XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLPSP
为自主优化做出贡献
摘要 能量存储是自主光伏太阳能系统性能和寿命的一个基本方面。铅酸电池是最广泛的存储技术，因为它们可用性高、成本低、维护性差。它们通常由于某些缺陷而失效，例如：分层、硫酸盐化、短路、氧化……这些各种缺陷严重影响电池的寿命，从而影响太阳能系统的终生成本。这些缺陷的出现大多数时候与系统尺寸不理想有关，该系统没有考虑某些电器的启动峰值功率。事实上，考虑这些峰值功率会导致电池尺寸过大，从而导致光伏场尺寸过大，因此需要非常大的投资。为了解决这些问题，我们在本文中提出了一种优化自主太阳能系统的方法，即集成超级电容器以满足峰值功率的要求。为此，在 Matlab 中开发了一个优化程序，并在 Simulink 下进行了仿真，以探索将超级电容器集成到具有各种负载曲线的独立光伏系统的存储元件中的优势。优化程序具有一个时间步长，能够收集负载波动和太阳辐射曲线，并根据地点生成最佳方向，以使光伏板产生最大的年功率。该程序还可以确定利用超级电容器混合存储系统所实现的经济效益，并根据固定的终生成本和相应的 LPSP，提出了各种电池板、电池和超级电容器的组合，以与 LVD 极限进行比较。研究了整个系统的能量管理系统，并对超级电容器在峰值功率之间充满电施加了约束。
混合动力发电...
摘要：光伏 (PV) 能源的使用最近因其可再生性而受到广泛关注。然而，仍然存在一些挑战，特别是在准确设计 PV 系统方面。在离网 PV 系统中，适当选择 PV 电池和电池存储的尺寸对于提高效率和系统可靠性至关重要。该项目重点关注尼日利亚北部的 Gubio 村，该村计划建立一个结合风能、光伏和柴油发电的独立系统。主要目标是确定案例研究中 PV 模块和电池尺寸的最佳数量。在理想的测试条件下，使用 MATLAB 模拟对所提出的系统进行了测试，同时考虑了辐照度模式的变化和与系统相关的其他不确定性。还概述了 PV、电池、风力涡轮机和柴油组件的搜索范围及其目标函数。在本项目中，比较了遗传算法 (GA)、粒子群优化 (PSO) 和差分进化 (DE) 算法，以确定 Gubio 村离网 PV、风力涡轮机和柴油系统的最佳尺寸。优化结果表明，PSO 在成本和收敛时间方面提供了最佳解决方案，供电损失概率 (LPSP) 最低，平准化能源成本 (LCOE) 最高，分别为 0.012 和 0.3564。与 DE 和 GA 相比，PSO 算法效率更高，由于收敛速度更快，所需的计算时间和内存更少。因此，该项目通过为尼日利亚博尔诺州的古比奥村设计混合光伏/风能/柴油电池发电系统成功实现了其目标。关键词：光伏 (PV) 能源；离网光伏系统；优化算法；混合发电。
设计优化网格连接的PV - 氢用于能量伪造者
将基于氢的扇形耦合技术集成到基于氢的混合可再生能源系统（HRES）是一种创造能量生产商的有前途的方法，尽管在这个很大程度上没有开发的领域中进行的研究很少。在本文中，开发了一种行业耦合策略（建筑物和运输）并应用于网格连接的PV/Battery/H 2 HRES，以最大程度地提高大学校园的自给自足，并产生电力和H 2用于在阿尔及利亚Ouargla驾驶电车。使用ε-constraint方法将多个客观大小优化问题作为单个目标问题解决，其中能量成本（COE）被定义为要最小化的主要目标函数，而电源供应概率（LPSP）和非可再生用法（NRU）的损失都定义为约束。粒子群优化和本垒打软件用于模拟和优化目的。在本文研究的两种情况下，进行了敏感性研究，以确定电车和NRU对h 2需求的影响对拟议系统的技术经济可行性的影响，然后在优化中引入了新的可靠性因素，即H 2供应概率的损失（LHSP）。第一种情况的结果表明，通过设置NRU Max = 100％，没有H 2的系统提供了最佳的解决方案，COE的COE为0.016 $/kWh，达到网格奇偶校验，并具有13％的NRU。但是，通过设置NRU最大值= 1％，获得了由网格/PV/PV/Electrolyzer/燃料电池/储罐组成的优化配置，该配置的0％NRU和COE为0.1 $/kWh。在第二种情况下，观察到增加电车数量（即增加H 2的需求）导致LHSP，COE，NRU和CO 2排放量显着降低。得出的结论是，在考虑经济方面时，网格/PV组合是研究系统的最佳选择。但是，考虑到未来能源系统的不断增长的要求，与H 2相连的PV将是最好的解决方案，尤其是与运输系统结合时。