Epektibong Pagsasaayos ng Sistemang Hiberdido ng Hangin-Solar na may Imprastruktura ng Pag-imbak

1. Pag-aanalisa ng mga Katangian ng Pag-generate ng Kapangyarihan mula sa Hangin at Solar na Photovoltaic

Ang pag-aanalisa ng mga katangian ng pag-generate ng kapangyarihan mula sa hangin at solar na photovoltaic (PV) ay pundamental sa pag-disenyo ng isang komplementaryong hibridong sistema. Ang estatistikong pag-aanalisa ng taunang data ng bilis ng hangin at solar irradiance para sa isang tiyak na rehiyon ay nagpapakita na ang mga yamang-hangin ay may seasonal na pagbabago, na mas mataas ang bilis ng hangin sa taglamig at tagsibol at mas mababa naman sa tag-init at tagtuyot. Ang pag-generate ng kapangyarihan mula sa hangin ay proporsyonal sa cube ng bilis ng hangin, na nagreresulta sa mahalagang pagbabago ng output.

Sa kabilang banda, ang mga yamang-solar ay nagpapakita ng malinaw na diurnal at seasonal na pattern—mas mahabang oras ng araw at mas malakas na radiation sa tag-init, at mas mahina naman sa taglamig. Ang epektividad ng PV ay negatibong naapektuhan ng pagtaas ng temperatura. Sa pamamagitan ng paghahambing ng temporal na distribusyon ng enerhiya mula sa hangin at solar, ito ay malinaw na ipinapakita na sila ay nagpapakita ng komplementaryong pag-uugali sa parehong daily at annual cycles. Ang komplementaridad na ito ay nagbibigay-daan sa disenyo ng epektibong at matatag na mga sistema ng kapangyarihan, kung saan maaaring ikonfigure ang pinakamahusay na capacity ratio ng dalawang mapagkukunan ng enerhiya upang makinis ang kabuuang output ng kapangyarihan.

2. Paggawa ng Modelo ng Hibridong Sistema ng Pag-generate ng Kapangyarihan mula sa Hangin-Solar

2.1 Modelo ng Subsistema ng Kapangyarihan mula sa Hangin

Ang modelo ng subsistema ng kapangyarihan mula sa hangin ay itinayo batay sa data ng bilis ng hangin at mga katangian ng turbine. Ginagamit ang Weibull distribution upang ma-fit ang probability distribution ng bilis ng hangin, na eksaktong naglalarawan ng kanyang statistical na pag-uugali. Ang relasyon sa pagitan ng output power ng turbine at bilis ng hangin ay inilalarawan ng isang piecewise function na kasama ang mga pangunahing parameter tulad ng cut-in wind speed, rated wind speed, at cut-out wind speed. 

Ang least squares method ay isinasagawa upang ma-fit ang turbine power curve, na nagbibigay ng mathematical expression ng power output versus bilis ng hangin. Upang ma-consider ang randomness ng bilis ng hangin, ipinasok ang Monte Carlo simulation method upang mabigyan ng prediction ang pag-generate ng wind farm. Ang modelo ay eksaktong nagpapakita ng dynamic characteristics ng mga sistema ng kapangyarihan mula sa hangin at nagbibigay ng pundamento para sa system optimization. Ito rin ay naglalaman ng impact ng pagbabago ng direksyon ng hangin sa generation efficiency sa pamamagitan ng pagsasama ng isang wind direction correction factor, na nagpapataas ng accuracy ng prediction.

2.2 Modelo ng Subsistema ng Photovoltaic Power

Ang modelo ng PV subsystem ay komprehensibong kinonsidera ang solar irradiance, ambient temperature, at mga katangian ng PV module. Itinatag ang isang statistical model ng solar irradiance upang ilarawan ang kanyang mga temporal variations. Ang output characteristics ng mga PV modules ay inilalarawan ng I-V curves. Ang mga epekto ng temperatura sa epektividad ay iminodelo gamit ang single-diode equivalent circuit, na ang output power ay inaasikaso sa pamamagitan ng pag-solve ng isang sistema ng nonlinear equations.

Ang modelo ay kasama rin ang mga factor tulad ng shading at dust accumulation, na ipinasok ang mga correction coefficients upang mapataas ang accuracy ng prediction. Ito ay kinokonsidera ang aging ng PV module sa pamamagitan ng pagsasama ng isang taunang degradation rate upang mabigyan ng forecast ang long-term power output changes. Ang modelo na ito ay eksaktong nagpapakita ng performance ng PV system sa iba't ibang environmental conditions.

2.3 Modelo ng Sistema ng Energy Storage

Ang modelo ng sistema ng energy storage ay pangunahing batay sa mga katangian ng lithium-ion battery. Itinatag ang isang dynamic model ng battery state of charge (SOC) upang ilarawan ang proseso ng charging at discharging. Inaasikaso ang mga self-discharge characteristics at charge/discharge efficiency, na may isang temperature correction factor na ipinasok upang ipakita ang mga impact ng environment. Ang lifespan ng battery ay iminodelo gamit ang combination ng cycle count at depth of discharge (DOD) upang mabigyan ng prediction ang capacity degradation.

Ang modelo ay eksaktong nagpapakita ng performance ng battery sa iba't ibang operating conditions, na sumusuporta sa optimal sizing at dispatch strategies. Ito rin ay kinokonsidera ang internal resistance variation sa pamamagitan ng pagsasaayos ng functional relationships sa pagitan ng resistance, cycle count, at temperature, na nagbibigay ng mas precise na simulation ng dynamic behavior. Ang mga key outputs ay kasama ang real-time SOC, available capacity, charge/discharge power, at expected lifespan—na nagbibigay ng comprehensive data support para sa optimal operation at maintenance.

2.4 Integrated System Model

Ang integrated system model ay nag-combine ng mga subsystem ng hangin, solar, at storage sa isang unified framework. Ginagamit ang equivalent load method upang ma-handle ang load fluctuations, at itinatag ang isang system power balance equation. Ipinakilala ang mga reliability indices tulad ng Loss of Load Probability (LOLP) at Expected Energy Not Supplied (EENS) upang i-evaluate ang performance ng sistema. Ginagamit ang sequential time-series simulation upang makalkula ang system operating states sa iba't ibang time scales.

Ang modelo ay kinokonsidera ang mga interaction sa pagitan ng mga subsystem, tulad ng shadowing ng wind turbine sa PV panels. Ito rin ay naglalaman ng grid interface, na nagbibigay-daan sa analysis ng grid-connected operation strategies, kasama ang economic dispatch under time-of-use tariffs at grid frequency regulation services. Ang mga output ay kasama ang total power generation, load satisfaction rate, at economic performance metrics, na nagbibigay ng comprehensive theoretical basis para sa system planning, design, at operational decision-making.

3. Mga Paraan ng Optimization at Experimental Analysis ng Hibridong Sistemang Hangin-Solar

3.1 Objective Function at Constraints

Ang objective function ng optimization ay nag-iintegrate ng economic, reliability, at environmental considerations. Ang economic objective ay minimizes ang total system cost, kasama ang initial investment, operation and maintenance (O&M), at replacement costs. Ang reliability objective ay maximizes ang power supply reliability, na quantified sa pamamagitan ng pag-minimize ng LOLP. Ang environmental objective ay measured sa pamamagitan ng pag-maximize ng carbon emission reductions.

Ang mga limitasyon ay kinabibilangan ng balanse ng lakas, hangganan ng kapasidad ng imbakan, at mga limitasyon sa operasyon ng kagamitan. Ang limitasyon sa balanse ng lakas ay nagpapatiyak na ang pangangailangan ng load ay natutugunan sa lahat ng oras. Ang mga limitasyon sa kapasidad ng imbakan ay nagbibigay-daan para mapalawakin ang buhay ng baterya sa pamamagitan ng paghahadlang sa malaking discharge depth (DOD). Ang mga limitasyon sa kagamitan ay isinasama ang rated power at mga katangian ng operasyon ng mga komponente. Isang multi-objective weighting method ay nagpapakilala sa mga layuning ito sa isang tanging objective function, kung saan ang mga timbang ay nakakalkula batay sa mga pabor ng decision-maker at mga scenario ng aplikasyon.

3.2 Paggamit ng Particle Swarm Optimization (PSO)

Ang Particle Swarm Optimization (PSO), isang intelligent optimization algorithm, ay inilapat sa disenyo ng hybrid na sistema ng hangin-linginit. Nagmimula sa pag-uugali ng flocking ng mga langgam, ang PSO ay naghahanap ng optimal na solusyon sa solution space. Bawat partikulo ay kumakatawan sa isang potensyal na configuration ng sistema, kasama ang mga variable ng desisyon tulad ng kapasidad ng wind turbine, PV capacity, at storage capacity. Ang posisyon at bilis ng partikulo ay na-update nang paulit-ulit, nagconverge patungo sa global optimum.

Upang palakasin ang performance, isang linearly decreasing inertia weight strategy ay inilapat—nagpapanatili ng malakas na global exploration sa unang bahagi at nagpapalakas ng lokal na exploitation sa huli. Inilalapat ang adaptive mutation upang maiwasan ang local optima. Dahil sa kumplikado ng problema, isang hierarchical encoding strategy ay naghihiwalay sa mga continuous at discrete variables. Ang algoritmo ay natatapos kapag umabot sa maximum iteration count o kapag ang optimal value ay nagbago ng mas kaunti kaysa threshold sa consecutive iterations.

3.3 Experimental Design and Parameter Settings

Ang eksperimento ay batay sa aktwal na meteorological at load data mula sa tiyak na rehiyon, gamit ang typical year ng hourly data. Ang mga input na meteorological ay kinabibilangan ng hourly wind speed, solar irradiance, at ambient temperature. Ang mga load profile ay sumusunod sa typical na consumption pattern ng industrial park, na nagpapakita ng seasonal at diurnal variations. Ang mga parameter ng kagamitan ay napili mula sa mainstream commercial wind turbines at PV modules, na may performance data mula sa manufacturer test reports.

Isang lithium-ion battery ang ginamit para sa imbakan, na may mga parameter kabilang ang rated capacity, charge/discharge efficiency, at cycle life. Ang mga parameter ng PSO ay itinalaga bilang: population size = 50, maximum iterations = 1000, inertia weight linearly decreasing mula 0.9 hanggang 0.4, at learning factors c1 at c2 parehong itinalaga sa 2. Upang matiyak ang reliabilidad ng resulta, bawat configuration ay inirun 30 beses, at ang average ay kinuha bilang final result.

3.4 Mga Metric para sa Pagsusuri ng Performance ng Sistema

Ang mga metric para sa pagsusuri ng performance ay kumakatawan sa teknikal, ekonomiko, at environmental aspects. Ang mga teknikal na indikador ay kinabibilangan ng system reliability, energy utilization rate, at power smoothing. Ang reliability ay sinusukat sa pamamagitan ng Reliability of Supply Capability Index (RSCI) at Loss of Power Supply Probability (LPSP). Ang energy utilization ay sumasalamin sa renewable energy efficiency, samantalang ang power smoothing ay nag-evaluate ng output stability. Ang mga ekonomiko na indikador ay kinabibilangan ng Levelized Cost of Electricity (LCOE), Net Present Value (NPV), at payback period. Ang LCOE ay isinasama ang lifecycle costs, ang NPV ay sumasalamin sa profitability ng proyekto, at ang payback period ay nag-aassess ng bilis ng capital recovery.

Ang environmental indicator ay ang carbon emission reduction, na kinukwenta sa pamamagitan ng paghahambing sa conventional fossil-fuel-based generation. Bukod dito, isang composite performance index—System Comprehensive Benefit Index (SCBI)—ay nag-integrate ng mga teknikal, ekonomiko, at environmental factors sa pamamagitan ng weighted summation. Ang mga metrics at kanilang mga timbang ay nakakalkula batay sa expert judgment at praktikal na pangangailangan, nagbibigay ng comprehensive assessment ng performance ng sistema at sumusuporta sa informed decision-making.

3.5 Pagsusuri ng mga Resulta ng Pag-optimize

Ang mga resulta ng pag-optimize ay nagpapakita na ang sistema ng hybrid na pag-generate ng kapangyarihan mula sa hangin at araw ay may malaking mga benepisyo kumpara sa mga sistema ng iisang mapagkukunan ng enerhiya. Sa baseline scenario, ang pinakamahusay na konfigurasyon ay binubuo ng 2 MW na kapasidad ng wind power, 1.5 MW na kapasidad ng photovoltaic (PV), at 500 kWh na imbakan ng enerhiya. Ang konfigurasyong ito ay binababa ang Probability of Loss of Power Supply (LPSP) sa ilalim ng 1% at binababa ang Levelized Cost of Electricity (LCOE) ng humigit-kumulang 15% kumpara sa mga standalone na sistema ng wind o PV. Ang sensitivity analysis ay nagpapakita na ang cost ng mga equipment ay may pinakamalaking epekto sa mga resulta ng pag-optimize— isang 10% na pagbaba ng cost ay nagdudulot ng humigit-kumulang 8% na pagbaba ng LCOE. 

Ang mga pagbabago sa load profile ay may malaking epekto sa sizing ng energy storage; ang pagtaas ng pagkakaiba-iba ng peak-to-valley load ay nangangailangan ng mas malaking capacity ng storage. Ang mga optimal na konfigurasyon ay iba-iba depende sa rehiyon: ang mga lugar na may maraming hangin ay pabor sa mas mataas na ratio ng wind power, samantalang ang mga lugar na may maraming araw ay lumalaki ang bahagi ng PV. Ang multi-objective optimization ay naglilikha ng Pareto front, na nagbibigay-daan sa mga decision-maker na balansehin ang economic efficiency at reliability batay sa praktikal na pangangailangan. Ang mga resulta ay nagpapakita rin na ang pag-integrate ng carbon trading mechanism ay lalo pa ring nagpapabuti sa economic performance, na binabawasan ang LCOE ng karagdagang 5%–10%. Ang long-term simulation ay nagpapatunay ng stability ng sistema, na ang degradation ng performance sa loob ng 20-year operational period ay nananatiling sa loob ng designed tolerance.

4 Pagtatapos

Ang pag-integrate at pag-optimize ng mga sistema ng hybrid na pag-generate ng enerhiya mula sa hangin at solar photovoltaic ay nagbibigay ng isang epektibong solusyon sa mga isyu ng intermittency ng renewable energy. Sa pamamagitan ng pag-establish ng mga mathematical model at ang pag-apply ng Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, nakuha ang mahalagang pag-improve sa performance ng sistema. Ang mga resulta ng eksperimento ay sumusuporta sa feasibility at effectiveness ng inihaharap na paraan. Gayunpaman, ang malawakang pag-install ng mga wind-solar hybrid systems ay patuloy na nakaharap sa maraming hamon, tulad ng accuracy ng weather forecasting at mga limitasyon sa teknolohiya ng energy storage.

Ang future research ay dapat mag-focus sa pag-improve ng intelligence ng sistema at pag-augment sa adaptability nito sa mga complex na kondisyon ng panahon, upang mas mapataas pa ang economic efficiency at reliability ng mga ito. Ito ay magbibigay ng malaking kontribusyon sa pagbuo ng isang malinis, efficient, at ligtas na modernong sistema ng enerhiya.