Hybrides Wind-Solar-Kraftwerks-Optimierung: Eine umfassende Entwurfslösung für Anwendungen außerhalb des Stromnetzes

1. Einführung und Hintergrund​

​1.1 Herausforderungen von Einzelquelle-Energieerzeugungssystemen​

Traditionelle eigenständige Photovoltaik- (PV) oder Windenergieerzeugungssysteme haben inhärente Nachteile. Die PV-Energieerzeugung wird durch Tageszyklen und Wetterbedingungen beeinflusst, während die Windenergieerzeugung auf instabile Windressourcen angewiesen ist, was zu erheblichen Schwankungen der Energieausgabe führt. Um eine kontinuierliche Stromversorgung sicherzustellen, sind große Batteriespeicher notwendig, um Energie zu speichern und auszugleichen. Allerdings neigen Batterien, die häufig geladen und entladen werden, unter harten Betriebsbedingungen dazu, über längere Zeiträume in einem Unterladezustand zu verbleiben, wodurch ihre praktische Lebensdauer deutlich kürzer als der theoretische Wert ist. Kritischer noch, die hohen Kosten für Batterien bedeuten, dass ihre Gesamtkosten im Laufe ihres Lebenszyklus den Kosten der PV-Module oder Windturbinen selbst nahekommen oder sogar übertreffen können. Daher ist die Verlängerung der Batterielebensdauer und die Reduzierung der Systemkosten zu den zentralen Herausforderungen bei der Optimierung von eigenständigen Energiesystemen geworden.

​1.2 Bedeutende Vorteile der hybriden Wind-Solar-Energieerzeugung​

Die Technologie der hybriden Wind-Solar-Energieerzeugung überwindet die Intermittenz einzelner Energiequellen, indem sie die beiden erneuerbaren Energien PV und Windkraft organisch kombiniert. Wind- und Solarenergie zeigen eine natürliche Komplementarität in der Zeit (Tag/Nacht, Jahreszeiten): Starke Sonneneinstrahlung am Tag fällt oft mit potenziell stärkeren Winden in der Nacht zusammen; gute Sonneneinstrahlung im Sommer kann mit reichhaltigen Windressourcen im Winter gepaart sein. Diese Komplementarität ermöglicht:

• Eine erhebliche Verlängerung der effektiven Ladezeit für Batterien, was die Zeit verringert, in der sie untergeladen sind, und somit die Batterielebensdauer erheblich verlängert.
• Eine Reduzierung des erforderlichen Batteriespeichervolumens. Da die Wahrscheinlichkeit, dass sowohl Wind als auch Sonne gleichzeitig nicht verfügbar sind, gering ist, kann das System oft direkt die Last versorgen, was den Einsatz eines Batteriespeichers mit kleinerem Kapazität ermöglicht.
• Inländische und internationale Studien bestätigen, dass hybride Wind-Solar-Systeme sowohl in Bezug auf die Versorgungsreliabilität als auch auf die Lebenszykluskosteneffizienz einzigartige Vorteile gegenüber einquelle-Energieerzeugungssystemen bieten.

​1.3 Mängel der bestehenden Designmethoden und die vorgeschlagene Lösung​

Aktuelle Systemdesigns stellen Herausforderungen dar. 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, die zu begrenzter Genauigkeit und mangelnder Anwendbarkeit führen.

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 eigenständiges Off-Grid-System, ohne zusätzliche Reservesysteme wie Dieselmotoren. Die Hauptkomponenten umfassen:

• ​Energieerzeugungseinheit:​​ Windturbinengeneratoren, PV-Anlage.
• ​Energiespeicher- und -verwaltungseinheit:​​ Batteriespeicher, Laderegler (für die Verwaltung von Laden und Entladen).
• ​Schutz- und Konvertierungseinheit:​​ Ablenklast (verhindert Überladung der Batterie, schützt den Inverter), Inverter (konvertiert Gleichstrom in Wechselstrom, um den meisten Lastanforderungen gerecht zu werden).
• ​Energieverbrauchseinheit:​​ Last.

​2.2 Präzise Energieerzeugungsberechnungsmodelle​

Um ein optimiertes Design zu erreichen, haben wir präzise stündliche Energieerzeugungsberechnungsmodelle entwickelt.

• ​PV-Anlagenmodell:​​
1. ​Solare Strahlungstransposition:​​ Nutzt ein fortschrittliches anisotropes Modell zur Diffusionsstrahlung, um horizontale Sonnenstrahlungsdaten, die von Wetterstationen gemessen werden, auf die Bestrahlung der geneigten Oberfläche der PV-Module zu transponieren, wobei direkte Strahlung, diffuse Strahlung des Himmels und reflektierte Strahlung des Bodens berücksichtigt werden.
2. ​Modulcharakteristiken-Simulation:​​ Verwendet ein präzises physikalisches Modell, um die nichtlinearen Ausgabekennlinien der PV-Module zu charakterisieren, wobei die Auswirkungen der Bestrahlung und der Umgebungstemperatur auf die Ausgangsspannung und -stromstärke des Moduls vollständig berücksichtigt werden, um die Genauigkeit der Energieerzeugungsberechnungen sicherzustellen.
• ​Windturbinenmodell:​​
1. ​Windgeschwindigkeitskorrektur:​​ Korrigiert die Referenzhöhen-Windgeschwindigkeit aus meteorologischen Daten auf die tatsächliche Hubhöhen-Windgeschwindigkeit basierend auf dem Exponentialgesetz, das die Windgeschwindigkeitsänderung mit der Höhe regelt.
2. ​Leistungskurvenanpassung:​​ Verwendet eine segmentierte Funktion (unterschiedliche binomische Gleichungen für verschiedene Windgeschwindigkeitsintervalle), um eine hochpräzise Anpassung der tatsächlichen Leistungsausgabe-Kurve der Turbine zu erreichen, was eine genaue stündliche Energieberechnung basierend auf Windgeschwindigkeitsdaten ermöglicht.

​2.3 Dynamisches Batteriemodell​

Die Batterie ist die zentrale Energiespeicherkomponente mit dynamisch wechselnden Zuständen. Das Modell konzentriert sich hauptsächlich auf:

• ​Berechnung des Ladezustands (SOC):​​ Simuliert dynamisch die Lade- und Entladevorgänge der Batterie basierend auf dem Verhältnis zwischen Energieerzeugung und Lastverbrauch zu jedem Zeitpunkt, berechnet genau den verbleibenden Kapazität, wobei praktische Faktoren wie Selbstentladerate, Ladewirkungsgrad und Inverterwirkungsgrad berücksichtigt werden.
• ​Lade-Entlade-Verwaltung:​​ Um die Batterielebensdauer zu verlängern, wird ein vernünftiger SOC-Betriebsbereich definiert (z.B. Begrenzung der maximalen Entlade-Tiefe auf 50%), und ein Modell, das die Flottladungsspannung mit SOC und Umgebungstemperatur korreliert, wird etabliert, um die Ladebedingungen genau zu bestimmen.

​III. Systemoptimierung und Dimensionierungsverfahren​

​3.1 Indikatoren für die Versorgungsreliabilität​

Das Design legt den Schwerpunkt darauf, die vom Benutzer festgelegten Anforderungen an die Versorgungsreliabilität zu erfüllen. Die wichtigsten Indikatoren sind:

• ​Wahrscheinlichkeit des Verlusts der Stromversorgung (LPSP):​​ Das Verhältnis der Ausfallzeit des Systems zur gesamten Bewertungszeit, was die Kontinuität der Versorgung intuitiv widerspiegelt.
• ​Wahrscheinlichkeit des Lastverlusts (LLP):​​ Das Verhältnis der Lastenergiebedarfs, die vom System nicht gedeckt werden, zum Gesamtbedarf. Dies ist der entscheidende Kernindikator für die systematische Optimierung.

​3.2 Schritt-für-Schritt-Optimierungsdesignprozess​

Diese Lösung verwendet einen systematischen Optimierungsprozess, um die anfänglichen Investitionskosten für Ausrüstung zu minimieren, um die optimale Konfiguration zu finden.

1. ​Schritt 1: Optimierung der PV- und Batteriekonfiguration bei fester Windturbinenkapazität​
• ​Kernaufgabe:​​ Unter der Bedingung, dass das Windturbinenmodell und die Anzahl fest sind, die Kombination der PV-Modulkapazität und Batteriekapazität 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 die Zuverlässigkeitsanforderung erfüllen. Dann wird mithilfe der Kosten-Tangentenmethode oder durch Computerprogrammscreening basierend auf Ausrüstungseinheitspreisen die einzigartige optimale Kombination mit den niedrigsten Kosten bestimmt.
2. ​Schritt 2: Globale Optimierung durch Variation der Windturbinenkapazität​
• ​Kernaufgabe:​​ Ändern der Windturbinenkapazität oder -anzahl, Wiederholung des Optimierungsprozesses von Schritt 1 und Gewinnung einer Reihe von optimalen Konfigurationen und deren entsprechenden Kosten für unterschiedliche Windturbinenkapazitäten.
• ​Endentscheidung:​​ Vergleich der Gesamtkosten aller Kandidatenlösungen und Auswahl der Wind-PV-Batteriekombination mit den global niedrigsten Kosten als die endgültige optimierte Systemkonfiguration.

​3.3 Systemleistungssimulation und -ausgabe​

Nach Festlegung der optimalen Konfiguration kann die jährliche Betriebssimulation des Systems stündlich durchgeführt werden, um detaillierte Berichte zu generieren, einschließlich:

• ​Zeitdimension:​​ Stündlicher Batterieladezustand, Systemenergiebilanz.
• ​Statistikdimension:​​ Tägliche/Monatliche/Jährliche nicht gedeckte Lastenergie, Zuverlässigkeitsindikatoren (LPSP, LLP), Anteil der Wind- und Solarenergieerzeugung, Energieüberschuss- und -mangelverhältnisse 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 Benutzerstrombedarfe und Versorgungsreliabilitätsanforderungen erfüllt. Diese Methode beantwortet effektiv die Mängel von einquelle-Energieerzeugungssystemen, 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 ingenieurwissenschaftliche Anwendungen hat.