風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電外文翻譯

1、<p>　　外 文 翻 譯</p><p>　　題 目： 獨立混合太陽能風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的最佳規(guī)模的研究現(xiàn)狀 </p><p>　　獨立混合太陽能風(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 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</p><p>　　摘要：太陽能和風(fēng)能可以說是無處不在，自由，環(huán)保，他們被視為最具有前途的發(fā)電來源之一?；旌闲吞柲茱L(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)，使用兩個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要求。本文著重優(yōu)化獨立太陽能風(fēng)力混合能源系統(tǒng)，蓄電池存

3、儲和控制技術(shù)。研究發(fā)現(xiàn)在持續(xù)的研究和開發(fā)工作中，建立準(zhǔn)確地預(yù)測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.時間序列氣象數(shù)據(jù) . . . . . . . . . ...

5、. . . . . . .. . . . . . . . . . . . ... . .....1</p><p>　　2.2.氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)計. . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . .... . .....1</p><p>　　太陽能風(fēng)力的混合動力系統(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電池存儲系統(tǒng)的建模. . . . . . . . . . . . . . . .. .. . . . . . . . . . . . ... ..........3</p><p>　　4太陽能風(fēng)力的混合動力系統(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太陽能風(fēng)力的混合動力系統(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，以滿足社會的需求。另一個關(guān)鍵原因，越來越多的證據(jù)表明我們對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，同時減少對環(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，太陽能和風(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，缺點在于太陽能和風(fēng)能的不可預(yù)知性和依賴天氣和氣候的變化性，使得太陽能和風(fēng)能的變化可負(fù)載需求的時間分布不匹配。這個缺點不僅影響系統(tǒng)的節(jié)能性能，而且還表現(xiàn)在電池的壽命過短。一般情況下，兩個獨立能源的聯(lián)合使用會造成相當(dāng)?shù)牟罹?，這又使得設(shè)計費用相當(dāng)昂貴。這不是獨立的太陽能能源系統(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]的獨立系統(tǒng)。</p><p

16、>　　幸運的是，引起這些問題的可變性質(zhì)方面是可以部分或全部地克服，集成這兩個能源在適當(dāng)?shù)慕M合，使用一個源的優(yōu)勢，克服對方的弱點。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的要求。與互補(bǔ)太陽能和風(fēng)能的某些特性之間關(guān)系，混合型太陽能風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)存儲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，混合動力系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計需要通過復(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，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)雜性使得混合動力系統(tǒng)在設(shè)計和分析上更加困難。</p><p>　　為了有效地和經(jīng)濟(jì)地利用可再生能源，一個最佳的測量方法是必要的。該最佳的測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)的長期性能評估的可靠性和成本都達(dá)到最佳的折衷。</p><p>　　不同的測量方法，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)到一個技術(shù)，經(jīng)濟(jì)最佳混合可再生能源系統(tǒng)。無論大小和優(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)期的可靠性一個獨立的混合動力系統(tǒng)的

19、構(gòu)成的一個重要標(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)，獨立的優(yōu)化和控制技術(shù)太陽能風(fēng)力混合能源電池存儲系統(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>　　氣候條件決定太陽能和風(fēng)能在一個特定的場址的可用性和

20、幅度。對于不同的地區(qū)和位置，氣候條件，包括太陽輻射，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能和風(fēng)能資源應(yīng)在開始階段分析潛在場址的太陽輻射的特性和風(fēng)力狀況。</p><p>　　2.1.時間氣象序列數(shù)據(jù)</p><p>　　系統(tǒng)的長期性能是獨立混合太陽能風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)最重要的設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)。一些研究人員采用時間氣象序列的數(shù)據(jù)的可行性研究及設(shè)計混合動力系統(tǒng)。氣象數(shù)據(jù)含有每小時太陽

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柲茱L(fēng)力系統(tǒng)，可以在全球性的下天氣模式下進(jìn)行評價，但最佳的可行的解決方案，通常還是需要以站點到站點的基礎(chǔ)氣象數(shù)據(jù)為主。到現(xiàn)在為止，很多關(guān)于太陽能和風(fēng)能資源的研究已經(jīng)完成分析，利用太陽能和風(fēng)能的資源的可行性在許多地區(qū)或國家已有報道[10-14]。</p><p>　　2.2.氣象數(shù)

22、據(jù)統(tǒng)計</p><p>　　Knight等[15]指出，在許多地方每小時記錄的氣象變量不存長時間的變化。當(dāng)要測得的位置的天氣數(shù)據(jù)不存在，它們可以通過以下兩種方法獲得。首先，天氣必要的數(shù)據(jù)可能會被合成為每月平均值的氣象數(shù)據(jù)。一些統(tǒng)計的太陽輻射和風(fēng)速的屬性可以代表一個整體，用以產(chǎn)生數(shù)天的天氣數(shù)據(jù)以致一個月的數(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)整從附近的一個站點推至另一個站點[17] 。<

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

24、于每月平均太陽輻射和太陽輻射產(chǎn)生每小時的日常晴空指數(shù)累積頻率分布。</p><p>　　“典型氣象年（TMY）是一種最常見的天氣數(shù)據(jù)序列合成用于太陽能仿真系統(tǒng)。每小時TMY氣象數(shù)據(jù)通常包括12個月每小時的數(shù)據(jù)。每月選長期的天氣數(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等人開發(fā)的）。[21]是一種經(jīng)驗方法選擇個別月份不同年代使用Filkenstein謝弗統(tǒng)計方法[22]。參與研究的最終選擇統(tǒng)計每天干球溫度和持久性結(jié)構(gòu)每天太陽總輻射量。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 ]開發(fā)了當(dāng)?shù)氐奶柲芎惋L(fēng)能TMY的應(yīng)用和評價。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)計的氣象數(shù)據(jù)及各種混合太陽能風(fēng)力系統(tǒng)可行性和性能的研究報告對性能進(jìn)行評估[ 26-28 ] 。</p><p>　　圖1：混合太陽能風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)框圖</p><p>　　3.太陽能風(fēng)力混合系統(tǒng)仿真建模組件</p><p>　　太陽能風(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

27、基本的混合動力系統(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)載要求直到存儲耗盡。</p><p>　　混合型太陽能風(fēng)力系統(tǒng)的設(shè)計主要是依賴于各個組件的性能。為了預(yù)測系統(tǒng)的性能，各組成部分應(yīng)仿照第一個，然后評估它們的組合，是否滿足需求的可

28、靠性。如果這些個體的輸出功率預(yù)測組件是不夠準(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知識有一個可靠的理解，正確的產(chǎn)品選擇和準(zhǔn)確的預(yù)測是非常重要的。光伏組件的表面是由晶體硅做成的光伏模塊材料是一個關(guān)于溫度和太陽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)。對單晶太陽能電池和光電二極管進(jìn)行了比較結(jié)果表明單晶太陽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)對年產(chǎn)光伏系統(tǒng)在實際的操作環(huán)境中的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)年度的太陽光發(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)測的時間序列或平均性能光伏陣列可變的氣候條件下調(diào)查簡化的仿真模型，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。克爾和奎瓦斯[29]提出了一種新的技術(shù)，它在測定電流-電壓（I-V）特性的光伏組件的基礎(chǔ)上可同時測量作為一個開路緩慢變化的光強(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)的開路電壓測量。Borowy和Salameh [33]給了我們一個最大的簡化模型該模型表明光伏組件的輸出功率在計算一次太陽輻射對PV模塊和環(huán)境溫度會被發(fā)現(xiàn)。</p><p>　　在工程應(yīng)用性能預(yù)測的基礎(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，該仿真模型是簡單的，有用的在實際

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)理計算出實際的表現(xiàn)光伏組件的性能。Yang等人[2]建立一個模型，作為計算最大輸出功率為PV模塊的太陽能電池的等效電路的理論根據(jù)，使用8個參數(shù)，它們可以通過回歸分析確定變形蟲子程序或單純的從實驗數(shù)據(jù)中得出。這個模型的精度進(jìn)行了實驗驗證，而且實驗數(shù)據(jù)具有很好的效果。</p><p>　　瓊斯和安德伍德[37]開發(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。該估計在光伏陣列輸出的交流電力上，一個單一的光伏組件產(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>　　測得的數(shù)據(jù)從一個仿真模型中，驗證39.5千瓦的建筑集成光伏陣列。光伏模塊的計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)各個時期的數(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)的評估表明，在有限的工作特定的時間段里風(fēng)能已大多集中于區(qū)域風(fēng)能評估，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)劃和實施風(fēng)力發(fā)電項目風(fēng)力渦輪機(jī)的功率模擬選擇合適的模型是非常重要的，它是一個先決條件。</p&g

35、t;<p>　　確定風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的長期性能一直是以小時模擬程序為主要的工具。風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)基于每小時的風(fēng)速數(shù)據(jù)，長期表現(xiàn)可以通過以下方式獲得。一般情況下，對于一個典型的風(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。基于上述假設(shè)，最簡化的模型來模擬[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應(yīng)的風(fēng)速數(shù)據(jù)，這顯然對許多地方來說是不可能的。因此，一些簡化設(shè)計算法[ 47,48 ]已經(jīng)替代仿真方案，用以確定長期表現(xiàn)可再生能源系統(tǒng)。然而，人們普遍認(rèn)為如果仿

37、真模型越簡單準(zhǔn)確會越低。</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)的功率曲線來計算[49]。在計算的基礎(chǔ)上測試實際的風(fēng)力速度和方向是很費時的，有時甚至是不可能的，可以使用平均風(fēng)速代替。有時，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，因為曲線是風(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)速的瞬時變化的影響可以提高混合動力系統(tǒng)的精度，但是考慮混合動力系統(tǒng)的實際風(fēng)速幾乎是不可能的。ZamaniRiahy [51]提出了一種新的計算方法：考慮風(fēng)力渦輪機(jī)的功率的風(fēng)速變化。用風(fēng)速的變化率的評估能量模式實際風(fēng)因子（EPF），轉(zhuǎn)子速度和性能俯仰角控制器來評估一個新的因素——風(fēng)渦輪可控（CA）。通過使用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源，是容易儲存和運輸?shù)模稍偕茉匆愿叨认♂尯蛿U(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能和風(fēng)能分布的不規(guī)則性。</p><p>　　研究人員一直集對電池行為模型的發(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)極的動力學(xué)，Kim和Hong[54 ]分析了影響被水淹沒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，通過添加氧重組反應(yīng)。Nguyen等[56 ]提出了一個類似的淹沒模型的類型檢查電池在放電過程中冷起動安培和儲備能力的動態(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，需要通過多次測量內(nèi)部參數(shù)或廣泛的實驗來確定組件的過程。因此，這些模型通常被用來評估在任意的操作條件下，理論電池的設(shè)計和性能是不是模擬實際的任意的電池性能。</p><p>　　另一種常見的電氣電路的設(shè)計建模方法是開發(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)的特性對它進(jìn)行測試，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)測方法包括充電積累和經(jīng)驗?zāi)Ｐ?。Yang等人[2]，鉛酸蓄電池的特征在于由兩個索引，即狀態(tài)電量（SOC）和浮充電壓（或端子電壓）。Sabine Piller等相繼出臺了廣泛的SOC判定方法[59]。它的結(jié)論是這個時候?qū)λ械南到y(tǒng)最常用的技術(shù)是安培小時計算方法因為它是最直接，最

43、透明的方法而且在相當(dāng)短的時間內(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很容易地就能實現(xiàn)。Morgan等人[60]用自治的混合動力系統(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復(fù)雜的功能。因此，校正實驗確定因素

44、是必需的[62] 。通過觀察和實驗建立實證模型核實[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)多的實驗來取得目標(biāo)電池的行為參數(shù)的特征。</p><p>　　4.太陽能風(fēng)力混合動力系統(tǒng)優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)</p><p>　　為了選擇一個最佳組合的混合動力系統(tǒng)以滿足負(fù)載需求，評估必須對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。一個最佳的

45、混合動力系統(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>　　由于太陽輻射和風(fēng)速間歇的特點，能源生產(chǎn)混合動力系統(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)計過程中最重要額一步。</p><p>　　也有一些方法用于計算混合動力系統(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無法產(chǎn)生滿足混合系統(tǒng)（光伏發(fā)電，風(fēng)力發(fā)電和儲能）負(fù)載的需求[66]。獨立混合LPSP可以作為一個可靠的設(shè)計用以追求太陽能風(fēng)力系統(tǒng)的參數(shù)。</p><p>　　有兩種方法用于設(shè)計一個獨立的混合LPSP太陽能風(fēng)力系統(tǒng)。第一種是在實際模擬上。這種方法計算繁重需要跨越某個數(shù)據(jù)的一段時間的可用性。第二種方法使用概率技術(shù)將資源的負(fù)載波動化，從而消除所需要的時間序列數(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（SPL）虧損負(fù)荷小時數(shù)（LOLH）。LOLP的概率是衡量一個系統(tǒng)在一個給定的時間內(nèi)，期間的需求是否會超過系統(tǒng)的供電能力，往往表現(xiàn)為估計的天數(shù)超過長時間。Al-Ashwal和Moghram[67]在評估的基礎(chǔ)上提出了一種方法進(jìn)行測試，決定混合式的太陽能和風(fēng)能的系統(tǒng)最佳比例為最后貸款人（負(fù)載損失風(fēng)險）。 SPL被定義為負(fù)載不能滿意概率[68]

48、。這兩個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>　　一般來說，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)成本被定義為一個時間序列的總現(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，假定所有價格都在同一時間上升，并采取“每年實質(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分析[72]。凈現(xiàn)成本也考慮到任何救助的成本，這是一個組件保持在該系統(tǒng)在項目生命周期結(jié)束的價值。HOMER假設(shè)直線折舊組件，這意味著一個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)成本和每年的電費交付系統(tǒng)的比[2]。它已被廣泛地用作評估混合型太陽能風(fēng)力系統(tǒng)配置的一個客觀的術(shù)語[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估混合型太陽能風(fēng)力系統(tǒng)的性能的工具。通過使用計算機(jī)仿真最優(yōu)配置，通過比較發(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)計混合動力系統(tǒng)，如HOMER， HYBRID2 ，HOGA 和HYBRIDS。</p><p>　　電動可再生能源的混合優(yōu)化模型（HOMER），由美國國家公共域軟件能源實驗室可再生能源生產(chǎn)，采用每小時到達(dá)最佳模

52、擬目標(biāo)。這是一個長時間模擬器使用逐時負(fù)荷和環(huán)保的可再生能源系統(tǒng)評估的數(shù)據(jù);基于凈現(xiàn)值成本對于一個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)驗證測試案例研究中[70]HOMER已被廣泛使用[75,76]。模擬所需要的時間取決于所使用的變量的數(shù)目，它操作簡單明了。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陀嬎闶遣豢梢姷摹?lt;/p><

53、;p>　　HYBRID2由馬薩諸塞大學(xué)實驗室（RERL）可再生能源的研究所開發(fā) 。這是一款混合動力系統(tǒng)仿真軟件，仿真是非常精確的，因為它可以定義的時間間隔為10分鐘至1小時。國家可再生能源能源實驗室建議優(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）開發(fā)的混合型的系統(tǒng)優(yōu)化方案 。通過遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，并且可以

54、是單目標(biāo)或多目標(biāo)。1小時進(jìn)行一次仿真，在此期間所有的參數(shù)保持不變?？刂撇呗砸膊捎眠z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，評估一個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)值評估經(jīng)濟(jì)可行性成本。HYBRIDS是一個基于Microsoft Excel電子表格可再生能源系統(tǒng)評估中的應(yīng)用和設(shè)計工具，需要在一年內(nèi)每天平均負(fù)載和估計每個月的環(huán)境數(shù)據(jù)

55、。不像HOMER，HYBRIDS只能模擬一個配置的時間，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系統(tǒng)配置來講HYBRIDS可再生能源系統(tǒng)變量和要求的詳細(xì)程度超過HOMER 。它是一個使用戶提高其可再生能源系統(tǒng)的設(shè)計技巧的應(yīng)用程序。</p><p>　　5.2.太陽能風(fēng)力混合動力系統(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，需要一個最佳的測量方法。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 ]一個長時間的氣象數(shù)據(jù)[77]，用以混合動力系統(tǒng)的優(yōu)化。基于表現(xiàn)最差的一個月中也有許多最佳上漿的方法被開發(fā)[78-80 ] 。[79

57、]目前有兩個上漿方法用于獨立混合風(fēng)力太陽能系統(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值表示。第二種方法是“最糟糕的一個月”的方法，它選擇了最糟糕的月份的太陽能和風(fēng)能系統(tǒng)數(shù)據(jù)。類似Morgan開發(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，研究人員使用的時間序列氣象站數(shù)據(jù)的可行性作為混合動力系統(tǒng)的研究和設(shè)計。該混合動力系統(tǒng)基于時間序列氣象輸入，計算行為數(shù)據(jù)，通常有一個分辨率為1小時的間隔。 BorowySalameh [43]開發(fā)了一種算法來優(yōu)化混合太陽能風(fēng)系統(tǒng);提出的模型是基于長期的每小時太陽輻射和高峰負(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，1分鐘的時間尺度。Notton等[82]還在獨立太陽能的功率曲線系統(tǒng)的基礎(chǔ)上研究了影響時間步長，輸入和輸出上漿結(jié)果的仿真程序。</p><p>　　時間步長的模擬方法的主要缺點是，它需要顯著的計算工作量。此外，時間序列環(huán)境輸入的數(shù)據(jù)，特別是風(fēng)力數(shù)據(jù)，可能無法在許多地方使用。為了優(yōu)化混合動力系統(tǒng)的性能，以減少模擬的時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)測算法用月平均的風(fēng)速分布參數(shù)和太陽輻射值，使系統(tǒng)能估計簡單的風(fēng)力分布參數(shù)，從而消除了時間序列每小時數(shù)據(jù)的必要性。Protogeropoulos等[79]以每年平均法進(jìn)一步簡化了這一過程。Muselli等[84]和Kaye[85]用這些預(yù)測算法進(jìn)一步的形式的隨機(jī)動態(tài)優(yōu)化模型，對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。</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，隨之所需時間和精力也在增加。因此，設(shè)計師需要找到一個可行的優(yōu)化技術(shù)選擇最佳的系統(tǒng)配置。</p><p>　　太陽能風(fēng)力混合系統(tǒng)的各種優(yōu)化技巧在已報道的文獻(xiàn)中，如圖形建設(shè)方法，概率法，迭代技術(shù)，人工情報的方法，多目標(biāo)設(shè)計法。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用一個圖形化的建設(shè)技術(shù)基于長期使用的太陽輻射和風(fēng)速的數(shù)據(jù)記錄為一個獨立的太陽能風(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。一個典型的空載功耗在馬薩諸塞州的房子作為混合動力系統(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)量和電池數(shù)的函數(shù)。最小費用將在之間的關(guān)系的曲線的切點上，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] ，考慮每月平均太陽能和風(fēng)能的能量值以優(yōu)化設(shè)計混合太陽能風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)。</p><

64、p>　　然而，這兩個圖形的方法，只有兩個參數(shù)（光伏電池，光伏和風(fēng)力渦輪機(jī)）被列入優(yōu)化過程中，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能風(fēng)力混合系統(tǒng)在太陽輻射的影響上風(fēng)速的變化。</p><p>　　Bucciarelli [87]提

65、出了一種治療儲能上漿方法作為一個隨機(jī)游走的變化。在每天的概率密度遞增或遞減的存儲水平的基礎(chǔ)上近似劃分為兩個事件的概率分布[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 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際分布系統(tǒng)[88]中存儲的能量轉(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]消除波動性的資源和負(fù)載，從而消除了需要長時間的時間序列數(shù)據(jù)，以評估太陽能風(fēng)力的混合系統(tǒng)的長期表現(xiàn)，并可獨立并網(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力系統(tǒng)的性能。最后，包括數(shù)值例子應(yīng)用程序說明概率模型的有效性：將結(jié)果進(jìn)行比較，以產(chǎn)生時間序列模擬。</p><p>　　這個概率方法的缺點是，它不能代表混合動力系統(tǒng)的動態(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。對被認(rèn)為是三個大小參數(shù)進(jìn)行模擬，即光伏發(fā)電系統(tǒng)的容量，太陽能風(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)字使用一個迭代過程的區(qū)別生成的和要求的功率（DP）盡可能地接近零。從這個迭代過程中，獲得了太陽能風(fēng)力發(fā)電能力的幾種可能的組合。然后的年度總費由每個配置計算，并選擇具有最低成本的組合代表最佳的混合物。</p><p>　　對于迭代優(yōu)化法，優(yōu)化體系成本實現(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>　　人工智能一個最廣泛意義上的術(shù)語，意味著一臺機(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>　　選擇遺傳算法是因為他們已經(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)，是一項艱巨的任務(wù)。由于概率開發(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)配置與相對于傳統(tǒng)計算簡單的如動態(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)計太陽能風(fēng)力的混合動力系統(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，提出了計算系統(tǒng)最優(yōu)配置，該配置可以實現(xiàn)以最小的所需LPSP系統(tǒng)的年度成本。作者用圖片說明光伏陣列傾斜角度和渦輪機(jī)的安裝高度兩個優(yōu)化變量是不常見的。Dufo-López[70] 和Seeling [ 12 ]用遺傳算法減

72、少模擬時間，一些組件將過去和未來的不確定的可再生能源需求解決能源的供應(yīng)問題，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[95] ，電力經(jīng)濟(jì)調(diào)度的解決方案中[96 ]，因為他們有能力處理復(fù)雜的問題和線性或非線性的成本函數(shù)都準(zhǔn)確的問題和效率。</p><p>　　基于遺傳算法，Yang等人設(shè)計了混合太陽能風(fēng)力發(fā)電項目。始建的電力來自可再生能源供應(yīng)一個沿中國東南沿海偏遠(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)計參數(shù)如表1所示。此外，根據(jù)一年期的試點項目的時間序列字段的數(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)”，是一個基于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型或計算模

74、型的網(wǎng)絡(luò)。它由一個相互聯(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 ]提出了一種太陽能系統(tǒng)優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型。使用一個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估算最佳配置，最大限度地節(jié)約了生命周期：設(shè)計時間也大幅減少。</p><p>　　表1試點混合太陽能風(fēng)力發(fā)電項目的詳細(xì)設(shè)

75、計參數(shù)</p><p>　　5.2.2.5.系統(tǒng)能量流的控制和管理</p><p>　　混合動力車太陽能風(fēng)力系統(tǒng)的主要的問題在于控制及相關(guān)能量分配和監(jiān)督。電源的穩(wěn)定性和質(zhì)量的關(guān)鍵問題在于動態(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。管理建議混合動力系統(tǒng)中確保在整個連續(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能和風(fēng)能資源，并控制整個混合動力系統(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)控制通過混合能源系統(tǒng)負(fù)載能量流。Valenciaga和Puleston[100]和Onar等人[101]開發(fā)混合動力系統(tǒng)的控制器。Valenciaga和Puleston [100]開發(fā)了三

77、種操作模式，他們使用其中的滑模控制方法[102]控制該混合動力系統(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能風(fēng)力燃料系統(tǒng)的能量流。用三個能量源的控制技術(shù)，達(dá)到最佳效率模糊邏輯控制技術(shù)來提供能量，它實現(xiàn)了最大功率

78、跟蹤太陽能和風(fēng)能的能量，達(dá)到一個固定的DC電壓總線的最大功率。Chedid和Rahman[ 104 ]設(shè)計的控制器用來監(jiān)控獨立或電網(wǎng)連接的系統(tǒng)的操作。該控制器確定了每個系統(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</p><p>　　我們總是希望在任何工程現(xiàn)場開展設(shè)計它是可能的，同時我們也希望有幾個典型的目標(biāo)發(fā)生沖突[107]。在最佳大小的太陽能風(fēng)力柴油混合系統(tǒng)中，我們進(jìn)行設(shè)計希望同時考慮至少兩個目標(biāo)（成本和污染物排放）。因為這兩個目標(biāo)發(fā)生沖突時，比如設(shè)計成本的降低意味著污染物排放量上升反之亦然。</p><p>　　因此，在這方面的問題上得到了良好的效果的任務(wù)實物（

80、多目標(biāo)）是復(fù)雜的。給定的復(fù)雜性樣的問題，因為有大量的變量，通常認(rèn)為，經(jīng)典優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用的數(shù)學(xué)模型可能會占用過多的CPU時間，甚至不能考慮到所有相關(guān)的特征所帶來的問題。在專業(yè)技術(shù)文獻(xiàn)[ 27,70,108 ]，這些系統(tǒng)的設(shè)計通常是通過搜索配置或控制，以產(chǎn)生最低的總通過安裝的使用壽命成本為設(shè)計依據(jù)。然而，對環(huán)境的這種類型安裝的相關(guān)問題也應(yīng)該在設(shè)計過程中加以考慮。到現(xiàn)在為止，計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)計的結(jié)果。HOMER的方法是使用多目標(biāo)設(shè)計的已知作為權(quán)重的方法[1]。多目標(biāo)的設(shè)計任務(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)的一個鎮(zhèn)的獨立的混合動力系統(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（全國人大與二氧化碳排放量）的混合型太陽能電</p><p>　　Pareto強(qiáng)度進(jìn)化算法也適用于多目標(biāo)設(shè)計的混合動力系統(tǒng)。該方法作為構(gòu)成優(yōu)化問題的解決方案，允許獲得系統(tǒng)的配置以及控制策略，同時提高了使用壽命，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)說明，表2顯示了不同的優(yōu)化軟件和技術(shù)的相對優(yōu)點和缺點。</p><p>　　不同的優(yōu)化方法的相對優(yōu)點和缺點</p><p><b>　　表2</b></p><p><b>　　6.結(jié)論</b></p><p>　　在世界各地獨立的混合型太陽能風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)是一個可替代電網(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)。它通常只需要一個能源的電力供應(yīng)，比電網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)更適合。不過設(shè)計混合動力系統(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。研究了時間序列氣象數(shù)據(jù)基地和氣象統(tǒng)計數(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)計等

85、。</p><p>　　本文中，詳細(xì)在第一階段設(shè)計的對可再生能源資源分析，混合型太陽能風(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該混合動力系統(tǒng)的初始成本和運行成本分析是必不可少的。此外，包括人工智能的一部分，在未來的能源管理系統(tǒng)，絕對可以幫助運營商進(jìn)一步降低系統(tǒng)的成本。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)(略)</b></p><p>