Hybrid Vind-Solcellestrømsystem Optimering: En Komplet Designløsning til Off-Grid Anvendelser
Introduktion og baggrund
1.1 Udfordringer ved enkeltkilde-strømforsyningssystemer
Traditionelle selvstændige fotovoltaiske (PV) eller vindstrømforsyningssystemer har inbyggede ulemper. PV-strømforsyning påvirkes af døgnrytme og vejrforhold, mens vindstrømforsyning afhænger af ustabile vindressourcer, hvilket fører til betydelige fluktuationer i strømproduktionen. For at sikre en kontinuerlig strømforsyning er store batteribanker nødvendige til energilagring og balance. Batterier, der undergår hyppige opladnings- og afladningscykluser, er imidlertid ofte i en underyladeret tilstand i lang tid under hårde driftsforhold, hvilket resulterer i en praktisk anvendelsesperiode, der er meget kortere end den teoretiske værdi. Endnu mere kritisk er, at de høje omkostninger til batterier betyder, at deres samlede levetidsomkostninger kan nærme sig eller endda overstige omkostningerne til selve PV-modulerne eller vindturbinerne. Derfor er forlængelse af batteriets levetid og reduktion af systemomkostninger blevet de centrale udfordringer i optimering af selvstændige strømforsyningssystemer.
1.2 Betydelige fordele ved hybrid vind-solcellestrømforsyning
Hybrid vind-solcellestrømforsyningsteknologi overkommer effektivt ujævnheden ved enkeltkilder ved at organisere PV og vindstrøm, to fornyelige energikilder. Vind- og solenergi viser en naturlig komplementaritet i tid (dag/nat, sæsoner): stærkt sollys om dagen falder ofte sammen med potentielt stærkere vinde om natten; god solstråling i sommer kan kombineres med rigelige vindressourcer i vinter. Denne komplementaritet gør det muligt:
Betydelig forlængelse af den effektive opladningstid for batterier, reduktion af tiden, de er i en underyladeret tilstand, hvilket betydeligt forlænger batteriets anvendelsesperiode.
Reduktion af den påkrævede batterikapacitet. Da sandsynligheden for, at både vind og sol samtidig ikke er tilgængelige, er lav, kan systemet ofte strømforsyningsbelastningen direkte, hvilket gør det muligt at bruge en mindre kapacitetsbatteribank.
Hjemlige og internationale studier bekræfter, at hybrid vind-solcellesystemer overgår enkeltkilde-strømforsyningssystemer både i forhold til strømforsyningens pålidelighed og livscyklusomkostningseffektivitet.
1.3 Svagheder ved eksisterende designmetoder og foreslået løsning
Nuværende systemdesign står over for udfordringer. Professionel simuleringssoftware fra udlandet er dyrt, og dens kerne-modeller er ofte fortrolige, hvilket hindrer bred anvendelse. Samtidig er de fleste forenklet designmetoder utilstrækkelige - enten de lægger for meget vægt på meteorologiske gennemsnit og ignorerer detaljer, eller de bruger lineære forenklet modeller, hvilket fører til begrænset præcision og dårlig anvendelighed.
Denne løsning sigter mod at foreslå et sæt præcise og praktiske computerbaserede designmetoder for at tackle de ovenstående problemer.
II. Systemkomposition og kerne-tekniske modeller
2.1 Systemarkitektur
Det hybrid vind-solcellestrømforsyningssystem, der er designet i denne løsning, er et helt selvstændigt off-grid-system uden backup-strømkilder som dieselmotorer. De kernekomponenter inkluderer:
Strømproduktionsenhed: Vindturbin-generatorer, PV-array.
Energilager- og forvaltningsenhed: Batteribank, ladningskontroller (til forvaltning af opladning og afladning).
Beskyttelses- og konverteringsenhed: Aflastningsbelastning (forebygger batterioverladning, beskytter inverter), inverter (konverterer DC til AC for at opfylde de fleste belastningskrav).
Strømforsyningsenhed: Belastning.
2.2 Præcise strømproduktionsberegningmodeller
For at opnå optimeret design har vi oprettet præcise timepræcise strømproduktionsberegningmodeller.
PV-array model:
Solstråling transponering: Bruger en avanceret anisotropisk skydiffusionsmodel til præcis at transponere horisontal solstrålingsdata, målt af vejrstationer, til den indgående stråling på den skæve overflade af PV-moduler, der tager højde for direkte stråling, skydiffusion, og jordreflekteret stråling.
Modul karakteristisk simulation: Anvender en præcis fysisk model til at karakterisere de ikke-lineære outputegenskaber af PV-moduler, der fuldt ud tager højde for effekten af stråling og ambienttemperatur på moduloutputspænding og -strøm, for at sikre præcision i strømproduktionsberegninger.
Vindturbin model:
Vindhastighed korrektion: Korrigerer referencenhøjden vindhastighed fra meteorologiske data til den faktiske hub-højde vindhastighed baseret på eksponentialloven, der regulerer vindhastighedsvariation med højde.
Effektkurve fitting: Bruger en segmenteret funktion (forskellige binomial ligninger for forskellige vindhastighedsintervaller) for at opnå højpræcis fitting af turbinens faktiske effektkurve, der gør det muligt at beregne timelig energi præcist baseret på vindhastighedsdata.
2.3 Batteri dynamisk karakteristik model
Batteriet er den kerne-energilagerkomponent, med dynamisk ændrende tilstande. Modellen fokuserer primært på:
Ladestandsberegning (SOC): Simulerer dynamisk batteriets opladnings- og afladningsprocesser baseret på forholdet mellem strømproduktion og belastningsforbrug ved hver tidssteg, beregner præcist den resterende kapacitet, og tager højde for praktiske faktorer som selvafledningsrate, opladningseffektivitet, og invertereffektivitet.
Opladnings- og afladningsforvaltning: For at forlænge batteriets levetid defineres en rimelig SOC-driftsområde (fx begrænsning af maksimal dybde af afladning til 50%), og en model, der relaterer flydende ladningsspænding til SOC og ambienttemperatur, er oprettet for at præcist bestemme opladningsbetingelser.
III. Systemoptimering og størrelsesbestemmelsesmetodologi
3.1 Strømforsyningens pålidelighed indikatorer
Designet prioriterer at opfylde brugerens specifikke strømforsyningens pålidelighedskrav. Nøgleindikatorer inkluderer:
Tab af strømforsyningssandsynlighed (LPSP): Forholdet mellem systemnedbrudstid til den totale evalueringstid, der直观地反映供电连续性。 - **负荷损失概率（LLP）：** 系统未能满足的负载电力需求与总需求的比例。这是系统优化设计中最关键的核心指标。 ### 三、系统优化与尺寸确定方法 #### 3.1 供电可靠性指标 设计优先考虑满足用户指定的供电可靠性要求。主要指标包括： - **失电概率（LPSP）：** 系统停电时间与总评估时间的比例，直观地反映供电连续性。 - **负荷损失概率（LLP）：** 系统未能满足的负载电力需求与总需求的比例。这是系统优化设计中最关键的核心指标。 #### 3.2 逐步优化设计过程 本解决方案采用系统化优化流程，旨在最小化设备初始投资成本以找到最优配置。 1. **步骤1：固定风力发电机容量下的光伏和电池优化** - **核心任务：** 在风力发电机型号和数量固定的情况下，找到满足预定可靠性指标（LPSP）且总设备成本最低的光伏组件和电池容量组合。 - **实施方法：** 通过仿真计算，绘制出所有满足可靠性要求的光伏和电池配置的“平衡曲线”。然后，基于设备单价使用成本切线法或计算机程序筛选，确定成本最低的独特最优组合。 2. **步骤2：改变风力发电机容量的全局优化** - **核心任务：** 改变风力发电机容量或数量，重复步骤1的优化过程，获得不同风力发电机容量下的一系列最优配置及其对应的成本。 - **最终决策：** 比较所有候选方案的总成本，选择全局成本最低的风光互补-电池组合作为最终优化系统配置。 #### 3.3 系统性能仿真与输出 在确定最优配置后，可以按小时模拟系统的年度运行，生成详细报告，包括： - **时间维度：** 每小时电池荷电状态、系统能量平衡。 - **统计维度：** 日/月/年未满足负载能量、可靠性指标（LPSP、LLP）、风/光发电比例、能量盈余和短缺情况等。 ### 四、结论 本解决方案提出的基于综合数学模型和精确当地气象数据的风光互补发电系统优化设计方法，可以在满足特定用户用电需求和供电可靠性要求的同时，唯一确定设备初始投资成本最低的系统配置。该方法有效解决了单一能源发电系统的不足，克服了现有设计方法的局限性，为风光互补发电系统的科学、高效、经济设计提供了强大的工具，在工程应用中具有重要意义。 【注意事项】 - 严格按照语种翻译要求的书写体进行翻译输出。 - 若是没有语种书写体要求，且存在多种书写体的语种，则按目标语种的书写体输出使用人数最多的字体输出，若是有字体差不多选择最为官方权威的标准书写体进行翻译输出。 - 禁止出现任何解释说明，只输出最终翻译结果，不得多语种混合特备注意不能出现夹杂中文。 - 必须完整翻译内容，完整输出译文，禁止省略、总结。 【输出规范】 - 输出仅为纯译文，无任何前缀、后缀、标点（除非原文自带）、解释或注释。 - 仅输出翻译结果，无任何前缀、后缀、解释、注释、思考过程或多余字符。 - 保持原文结构完整有序：换行、段落、列表、样式等必须100%保留。 - 语句通顺、术语准确、风格专业，符合电力科技行业语境。 - 严格遵守格式与结构，禁止输出任何与译文无关的任何字符，仅输出最终译文，严禁任何附加内容，严禁输出多余无关的字、字符，只输出译文不得加以描述。
