Hybride Wind- und Solarstromsystemoptimierung: Eine umfassende Entwurfslösung für Anwendungen außerhalb des Stromnetzes
Einführung und Hintergrund
1.1 Herausforderungen von Einzelnachrichtenerzeugungssystemen
Traditionelle stehende Photovoltaik- (PV) oder Windkraftanlagen haben inhärente Nachteile. Die PV-Energieerzeugung wird durch Tageszyklen und Wetterbedingungen beeinflusst, während die Windkraftanlage auf instabile Windressourcen angewiesen ist, was zu erheblichen Schwankungen der Energieausgabe führt. Um eine kontinuierliche Energieversorgung sicherzustellen, sind große Batteriespeicher notwendig, um Energie zu speichern und auszugleichen. Allerdings neigen Batterien, die häufig geladen und entladen werden, unter harten Betriebsbedingungen dazu, längere Zeit in einem Unterladezustand zu verweilen, was zu einer praktischen Lebensdauer führt, die viel kürzer als der theoretische Wert ist. Noch kritischer ist, dass die hohen Kosten der Batterien bedeuten, dass ihre Gesamtkosten den Kosten der PV-Module oder Windturbinen selbst annähern oder sogar übersteigen können. Daher ist es die Kernherausforderung bei der Optimierung von stehenden Energiesystemen, die Batterielebensdauer zu verlängern und die Systemkosten zu reduzieren.
1.2 Bedeutende Vorteile der Hybrid-Wind-Solar-Energieerzeugung
Die Technologie der hybriden Wind-Solar-Energieerzeugung überwindet effektiv die Unregelmäßigkeiten einzelner Energiequellen, indem sie PV und Windkraft, zwei erneuerbare Energiequellen, organisch kombiniert. Wind- und Sonnenenergie zeigen eine natürliche Komplementarität in der Zeit (Tag/Nacht, Jahreszeiten): Starke Sonneneinstrahlung am Tag fällt oft mit möglicherweise stärkeren Winden in der Nacht zusammen; gute Sonneneinstrahlung im Sommer kann mit reichhaltigen Windressourcen im Winter verbunden sein. Diese Komplementarität ermöglicht:
Eine erhebliche Verlängerung der effektiven Ladezeit für Batterien, wodurch die Zeit, in der sie untergeladen sind, reduziert wird, was die Batterielebensdauer erheblich verlängert.
Eine Reduzierung des erforderlichen Batteriespeichers. Da die Wahrscheinlichkeit, dass sowohl Wind als auch Sonne gleichzeitig nicht verfügbar sind, gering ist, kann das System oft direkt die Last versorgen, wodurch ein kleinerer Batteriespeicher verwendet werden kann.
Inländische und internationale Studien bestätigen, dass hybride Wind-Solar-Systeme in Bezug auf die Zuverlässigkeit der Stromversorgung und die Kosteneffizienz im gesamten Lebenszyklus Einzelnachrichtenerzeugungssystemen überlegen sind.
1.3 Mängel der bestehenden Designmethoden und die vorgeschlagene Lösung
Das aktuelle Systemdesign steht vor Herausforderungen. Professionelle Simulationssoftware aus dem Ausland ist teuer, und ihre Kernmodelle sind oft geheim, was eine weite Verbreitung behindert. Gleichzeitig sind die meisten vereinfachten Designmethoden unzureichend – entweder verlassen sie sich zu sehr auf meteorologische Durchschnittswerte und ignorieren Details, oder sie verwenden lineare vereinfachte Modelle, was zu begrenzter Genauigkeit und schlechter Anwendbarkeit führt.
Diese Lösung zielt darauf ab, eine Reihe präziser und praktischer computergestützter Designmethodiken vorzuschlagen, um die oben genannten Probleme zu lösen.
II. Systemzusammensetzung und Kerntechnische Modelle
2.1 Systemarchitektur
Das in dieser Lösung entworfene hybride Wind-Solar-Energieerzeugungssystem ist ein vollständig stehendes Off-Grid-System ohne Rückfallenergieträger wie Dieselmotoren. Die Kernkomponenten umfassen:
Energieerzeugungseinheit: Windturbinengeneratoren, PV-Array.
Energiespeicher- und Verwaltungseinheit: Batteriespeicher, Laderegler (für die Verwaltung von Laden und Entladen).
Schutz- und Umwandlungseinheit: Ablenklast (verhindert Überladung der Batterie, schützt den Inverter), Inverter (konvertiert Gleichstrom in Wechselstrom, um den meisten Lastanforderungen gerecht zu werden).
Energieverbrauchseinheit: Last.
2.2 Genaue Energieerzeugungsrechenmodelle
Um ein optimiertes Design zu erreichen, haben wir genaue stündliche Energieerzeugungsrechenmodelle etabliert.
PV-Array-Modell:
Transposition der Sonneneinstrahlung: Verwendet ein fortschrittliches anisotropes Modell für den Himmelsdiffusionsstrahl, um horizontale Sonneneinstrahlungsdaten, die von Wetterstationen gemessen wurden, auf die Einstrahlung auf die geneigte Oberfläche der PV-Module genau zu transponieren, wobei direkte Strahlung, Himmelsdiffusionsstrahlung und Bodenreflexion berücksichtigt werden.
Modulcharakteristiken-Simulation: Verwendet ein präzises physikalisches Modell, um die nichtlinearen Ausgangseigenschaften der PV-Module zu charakterisieren, wobei die Auswirkungen der Einstrahlung und der Umgebungstemperatur auf die Ausgangsspannung und -stromstärke des Moduls vollständig berücksichtigt werden, um die Genauigkeit der Energieerzeugungsberechnungen sicherzustellen.
Windturbinenmodell:
Windgeschwindigkeitskorrektur: Korrigiert die Referenzhöhenwindgeschwindigkeit aus meteorologischen Daten auf die tatsächliche Nabenwindgeschwindigkeit basierend auf dem Exponentialgesetz, das die Windgeschwindigkeitsänderung mit der Höhe regelt.
Leistungskurvenanpassung: Verwendet eine segmentierte Funktion (unterschiedliche binomiale Gleichungen für verschiedene Windgeschwindigkeitsintervalle), um eine hochpräzise Anpassung der tatsächlichen Leistungsausgabe der Turbine zu erreichen, wodurch eine genaue stündliche Energieberechnung basierend auf Windgeschwindigkeitsdaten möglich ist.
2.3 Dynamisches Batteriemodell
Die Batterie ist die zentrale Energiespeicherkomponente mit dynamisch verändernden Zuständen. Das Modell konzentriert sich hauptsächlich auf:
Berechnung des Ladestands (SOC): Simuliert dynamisch die Lade- und Entladevorgänge der Batterie basierend auf dem Verhältnis zwischen Energieerzeugung und Lastverbrauch zu jedem Zeitpunkt, berechnet präzise den verbleibenden Kapazität, wobei praktische Faktoren wie Selbstentladungsrate, Ladeeffizienz und Invertereffizienz berücksichtigt werden.
Lade-Entlade-Verwaltung: Um die Batterielebensdauer zu verlängern, wird ein vernünftiger SOC-Betriebsbereich definiert (z.B. Begrenzung der maximalen Entladetiefe auf 50 %), und ein Modell zur Korrelation des Flottenspannungswerts mit SOC und Umgebungstemperatur wird etabliert, um die Ladebedingungen präzise zu bestimmen.
III. Systemoptimierung und Größenbestimmungsmethodik
3.1 Indikatoren für die Zuverlässigkeit der Stromversorgung
Das Design legt den Schwerpunkt auf die Erfüllung der vom Benutzer festgelegten Anforderungen an die Zuverlässigkeit der Stromversorgung. Die wichtigsten Indikatoren sind:
Wahrscheinlichkeit der Energieversorgungsunterbrechung (LPSP): Das Verhältnis der Ausfallzeit des Systems zur gesamten Bewertungszeit, das die Kontinuität der Versorgung intuitiv widerspiegelt.
Wahrscheinlichkeit der Lastunterbrechung (LLP): Das Verhältnis der Lastenergiebedarf, der vom System nicht gedeckt wird, zum Gesamtbedarf. Dies ist der kritischste Kernindikator für die systematische Optimierung des Designs.
3.2 Schritt-für-Schritt-Optimierungsdesignprozess
Diese Lösung verwendet einen systematischen Optimierungsprozess, um die anfänglichen Investitionskosten für Geräte zu minimieren, um die optimale Konfiguration zu finden.
Schritt 1: Optimierung der PV- und Batteriekonfiguration bei fester Windturbinenkapazität
Kernaufgabe: Unter der Bedingung, dass das Windturbinenmodell und die Anzahl fest sind, die Kombination von PV-Modulen und Batteriekapazitäten zu finden, die den vorgegebenen Zuverlässigkeitsindikator (LPSP) erfüllt und die niedrigsten Gesamtausrüstungskosten ergibt.
Implementierungsmethode: Durch Simulationsberechnungen wird die "Gleichgewichtskurve" gezeichnet, die alle PV- und Batteriekonfigurationen darstellt, die den Zuverlässigkeitsanforderungen entsprechen. Dann wird mithilfe der Kosten-Tangentenmethode oder durch Computerprogramm-Screening basierend auf den Einheitspreisen der Geräte die einzigartige optimale Kombination mit den niedrigsten Kosten bestimmt.
Schritt 2: Globale Optimierung durch Variation der Windturbinenkapazität
Kernaufgabe: Ändern Sie die Windturbinenkapazität oder -anzahl, wiederholen Sie den Optimierungsprozess von Schritt 1 und erhalten Sie eine Reihe optimaler Konfigurationen und deren entsprechende Kosten für unterschiedliche Windturbinenkapazitäten.
Endentscheidung: Vergleichen Sie die Gesamtkosten aller Kandidatenlösungen und wählen Sie die Wind-PV-Batterie-Kombination mit den global niedrigsten Kosten als die endgültige optimierte Systemkonfiguration.
3.3 Systemleistungssimulation und -ausgabe
Nachdem die optimale Konfiguration festgelegt wurde, kann der jährliche Betrieb des Systems stündlich simuliert werden, wodurch detaillierte Berichte generiert werden, einschließlich:
Zeitdimension: Stündlicher Batterieladestand, Energiebilanz des Systems.
Statistikdimension: Täglich/monatlich/jährlich nicht gedeckter Lastenergiebedarf, Zuverlässigkeitsindikatoren (LPSP, LLP), Anteil der Wind- und Solarenergieerzeugung, Energieüberschuss- und -defizitsituationen usw.
IV. Schlussfolgerung
Die in dieser Lösung vorgeschlagene optimierte Designmethode für hybride Wind-Solar-Energieerzeugungssysteme, basierend auf umfassenden mathematischen Modellen und präzisen lokalen meteorologischen Daten, kann die Systemkonfiguration eindeutig bestimmen, die die minimalen anfänglichen Ausrüstungsinvestitionskosten hat, während sie spezifische Benutzer-Strombedarfe und -zuverlässigkeitsanforderungen erfüllt. Diese Methode behebt effektiv die Mängel von Einzelnachrichtenerzeugungssystemen, überwindet die Grenzen bestehender Designansätze und bietet ein leistungsfähiges Werkzeug für die wissenschaftliche, effiziente und wirtschaftliche Planung von hybriden Wind-Solar-Energieerzeugungssystemen, was einen bedeutenden Wert für ingenieurtechnische Anwendungen hat.
