風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電外文翻譯

1、<p>　　外 文 翻 譯</p><p>　　題 目： 獨(dú)立混合太陽(yáng)能風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的最佳規(guī)模的研究現(xiàn)狀 </p><p>　　獨(dú)立混合太陽(yáng)能風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的最佳規(guī)模的研究現(xiàn)狀</p><p>　　周煒 婁承芝 黎仲實(shí) 陸林 楊宏星</p><p>

2、;　　可再生能源研究小組（ RERG ），屋宇設(shè)備工程學(xué)系，香港理工大學(xué)，香港</p><p>　　環(huán)境科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，天津大學(xué)，天津，中國(guó)</p><p>　　摘要：太陽(yáng)能和風(fēng)能可以說(shuō)是無(wú)處不在，自由，環(huán)保，他們被視為最具有前途的發(fā)電來(lái)源之一?；旌闲吞?yáng)能風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)，使用兩個(gè)可再生能源提高了系統(tǒng)的效率和功率的可靠性和減少了能量的存儲(chǔ)要求。本文著重優(yōu)化獨(dú)立太陽(yáng)能風(fēng)力混合能源系統(tǒng)，蓄電池存

3、儲(chǔ)和控制技術(shù)。研究發(fā)現(xiàn)在持續(xù)的研究和開(kāi)發(fā)工作中，建立準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)它們的輸出和可靠的技術(shù)整合他們與其他可再生能源或常規(guī)能源共同發(fā)電系統(tǒng)性能這方面仍然需要改善。</p><p>　　關(guān)鍵詞：太陽(yáng)能風(fēng)力混合能源系統(tǒng)；可行性研究；建模；優(yōu)化</p><p><b>　　目錄</b></p><p>　　引言.. . . . . . . . . . . .

4、. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .... .....1</p><p>　　氣象數(shù)據(jù)生成的可行性研究. . ... . . . . . . . . . .. . . .. . . . . . . . ... . . .....1</p><p>　　2.1.時(shí)間序列氣象數(shù)據(jù) . . . . . . . . . ...

5、. . . . . . .. . . . . . . . . . . . ... . .....1</p><p>　　2.2.氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì). . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . .... . .....1</p><p>　　太陽(yáng)能風(fēng)力的混合動(dòng)力系統(tǒng)組件的仿真建模. . ... . .. . . .

6、 . . . . . . .. . . . . . .....2</p><p>　　3.1光伏發(fā)電系統(tǒng)建模. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .....3</p><p>　　3.2風(fēng)能系統(tǒng)建模. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . .

7、. . . . .. . . . . . .........3</p><p>　　3.3電池存儲(chǔ)系統(tǒng)的建模. . . . . . . . . . . . . . . .. .. . . . . . . . . . . . ... ..........3</p><p>　　4太陽(yáng)能風(fēng)力的混合動(dòng)力系統(tǒng)優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn). . . . . ... . . . . . . .. . . . . . .

8、 . . . . .... ..........4</p><p>　　4.1電力可靠性分析 . . . .. . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .... ... .....4</p><p>　　4.2系統(tǒng)的成本分析 . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9、. . . . ....... .....4</p><p>　　5太陽(yáng)能風(fēng)力混合系統(tǒng)的優(yōu)化上漿方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .... . ........4</p><p>　　5.1模擬和優(yōu)化軟件. . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . .. . . . . . . .

10、. . . . ........4</p><p>　　5.2太陽(yáng)能風(fēng)力的混合動(dòng)力系統(tǒng)的優(yōu)化技術(shù). . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .....5</p><p>　　5.2.1根據(jù)不同的氣象數(shù)據(jù)的優(yōu)化方案 . . . . . . . .. . . . . . . . .. . . . . . .... .. . .....

11、5</p><p>　　5.2.2最優(yōu)化技術(shù) . . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . ..............5</p><p>　　5.3小結(jié)優(yōu)化技術(shù) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . ..

12、.... .............7</p><p>　　6結(jié)論 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . ... . ................7</p><p>　　致謝 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

13、 . . . . . . ......... . . . . . . . . ........8</p><p>　　參考文獻(xiàn) . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . ....... . . ............8</p><p><b>　　1.引言</b></p&

14、gt;<p>　　由于化石燃料資源的快速枯竭需在全球范圍內(nèi)尋找替代能源，以滿足社會(huì)的需求。另一個(gè)關(guān)鍵原因，越來(lái)越多的證據(jù)表明我們對(duì)化石燃料的依賴是全球氣候變暖的主要原因。因此，當(dāng)務(wù)之急是要尋找替代能源，以支付不斷增加的能源需求，同時(shí)減少對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響。由于在其可用于偏遠(yuǎn)地區(qū)的本地發(fā)電及可再生性，太陽(yáng)能和風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)被視為最具前途的能源之一。自20世紀(jì)70年代初的石油危機(jī)以來(lái)，太陽(yáng)能和風(fēng)能的利用已日益顯著，具有吸引力和成本

15、效益，。</p><p>　　然而，缺點(diǎn)在于太陽(yáng)能和風(fēng)能的不可預(yù)知性和依賴天氣和氣候的變化性，使得太陽(yáng)能和風(fēng)能的變化可負(fù)載需求的時(shí)間分布不匹配。這個(gè)缺點(diǎn)不僅影響系統(tǒng)的節(jié)能性能，而且還表現(xiàn)在電池的壽命過(guò)短。一般情況下，兩個(gè)獨(dú)立能源的聯(lián)合使用會(huì)造成相當(dāng)?shù)牟罹啵@又使得設(shè)計(jì)費(fèi)用相當(dāng)昂貴。這不是獨(dú)立的太陽(yáng)能能源系統(tǒng)，也不是風(fēng)能系統(tǒng)可以提供連續(xù)的電源，而是季節(jié)性周期性變化[1]的獨(dú)立系統(tǒng)。</p><p

16、>　　幸運(yùn)的是，引起這些問(wèn)題的可變性質(zhì)方面是可以部分或全部地克服，集成這兩個(gè)能源在適當(dāng)?shù)慕M合，使用一個(gè)源的優(yōu)勢(shì)，克服對(duì)方的弱點(diǎn)。相比之下（單一的可再生能源）不同的能量源的使用提高了系統(tǒng)的能源供應(yīng)的效率和可靠性，并減少了將能量存儲(chǔ)的要求。與互補(bǔ)太陽(yáng)能和風(fēng)能的某些特性之間關(guān)系，混合型太陽(yáng)能風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)存儲(chǔ)以便提供高度可靠的電源[2]，這適用于更高的可靠性[3]的電氣負(fù)載。</p><p>　　當(dāng)然，隨著增加的復(fù)

17、雜性與單能源系統(tǒng)比較，混合動(dòng)力系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)需要通過(guò)復(fù)雜的不確定的可再生能源供應(yīng)和負(fù)載的需求，非線性特性的元件，高數(shù)的變量和參數(shù)，所以必須考慮到優(yōu)化設(shè)計(jì)，然而最優(yōu)的配置和最優(yōu)控制策略的系統(tǒng)是相互依存的。這種復(fù)雜性使得混合動(dòng)力系統(tǒng)在設(shè)計(jì)和分析上更加困難。</p><p>　　為了有效地和經(jīng)濟(jì)地利用可再生能源，一個(gè)最佳的測(cè)量方法是必要的。該最佳的測(cè)量方法可以幫助保證在最低的投資下充分利用光伏陣列，風(fēng)力渦輪機(jī)和電池組，

18、從而使混合動(dòng)力系統(tǒng)可以在最佳條件方面的投資和系統(tǒng)電源的可靠性。這類優(yōu)化包括經(jīng)濟(jì)目標(biāo)，它需要使系統(tǒng)的長(zhǎng)期性能評(píng)估的可靠性和成本都達(dá)到最佳的折衷。</p><p>　　不同的測(cè)量方法，如圖形的施工方法，概率的方法，迭代的方法和人工智能方法，可以應(yīng)用到達(dá)到一個(gè)技術(shù)，經(jīng)濟(jì)最佳混合可再生能源系統(tǒng)。無(wú)論大小和優(yōu)化技術(shù)的使用，它們最終必須搜索以下參數(shù)：該系統(tǒng)的最佳組合的可靠性和系統(tǒng)成本。雖然預(yù)期的可靠性一個(gè)獨(dú)立的混合動(dòng)力系統(tǒng)的

19、構(gòu)成的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化，該系統(tǒng)的成本是決定性因素，除非無(wú)限的預(yù)算是可用的。因此應(yīng)仔細(xì)研究系統(tǒng)的可靠性和成本，使可以達(dá)到一個(gè)最佳的解決方案。本文將集中檢討當(dāng)?shù)氐臍庀髷?shù)據(jù)生成的當(dāng)前狀態(tài)，獨(dú)立的優(yōu)化和控制技術(shù)太陽(yáng)能風(fēng)力混合能源電池存儲(chǔ)系統(tǒng)，并嘗試發(fā)現(xiàn)進(jìn)一步需要做的工作是什么。</p><p>　　2.氣象數(shù)據(jù)生成的可行性研究</p><p>　　氣候條件決定太陽(yáng)能和風(fēng)能在一個(gè)特定的場(chǎng)址的可用性和

20、幅度。對(duì)于不同的地區(qū)和位置，氣候條件，包括太陽(yáng)輻射，風(fēng)力速度，空氣溫度，等等，總是在不斷變化。為了更好地利用太陽(yáng)能和風(fēng)能資源應(yīng)在開(kāi)始階段分析潛在場(chǎng)址的太陽(yáng)輻射的特性和風(fēng)力狀況。</p><p>　　2.1.時(shí)間氣象序列數(shù)據(jù)</p><p>　　系統(tǒng)的長(zhǎng)期性能是獨(dú)立混合太陽(yáng)能風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)最重要的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。一些研究人員采用時(shí)間氣象序列的數(shù)據(jù)的可行性研究及設(shè)計(jì)混合動(dòng)力系統(tǒng)。氣象數(shù)據(jù)含有每小時(shí)太陽(yáng)

21、輻射，風(fēng)速和環(huán)境溫度。</p><p>　　全局?jǐn)?shù)據(jù)可以從網(wǎng)上獲得的[9 ]或者其他途徑，如當(dāng)?shù)氐臍庀笳尽；旌咸?yáng)能風(fēng)力系統(tǒng)，可以在全球性的下天氣模式下進(jìn)行評(píng)價(jià)，但最佳的可行的解決方案，通常還是需要以站點(diǎn)到站點(diǎn)的基礎(chǔ)氣象數(shù)據(jù)為主。到現(xiàn)在為止，很多關(guān)于太陽(yáng)能和風(fēng)能資源的研究已經(jīng)完成分析，利用太陽(yáng)能和風(fēng)能的資源的可行性在許多地區(qū)或國(guó)家已有報(bào)道[10-14]。</p><p>　　2.2.氣象數(shù)

22、據(jù)統(tǒng)計(jì)</p><p>　　Knight等[15]指出，在許多地方每小時(shí)記錄的氣象變量不存長(zhǎng)時(shí)間的變化。當(dāng)要測(cè)得的位置的天氣數(shù)據(jù)不存在，它們可以通過(guò)以下兩種方法獲得。首先，天氣必要的數(shù)據(jù)可能會(huì)被合成為每月平均值的氣象數(shù)據(jù)。一些統(tǒng)計(jì)的太陽(yáng)輻射和風(fēng)速的屬性可以代表一個(gè)整體，用以產(chǎn)生數(shù)天的天氣數(shù)據(jù)以致一個(gè)月的數(shù)據(jù)[16 ]。其次，天氣數(shù)據(jù)可被外推，首先進(jìn)行一些必要的調(diào)整從附近的一個(gè)站點(diǎn)推至另一個(gè)站點(diǎn)[17] 。<

23、/p><p>　　合成產(chǎn)生的天氣數(shù)據(jù)不完整時(shí)，可以使用天氣數(shù)據(jù)集，用于減少計(jì)算工作量模擬研究。</p><p>　　在研究太陽(yáng)輻射，特別是風(fēng)速和溫度的數(shù)據(jù)中，在戈登和Reddy開(kāi)發(fā)的太陽(yáng)輻射發(fā)生器上以小時(shí)為基礎(chǔ)[18] ，[20]隨機(jī)模擬每小時(shí)和每天的平均風(fēng)速。 Knight等[15]提出的技術(shù)的代時(shí)的太陽(yáng)輻射和環(huán)境溫度的數(shù)據(jù)，以及建議濕度和風(fēng)速。Knight等開(kāi)發(fā)的算法。 [15]需要輸入基

24、于每月平均太陽(yáng)輻射和太陽(yáng)輻射產(chǎn)生每小時(shí)的日常晴空指數(shù)累積頻率分布。</p><p>　　“典型氣象年（TMY）是一種最常見(jiàn)的天氣數(shù)據(jù)序列合成用于太陽(yáng)能仿真系統(tǒng)。每小時(shí)TMY氣象數(shù)據(jù)通常包括12個(gè)月每小時(shí)的數(shù)據(jù)。每月選長(zhǎng)期的天氣數(shù)據(jù)作為特定月份的最佳代表，或從幾年的天氣數(shù)據(jù)產(chǎn)生，（例如，平均太陽(yáng)輻射和清晰度那些幾年的數(shù)據(jù)指數(shù)）。</p><p>　　最流行的方法，首先派生出的TMY數(shù)據(jù)（由H

25、all等人開(kāi)發(fā)的）。[21]是一種經(jīng)驗(yàn)方法選擇個(gè)別月份不同年代使用Filkenstein謝弗統(tǒng)計(jì)方法[22]。參與研究的最終選擇統(tǒng)計(jì)每天干球溫度和持久性結(jié)構(gòu)每天太陽(yáng)總輻射量。其他的研究[23,24]派生出不同城市的TMYs 。在這些研究中，對(duì)不同的氣象參數(shù)的加權(quán)因子進(jìn)行了審議。Yang和呂[25 ]開(kāi)發(fā)了當(dāng)?shù)氐奶?yáng)能和風(fēng)能TMY的應(yīng)用和評(píng)價(jià)。證明了他們的工作確定了適當(dāng)?shù)臍庀髤?shù)及其權(quán)重因素為發(fā)展TMYs的不同種的可再生能源系統(tǒng)。<

26、/p><p>　　基于統(tǒng)計(jì)的氣象數(shù)據(jù)及各種混合太陽(yáng)能風(fēng)力系統(tǒng)可行性和性能的研究報(bào)告對(duì)性能進(jìn)行評(píng)估[ 26-28 ] 。</p><p>　　圖1：混合太陽(yáng)能風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)框圖</p><p>　　3.太陽(yáng)能風(fēng)力混合系統(tǒng)仿真建模組件</p><p>　　太陽(yáng)能風(fēng)力的混合系統(tǒng)由光伏陣列，風(fēng)力發(fā)電機(jī)組，蓄電池組，逆變器，控制器和其他配套設(shè)備電纜組成。一個(gè)

27、基本的混合動(dòng)力系統(tǒng)的示意圖如圖1。光伏陣列和風(fēng)力渦輪機(jī)的在一起工作，以滿足負(fù)載需求。當(dāng)能量源（太陽(yáng)能和風(fēng)能）豐富產(chǎn)生的電力，滿足負(fù)荷需求后，將提供給電池直到它完全充滿。與此相反，當(dāng)能源都較差，電池將釋放能量協(xié)助光伏陣列和風(fēng)力渦輪機(jī)，以彌補(bǔ)負(fù)載要求直到存儲(chǔ)耗盡。</p><p>　　混合型太陽(yáng)能風(fēng)力系統(tǒng)的設(shè)計(jì)主要是依賴于各個(gè)組件的性能。為了預(yù)測(cè)系統(tǒng)的性能，各組成部分應(yīng)仿照第一個(gè)，然后評(píng)估它們的組合，是否滿足需求的可

28、靠性。如果這些個(gè)體的輸出功率預(yù)測(cè)組件是不夠準(zhǔn)確的，所得到的組合用最低成本提供電力。</p><p>　　3.1.光伏發(fā)電系統(tǒng)建模</p><p>　　光伏組件的性能在不同的操作條件下需要對(duì)知識(shí)有一個(gè)可靠的理解，正確的產(chǎn)品選擇和準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)是非常重要的。光伏組件的表面是由晶體硅做成的光伏模塊材料是一個(gè)關(guān)于溫度和太陽(yáng)輻射光物理變量的函數(shù)。</p><p>　　在影響光伏模

29、塊/數(shù)組的性能的因素中已經(jīng)做了很多的環(huán)境分析[29 - 31]。Radziemska Klugmann [30]提出溫度影響硅光電池的參數(shù)。對(duì)單晶太陽(yáng)能電池和光電二極管進(jìn)行了比較結(jié)果表明單晶太陽(yáng)能電池的利用具有較大的光敏感區(qū)。西岡等[31]分析了系統(tǒng)性能的溫度系數(shù)對(duì)年產(chǎn)光伏系統(tǒng)在實(shí)際的操作環(huán)境中的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)年度的太陽(yáng)光發(fā)電系統(tǒng)的輸出的能量增加約1％改善為0.1％／℃的溫度系數(shù)。</p><p>　　在工程應(yīng)用

30、中，許多研究人員在可預(yù)測(cè)的時(shí)間序列或平均性能光伏陣列可變的氣候條件下調(diào)查簡(jiǎn)化的仿真模型，如功率效率模型[32-37]。</p><p>　　Overstraeten和梅爾滕斯[32]介紹了太陽(yáng)能電池電路的模型，它的基本原理是任何進(jìn)一步研究的前提?？藸柡涂咚筟29]提出了一種新的技術(shù)，它在測(cè)定電流-電壓（I-V）特性的光伏組件的基礎(chǔ)上可同時(shí)測(cè)量作為一個(gè)開(kāi)路緩慢變化的光強(qiáng)度的函數(shù)的電壓。他們也給出了詳細(xì)的理論分析和

31、解釋關(guān)于準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)的開(kāi)路電壓測(cè)量。Borowy和Salameh [33]給了我們一個(gè)最大的簡(jiǎn)化模型該模型表明光伏組件的輸出功率在計(jì)算一次太陽(yáng)輻射對(duì)PV模塊和環(huán)境溫度會(huì)被發(fā)現(xiàn)。</p><p>　　在工程應(yīng)用性能預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上周等人。[34]提出了一種新的光伏陣列的仿真模型，光伏模塊的I- V曲線模型。介紹中提到光伏組件的性能依賴太陽(yáng)輻射強(qiáng)度和光伏組件的溫度還有其他的復(fù)雜的參數(shù)。作者聲稱，該仿真模型是簡(jiǎn)單的，有用的在實(shí)際

32、操作條件中工程師能夠在光伏組件制造商所提供的有限的數(shù)據(jù)理計(jì)算出實(shí)際的表現(xiàn)光伏組件的性能。Yang等人[2]建立一個(gè)模型，作為計(jì)算最大輸出功率為PV模塊的太陽(yáng)能電池的等效電路的理論根據(jù)，使用8個(gè)參數(shù)，它們可以通過(guò)回歸分析確定變形蟲(chóng)子程序或單純的從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中得出。這個(gè)模型的精度進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，而且實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)具有很好的效果。</p><p>　　瓊斯和安德伍德[37]開(kāi)發(fā)的效率模型中用填充因子的方法在光伏組件輸出功率的基

33、礎(chǔ)上 ，嘗試在既定的太陽(yáng)輻射和溫度特性中考慮一般的光伏發(fā)電效率模式理論。該估計(jì)在光伏陣列輸出的交流電力上，一個(gè)單一的光伏組件產(chǎn)品輸出功率的光伏組件數(shù)量在陣列中逆變器的效率為：</p><p>　　測(cè)得的數(shù)據(jù)從一個(gè)仿真模型中，驗(yàn)證39.5千瓦的建筑集成光伏陣列。光伏模塊的計(jì)算輸出功率需在兩組不同的氣候條件下（晴空條件下，陰云密布的條件下）編譯，收集一年內(nèi)各個(gè)時(shí)期的數(shù)據(jù)。</p><p>　　

34、3.2.風(fēng)能系統(tǒng)建模</p><p>　　進(jìn)行文獻(xiàn)調(diào)查審查系統(tǒng)的性能，風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的評(píng)估表明，在有限的工作特定的時(shí)間段里風(fēng)能已大多集中于區(qū)域風(fēng)能評(píng)估，風(fēng)速分布函數(shù)[39]，經(jīng)濟(jì)[40]和區(qū)域風(fēng)能風(fēng)能方面政策[41]。不同的風(fēng)力發(fā)電機(jī)有不同的輸出功率性能曲線。因此該模型描述的性能與預(yù)期的風(fēng)力發(fā)電機(jī)是不同的。成功的規(guī)劃和實(shí)施風(fēng)力發(fā)電項(xiàng)目風(fēng)力渦輪機(jī)的功率模擬選擇合適的模型是非常重要的，它是一個(gè)先決條件。</p&g

35、t;<p>　　確定風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的長(zhǎng)期性能一直是以小時(shí)模擬程序?yàn)橹饕墓ぞ?。風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)基于每小時(shí)的風(fēng)速數(shù)據(jù)，長(zhǎng)期表現(xiàn)可以通過(guò)以下方式獲得。一般情況下，對(duì)于一個(gè)典型的風(fēng)力渦輪機(jī)的輸出功率特性，可以假設(shè)在這樣一種方式，它開(kāi)始在切口發(fā)電風(fēng)速度，然后的輸出功率隨著風(fēng)速的增加而線性從切口在額定風(fēng)速的風(fēng)速，增加當(dāng)風(fēng)速變化從額定功率的產(chǎn)生額定風(fēng)速，切出風(fēng)速，風(fēng)力渦輪機(jī)出于安全考慮，將被關(guān)閉?；谏鲜黾僭O(shè)，最簡(jiǎn)化的模型來(lái)模擬[42]所描

36、述的風(fēng)力渦輪機(jī)的輸出功率。在其他情況下，研究[ 33,43,44 ]，有關(guān)類似的形式模型應(yīng)用于威布爾形狀參數(shù)K。此外，二次表達(dá)式被應(yīng)用于模擬其他類型的模型來(lái)描述的風(fēng)力渦輪機(jī)的輸出功率[45,46]。</p><p>　　人們普遍認(rèn)為，隨機(jī)的模擬程序需要相對(duì)應(yīng)的風(fēng)速數(shù)據(jù)，這顯然對(duì)許多地方來(lái)說(shuō)是不可能的。因此，一些簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)算法[ 47,48 ]已經(jīng)替代仿真方案，用以確定長(zhǎng)期表現(xiàn)可再生能源系統(tǒng)。然而，人們普遍認(rèn)為如果仿

37、真模型越簡(jiǎn)單準(zhǔn)確會(huì)越低。</p><p>　　在其他一些研究中，風(fēng)力渦輪機(jī)功率根據(jù)用電負(fù)荷，平均風(fēng)速和風(fēng)力渦輪機(jī)的功率曲線來(lái)計(jì)算[49]。在計(jì)算的基礎(chǔ)上測(cè)試實(shí)際的風(fēng)力速度和方向是很費(fèi)時(shí)的，有時(shí)甚至是不可能的，可以使用平均風(fēng)速代替。有時(shí)，所述風(fēng)力渦輪機(jī)功率曲線不能完全代表風(fēng)力渦輪機(jī)的輸出功率，因?yàn)榍€是風(fēng)力渦輪機(jī)的輸出功率平均風(fēng)速的函數(shù)忽略了瞬時(shí)風(fēng)速的變化，因此，在一定程度上破壞了風(fēng)力渦輪機(jī)的性能[50]。所以，考

38、慮風(fēng)速的瞬時(shí)變化的影響可以提高混合動(dòng)力系統(tǒng)的精度，但是考慮混合動(dòng)力系統(tǒng)的實(shí)際風(fēng)速幾乎是不可能的。ZamaniRiahy [51]提出了一種新的計(jì)算方法：考慮風(fēng)力渦輪機(jī)的功率的風(fēng)速變化。用風(fēng)速的變化率的評(píng)估能量模式實(shí)際風(fēng)因子（EPF），轉(zhuǎn)子速度和性能俯仰角控制器來(lái)評(píng)估一個(gè)新的因素——風(fēng)渦輪可控（CA）。通過(guò)使用EPF和Ca ，由控制器修改考慮電源額外的電源捕獲曲線 。</p><p>　　3.3.電池存儲(chǔ)系統(tǒng)的建模

39、</p><p>　　可再生能源向之前介紹的一樣很好，但是進(jìn)一步的收集技術(shù)和經(jīng)濟(jì)方面的問(wèn)題是需要著重解決的。它不像化石燃料和核能燃料是濃縮的能量來(lái)源，是容易儲(chǔ)存和運(yùn)輸?shù)?，可再生能源以高度稀釋和擴(kuò)散的形式出現(xiàn)。此外，他們的供應(yīng)是間歇性和不可靠的。因此，電池也需要符合太陽(yáng)能和風(fēng)能分布的不規(guī)則性。</p><p>　　研究人員一直集對(duì)電池行為模型的發(fā)展研究了許多年?；贕u 等給出的模型[52]

40、和由Ekdunge Simonsson研究的摻入擴(kuò)散沉淀機(jī)制[53 ]在該反應(yīng)負(fù)極的動(dòng)力學(xué)，Kim和Hong[54 ]分析了影響被水淹沒(méi)的鉛酸電池單元的放電性能的數(shù)學(xué)建模。Bernardi和Carpenter [55]在鉛酸電池的數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)添加氧重組反應(yīng)。Nguyen等[56 ]提出了一個(gè)類似的淹沒(méi)模型的類型檢查電池在放電過(guò)程中冷起動(dòng)安培和儲(chǔ)備能力的動(dòng)態(tài)行為。</p><p>　　一般情況下，這些模型

41、是關(guān)于復(fù)雜的表達(dá)式和數(shù)量的參數(shù)。此外，需要通過(guò)多次測(cè)量?jī)?nèi)部參數(shù)或廣泛的實(shí)驗(yàn)來(lái)確定組件的過(guò)程。因此，這些模型通常被用來(lái)評(píng)估在任意的操作條件下，理論電池的設(shè)計(jì)和性能是不是模擬實(shí)際的任意的電池性能。</p><p>　　另一種常見(jiàn)的電氣電路的設(shè)計(jì)建模方法是開(kāi)發(fā)功能等效的電池[ 57,58]。該電路的元件可以代表內(nèi)部組件的電池，例如電極和電解液阻力。這些模型的準(zhǔn)確度取決于數(shù)的特性對(duì)它進(jìn)行測(cè)試，以確定電路元素的值[57]。

42、在某些情況下，需要補(bǔ)償因子消除溫度的影響。此外，還需重新定性，以迎合由于電池老化所引起的變化[58]。</p><p>　　其他電池的行為的預(yù)測(cè)方法包括充電積累和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。Yang等人[2]，鉛酸蓄電池的特征在于由兩個(gè)索引，即狀態(tài)電量（SOC）和浮充電壓（或端子電壓）。Sabine Piller等相繼出臺(tái)了廣泛的SOC判定方法[59]。它的結(jié)論是這個(gè)時(shí)候?qū)λ械南到y(tǒng)最常用的技術(shù)是安培小時(shí)計(jì)算方法因?yàn)樗亲钪苯?，?/p>

43、透明的方法而且在相當(dāng)短的時(shí)間內(nèi)應(yīng)用可以取得令人滿意的精確的結(jié)果，特別是用在低到中等的范圍內(nèi)SOC很容易地就能實(shí)現(xiàn)。Morgan等人[60]用自治的混合動(dòng)力系統(tǒng)在各種溫度單位下研究了電池的性能，考慮電壓（SOV）的狀態(tài)中而不是國(guó)家電量（SOC）。按照目前的速度和電池充電狀態(tài)在文獻(xiàn)[61]描述了浮充電壓模擬模型和浮充電電壓之間的關(guān)系。</p><p>　　然而，在操作中電池充電是一個(gè)復(fù)雜的功能。因此，校正實(shí)驗(yàn)確定因素

44、是必需的[62] 。通過(guò)觀察和實(shí)驗(yàn)建立實(shí)證模型核實(shí)[63]。這些模型采用包括有關(guān)衡量的電池參數(shù)的電池狀態(tài)，例如，曲線擬合技術(shù)[ 64]。這些模型也需要相當(dāng)多的實(shí)驗(yàn)來(lái)取得目標(biāo)電池的行為參數(shù)的特征。</p><p>　　4.太陽(yáng)能風(fēng)力混合動(dòng)力系統(tǒng)優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)</p><p>　　為了選擇一個(gè)最佳組合的混合動(dòng)力系統(tǒng)以滿足負(fù)載需求，評(píng)估必須對(duì)在考慮電源的可靠性和系統(tǒng)生命周期成本的基礎(chǔ)上進(jìn)行。一個(gè)最佳的

45、混合動(dòng)力系統(tǒng)的組合可以考慮二者之間的折衷目標(biāo)：供電可靠性和系統(tǒng)成本。</p><p>　　4.1.電力可靠性分析</p><p>　　由于太陽(yáng)輻射和風(fēng)速間歇的特點(diǎn)，能源生產(chǎn)混合動(dòng)力系統(tǒng)受到影響，所以供電可靠性分析通常被認(rèn)為是任何此類系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過(guò)程中最重要額一步。</p><p>　　也有一些方法用于計(jì)算混合動(dòng)力系統(tǒng)的可靠性。最常用的方法是喪失電源的概率（LPSP）法

46、[65]。LPSP的概率是供電不足時(shí)無(wú)法產(chǎn)生滿足混合系統(tǒng)（光伏發(fā)電，風(fēng)力發(fā)電和儲(chǔ)能）負(fù)載的需求[66]。獨(dú)立混合LPSP可以作為一個(gè)可靠的設(shè)計(jì)用以追求太陽(yáng)能風(fēng)力系統(tǒng)的參數(shù)。</p><p>　　有兩種方法用于設(shè)計(jì)一個(gè)獨(dú)立的混合LPSP太陽(yáng)能風(fēng)力系統(tǒng)。第一種是在實(shí)際模擬上。這種方法計(jì)算繁重需要跨越某個(gè)數(shù)據(jù)的一段時(shí)間的可用性。第二種方法使用概率技術(shù)將資源的負(fù)載波動(dòng)化，從而消除所需要的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。</p>

47、<p>　　其他一些電力可靠性標(biāo)準(zhǔn)也存在，如虧損負(fù)載概率（LOLP），系統(tǒng)性能等級(jí)（SPL）虧損負(fù)荷小時(shí)數(shù)（LOLH）。LOLP的概率是衡量一個(gè)系統(tǒng)在一個(gè)給定的時(shí)間內(nèi)，期間的需求是否會(huì)超過(guò)系統(tǒng)的供電能力，往往表現(xiàn)為估計(jì)的天數(shù)超過(guò)長(zhǎng)時(shí)間。Al-Ashwal和Moghram[67]在評(píng)估的基礎(chǔ)上提出了一種方法進(jìn)行測(cè)試，決定混合式的太陽(yáng)能和風(fēng)能的系統(tǒng)最佳比例為最后貸款人（負(fù)載損失風(fēng)險(xiǎn)）。 SPL被定義為負(fù)載不能滿意概率[68]

48、。這兩個(gè)SPL和LOLH[69]的方法也應(yīng)用廣泛。</p><p>　　4.2.系統(tǒng)的成本分析</p><p>　　一般來(lái)說(shuō)，存在一些經(jīng)濟(jì)條件，如凈現(xiàn)成本，均化能源成本和生命周期成本。該凈現(xiàn)成本被定義為一個(gè)時(shí)間序列的總現(xiàn)值現(xiàn)金流量，其中包括所有的系統(tǒng)組件的初始投資成本，項(xiàng)目使用壽命內(nèi)任何組件發(fā)生的更換成本和維護(hù)成本。系統(tǒng)壽命通常被認(rèn)為該光伏模塊的壽命的元素。更詳細(xì)的描述可以發(fā)現(xiàn)[70,71

49、 ] ，一些成本可能依賴于那些可能性的精選控制策略[ 70]。HOMER（可再生能源混合電優(yōu)化模型）使用總凈現(xiàn)值代表生命周期系統(tǒng)成本的成本，假定所有價(jià)格都在同一時(shí)間上升，并采取“每年實(shí)質(zhì)利率”，而不是“名義利率” 。將這種允許通脹率的方法分解出來(lái)分析[72]。凈現(xiàn)成本也考慮到任何救助的成本，這是一個(gè)組件保持在該系統(tǒng)在項(xiàng)目生命周期結(jié)束的價(jià)值。HOMER假設(shè)直線折舊組件，這意味著一個(gè)組件殘值是直接正比于它的剩余壽命。它也假設(shè)在殘值的基礎(chǔ)上更

50、換初始投資成本，而不是成本。</p><p>　　均化能源成本的總的比率被定義為年系統(tǒng)成本和每年的電費(fèi)交付系統(tǒng)的比[2]。它已被廣泛地用作評(píng)估混合型太陽(yáng)能風(fēng)力系統(tǒng)配置的一個(gè)客觀的術(shù)語(yǔ)[73]。其他經(jīng)濟(jì)的方法，如系統(tǒng)的均化成本[1]和生命周期成本也被廣泛使用[74]。</p><p>　　5 .太陽(yáng)能風(fēng)力混合系統(tǒng)的優(yōu)化上漿方法</p><p>　　5.1.模擬和優(yōu)化軟

51、件</p><p>　　仿真程序是最常用的用于評(píng)估混合型太陽(yáng)能風(fēng)力系統(tǒng)的性能的工具。通過(guò)使用計(jì)算機(jī)仿真最優(yōu)配置，通過(guò)比較發(fā)現(xiàn)不同的系統(tǒng)性能和能源的生產(chǎn)成本配置。一些軟件工具，可用于設(shè)計(jì)混合動(dòng)力系統(tǒng)，如HOMER， HYBRID2 ，HOGA 和HYBRIDS。</p><p>　　電動(dòng)可再生能源的混合優(yōu)化模型（HOMER），由美國(guó)國(guó)家公共域軟件能源實(shí)驗(yàn)室可再生能源生產(chǎn)，采用每小時(shí)到達(dá)最佳模

52、擬目標(biāo)。這是一個(gè)長(zhǎng)時(shí)間模擬器使用逐時(shí)負(fù)荷和環(huán)保的可再生能源系統(tǒng)評(píng)估的數(shù)據(jù);基于凈現(xiàn)值成本對(duì)于一個(gè)給定的約束和靈敏度變量它有利于可再生能源系統(tǒng)的優(yōu)化。</p><p>　　在可再生能源系統(tǒng)驗(yàn)證測(cè)試案例研究中[70]HOMER已被廣泛使用[75,76]。模擬所需要的時(shí)間取決于所使用的變量的數(shù)目，它操作簡(jiǎn)單明了。該方案的局限性在于它使用戶不能夠直觀地選擇適當(dāng)?shù)脑鳛樗惴ê陀?jì)算是不可見(jiàn)的。</p><

53、;p>　　HYBRID2由馬薩諸塞大學(xué)實(shí)驗(yàn)室（RERL）可再生能源的研究所開(kāi)發(fā) 。這是一款混合動(dòng)力系統(tǒng)仿真軟件，仿真是非常精確的，因?yàn)樗梢远x的時(shí)間間隔為10分鐘至1小時(shí)。國(guó)家可再生能源能源實(shí)驗(yàn)室建議優(yōu)化HOMER系統(tǒng) ，一旦獲得最優(yōu)化的系統(tǒng)，然后提高設(shè)計(jì)使用HYBRID2 。</p><p>　　HOGA是一種由薩拉戈薩大學(xué)電機(jī)工程系（西班牙）開(kāi)發(fā)的混合型的系統(tǒng)優(yōu)化方案 。通過(guò)遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，并且可以

54、是單目標(biāo)或多目標(biāo)。1小時(shí)進(jìn)行一次仿真，在此期間所有的參數(shù)保持不變。控制策略也采用遺傳算法優(yōu)化。</p><p>　　HYBRIDS市售的應(yīng)用程序所產(chǎn)生的的Solaris家園，評(píng)估一個(gè)給定的可再生能源技術(shù)的潛力配置系統(tǒng)，確定潛在的可再生能源分?jǐn)?shù)和凈現(xiàn)值評(píng)估經(jīng)濟(jì)可行性成本。HYBRIDS是一個(gè)基于Microsoft Excel電子表格可再生能源系統(tǒng)評(píng)估中的應(yīng)用和設(shè)計(jì)工具，需要在一年內(nèi)每天平均負(fù)載和估計(jì)每個(gè)月的環(huán)境數(shù)據(jù)

55、。不像HOMER，HYBRIDS只能模擬一個(gè)配置的時(shí)間，而不是提供一種優(yōu)化配置。從更高水平的可再生能源的知識(shí)系統(tǒng)配置來(lái)講HYBRIDS可再生能源系統(tǒng)變量和要求的詳細(xì)程度超過(guò)HOMER 。它是一個(gè)使用戶提高其可再生能源系統(tǒng)的設(shè)計(jì)技巧的應(yīng)用程序。</p><p>　　5.2.太陽(yáng)能風(fēng)力混合動(dòng)力系統(tǒng)的優(yōu)化技術(shù)</p><p>　　為了有效地和經(jīng)濟(jì)地利用可再生能源，需要一個(gè)最佳的測(cè)量方法。該方法必

56、須滿足在可以幫助保證最低的投資下允許充分的利用系統(tǒng)組件，因此，該混合系統(tǒng)可以符合在最佳條件方面的投資，和系統(tǒng)電源的可靠性方面的要求。</p><p>　　5.2.1.根據(jù)不同的氣象數(shù)據(jù)的優(yōu)化方案</p><p>　　一些研究采用典型的氣象年數(shù)據(jù)[ 23-25 ]一個(gè)長(zhǎng)時(shí)間的氣象數(shù)據(jù)[77]，用以混合動(dòng)力系統(tǒng)的優(yōu)化。基于表現(xiàn)最差的一個(gè)月中也有許多最佳上漿的方法被開(kāi)發(fā)[78-80 ] 。[79

57、]目前有兩個(gè)上漿方法用于獨(dú)立混合風(fēng)力太陽(yáng)能系統(tǒng)。第一種是“每年每月平均法”，其中光伏電池板和風(fēng)力渦輪機(jī)的大小為每年的平均月度值。同樣地，負(fù)載用每年每月的平均價(jià)值表示。第二種方法是“最糟糕的一個(gè)月”的方法，它選擇了最糟糕的月份的太陽(yáng)能和風(fēng)能系統(tǒng)數(shù)據(jù)。類似Morgan開(kāi)發(fā)的施膠方法[80]。相反“最好的月份”的方法，這種方法選擇了最糟糕的一個(gè)月為最大的光伏組件總面積風(fēng)力發(fā)電機(jī)發(fā)電數(shù)據(jù)。</p><p>　　時(shí)間序列的

58、模擬方法是最常用的可再生能源系統(tǒng)優(yōu)化程序。一般情況下，研究人員使用的時(shí)間序列氣象站數(shù)據(jù)的可行性作為混合動(dòng)力系統(tǒng)的研究和設(shè)計(jì)。該混合動(dòng)力系統(tǒng)基于時(shí)間序列氣象輸入，計(jì)算行為數(shù)據(jù)，通常有一個(gè)分辨率為1小時(shí)的間隔。 BorowySalameh [43]開(kāi)發(fā)了一種算法來(lái)優(yōu)化混合太陽(yáng)能風(fēng)系統(tǒng);提出的模型是基于長(zhǎng)期的每小時(shí)太陽(yáng)輻射和高峰負(fù)荷需求選擇的網(wǎng)站數(shù)據(jù)。其他應(yīng)用程序，也可以使用時(shí)間序列的方法仿真包括Baring-Gould等[81]和Notto

59、n等[82]，他們分別使用增量為1小時(shí)，1分鐘的時(shí)間尺度。Notton等[82]還在獨(dú)立太陽(yáng)能的功率曲線系統(tǒng)的基礎(chǔ)上研究了影響時(shí)間步長(zhǎng)，輸入和輸出上漿結(jié)果的仿真程序。</p><p>　　時(shí)間步長(zhǎng)的模擬方法的主要缺點(diǎn)是，它需要顯著的計(jì)算工作量。此外，時(shí)間序列環(huán)境輸入的數(shù)據(jù)，特別是風(fēng)力數(shù)據(jù)，可能無(wú)法在許多地方使用。為了優(yōu)化混合動(dòng)力系統(tǒng)的性能，以減少模擬的時(shí)間和減少使用的變量數(shù)已進(jìn)行了許多努力。Celik[83]提出

60、了一種預(yù)測(cè)算法用月平均的風(fēng)速分布參數(shù)和太陽(yáng)輻射值，使系統(tǒng)能估計(jì)簡(jiǎn)單的風(fēng)力分布參數(shù)，從而消除了時(shí)間序列每小時(shí)數(shù)據(jù)的必要性。Protogeropoulos等[79]以每年平均法進(jìn)一步簡(jiǎn)化了這一過(guò)程。Muselli等[84]和Kaye[85]用這些預(yù)測(cè)算法進(jìn)一步的形式的隨機(jī)動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型，對(duì)裝有需求的不確定性，組件故障天氣和行為的可再生能源系統(tǒng)的潛能進(jìn)行了估計(jì)。</p><p>　　5.2.2.最優(yōu)化技術(shù)</p&g

61、t;<p>　　優(yōu)化變量的數(shù)目的增加數(shù)字的模擬也成倍增加，隨之所需時(shí)間和精力也在增加。因此，設(shè)計(jì)師需要找到一個(gè)可行的優(yōu)化技術(shù)選擇最佳的系統(tǒng)配置。</p><p>　　太陽(yáng)能風(fēng)力混合系統(tǒng)的各種優(yōu)化技巧在已報(bào)道的文獻(xiàn)中，如圖形建設(shè)方法，概率法，迭代技術(shù)，人工情報(bào)的方法，多目標(biāo)設(shè)計(jì)法。使用可行的優(yōu)化方法優(yōu)化配置，以滿足負(fù)荷的要求，可以得到[1,2]。</p><p>　　5.2.2

62、.1.圖形的建設(shè)方法</p><p>　　Borowy和 Salameh用一個(gè)圖形化的建設(shè)技術(shù)基于長(zhǎng)期使用的太陽(yáng)輻射和風(fēng)速的數(shù)據(jù)記錄為一個(gè)獨(dú)立的太陽(yáng)能風(fēng)力混合系統(tǒng)算出光伏陣列和電池的最佳組合[33]，在30年的日子里可每隔一小時(shí)。一個(gè)典型的空載功耗在馬薩諸塞州的房子作為混合動(dòng)力系統(tǒng)的負(fù)載需求。為給定的負(fù)載和所希望的LPSP ，在最優(yōu)的配置或電池和光伏組件的數(shù)量計(jì)算的基礎(chǔ)上，該系統(tǒng)的成本最低。</p>

63、<p>　　Borowy 和Salameh [33]假設(shè)系統(tǒng)的總成本是線性相關(guān)的關(guān)于PV模塊的數(shù)量和電池?cái)?shù)的函數(shù)。最小費(fèi)用將在之間的關(guān)系的曲線的切點(diǎn)上，它表示數(shù)量的光伏組件的電池的數(shù)目。然后，用最佳的電池組的大小可以實(shí)現(xiàn)光伏陣列。</p><p>　　另一種圖形化的技術(shù)已由Markvart給出[86] ，考慮每月平均太陽(yáng)能和風(fēng)能的能量值以優(yōu)化設(shè)計(jì)混合太陽(yáng)能風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)。</p><

64、p>　　然而，這兩個(gè)圖形的方法，只有兩個(gè)參數(shù)（光伏電池，光伏和風(fēng)力渦輪機(jī)）被列入優(yōu)化過(guò)程中，一些重要的因素（如光伏模塊的傾斜角和所述風(fēng)力渦輪機(jī)的安裝高度）則被完全忽略。</p><p>　　5.2.2.2.概率的方法</p><p>　　用上漿概率的方法研究太陽(yáng)能風(fēng)力混合系統(tǒng)在太陽(yáng)輻射的影響上風(fēng)速的變化。</p><p>　　Bucciarelli [87]提

65、出了一種治療儲(chǔ)能上漿方法作為一個(gè)隨機(jī)游走的變化。在每天的概率密度遞增或遞減的存儲(chǔ)水平的基礎(chǔ)上近似劃分為兩個(gè)事件的概率分布[88]。該方法是由進(jìn)一步用一天的效果之間的相關(guān)性擴(kuò)展到每天的輻射值[89]。Gordon[90]和Bagul等對(duì) Bucciarelli的方法進(jìn)行了修改。 在混合所產(chǎn)生的能量相匹配的實(shí)際分布系統(tǒng)[88]中存儲(chǔ)的能量轉(zhuǎn)換近似為三事件概率的方法克服了傳統(tǒng)的兩事件的方法的局限性。</p><p>　

66、　Tina等[91]提出了一種基于卷積技術(shù)的概率方法[92]消除波動(dòng)性的資源和負(fù)載，從而消除了需要長(zhǎng)時(shí)間的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以評(píng)估太陽(yáng)能風(fēng)力的混合系統(tǒng)的長(zhǎng)期表現(xiàn)，并可獨(dú)立并網(wǎng)應(yīng)用。采用光伏陣列和風(fēng)力渦輪機(jī)的概率模型研究混合動(dòng)力系統(tǒng)的性能。最后，包括數(shù)值例子應(yīng)用程序說(shuō)明概率模型的有效性：將結(jié)果進(jìn)行比較，以產(chǎn)生時(shí)間序列模擬。</p><p>　　這個(gè)概率方法的缺點(diǎn)是，它不能代表混合動(dòng)力系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)變化的性能。</p&

67、gt;<p>　　5.2.2.3.迭代技術(shù)</p><p>　　Yang等人[2]提出了一種混合型太陽(yáng)能風(fēng)力系統(tǒng)優(yōu)化（HSWSO）模型，它利用LPSP模型迭代優(yōu)化技術(shù)和電源的可靠性和系統(tǒng)能量模型均化成本。對(duì)被認(rèn)為是三個(gè)大小參數(shù)進(jìn)行模擬，即光伏發(fā)電系統(tǒng)的容量，太陽(yáng)能風(fēng)力系統(tǒng)額定功率及電池組的容量。先確定所需的LPSP值最優(yōu)的配置最后反復(fù)搜索所有可能的套配置實(shí)現(xiàn)能源均化成本最低。</p>

68、<p>　　由Kellogg等提出迭代優(yōu)化方法[93 ]在一段時(shí)間內(nèi)選擇風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的大小和PV模塊數(shù)字使用一個(gè)迭代過(guò)程的區(qū)別生成的和要求的功率（DP）盡可能地接近零。從這個(gè)迭代過(guò)程中，獲得了太陽(yáng)能風(fēng)力發(fā)電能力的幾種可能的組合。然后的年度總費(fèi)由每個(gè)配置計(jì)算，并選擇具有最低成本的組合代表最佳的混合物。</p><p>　　對(duì)于迭代優(yōu)化法，優(yōu)化體系成本實(shí)現(xiàn)線性變化的值相應(yīng)的決策變量采用線性規(guī)劃技術(shù)，導(dǎo)致在次

69、優(yōu)的解決方案中，要求增加計(jì)算工作量。此外，它通常不優(yōu)化光伏模塊傾斜角度和風(fēng)力渦輪機(jī)的安裝高度，因此產(chǎn)生了能源生產(chǎn)方面和系統(tǒng)方面的成本。</p><p>　　5.2.2.4.人工智能方法</p><p>　　人工智能一個(gè)最廣泛意義上的術(shù)語(yǔ)，意味著一臺(tái)機(jī)器的能力或工藝能執(zhí)行類似人類思想的多種功能[94]。人工智能的方法，如遺傳算法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯，廣泛的用于優(yōu)化混合動(dòng)力系統(tǒng)，以便最大限

70、度地發(fā)揮其經(jīng)濟(jì)效益。</p><p>　　選擇遺傳算法是因?yàn)樗麄円呀?jīng)被證明是非常適用于非線性系統(tǒng)。案件的位置在哪里全局最優(yōu)，是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。由于概率開(kāi)發(fā)方案的解決，并不局限于遺傳算法局部最優(yōu)，它可以找到全局最優(yōu)的系統(tǒng)配置與相對(duì)于傳統(tǒng)計(jì)算簡(jiǎn)單的如動(dòng)態(tài)規(guī)劃的優(yōu)化方法梯度技術(shù)。</p><p>　　Koutroulis等[77]提出了一種優(yōu)化設(shè)計(jì)太陽(yáng)能風(fēng)力的混合動(dòng)力系統(tǒng)的方法。方法建議在市售的

71、列表系統(tǒng)設(shè)備的最佳數(shù)目和不同的單位下，以確保滿足20年一輪的系統(tǒng)總成本最小化的遺傳算法負(fù)載能量的要求，擺脫負(fù)荷的約束。Yang等人[1]采用典型氣象年數(shù)據(jù)的算法提出了一種基于遺傳算法的最佳上漿方法。這種優(yōu)化模型，提出了計(jì)算系統(tǒng)最優(yōu)配置，該配置可以實(shí)現(xiàn)以最小的所需LPSP系統(tǒng)的年度成本。作者用圖片說(shuō)明光伏陣列傾斜角度和渦輪機(jī)的安裝高度兩個(gè)優(yōu)化變量是不常見(jiàn)的。Dufo-López[70] 和Seeling [ 12 ]用遺傳算法減

72、少模擬時(shí)間，一些組件將過(guò)去和未來(lái)的不確定的可再生能源需求解決能源的供應(yīng)問(wèn)題，負(fù)載的需求和非線性特性。遺傳算法也被廣泛使用在大電源的配電系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[95] ，電力經(jīng)濟(jì)調(diào)度的解決方案中[96 ]，因?yàn)樗麄冇心芰μ幚韽?fù)雜的問(wèn)題和線性或非線性的成本函數(shù)都準(zhǔn)確的問(wèn)題和效率。</p><p>　　基于遺傳算法，Yang等人設(shè)計(jì)了混合太陽(yáng)能風(fēng)力發(fā)電項(xiàng)目。始建的電力來(lái)自可再生能源供應(yīng)一個(gè)沿中國(guó)東南沿海偏遠(yuǎn)的島嶼（Dalajia島

73、）的電信[1,4]。為正常的電信站的操作包括1300WGSM基站RBS2206消耗（24VAC）和200W微波通信（DC24V）提供電力 。根據(jù)項(xiàng)目需求和技術(shù)的考慮，選擇的連續(xù)1500W作為能源消耗的需求負(fù)荷，詳細(xì)的設(shè)計(jì)參數(shù)如表1所示。此外，根據(jù)一年期的試點(diǎn)項(xiàng)目的時(shí)間序列字段的數(shù)據(jù)Zhou等人[5]研究了系統(tǒng)的行為和性能。</p><p>　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，是一個(gè)基于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模

74、型的網(wǎng)絡(luò)。它由一個(gè)相互聯(lián)系的人工神經(jīng)元和流程信息聯(lián)結(jié)的方法計(jì)算。Kalogirou利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法[ 97 ]提出了一種太陽(yáng)能系統(tǒng)優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型。使用一個(gè)TRNSYS電腦程序系統(tǒng)建模塞浦路斯的氣候條件，包括典型氣象數(shù)據(jù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用少數(shù)的TRNSYS模擬進(jìn)行訓(xùn)練。隨后采用遺傳算法來(lái)估算最佳配置，最大限度地節(jié)約了生命周期：設(shè)計(jì)時(shí)間也大幅減少。</p><p>　　表1試點(diǎn)混合太陽(yáng)能風(fēng)力發(fā)電項(xiàng)目的詳細(xì)設(shè)

75、計(jì)參數(shù)</p><p>　　5.2.2.5.系統(tǒng)能量流的控制和管理</p><p>　　混合動(dòng)力車太陽(yáng)能風(fēng)力系統(tǒng)的主要的問(wèn)題在于控制及相關(guān)能量分配和監(jiān)督。電源的穩(wěn)定性和質(zhì)量的關(guān)鍵問(wèn)題在于動(dòng)態(tài)交互可再生能源和負(fù)載之間，但可能導(dǎo)致的因素在傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)中不是很常見(jiàn)。管理建議混合動(dòng)力系統(tǒng)中確保在整個(gè)連續(xù)的能量流電源負(fù)載是必不可少的。</p><p>　　傳統(tǒng)的方法，根據(jù)使

76、用的各種混合系統(tǒng)需求的負(fù)載要求控制電源。在傳統(tǒng)的方法中，電力電子基于DC-DC轉(zhuǎn)換器提取最大的能量用于太陽(yáng)能和風(fēng)能資源，并控制整個(gè)混合動(dòng)力系統(tǒng)。一些研究人員使用不同常規(guī)的方法控股不同組合的混合能源技術(shù)[ 98]系統(tǒng)。Park等人[99]提出了功補(bǔ)償系統(tǒng)控制通過(guò)混合能源系統(tǒng)負(fù)載能量流。Valenciaga和Puleston[100]和Onar等人[101]開(kāi)發(fā)混合動(dòng)力系統(tǒng)的控制器。Valenciaga和Puleston [100]開(kāi)發(fā)了三

77、種操作模式，他們使用其中的滑?？刂品椒╗102]控制該混合動(dòng)力系統(tǒng)。</p><p>　　除了傳統(tǒng)方法外，一些先進(jìn)的控制技術(shù)也存在，它們可以拔下電源波動(dòng)而引起可能影響的可再生能源的可變性的質(zhì)量傳遞到負(fù)載的功率上。</p><p>　　El-Shater等[ 103 ]討論和管理了混合太陽(yáng)能風(fēng)力燃料系統(tǒng)的能量流。用三個(gè)能量源的控制技術(shù)，達(dá)到最佳效率模糊邏輯控制技術(shù)來(lái)提供能量，它實(shí)現(xiàn)了最大功率

78、跟蹤太陽(yáng)能和風(fēng)能的能量，達(dá)到一個(gè)固定的DC電壓總線的最大功率。Chedid和Rahman[ 104 ]設(shè)計(jì)的控制器用來(lái)監(jiān)控獨(dú)立或電網(wǎng)連接的系統(tǒng)的操作。該控制器確定了每個(gè)系統(tǒng)的能量組件和系統(tǒng)的環(huán)保積分。該模型可以給出生產(chǎn)成本，未滿足的和溢出的能量，和電池充電和放電的損失方面的數(shù)據(jù)?；谀：壿嫼瓦z傳算法技術(shù)上一些新的方法[ 105，106 ]也提出了在電池和柴油的調(diào)度上生成太陽(yáng)能風(fēng)力柴油混合系統(tǒng)。</p><p>

79、　　5.2.2.6.多目標(biāo)設(shè)計(jì)</p><p>　　我們總是希望在任何工程現(xiàn)場(chǎng)開(kāi)展設(shè)計(jì)它是可能的，同時(shí)我們也希望有幾個(gè)典型的目標(biāo)發(fā)生沖突[107]。在最佳大小的太陽(yáng)能風(fēng)力柴油混合系統(tǒng)中，我們進(jìn)行設(shè)計(jì)希望同時(shí)考慮至少兩個(gè)目標(biāo)（成本和污染物排放）。因?yàn)檫@兩個(gè)目標(biāo)發(fā)生沖突時(shí)，比如設(shè)計(jì)成本的降低意味著污染物排放量上升反之亦然。</p><p>　　因此，在這方面的問(wèn)題上得到了良好的效果的任務(wù)實(shí)物（

80、多目標(biāo)）是復(fù)雜的。給定的復(fù)雜性樣的問(wèn)題，因?yàn)橛写罅康淖兞浚ǔＵJ(rèn)為，經(jīng)典優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用的數(shù)學(xué)模型可能會(huì)占用過(guò)多的CPU時(shí)間，甚至不能考慮到所有相關(guān)的特征所帶來(lái)的問(wèn)題。在專業(yè)技術(shù)文獻(xiàn)[ 27,70,108 ]，這些系統(tǒng)的設(shè)計(jì)通常是通過(guò)搜索配置或控制，以產(chǎn)生最低的總通過(guò)安裝的使用壽命成本為設(shè)計(jì)依據(jù)。然而，對(duì)環(huán)境的這種類型安裝的相關(guān)問(wèn)題也應(yīng)該在設(shè)計(jì)過(guò)程中加以考慮。到現(xiàn)在為止，計(jì)算后獲得的污染物排放量通常以最大限度地降低成本為設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。在某些情況

81、下，如在HOMER程序里它可能考慮經(jīng)濟(jì)的污染物的排放量為估值，因此成為一個(gè)部分的成本目標(biāo)函數(shù)。這映射排放的成本是主觀的，并影響了設(shè)計(jì)的結(jié)果。HOMER的方法是使用多目標(biāo)設(shè)計(jì)的已知作為權(quán)重的方法[1]。多目標(biāo)的設(shè)計(jì)任務(wù)從多目標(biāo)進(jìn)化算法中脫穎而出，被應(yīng)用在眾多的論文中。Pelet等[109]為三間酒店和突尼斯撒哈拉熱電供應(yīng)的一個(gè)鎮(zhèn)的獨(dú)立的混合動(dòng)力系統(tǒng)的成本和二氧化碳排放量系統(tǒng)進(jìn)行了多目標(biāo)進(jìn)化算法的優(yōu)化。Bernal-Agustín

82、et等人[ 71 ]提出了多目標(biāo)優(yōu)化（全國(guó)人大與二氧化碳排放量）的混合型太陽(yáng)能電</p><p>　　Pareto強(qiáng)度進(jìn)化算法也適用于多目標(biāo)設(shè)計(jì)的混合動(dòng)力系統(tǒng)。該方法作為構(gòu)成優(yōu)化問(wèn)題的解決方案，允許獲得系統(tǒng)的配置以及控制策略，同時(shí)提高了使用壽命，最大限度地減少了總成本安裝和污染物的排放量。</p><p>　　5.3.小結(jié)優(yōu)化技術(shù)</p><p>　　根據(jù)上面給出的

83、詳細(xì)說(shuō)明，表2顯示了不同的優(yōu)化軟件和技術(shù)的相對(duì)優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。</p><p>　　不同的優(yōu)化方法的相對(duì)優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)</p><p><b>　　表2</b></p><p><b>　　6.結(jié)論</b></p><p>　　在世界各地獨(dú)立的混合型太陽(yáng)能風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)是一個(gè)可替代電網(wǎng)供電或以常規(guī)燃料為基礎(chǔ)的

84、偏遠(yuǎn)地區(qū)的電力供應(yīng)。它通常只需要一個(gè)能源的電力供應(yīng)，比電網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)更適合。不過(guò)設(shè)計(jì)混合動(dòng)力系統(tǒng)的控制和優(yōu)化通常是非常復(fù)雜的任務(wù)。</p><p>　　本文綜述了這項(xiàng)技術(shù)的最新進(jìn)展，其中包括可行性研究，模擬分量，系統(tǒng)優(yōu)化和控制技術(shù)優(yōu)化。研究了時(shí)間序列氣象數(shù)據(jù)基地和氣象統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)基地的可行性。用大多數(shù)常用的標(biāo)準(zhǔn)，在系統(tǒng)成本的影響評(píng)估系統(tǒng)供電的可靠性。各種優(yōu)化包括圖形建設(shè)技術(shù)法，概率法，迭代技術(shù)，人工智能法，多目標(biāo)設(shè)計(jì)等

85、。</p><p>　　本文中，詳細(xì)在第一階段設(shè)計(jì)的對(duì)可再生能源資源分析，混合型太陽(yáng)能風(fēng)力系統(tǒng)的最佳大小和根據(jù)負(fù)載需求的最佳資源分配對(duì)該混合動(dòng)力系統(tǒng)的初始成本和運(yùn)行成本分析是必不可少的。此外，包括人工智能的一部分，在未來(lái)的能源管理系統(tǒng)，絕對(duì)可以幫助運(yùn)營(yíng)商進(jìn)一步降低系統(tǒng)的成本。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)(略)</b></p><p>