计及风光出力相关性的风光互补发电系统优化

计及风光出力相关性的风光互补发电系统优化

岳俊山

  中国能源建设集团科技发展有限公司山西分公司 山西 太原 030001摘要：为进一步提升风光互补发电系统的工作效率，有效降低风光互补发电系统的建设成本，从而不断增强供电的有效性和可靠性，本文从风光互补发电含义出发，对不同季节的风光相关性进行对比分析后得出相关的数据信息，进行风光互补发电系统优化设计，实现风光互补发电系统的容量优化与完善。从中得出，风光互补发电系统在设计与优化完成后，可有效降低成本，提高风光互补发电系统的效率，希望为相关人员提供参考依据。

关键词：风光互补；风光相关性；发电系统

引言：现阶段，新能源的有效开发与利用，为经济社会的发展提供了支持和助力。为改善原有能源利用率，需要积极探索以风力、光伏发电为代表的新能源开发，通过对风力等新能源的开发与利用，为满足人们的日常生产与生活提供保障。新能源的开发与利用，能够最大程度的改善环境污染问题，转变原有能源利用结构。因此，需要提高对风能、太阳能的重视程度，积极探索风光互补发电系统的完善与优化，开发更具科学性的电力发现系统，促进经济社会的可持续发展。

1风光互补发电含义

能源在经济社会发展中具有积极的意义，是提高经济发展水平的必要保障。石油、天然气和煤碳始终是人类社会发展中主要能源，但同时，作为不可再生资源，上述能源的应用不仅会带来能源愈加紧缺，还会对环境产生严重的破坏，进而影响生态系统的平衡发展。因此，新能源、可再生能源成为近年来开发的重点内容，致力于推动经济发展的同时改善环境污染问题。

在此背景下，风光互补发电系统的有效应用能够实现风能与太阳能的有效利用，从而构建新型的能源发电系统，为人们的生活提供电力。风光互补发电系统能够将风能和太阳能有效融合的同时，提高对其他能源的利用效率，实现智能控制技术的同时进行发电。风光互补发电系统由风能与太阳能发电组件共同构成，蓄电池可以用来储存电能，借助逆变器使直流电转为交流电，从而实现发电功能。风光互补发电系统的优势在于能够实现风与光电的互补，进而依据用户的实际用电需求进行电量的有效分配，达到持续供电的目的，避免能够浪费。通常情况下，风光互补发电系统有两个发电单元，费用的产生和区域风能、太阳能有关，风能和太阳能的互补效果直接影响能源的利用效率。风光互补发电系统能够依据季节变化进行能源的有效分配，实现充放电^[1]。

2风光相关性

以某地区天气统计为例。收集近一年的月平均太阳辐射量和月平均风速，依据太阳能光照强度进行计算，设计相关太阳能小时数法SHM，太阳能小时数法能够有效的将太阳能电池板吸收的太阳能辐射量进行有效的转化，进而形成1KW/m²的发电时间。通过对太阳能辐射量的统计，获得月平均太阳能辐射量，进而获得晴天太阳能的发电时间。依据光照强度和平均风速制定出不同月份光照和风速的对比图（如图1所示）。

图 1 各月光照和风速对比图

从图中可得出，该地区3至10月光照强度比风速高，5至7月风速较低，10月至12月风速较高，且冬季风速均高于光照强度。能够得出该地区风速和太阳能能够呈现出较高的互补性，对开发风光互补发电系统具有促进意义。依据不同季节的风光相关性（如表1所示）能够得出，夏季和冬季的风光出力呈现负相关，互补性较强。该地区能够通过风光互补发电，进一步实现互补供电的效果。

表 1 不同季节风光出力相关性

3风光互补发电系统优化设计

3.1系统设计

风光发电既呈现季节性、又存在时间的互补性，即一般情况下，夜晚的风速风速较高，白天太阳能资源较为丰富。因此，由于光伏发电效果较好，能够实现能源的互补。通过对器件和蓄能设备的控制，建立相关的风光互补发电系统，具有较高的应用前景。系统设计过程中，需要将电能储存到蓄电池中，当用户使用时通过借助逆变器能够将直流电转为交流电进行电力的有效传输和使用。

3.2优化设计模型

在实际的优化过程中，应重视风机、光伏组件、蓄电池以及光伏安装倾角变量的优化与完善。风光互补发电系统的主要目的是通过投入较小的成本而实现最佳的发电效果，通常情况下，风光互补发电系统分为初始安装与后期维护两个部分。该发电系统的运行成本对负载系统的负载和总容量具有重要的影响，当负载大小相对固定时，容量较大，此时，运行成本也随之增加。在该模型中，最主要的成本为储能器件的更换和风机的有效保养，但上述发电成本对优化设计模型影响较小，所以仅需重视初次安装成本即可

^[2]。

3.3结果分析

在对平均风量与太阳能量统计中发现，优化设计时的用户日均负载电量为3kW·h，计算10户和20户的用电量。其中，将风力发电机的额定功率设置为2kW，单价在2000元。风光互补发电系统中的光伏电池组件由单晶硅组成，峰值为45W，单价为350元。该系统中的储能元件为胶体免维护组件，容量为15V，单价为1300元。借助遗传算法进行风光互补系统模型与迭代算法，顺利得出历史群体最佳函数值变化。每一代的个体数量为30，限定最大遗传代数为120，在进行80代计算后即可得到最佳的优化结果。最终实现10户与20户用电量的一致。

3.4系统运行分析

能量输出模型中输入相对较小的负载结果，利用仿真的方式能够得到风力与光伏两种不同的发电量。能量输出模型中输入较大负载结果，利用仿真模型方式得出风力和光伏两种不同的发电量。在进行实际市场调研中得出，风光互补发电系统中的零件具有较强的经济性，依据市场反映对后期的维护成本进行有效的估算，进而得出总成本为初始成本与维护成本和，相应的，供电成本为总成本与设备使用期用电量相除的结果。由于计算结果表明系统的成本较高，季节差异性较强，因此，需要进行方案的改进与升级。

优化后的系统发电曲线与负荷曲线如图2所示。从图中可以得出，全年夏季光伏的发电量较多，但风力发电则较少。冬季光伏发电量较少但风力发电量增加。与风速和光照图对比可以得出较好的负相关性，夏季与冬季的负相关性较为明显。最大程度的将太阳能与风能的季节差异性得到弥补，不仅能够有效的弥补符合供电，还能够有效提升风光互补发电系统供电的有效性和安全性，在提升风光互补发电效率等方面表现良好。忽视风光出力相关性和风光出力相关性，能够得出风光相关性系统在系统成本与负荷缺电率方面得到了较好的优化，分别减少7.26%、2.12%。从而得出该优化系统可以降低风机与光伏出力损失，并减少风光互补发电系统的成本。但仍需要注意的是，计算及风光出力相关模型仍需要持续优化与升级，从而进一步提升模型的有效性。

图 2 发电曲线和负荷曲线

结论：综上所述，通过对风光互补发电系统进行有效的优化与升级，能够最大程度避免新能源的损失以及光伏单独出力的不稳定性，对提升电力稳定性具有积极的意义。通过采取优化措施，进一步得出风光出力具有一定的负相关性，具体表现为夏季光伏发电量较多、风力发电少，但冬天的光伏发电量则较少，能够实现风光互补、降低电能的损失，有助于节省能源。

参考文献：

[1]李波,覃惠玲,吴玥，等.风光互补发电并网系统优化设计研究[J].电子设计工程,2019,27(24):70-74.

[2]彭程,张卫存.风光互补发电系统研究回顾与展望[J].桂林航天工业学院学报,2019,24(02):208-214.