Hybrid vind-solcellssystemoptimering: En omfattande designlösning för off-grid-tillämpningar
Introduktion och bakgrund
1.1 Utmaningar med enkällade energisystem
Traditionella fristående solceller (PV) eller vindkraftsystem har inbyggda brister. PV-produktion påverkas av dagcykler och väderförhållanden, medan vindkraft är beroende av osäkra vindresurser, vilket leder till betydande variationer i effektleverans. För att säkerställa en kontinuerlig strömförsörjning krävs stora batteribanker för energilagring och balansering. Batterier som utsätts för frekventa laddnings- och avladdningscykler kan dock under hårda driftförhållanden vara i ett underladdat tillstånd i lång tid, vilket resulterar i en praktisk livslängd som är kortare än den teoretiska. Viktigast av allt, de höga kostnaderna för batterier innebär att deras totala livscykelkostnad kan närma sig eller till och med överstiga kostnaden för PV-moduler eller vindturbiner själva. Därför har förlängning av batterilivslängd och minskning av systemkostnader blivit kärnutmaningar i optimering av fristående energisystem.
1.2 Betydande fördelar med hybridvind-solenergi
Hybridvind-solteknik överkommer effektivt intermittensen hos enskilda energikällor genom att organiskt kombinera PV och vindkraft, två förnybara energikällor. Vind och solenergi visar en naturlig komplementaritet i tiden (dag/natt, årstider): stark solstrålning under dagen ofta sammanfaller med potentiellt starkare vindar natten; god solstrålning på sommaren kan pareras med rika vindresurser på vintern. Denna komplementaritet möjliggör:
Betydande förlängning av effektiva laddningstider för batterier, vilket minskar tiden de tillbringar i ett underladdat tillstånd, och därmed betydande förlänger batterilivslängden.
Minskning av den nödvändiga batterikapaciteten. Eftersom sannolikheten för att både vind och sol inte är tillgängliga samtidigt är låg, kan systemet ofta direkt driv uttaget, vilket möjliggör användningen av en mindre batteribank.
Inhemsk och internationell forskning bekräftar att hybridvind-solsystem överträffar enkällade energisystem både i tillförlitlighet av strömförsörjning och livscykelkostnadseffektivitet.
1.3 Brister i befintliga designmetoder och det föreslagna lösningsförslaget
Nuvarande systemdesign står inför utmaningar. Professionell simuleringsprogramvara från utlandet är dyrt, och dess kärnmodeller är ofta konfidentiella, vilket hindrar bred användning. Samtidigt är de flesta förenklade designmetoder otillräckliga—antingen de litar för mycket på meteorologiska medelvärden och ignorerar detaljer, eller de använder linjära förenklade modeller som leder till begränsad precision och dålig tillämpbarhet.
Denna lösning syftar till att föreslå en uppsättning exakta och praktiska datorstödda designmetodiker för att hantera ovanstående problem.
II. Systemuppbyggnad och kärntekniska modeller
2.1 Systemarkitektur
Det hybridvind-solenergisystem som är utformat i denna lösning är ett helt fristående off-grid-system utan reservkraft såsom dieselgenerators. De kärnkompоненты системы включают:
Единица генерации энергии: Ветрогенераторы, солнечные панели (фотоэлектрические массивы).
Единица хранения и управления энергией: Батарейный банк, контроллер заряда (для управления зарядом и разрядом).
Защитная и преобразующая единица: Отводящая нагрузка (предотвращает перезарядку батареи, защищает инвертор), инвертор (преобразует постоянный ток в переменный, чтобы удовлетворить большинство требований к нагрузке).
Единица потребления энергии: Нагрузка.
2.2 Точные модели расчета генерации энергии
Для достижения оптимизированного дизайна мы разработали точные часовые модели расчета генерации энергии.
Модель фотоэлектрического массива:
Перенос солнечной радиации: Используется продвинутая анизотропная модель рассеянного небесного излучения для точного переноса горизонтальных данных о солнечной радиации, измеренных метеостанциями, на облучение, падающее на наклонную поверхность фотоэлементов, с учетом прямого лучевого излучения, рассеянного небесного излучения и отраженного излучения от земли.
Симуляция характеристик модуля: Используется точная физическая модель для характеристики нелинейных выходных характеристик фотоэлементов, полностью учитывая влияние освещенности и температуры окружающей среды на выходное напряжение и ток модуля, обеспечивая точность расчетов генерации энергии.
Модель ветрогенератора:
Корректировка скорости ветра: Корректирует скорость ветра на эталонной высоте из метеоданных до фактической скорости ветра на высоте ступицы на основе экспоненциального закона изменения скорости ветра с высотой.
Подгонка кривой мощности: Использует сегментированную функцию (различные биномиальные уравнения для различных интервалов скорости ветра) для достижения высокоточной подгонки фактической кривой мощности турбины, позволяя точно рассчитывать энергию почасово на основе данных о скорости ветра.
2.3 Динамическая модель характеристик аккумулятора
Аккумулятор является ключевым компонентом хранения энергии, состояние которого динамически меняется. Модель в основном сосредоточена на:
Расчет степени заряда (SOC): Динамически моделирует процессы заряда и разряда аккумулятора на основе соотношения между генерацией энергии и потреблением нагрузки на каждом временном шаге, точно вычисляя оставшуюся емкость, учитывая практические факторы, такие как скорость саморазряда, эффективность зарядки и эффективность инвертора.
Управление зарядом и разрядом: Для продления срока службы аккумулятора определяется разумный диапазон работы SOC (например, ограничение максимальной глубины разряда до 50%), и создается модель, связывающая напряжение плавающего заряда с SOC и температурой окружающей среды, для точного определения условий зарядки.
III. Методология оптимизации и проектирования системы
3.1 Показатели надежности энергоснабжения
При проектировании приоритет отдается удовлетворению специфических требований пользователя к надежности энергоснабжения. Ключевые показатели включают:
Вероятность потери энергоснабжения (LPSP): Соотношение времени отключения системы к общему времени оценки, наглядно отражающее непрерывность энергоснабжения.
Вероятность потери нагрузки (LLP): Соотношение мощности нагрузки, которую система не может удовлетворить, к общей потребности. Это самый важный ключевой показатель для оптимизации проектирования системы.
3.2 Пошаговый процесс оптимизации и проектирования
Эта методика использует систематический процесс оптимизации, направленный на минимизацию первоначальных инвестиционных затрат на оборудование для нахождения оптимальной конфигурации.
Шаг 1: Оптимизация конфигурации фотоэлементов и аккумуляторов при фиксированной мощности ветрогенератора
Основная задача: При фиксированной модели и количестве ветрогенераторов найти комбинацию емкостей фотоэлементов и аккумуляторов, которая соответствует предопределенным показателям надежности (LPSP) и имеет минимальную общую стоимость оборудования.
Метод реализации: С помощью симуляционных расчетов строится "балансовая кривая", представляющая все конфигурации фотоэлементов и аккумуляторов, которые соответствуют требованиям надежности. Затем, используя метод касательной к стоимости или отбор компьютерной программой на основе цен оборудования, определяется уникальная оптимальная комбинация с минимальной стоимостью.
Шаг 2: Глобальная оптимизация путем изменения мощности ветрогенератора
Основная задача: Изменить мощность или количество ветрогенераторов, повторить процесс оптимизации шага 1 и получить серию оптимальных конфигураций и их соответствующих стоимостей для различных мощностей ветрогенераторов.
Окончательное решение: Сравнить общие затраты всех кандидатских решений и выбрать комбинацию ветро-фотоэлемент-аккумулятор с глобально минимальной стоимостью в качестве окончательной оптимизированной конфигурации системы.
3.3 Симуляция и вывод производительности системы
После определения оптимальной конфигурации можно провести почасовую симуляцию годовой работы системы, генерируя подробные отчеты, включающие:
Временная шкала: Почасовое состояние заряда аккумулятора, энергетическое равновесие системы.
Статистические данные: Ежедневная/ежемесячная/ежегодная невыполненная нагрузка, показатели надежности (LPSP, LLP), доля генерации ветро-солнечной энергии, ситуации с избытком и дефицитом энергии и т.д.
IV. Заключение
Предложенная в этом решении методика оптимизированного проектирования гибридных ветро-солнечных систем, основанная на всесторонних математических моделях и точных местных метеорологических данных, позволяет уникальным образом определить конфигурацию системы с минимальными первоначальными инвестиционными затратами на оборудование, при этом удовлетворяя конкретные требования пользователей к электроснабжению и надежности энергоснабжения. Этот метод эффективно решает недостатки однокомпонентных систем генерации энергии, преодолевает ограничения существующих подходов к проектированию и предоставляет мощный инструмент для научного, эффективного и экономичного проектирования гибридных ветро-солнечных систем, имеющий значительную ценность для инженерных применений.
