Hybride Wind-Zonne Energie Systeem Optimalisatie: Een Uitgebreide Ontwerpoplossing voor Off-Grid Toepassingen
Inleiding en achtergrond
1.1 Uitdagingen van energieopwekkingssystemen met één bron
Traditionele stand-alone fotovoltaïsche (PV) of windenergieopwekkingssystemen hebben inherente nadelen. PV-energieopwekking wordt beïnvloed door de dagelijkse cyclus en weersomstandigheden, terwijl windenergieopwekking afhankelijk is van onstabiele windbronnen, wat leidt tot significante fluctuaties in de energieproductie. Om een continue stroomvoorziening te garanderen, zijn grote batterijbanken nodig voor energieopslag en -balans. Batterijen die vaak worden opgeladen en ontladen, kunnen echter onder strenge omstandigheden langere tijd in een staat van onvoldoende lading verkeren, waardoor de praktische levensduur veel korter is dan de theoretische waarde. Bovendien betekent de hoge kosten van batterijen dat de totale levenscycluskosten gelijk kunnen komen aan of zelfs kunnen overstijgen de kosten van de PV-modules of windturbines zelf. Daarom zijn het verlengen van de levensduur van batterijen en het verlagen van systeemkosten de kernuitdagingen bij het optimaliseren van stand-alone energieopwekkingsystemen.
1.2 Aanzienlijke voordelen van hybride wind-zonne-energieopwekking
Hybride wind-zonne-energieopwekkingstechnologie overwint effectief de onderbrekingen van enkele energiebronnen door PV en windenergie, twee hernieuwbare energiebronnen, organisch te combineren. Wind- en zonne-energie vertonen een natuurlijke complementariteit in de tijd (dag/nacht, seizoenen): sterke zonnestraling overdag komt vaak samen met potentiële sterkere winden 's nachts; goede zonnestraling in de zomer kan gepaard gaan met voldoende windbronnen in de winter. Deze complementariteit stelt het volgende mogelijk:
Significante verlenging van de effectieve laadtijd van batterijen, waardoor de tijd dat ze in een onvoldoende geladen staat verkeren, wordt verminderd, waardoor de levensduur van de batterij aanzienlijk wordt verlengd.
Vermindering van de vereiste batterijcapaciteit. Aangezien de kans dat zowel wind als zonne-energie tegelijkertijd niet beschikbaar is, laag is, kan het systeem vaak direct de belasting voeden, waardoor een batterijbank met kleinere capaciteit kan worden gebruikt.
Binnenlandse en internationale studies bevestigen dat hybride wind-zonne-energiesystemen zowel in betrouwbaarheid van de stroomvoorziening als in levenscycluskosten efficiëntie superieur zijn aan energieopwekkingsystemen met één bron.
1.3 Nadelen van bestaande ontwerpmethoden en de voorgestelde oplossing
Huidige systeemontwerpen staan voor uitdagingen. Professioneel simulatiesoftware van het buitenland is duur, en de kernmodellen zijn vaak vertrouwelijk, waardoor een brede toepassing wordt belemmerd. Tegelijkertijd zijn de meeste vereenvoudigde ontwerpmethoden ontoereikend—ofwel vertrouwen ze te veel op meteorologische gemiddelden en negeren ze details, ofwel gebruiken ze lineaire vereenvoudigde modellen die leiden tot beperkte nauwkeurigheid en slechte toepasbaarheid.
Deze oplossing streeft ernaar een set nauwkeurige en praktische computerondersteunde ontwerpmethodologieën voor te stellen om bovenstaande problemen aan te pakken.
II. Systeemsamenstelling en kerntechnische modellen
2.1 Systeemarchitectuur
Het hybride wind-zonne-energieopwekkingsysteem dat in deze oplossing is ontworpen, is een volledig autonoom off-grid systeem, zonder back-up energiebronnen zoals dieselmotoren. De kerncomponenten omvatten:
Energieopwekkingseenheid: Windturbinegeneratoren, PV-array.
Energieopslag- en beheereenheid: Batterijbank, ladeschakelaar (voor het beheren van laden en ontladen).
Beveiligings- en conversie-eenheid: Divertload (voorkomt overladen van de batterij, beschermt de inverter), inverter (converteert DC naar AC om aan de meeste belastingsvereisten te voldoen).
Energieverbruikseenheid: Belasting.
2.2 Nauwkeurige energieopwekkingberekeningsmodellen
Om een geoptimaliseerd ontwerp te bereiken, hebben we nauwkeurige uurlijke energieopwekkingberekeningsmodellen opgesteld.
PV-arraymodel:
Solarstralingtranspositie: Gebruikt een geavanceerd anisotroop diffuus model om horizontale solarstralingsgegevens die door weerstations zijn gemeten, nauwkeurig te transponeren naar de straling die op de gekantelde oppervlakte van de PV-modules valt, rekening houdend met directe bundelstraling, diffuse hemelstraling en grondreflexiestraling.
Modulekenmerksimulatie: Maakt gebruik van een precieze fysieke model om de niet-lineaire uitvoerkenmerken van PV-modules te karakteriseren, rekening houdend met de effecten van straling en omgevingstemperatuur op de uitvoerspanning en -stroom van de module, om de nauwkeurigheid van de energieopwekkingberekeningen te garanderen.
Windturbinemodel:
Windsnelheidscorrectie: Corrigeert de referentiehoogte windsnelheid uit meteorologische gegevens naar de werkelijke hubhoogte windsnelheid op basis van de exponentiële wet die de variatie van de windsnelheid met hoogte reguleert.
Krachtcurvefitting: Gebruikt een gesegmenteerde functie (verschillende binomiale vergelijkingen voor verschillende windsnelheidsintervallen) om een hoge precisie fitting van de werkelijke krachtuitvoercurve van de turbine te bereiken, waardoor nauwkeurige uurlijke energieberekeningen op basis van windsnelheidsgegevens mogelijk zijn.
2.3 Dynamisch batterijkenmerkmodel
De batterij is de kernenergieopslageenheid, met dynamisch veranderende staten. Het model richt zich vooral op:
Berekening van de status van de lading (SOC): Simuleert dynamisch de lade- en ontladingsprocessen van de batterij op basis van de relatie tussen energieopwekking en belastingsverbruik op elk tijdstip, berekent nauwkeurig de resterende capaciteit, rekening houdend met praktische factoren zoals zelfontladingspercentage, ladefficiëntie en inverterefficiëntie.
Lade-ontladingsbeheer: Om de levensduur van de batterij te verlengen, wordt een redelijke SOC-werkingsbereik gedefinieerd (bijvoorbeeld het limiteren van de maximale diepte van de ontlading tot 50%), en wordt een model opgesteld dat de zwevende ladingspanning koppelt aan SOC en omgevingstemperatuur om de ladecondities nauwkeurig te bepalen.
III. Systeemoptimalisatie en maatbepalingmethode
3.1 Betrouwbaarheidsindicatoren voor stroomvoorziening
Het ontwerp geeft prioriteit aan het voldoen aan de door de gebruiker gespecificeerde betrouwbaarheidsvereisten voor stroomvoorziening. Belangrijke indicatoren omvatten:
Kans op verlies van stroomvoorziening (LPSP): Het ratio van de systeemuitvaltijd tot de totale evaluatietijd, wat de continuïteit van de levering intuïtief weergeeft.
Kans op verlies van belasting (LLP): Het ratio van de belastingsenergie die niet door het systeem wordt voldaan tot de totale vraag. Dit is de meest cruciale kernindicator voor systeemoptimalisatieontwerp.
3.2 Stapsgewijze optimalisatieontwerp-proces
Deze oplossing past een systematische optimalisatieproces toe, met als doel de initiële investeringskosten van apparatuur te minimaliseren om de optimale configuratie te vinden.
Stap 1: Optimalisatie van PV- en batterijconfiguraties voor een vaste windturbinecapaciteit
Kernopdracht: Onder de voorwaarde dat het windturbinemodel en de hoeveelheid vast zijn, vind de combinatie van PV-module- en batterijcapaciteiten die voldoet aan de vooraf bepaalde betrouwbaarheidsindicator (LPSP) en resulteert in de laagste totale apparatuurkosten.
Implementatiemethode: Door middel van simulatieberekeningen, teken de "balanscurve" die alle PV- en batterijconfiguraties weergeeft die voldoen aan de betrouwbaarheidsvereisten. Vervolgens, met behulp van de kostentangentmethode of computerscreening op basis van apparatuur-eenheidsprijzen, bepaal de unieke optimale combinatie met de laagste kosten.
Stap 2: Globale optimalisatie door variërende windturbinecapaciteit
Kernopdracht: Verander de windturbinecapaciteit of het aantal, herhaal het optimalisatieproces van Stap 1, en verkrijg een reeks optimale configuraties en hun corresponderende kosten voor verschillende windturbinecapaciteiten.
Uiteindelijke beslissing: Vergelijk de totale kosten van alle kandidaatoplossingen en selecteer de wind-PV-batterijcombinatie met de globaal laagste kosten als de uiteindelijke geoptimaliseerde systeemconfiguratie.
3.3 Systeemprestatiesimulatie en -uitvoer
Nadat de optimale configuratie is bepaald, kan het jaarlijkse systeembedrijf uur per uur worden gesimuleerd, resulterend in gedetailleerde rapporten, waaronder:
Tijdaspect: Uurlijke batterijstatus van lading, systeemenergiebalans.
Statistisch aspect: Dagelijkse/maandelijkse/jaarlijkse niet-gevulde belastingsenergie, betrouwbaarheidsindicatoren (LPSP, LLP), aandeel van wind- en zonne-energieopwekking, energieoverschotten en -tekorten, enz.
IV. Conclusie
De geoptimaliseerde ontwerpmethode voor hybride wind-zonne-energieopwekkingsystemen die in deze oplossing wordt voorgesteld, gebaseerd op uitgebreide wiskundige modellen en nauwkeurige lokale meteorologische gegevens, kan de systeemconfiguratie uniek bepalen met de laagste initiële apparatuurinvesteringskosten, terwijl specifieke elektriciteitsbehoeften van de gebruiker en betrouwbaarheidsvereisten voor stroomvoorziening worden voldaan. Deze methode lost effectief de nadelen van energieopwekkingsystemen met één bron op, overwint de beperkingen van bestaande ontwerpaanpakken en biedt een krachtig instrument voor wetenschappelijke, efficiënte en economische ontwerpen van hybride wind-zonne-energieopwekkingsystemen, met aanzienlijke waarde voor ingenieursapplicaties.
