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太阳风发电系统的混合模型

Sandeep库马尔1和Vijay加戈2
  1. M.Tech。学者,电气Engg。Kurukshetra大学UIET Kurukshetra,哈里亚纳邦,印度
  2. 副教授,电气Engg。Kurukshetra大学UIET Kurukshetra,哈里亚纳邦,印度
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文摘

本文处理的详细的太阳能/风能混合模型仿真软件,使用电池作为存储系统。仿真包括所有现实的组件的系统,在这个系统中功率交付的结合系统组件相互比较,得出不同的结论。混合模型太阳能/风能系统的比较研究。本文描述的太阳风混合动力系统向电网提供电力。工作原理和具体工作条件提出了。

关键字

太阳能,风能,杂种一代能源,电网

介绍

能源是至关重要的对我们的社会,以保证我们的生活质量,巩固我们的经济的所有其他元素。升级的成本和环境问题涉及传统的电能。增加了对可再生能源的兴趣来源。世界各地的许多社会我们生活的已经开发出一种大对电能的需求。这个需求刺激了相对宽松的电力可以生成,分布式的、和利用,和各种各样的应用程序。这是言之成理的电力的消费是否应该允许肆意生长,但事实是,有一个不断增长的需求,这种能量的形式。显然,如果这种需求得到满足,那么世界上的发电能力将会继续增长。目前几乎所有的发电发生在中央电站利用煤炭、石油、天然气、水或裂变核材料作为主要燃料来源。有生成方法的进一步发展面临的问题基于这些一个¢€•传统fuelsA¢€–。水电代仅限于地理位置合适的地区,煤炭储备,尽管目前充足,可能并非可再生能源,核能的危害宣传得多,尤其是那些关于核废料存储和军事用途的材料。 Nevertheless, to assist in maintaining electrical supply in many of our societies its seems likely that an increasing nuclear power presence, involving breeder and possibly fusion reactors, will be tolerated. To achieve this and also to aid in management of the existing fossil-fuel resources, it is essential that some part and an increasing part, of future electrical energy research and development be concerned with so called ―nonconventional ―methods of generation Wind- solar power generations are visible options for future power generation. Besides being free, they are free of recurring costs. They also offer power supply solutions for remote areas, not accessible by grid power supply today around 30,000 wind turbines and more than 1,00,000 off-grid solar PV systems are installed all over the world. Wind and solar hybrid model with proper storage system have been keen interest for the last few years. In this paper a hybrid model of solar / wind is developed using the battery. The simulation circuit will include all realistic components of the system.

文献综述

混合模型的有效手段在世界各地生产发电。大量的研究工作已经完成,继续适应这个系统的新发展。本文报道的概率性能评估风能、太阳能照片伏打(SPV)混合能源系统。除了这个太阳能/风能系统与备份存储电池设计、集成和优化预测发电系统的行为。
提出了一种混合能源系统结合太阳能光伏和风力涡轮机作为一个小规模的电能替代来源,传统的一代是不实际的。模拟的混合动力系统在调查中利用PSIM软件进行。一个简单的和成本有效的最大功率点跟踪技术提出了光伏和风力涡轮机。本文提供了一个核心的CAD / CAA工具,可以帮助设计者确定混合太阳能发电系统的优化设计自主或电网连接的应用程序。这种技术使用线性规划原理来降低电力的成本,同时满足负载的要求。控制器监控自主的操作/网格系统设计有关。
提出了一种决策支持技术来帮助决策者研究混合太阳的影响因素在设计电力系统(HSWPS)磨应用程序有关。层次分析法是用来量化各种分歧的观点,实践和计划事件导致混乱和不确定性。
本文提供了一个核心的CAD / CAA工具,可以帮助设计者确定混合太阳能发电系统的优化设计自主或电网连接的应用程序。这种技术使用线性规划原理来降低电力的成本,同时满足负载的要求。控制器监控自主的操作/网格系统设计有关。
摘要各种光伏模块技术的进步反转,系统安装实践提高光伏系统的性能,导致光伏成为建立作为离网的强烈竞争能源能源应用。光伏也成为竞争的尖端在网格连接配置。此外还介绍了现代逆变器效率更高,有更高的可靠性和改善效用。系统接口功能。它还介绍了光伏系统的各种设计和改善经济。
介绍了仿真的结合风力-太阳能水力发电与储能系统设施。一个简单的天气多变量模型包括风速、太阳辐射和降水。这个模型是用来评估混合发电系统的可靠性。不同比例的风能和太阳能发电能力以及太阳能电池阵列。
探讨动力波-粒子的相互作用的影响在太阳风使用全球混合模型。模型遵循的进化粒子分布在一个非齐次字段行波-粒子的相互作用的影响下,一个是双极电场和粒子分布是一致的自己和库仑勾结。这代表了一个¢€•第一resultsA¢€–:全球进化研究的太阳风,考虑这些动力学效应。模型可以解释大部分太阳风的加速度。
摘要风力发电对电力系统稳定性研究的计算机模型已经开发和供应全球电力系统运营商。这样的模型具有特殊意义的开发系统稳定性研究经历非常大的侵入等风能电力系统在爱尔兰共和国。有一个大变化的复杂性模型开发和不需要广泛的协议建模的水平的细节。使用多个风力涡轮机模型进行大规模的稳定性研究也证明困难。此外,大多数的模型还没有被确认。本文研究了模型开发和使用从爱尔兰电网运营商的角度。将讨论开发模型的验证,提出一个通用的建模方法将大规模电力系统的稳定性。
本文报告一个计算机的发展方法评估独立的风力/光伏发电系统的总体性能。简单的模型对不同系统组件开发,集成,用于预测的行为基于可用风能/太阳能发电系统和加载数据。模型是有用的独立发电系统的性能评价和获得更好的洞察力在之前建立所需的组件的大小。仿真结果给出了绩效评估的一个独立的发电系统,以前设计提供一个典型的住宅的平均功率需求。
摘要面板贡献,风力发电机在电力系统动态模拟的建模进行了探讨。首先是三个最重要的实际的风力涡轮机的概念描述。然后,介绍了各种类型的风力发电机模型,讨论了模型类型可以集成在电力系统动态仿真软件。最后,它将被认为是可能的模型各种变速风力涡轮机只有一个模型在电力系统动态模拟。
在这个调查,风力涡轮发电机、光伏电池板,和蓄电池是用来构建gridlinked一代系统最优的多个标准包括成本、可靠性和排放。多学科设计便于决策者做出更理性的评价。一组折衷解决方案可以获得使用多学科方法,向决策者提供了许多设计方案。开发一个定制的粒子群优化算法获得这些non-dominated解决方案。gridlinked混合动力系统是基于该方法设计的。

太阳能光伏系统

欧洲光伏产业协会报道,2002年全球光伏电池产量全球超过560兆瓦,近年来每年增长约30%。光伏电池的物理是非常相似的古典与PN结二极管形成的半导体材料。结吸收光时,吸收光子的能量转移到electron-proton系统的材料,创造载流子分离的结。电荷载体结地区创建一个电位梯度,得到加速电场下,外部电路中通过的电流流通。太阳能电池是光伏发电系统的基本构建它产生大约1 W的权力。获得高功率,许多这样的细胞连接在串联和并联电路面板(模块),太阳能电池阵列或面板是一组几个模块电连接的串并联组合来生成所需的电流和电压。光伏模块的电气特性通常是由电流和电压(电流-电压)和电流和功率(p - v)曲线。无花果。和显示(IV)和(pv)使用光伏模块的特点在不同的太阳能照明强度。
图像
太阳能电池特性
•Isc-short电路电流。
•Voc-open电路电压。
•峰值功率
•一个太阳能电池的开路电压是约0.5 v。
•更高的实际应用所需的电压。
•太阳能电池串联连接,以增加其开路电压。

风力发电系统

风力发电系统将风的动能转化为其他形式的能量,如电。尽管风能转换相对简单的概念,涡轮设计可能相当复杂。大多数商用风力涡轮机使用水平——与两个或三个叶片轴配置,驱动机构包括齿轮箱和发电机和一座塔支撑转子。风力涡轮机的典型尺寸范围从200 - 750千瓦,与电力生产在特定范围内的风速。资本成本下降约2.2美元/ w 1980年初今天不到1美元/ w。能源部和制造企业之间合作研究是旨在提高风力涡轮叶片的空气动力学效率和结构强度,开发变速发电和电力控制和使用高的塔,允许访问更强的风发现更大的高度。多大的权力你的风力发电机的一个重要因素将产生塔的高度。可用的力量在风中正比于速度的多维数据集。这意味着,如果风速双打,风力发电机可用增加8倍(2 x 2 x 2 = 8)由于风速随高度增加塔的高度可能意味着巨大的增加的数量由风力涡轮机发电。
图像
在R和涡轮机半径与角速度ω,分别。无论最大值给定的风力涡轮机是可以达到的,它必须保持恒定值有效捕获最大风能。权力直接与风速成正比,随着风速的增加由风力涡轮机也增加。如果风速在额定风速和风力涡轮机的卷起速度,输出功率等于额定功率的涡轮。最后,如果风速大于或小于切入速度卷起的速度不会有输出功率的涡轮。
从实际的涡轮输出功率
权力的分数从风的力量中提取实际的风力涡轮机通常是由于Cp象征,站的性能系数。使用这个符号和下降的下标Eq.实际的机械输出功率可以写成
方程

光伏太阳能和风能的混合模型

电能成本的升级与化石燃料和核,和增强公众意识的潜在环境影响的常规能源系统创造了一个兴趣增加备用源的开发和利用。伏打照片和风能可增加的被看成是成本有效的生成源在小型孤立电力系统。一个现实的成本效益分析评价模型,需要识别这些能源的高度不稳定的性质,同时保持了年表和国米依赖固有的随机变量。目前我们可以观察到非常快速发展新的电力来源的可再生能源。这些能源是环保和使用主要航空公司像太阳能、风力和水流、沼气、生物质等。
升级成本和环境问题涉及传统的电力能源增加了对可再生能源的兴趣。风能、太阳能和生物质能未来发电电力代可行的选项。除了无污染,它们是免费的成本。他们还为偏远地区提供电源解决方案,由电网供应无法访问。今天,大约30000个风力涡轮机和超过00000个世界各地的离网太阳能光伏系统安装。混合动力系统可以解决的局限性
1。燃料灵活性
2。效率
3所示。可靠性
4所示。排放
5。经济学
•太阳能/风能的混合动力系统是环境友好的。
•使用常规能源资源。
•需要小时使用常规能源资源。
•有效的方式提供电力。
•风速和阳光在世界不同的地方是不同的。
风不是所有的时间也没有太阳照耀,太阳能和风能就可怜的电源。一起组合太阳能和风能资源存储燃料电池的时间没有太阳能或风能发电的提供了一个现实的形式。土地是一种稀缺资源在印度和人均土地可用性很低。奉献的土地面积独家安装太阳能电池阵列可能需要与其他必需品需要土地。所需的土地太阳能发电厂——目前大约1公里2每20兆瓦(MW)生成可能带来压力,印度的土地资源可用。印度建筑更适合大多数是一组高度分散的个体屋顶发电系统,通过当地的电网连接。然而,安装这样一个基础设施,不享受规模经济可能在质量,大规模储能、太阳能电池板部署,需要太阳能技术部署的市场价格大幅下降,所以它吸引了普通个人和家庭规模家庭消费者。
将来是有可能的,因为光伏预计未来几十年继续当前的成本降低并能与化石燃料竞争。一些智库建议指出,印度应该采取的政策发展太阳能发电作为可再生能源的一个主要组件混合,因为作为一个人口稠密的热带阳光地带,印度次大陆的理想结合高太阳能日晒,因此一个巨大的潜在消费群体密度。在分析场景之一,印度可以让可再生资源,如太阳能的支柱经济到2050年,碳排放控制其长期在不影响其经济增长潜力。
独立太阳能光伏能源系统不能提供可靠的电力在non-sunny天。独立的风力系统不能满足恒定负载需求由于大幅波动风速的大小。因此,能源存储系统将需要为每个这些系统为了满足电力需求。通常存储系统是昂贵的和大小必须减少到最低的可再生能源系统的成本效益。混合动力系统也可以用来减少能源存储需求。通过整合和优化太阳能光伏和风力系统,可以提高系统的可靠性和权力的单位成本最小化。在印度,太阳风混合发电厂在技术上通过新能源和可再生能源(MNRE)。这些太阳能/风能混合发电厂发电,可以一个备用源的昂贵的柴油发电机运行期间停电和位置连续EB供应是不可用的。这些项目的投资回报率(ROI)也非常少,与中央政府提供的财政援助它要快得多。我们与这些系统可以生成、存储和使用所需的电力,和农村电气化。
太阳能/风能混合模型框图如下图所示
在那里,
WEG =风能发电机
SPV =太阳能光伏板
CC =功率调节单元
蝙蝠=电池银行
发票=逆变器
结合电力从风力和光伏模块输出功率
总风,现在pv力量在每个小时第一次计算如下
方程
NPV是光伏板的数量,PWind (t)是风的力量。

结论

显然,这种性质的一个完整的混合动力系统可能过于昂贵,也为许多劳动密集型工业技术部门。增强指令,尤其是在进行电能测量更多的物理,直观和真实世界的巨大成本和劳动力参与的一些适应思想本文规模较小的设置是合理的。在其他地方,可以使用其他能源。例如杂交组合的风能、太阳能、地热、水力发电、潮汐发电、生物质产生权力,权力从固体废弃物的焚烧,还有许多其他技术可以考虑根据地方利益和资源。这个试验台的关键元素概念提出了两个或两个以上的可再生能源与复杂的电气连接到电网的交互。

数据乍一看



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图1 图2 图3 图4
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图5 图6 图7

引用
















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