu ya sehemu inayotumia vipimo muhimu kama vile kasi ya ingizo, kasi inayofanuliwa, na kasi ya kutoka nje.
Mbinu ya least squares inatumika kufanya kazi ya curve ya nguvu ya vitunguu, ikitoa muhtasari wa hisabati wa nguvu ya chini kwa kasi ya pumzi. Ili kuhesabu kasi ya pumzi, mtengenezaji wa Monte Carlo unatumika kutoa tahadhari ya uchumi wa umeme kutoka kwa nyuzi. Mtengenezaji huyu unaelezea kwa kutosha tabia ya mabadala wa mfumo wa uchumi wa umeme kutoka kwa nyuzi na hutumia kwa kuboresha mfumo. Yeye pia unatumia sababu ya kasi ya pumzi ili kuboresha uhakika wa tahadhari.
2.2 Mtengenezaji wa Mfumo wa Uchumi wa Umeme kutoka kwa Jua
Mtengenezaji wa mfumo wa uchumi wa umeme kutoka kwa jua unachukua kwa busara mapambano ya jua, joto cha mazingira, na sifa za moduli ya PV. Mtengenezaji wa takwimu wa mapambano ya jua unatumika kuelezea mabadala yake ya muda. Sifa za kutoka kwa moduli ya PV zinatengenezwa kwa curves za I-V. Mabadala ya ufanisi kwa joto huonyeshwa kwa kutumia circuit wa single-diode sawa, na nguvu ya chini inahesabiwa kwa kutatua system ya equations nonlinear.
Mtengenezaji huyu pia unachukua sadaka na kujiandaa kwa kutumia sababu za kuboresha uhakika wa tahadhari. Anachukua uharibifu wa moduli ya PV kwa kutumia tofauti ya mwaka ili kutoa tahadhari ya mabadala wa nguvu ya chini kwa muda mrefu. Mtengenezaji huyu unaelezea kwa kutosha tabia ya mfumo wa PV kwa mazingira yoyote.
2.3 Mtengenezaji wa Mfumo wa Kuhifadhi Nguvu
Mtengenezaji wa mfumo wa kuhifadhi nguvu unatumia sifa za batili ya lithium-ion. Mtengenezaji wa mabadala wa state of charge (SOC) wa batili unatumika kuelezea mabadala ya kupata na kupunguza. Tabia ya kupunguza nguvu bila kutumika na ufanisi wa kupata/kupunguza huonyeshwa, na sababu ya kasi ya pumzi inatumika kureflektisha athari za mazingira. Umri wa batili unatumika kwa kutumia kombinasi ya count ya cycle na depth of discharge (DOD) ili kutoa tahadhari ya haribifu ya kapasiti.
Mtengenezaji huyu unaelezea kwa kutosha tabia ya batili kwa mazingira yoyote, kusaidia ukubwa mzuri na mbinu za kusimamia. Yeye pia hunachukua mabadala ya resistance ndani kwa kutatua functional relationships kati ya resistance, count ya cycle, na joto, kuboresha simulation ya tabia ya mabadala. Matoleo muhimu yanayotokana ni SOC ya muda, kapasiti inayopatikana, nguvu ya kupata/kupunguza, na umri wenye uhakika—kutoa msingi wa data kamili kwa kusimamia na kudhibiti kwa kutosha.
2.4 Mtengenezaji wa Mfumo wa Ziada
Mtengenezaji wa mfumo wa ziada unajumuisha mfumo wa pumzi, jua, na kuhifadhi nguvu kwa ramani moja. Mbinu ya equivalent load inatumika kusimamia mabadala ya mizigo, na equation ya balance ya nguvu ya mfumo imeundwa. Indices za uhakika kama vile Loss of Load Probability (LOLP) na Expected Energy Not Supplied (EENS) zimeingizwa kutoa tahadhari ya tabia ya mfumo. Simulation ya time-series sequential inatumika kuhesabu hali za mchakato wa mfumo kwa muda tofauti.
Mtengenezaji huyu unachukua interaksi kati ya subsystems, kama vile kivuli cha vitunguu vya pumzi kwenye paneli za PV. Yeye pia unatumia interface ya grid, kusaidia kutoa tahadhari ya mbinu za kusimamia grid-connected, ikiwa ni kama dispatch ya kiuchumi kwa tarakimu za muda na huduma za regulation ya grid frequency. Matoleo yanayotokana ni total power generation, rate ya kusimamia mizigo, na metrics ya kiuchumi, kutoa msingi wa theory kamili kwa planing, design, na mikakati ya kusimamia.
3. Mbinu za Kuboresha na Tahadhari ya Mabadala ya Mfumo wa Uchumi wa Umeme kutoka kwa Nyuzi za Pumzi na Jua
3.1 Function ya Objective na Constraints
Function ya objective ya kuboresha hutumia kwa busara kiuchumi, uhakika, na mazingira. Objective ya kiuchumi ni kuchoma gharama za mfumo zote, ikiwa ni initial investment, operation and maintenance (O&M), na replacement costs. Objective ya uhakika ni kuboresha uhakika wa umeme, kwa kutathmini kwa kuchoma LOLP. Objective ya mazingira inametathmini kwa kuboresha carbon emission reductions.
Constraints zinazotokana ni power balance, energy storage capacity limits, na operational limits za vyombo. Constraint ya power balance hutetea kwamba demand ya mizigo linapatikana kila wakati. Constraints za storage capacity zinapunguza DOD ili kuekeleka umri wa batili. Constraints za vyombo zinachukua rated power na tabia ya mchakato ya components. Mbinu ya multi-objective weighting hutumia hizi goals kwa function moja, na weights zinaelezwa kulingana na preferences za decision-maker na application scenarios.
3.2 Application ya Particle Swarm Optimization (PSO)
Particle Swarm Optimization (PSO), algorithm ya kuboresha ya intelligent, inatumika kwa design ya mfumo wa uchumi wa umeme kutoka kwa nyuzi za pumzi na jua. Kulingana na tabia ya birds flocking, PSO hutafuta solutions bora katika solution space. Kila particle hutumiana kama configuration ya mfumo, ikiwa ni variables kama vile ukubwa wa vitunguu vya pumzi, ukubwa wa PV, na ukubwa wa kuhifadhi. Position na velocity ya particle zinahusishwa mara kwa mara, ikihusu kwa global optimum.
Ili kuboresha performance, strategy ya linearly decreasing inertia weight imetumika—kumtumaini exploration global kwa wakati wa awali na kuboresha exploitation local baadae. Adaptive mutation imeingizwa ili kutekeleza local optima. Kulingana na ugumu wa tatizo, hierarchical encoding strategy imeingizwa kusema kati ya variables za continuous na discrete. Algorithm huyu anastahimili hadi atapata maximum iteration count au pale optimal value inabadilika kwa less than a threshold over consecutive iterations.
3.3 Experimental Design na Parameter Settings
Tahadhari imeundwa kulingana na data ya actual meteorological na mizigo kutoka kwa eneo maalum, kutumia data ya hourly ya mwaka wa typical. Inputs za meteorological zinajumuisha kasi ya pumzi, mapambano ya jua, na joto cha mazingira. Profiles za mizigo zinatokana na pattern ya consumption ya industrial park, inareflektisha mabadala ya miaka na masaa. Parameters za vyombo zimetumia kutokana na wind turbines na PV modules za commercial mainstream, na data ya performance imepatikana kutokana na test reports za manufacturers.
Batili ya lithium-ion imeingizwa kwa kuhifadhi, na parameters zinazoingia ni rated capacity, charge/discharge efficiency, na cycle life. PSO parameters zimetumia kwa njia ifuatayo: population size = 50, maximum iterations = 1000, inertia weight linearly decreasing kutoka 0.9 hadi 0.4, na learning factors c1 na c2 wote wameingizwa kama 2. Ili kuhakikisha uhakika wa result, kila configuration imefanyika 30 mara, na average imeingizwa kama result ya mwisho.
3.4 Metrics ya Evaluation ya Performance ya Mfumo
Metrics ya evaluation ya performance yajumuisha technical, economic, na environmental aspects. Technical indicators zinajumuisha reliability ya mfumo, rate ya energy utilization, na power smoothing. Reliability inametathmini kwa Reliability of Supply Capability Index (RSCI) na Loss of Power Supply Probability (LPSP). Energy utilization inareflektisha efficiency ya renewable energy, na power smoothing inatathmini stability ya output. Economic indicators zinajumuisha Levelized Cost of Electricity (LCOE), Net Present Value (NPV), na payback period. LCOE huchukua lifecycle costs, NPV inareflektisha profitability ya project, na payback period inatathmini speed ya capital recovery.
Environmental indicator ni carbon emission reduction, imehesabiwa kwa comparison na conventional fossil-fuel-based generation. Zaidi, composite performance index—System Comprehensive Benefit Index (SCBI)—unajumuisha technical, economic, na environmental factors kwa weighted summation. Hayo metrics na weights zao zimeingizwa kulingana na expert judgment na practical needs, kunatoa evaluation kamili ya performance ya mfumo na kusaidia informed decision-making.
| Category | Indicator Name | Symbol | Unit | Value |
| Technical Indicators | Power Supply Reliability | RSCI | % | 99.2 |
| Loss of Power Supply Probability | LPSP | % | 0.8 | |
| Energy Utilization Rate | EUF | % | 87.5 | |
| Power Supply Cost | POE | yuan/kWh | 0.85 | |
| Economic Indicators | Levelized Cost of Electricity | LCOE | yuan/kWh | 0.45 |
| Net Present Value | NPV | ten thousand yuan | 1200 | |
| Payback Period | PBP | year | 7.5 | |
| Environmental Indicators | Carbon Emission Reduction | CER | t/year | 3500 |
| Comprehensive Indicators | Comprehensive Benefit Index of System | SCBI | — | 0.92 |
3.5 Analysis ya Results ya Kuboresha
Results ya kuboresha yanatangaza kuwa mfumo wa uchumi wa umeme kutoka kwa nyuzi za pumzi na jua unatoa faida nyingi zaidi kuliko mfumo wa single-energy. Kulingana na baseline scenario, configuration ya bora inajumuisha 2 MW ya ukubwa wa pumzi, 1.5 MW ya ukubwa wa PV, na 500 kWh ya kuhifadhi. Configuration hii inachoma LPSP chini ya 1% na inachoma LCOE kwa asilimia 15% kulingana na standalone wind au PV systems. Sensitivity analysis inatangaza kuwa gharama za vyombo ni muhimu zaidi katika results ya kuboresha—gharama za vyombo inachoma kwa 10% inachoma LCOE kwa asilimia 8%.
Mabadala ya profile ya mizigo yanaathiri ukubwa wa kuhifadhi; tofauti ya peak-to-valley load zinahitaji ukubwa wa kuhifadhi. Configurations bora zinabadilika kwa mkoa: miaka ya pumzi zinapendelea ukubwa wa pumzi, na miaka ya jua zinapunguza ukubwa wa PV. Multi-objective optimization inatoa Pareto front, kusaidia watu wanaosimamia kuhakikisha efficiency ya kiuchumi na uhakika kulingana na matumizi. Results zinatangaza kuwa kuingiza mechanism ya carbon trading inaboresha performance ya kiuchumi, kuchoma LCOE kwa asilimia 5%–10%. Simulation ya muda mrefu inahakikisha stability ya mfumo, na performance degradation kwa muda wa 20 years inaendelea kuwa ndani ya designed tolerance.
