ハイブリッド風力・太陽光発電システム最適化：オフグリッドアプリケーション向けの包括的な設計ソリューション
導入と背景
1.1 単一電源発電システムの課題
従来の独立型太陽光発電（PV）または風力発電システムには固有の欠点があります。PV発電は昼夜のサイクルや天候の影響を受け、風力発電は不安定な風資源に依存するため、出力が大きく変動します。継続的な電力供給を確保するためには、大容量のバッテリーバンクが必要となりますが、過酷な運用条件下で頻繁に充放電を行うバッテリーは長期間低充電状態に陥りやすく、実際の耐用年数が理論値よりも短くなります。さらに、バッテリーの高コストは、PVモジュールや風力タービン自体のコストに匹敵し、場合によってはそれを上回る可能性があります。したがって、バッテリーの寿命延長とシステムコスト削減が独立型パワーシステム最適化の核心的な課題となっています。
1.2 ハイブリッド風力・太陽光発電の重要な利点
ハイブリッド風力・太陽光発電技術は、PVと風力発電という二つの再生可能エネルギーを有機的に組み合わせることで、単一エネルギー源の間歇性を効果的に克服します。風力と太陽光エネルギーは時間（昼夜、季節）において自然な補完性を持っています：昼間の強い日差しは夜間に強くなる風と一致しやすいです；夏の良い日射量は冬の豊富な風資源と相まっています。この補完性により：
バッテリーの有効充電時間の大幅な延長、低充電状態での滞在時間の減少、そしてバッテリーの耐用年数の大幅な延長が可能になります。
必要なバッテリー容量の削減。風力と太陽光が同時に利用できない確率は低いので、システムは多くの場合直接負荷を供給でき、より小容量のバッテリーバンクを使用できます。
国内外の研究によると、ハイブリッド風力・太陽光システムは単一電源発電システムよりも電力供給の信頼性とライフサイクルコスト効率で優れています。
1.3 既存の設計手法の欠点と提案される解決策
現在のシステム設計には課題があります。海外からの専門シミュレーションソフトウェアは高価であり、そのコアモデルはしばしば秘密にされているため、広範な採用が妨げられています。一方、多くの簡略化された設計手法は不十分です—気象平均値に過度に依存して詳細を無視したり、線形簡略化モデルを使用して精度が限られたり、適用性が低いことがあります。
この解決策では、上記の問題に対処するために正確かつ実用的なコンピュータ支援設計方法を提案することを目指しています。
II. システム構成とコア技術モデル
2.1 システムアーキテクチャ
このソリューションで設計されたハイブリッド風力・太陽光発電システムは、完全に独立したオフグリッドシステムであり、ディーゼルジェネレータなどのバックアップ電源はありません。主要な構成要素は以下の通りです：
発電ユニット： 風力タービン発電機、PVアレイ。
エネルギー貯蔵および管理ユニット： バッテリーバンク、充電制御装置（充放電管理）。
保護および変換ユニット： 分散負荷（バッテリーの過充電防止、インバーター保護）、インバーター（DCをACに変換してほとんどの負荷要件を満たす）。
消費ユニット： 負荷。
2.2 正確な発電計算モデル
最適化設計を達成するため、我々は正確な時間ごとの発電計算モデルを確立しました。
PVアレイモデル：
太陽放射転置： 先進的な異方性スカイ拡散モデルを利用して、気象観測所で測定された水平方向の太陽放射データをPVモジュールの傾斜面に到達する放射照度に正確に転置し、直射日光、スカイ拡散放射、地表反射放射を総合的に考慮します。
モジュール特性シミュレーション： 精密な物理モデルを用いてPVモジュールの非線形出力特性を特徴づけ、照射度と周囲温度がモジュールの出力電圧と電流に及ぼす影響を完全に考慮し、発電計算の正確さを確保します。
風力タービンモデル：
風速補正： 気象データから得られる基準高度の風速を指数法則に基づいて実際のハブ高さの風速に補正します。
パワーカーブフィッティング： 区分関数（異なる風速区間に対して異なる二次方程式）を使用してタービンの実際の出力曲線を高精度にフィッティングし、風速データに基づく時間ごとのエネルギー計算を可能にします。
2.3 バッテリーの動的特性モデル
バッテリーはコアエネルギーストアコンポーネントであり、動的に状態が変化します。モデルは主に以下に焦点を当てています：
充電状態（SOC）計算： 各時間ステップにおける発電と負荷消費の関係に基づいてバッテリーの充放電プロセスを動的にシミュレートし、残容量を正確に計算しながら自己放電率、充電効率、インバータ効率などの実際の要因を考慮します。
充放電管理： バッテリーの寿命を延ばすために合理的なSOC動作範囲を定義（例えば最大放電深度を50%に制限）し、浮動充電電圧とSOCおよび周囲温度との関連性を持つモデルを確立して充電条件を正確に決定します。
III. システム最適化およびサイズ調整方法論
3.1 電力供給信頼性指標
設計はユーザーが指定した電力供給信頼性要件を満たすことを優先します。主要な指標は以下の通りです：
電力供給喪失確率（LPSP）： システム停止時間と総評価時間の比率であり、供給の継続性を直感的に反映します。
負荷供給不能確率（LLP）： システムが満たせない負荷電力需要と総需要の比率。これはシステム最適化設計にとって最も重要なコア指標です。
3.2 ステップバイステップ最適化設計プロセス
このソリューションでは、システムの初期投資コストを最小限に抑えるための体系的な最適化プロセスを採用し、最適な構成を見つけることを目指しています。
ステップ1：固定された風力タービン容量に対するPVとバッテリーの構成最適化
コアタスク： 風力タービンモデルと数量が固定されている条件下で、予定された信頼性指標（LPSP）を満たし、設備総コストが最低となるPVモジュールとバッテリー容量の組み合わせを見つけます。
実装方法： シミュレーション計算を通じて、信頼性要件を満たすすべてのPVとバッテリー構成を示す「バランス曲線」を描画します。その後、設備単価に基づくコスト接線法またはコンピュータプログラムによるスクリーニングを使用して、最低コストの一意の最適組み合わせを決定します。
ステップ2：風力タービン容量の変更によるグローバル最適化
コアタスク： 風力タービン容量または数量を変更し、ステップ1の最適化プロセスを繰り返し、異なる風力タービン容量に対する一連の最適構成とそれらの対応するコストを得ます。
最終決定： すべての候補解の総コストを比較し、グローバルで最低コストの風力・PV・バッテリー組み合わせを選択し、最終的な最適化システム構成とします。
3.3 システム性能シミュレーションと出力
最適構成を決定した後、システムの年間運転を時間ごとにシミュレートし、以下の詳細レポートを生成します：
時間次元： 時間ごとのバッテリーの充電状態、システムエネルギー収支。
統計次元： 日別/月別/年別の未満たされた負荷エネルギー、信頼性指標（LPSP、LLP）、風力/太陽光発電割合、エネルギー余剰と不足状況など。
IV. 結論
本ソリューションで提案されるハイブリッド風力・太陽光発電システムの最適化設計方法は、包括的な数学モデルと正確な地域気象データに基づいて、特定のユーザ電力需要と電力供給信頼性要件を満たしながら、初期設備投資コストが最小となるシステム構成を唯一決定することができます。この方法は単一電源発電システムの欠点を効果的に解決し、既存の設計アプローチの制約を克服し、ハイブリッド風力・太陽光発電システムの科学的、効率的、経済的な設計に強力なツールを提供し、エンジニアリングアプリケーションにおいて重要な価値を持っています。
