国外风光互补系统的研究进展与趋势

2023-06-23 理论教育版权反馈

【摘要】：最初的风光互补发电系统只是将风力机和光伏组件进行简单的组合。随后,国外的专家学者对风光互补系统进行了研究与应用。Roy Billinton等人研究了独立小型风光发电系统的扩容问题,指出互补发电系统扩容的可行性[3]。M.A.Castro研制了主要用于包括风光复合发电系统在内的可再生能源发电系统的仿真软件[16]。R.Chedid提出了风—光—蓄—电复合系统的设计及控制软件[17]。相比较而言,风柴复合系统在经济上有更好的适应性,而光柴复合系统在技术上有更好的适应性。

1981年,丹麦的N.E.Busch和K llenbach提出了太阳能和风能混合利用的技术问题。最初的风光互补发电系统只是将风力机和光伏组件进行简单的组合。随后,国外的专家学者对风光互补系统进行了研究与应用。

1.建模与优化方面

Rajesh Karki(Saskatchewan大学,加拿大)等人研究了独立小型风光发电系统的成本及可靠性计算,指出根据负载和风光资源条件合理配置发电系统,是降低发电成本、提高系统可靠性的重要途径[2]。Roy Billinton(Saskatchewan大学,加拿大)等人研究了独立小型风光发电系统的扩容问题,指出互补发电系统扩容的可行性[3]。B.D.Shakya(Melbourne大学,澳大利亚)等人设计了一种采用压缩氢气储能的风光互补发电系统,并对该系统的技术可行性和经济性作了分析[4]。Rodolfo Dufo Lopez(Zaragoza大学,西班牙)等人用C++语言开发了一套用于光风、光柴等互补发电系统的基于遗传算法的优化软件,并对位于Zaragoza的光柴互补发电系统进行了设计与优化,还与另外一个互补优化软件HOMER(hybrid optimization model for electric renewable,可再生能源互补发电优化建模)进行了比较[5],结果显示该系统能够根据负载和光照条件确定所用的光伏阵列、蓄电池和柴油机的数量与类型,找到系统最佳配置,以最小的成本获得最大的电能输出,证实了光风、光柴等互补发电系统比任何一种单独发电系统都更具优势。Borowy BS针对风光互补系统提出了优化系统配置的方法[6],但该文在优化系统配置的过程中,并没有把系统的串联连接与并联连接区别开来,此外系统所采用的数学模型也有待进一步改进。B.Ai在Borowy BS的工作基础上,通过对系统性能小时数据的计算,给出了优化系统配置的一套方法,即在一系列给定的LPSP(loss of power supply probility)下,得出光伏阵列容量与蓄电池容量的协调曲线,通过画出该曲线的切线(其斜率代表光伏阵列与蓄电池费用的关系),从而唯一地确定系统的最优配置[7]。K.Thyagarajian研究了包括风—光—柴复合发电系统的可再生能源复合发电系统的控制策略的设计[8],但控制策略的依据过于简单。A.ZAHEDI给出了光伏和蓄电池复合发电系统的计算机数学模型[9],用以计算系统的性能。M.A.Elhadidy以沙特阿拉伯Dhahran气象站1989年和1991年小时平均风速为依据,针对系统10kW风力发电机(2套)+蓄电池+柴油机,分析了蓄电池的最优配置问题[10]。W.Kellogg以系统成本为目标函数,以最小负载损失率为约束,采用简单迭代算法研究了风—光—柴蓄系统最优配置问题[11]。A.N.Celik根据8年间所测的气象小时数据,分析计算了复合风光发电系统和独立光伏系统或独立风力发电系统,从系统运行性能和经济性能两方面对上述系统进行了比较[12]。A.D.Bagul采用三事件概率密度逼近的方法,以20年的风速、太阳辐射、环境温度为依据,针对特定的负载,计算出风光复合发电系统中蓄电池和光伏阵列的大小[13]。W.Kellogg在前期工作的基础上,进一步对独立光伏发电系统、独立风力发电系统、风光复合发电系统等系统的技术性能和经济性能进行了比较分析[14]。C.Dennis Barley研究了边远风光复合发电系统调度策略的优化设计问题[15]。M.A.Castro研制了主要用于包括风光复合发电系统在内的可再生能源发电系统的仿真软件[16]。R.Chedid提出了风—光—蓄—电复合系统的设计及控制软件[17]。R.Chedid提出了在考虑政治、社会条件,技术、经济等多种因素情况下,利用分层序列法和新的三维协调曲面最小距离风险评价函数法,为风光复合发电并网系统的设计者提供决策支持[18]。S.Diafa等人提出了风光互补系统的优化方法,分两步:第一步建立精确的数学模型(包括光伏模型、风力机模型、蓄电池模型)；第二步根据失电率(LPSP)和电能成本(LCE)优化系统的容量大小,认为满足系统的稳定性(LPSP=0)且LCE最低的系统为最优系统。将此方法用于安装在Corsica岛的风光互补系统,得出三条结论:①在保证LPSP为0的情况下,如果蓄电池的容量不足够大,系统超过30%的电能就不能用；②系统的设备选择(包括设备的型号和容量大小)对降低系统成本非常重要；③为了在LCE最低的情况下,降低不可用的电量,利用第三种能源(柴油机)对系统有利[19]。Klaas van Alphena等人利用复合系统设计工具HOMER软件对Maldives岛屿的三个不同的可再生能源(RE)系统中的风电和太阳能发电进行评估,提出了多准则分析方法。评估结果显示,风—光—柴复合发电系统比100%的RE(renewable energy)系统有更高的适应性,后一种系统在Maldives岛上经济性不可行。相比较而言,风柴复合系统在经济上有更好的适应性,而光柴复合系统在技术上有更好的适应性。但技术过程的实现只考虑了技术范畴本身,没有考虑环境、公共机构和政治等因素的影响[20]。Tomonobu Senjyua等人针对只用柴油机发电的孤岛存在柴油缺乏、环境污染等问题,提出利用可再生能源发电的系统,系统包括柴油机、风力机、光伏阵列和蓄电池,并对该系统进行了优化。优化方法可以对光伏阵列、风力机和蓄电池的容量进行优化,并且当风速、用电量、发电机的额定功率和设备的初次投资改变时,提出的策略也可以调整。仅从系统仿真的结果来看,利用提出的优化方法,系统运行成本比只用柴油机降低了约10%[21]。J.K.Kaldellis等人提出了一种风—柴—蓄复合孤网系统的发电成本模型,包括初次投资成本、固定成本和可变成本(包括柴油的消费成本和平均每5～7年更换蓄电池的成本)。提出影响发电成本的因素有风资源的潜能、资本成本、油价、蓄电池的价格和初次投资。研究结果表明,对于风资源丰富的偏远地区,当年均风速高于6.0m/s时,风柴复合系统是成本效益最好的发电系统[22]。Esser Thomas介绍了离网状态下的可再生能源电站的方案,供电系统由超大容量的风力机、光伏电池阵列和蓄电池组组成。分析结果表明,相对于常规电站,可再生能源电站提供了更高的可靠性,降低了资金花费,降低并能预测系统的运行成本,减小系统对燃油价格的依赖性[23]。Cramer G.l介绍了一种小型的离网型的风光互补系统,系统包括风力机、光伏电池、蓄电池和柴油机组。基于6年的发展、制造和运行经验,证明此独立的小型发电系统能提供较便宜的电能[24]。Simic等人提出了一种小型的离网系统,系统包括太阳能光伏、风能和柴油机。根据实际的太阳能辐射、风速和负荷等数据,利用HOMER优化软件进行了仿真和优化,主要评估风力机功率曲线如何影响电价和风电量。保持系统其他的部分不变,评估了五种不同的风力机功率曲线,仅在一些部件(例如,太阳能、蓄电池、整流器/逆变器的容量)的优化数量改变时,系统的结构才改变。结果表明,风力机的功率曲线不仅影响电价,而且影响优化系统的结构[25]。

2.工程应用方面

A.G.Bhave研究了安装在印度西海岸的风—光—蓄复合发电户用系统的技术及经济性[26]。David Lowe研究了包括风光复合发电系统在内的可再生新能源发电系统在澳大利亚边远地区的市场应用状况[27]。M.A.Elhadidy分析了风光复合发电系统在沙特阿拉伯应用的可行性[28]。Yasuhiro和Yukihiro都研究了风光(柴蓄)复合发电系统,并建立了示范系统[29,30]。M.A.Elhadidy对安装在沙特阿拉伯达兰的风—光—柴复合发电系统的性能进行了评价[31]。G.C.Bakos针对希腊Xanthi城市一典型居民宅供电的风光复合发电系统进行了仿真和经济性分析,仿真程序基于蒙特卡罗方法产生太阳辐射和风速数据；经济性分析基于寿命周期节省费用和初次投资回报期两种方法[32]。在日本的Tokashiki岛,用电最大负荷为3500kW,原采用2台1000kW和5台500kW柴油发电机供电,为了减少岛屿对柴油发电的依赖和减少对环境的污染,采用多种可再生能源综合发电技术来解决岛屿的用电问题。通过当地的风光资源分析,经经济计算,选用5台600kW的风力发电机、少量的蓄电池组和原有的柴油发电机联合给用户供电[33]。沙特阿拉伯在接近于阿富汗的偏远地区建立光—柴—蓄复合系统,用太阳能代替原来的部分柴油机发电。对系统的研究采用实际数据,利用气象传感器在光伏板安装地点测量每小时的太阳辐射强度；利用HOMER软件对系统进行优化[34]。澳大利亚和国际研究组织致力于研究偏远地区供电系统,系统包括柴油发电机、光伏电池阵列、风力机、蓄电池和功率调节器。西澳大利亚的研究给出了一个复合系统,利用正弦波功率调节器与柴油机的运行同步。经济分析表明,新的系统比只用柴油机更经济[35]。Wies R.W.等人研究了极端寒冷的偏远地区的复合供电系统的仿真和优化。复合系统仿真包括动态仿真、电力系统可视化图形用户界面和MATLAB&simulink。系统模型将柴油发电机和蓄电池组与光伏电池和风力机连接起来。利用仿真软件,研究了极端寒冷的阿拉斯加偏远地区的柴—蓄—光—风复合系统的最优方案和系统的最优性能[36]。

3.其他方面

Colorado State University和National Renewable Energy Laboratory(美国可再生能源实验室)合作开发了hybrid2应用软件。hybrid2本身是一个很出色的软件,它对一个风光互补系统进行非常精确的模拟运行,根据输入的混合发电系统结构、负载特性以及安装地点的风速、太阳辐射数据获得1年8760h的模拟运行结果[37]。J.G.McGowan比较了HYBRIDZ(由美国国家能源部资助,麻萨诸州大学研制)和SOMES模型(由荷兰Utrecht大学研制)[38],这两个模型都是基于系统的最后配置来预测风—光—柴蓄复合发电系统的技术性能和经济性能。

国外风光互补系统的研究进展与趋势

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