本研究考察了由太阳能光伏 (PV)、稻壳生物质和铅酸电池组成的离网混合系统的最佳规模,以满足农村社区的电力需求。以孟加拉国的一个偏远村庄为例,主要从技术经济和环境角度比较了所提出的优化系统与柴油发电机和基于微型燃气轮机 (MGT) 的方案。本研究调查了潜在的社会效益,例如创造就业机会和提高当地人类发展指数。此外,还研究了运营温室气体排放对人类健康损害和周围生态系统的影响。此外,还对混合系统及其组件进行了火用分析。结果表明,除了是环境上更有利的选择之外,与基于 MGT 的系统 (0.377 美元/千瓦时) 相比,所提出的 PV/生物质/电池系统提供的能源成本较低,为 0.314 美元/千瓦时。尽管柴油系统的经济性略好一些(能源成本降低 9.55%),但它可能对人类健康和生态系统造成损害,分别为 15,211 美元和 6,608 美元,而生物质则是没有此类损害的最佳选择。能量分析显示,光伏的损失高于生物质,系统能量效率为 13.09%。社会指标评估表明,通过在社区安装混合系统,人类发展指数有可能从目前的水平提高,并创造 1.41 个工作岗位,最多可创造 15.15 个全职永久性工作岗位。
摘要 本文对孤岛离网太阳能光伏系统的设计进行了初步研究。它以印度尼西亚太阳能潜力最大的苏昆岛为例进行了研究。这项研究包括气候研究、消耗估算、系统规模、模拟、准动态分析和环境分析。利用 Solargis 和 Meteonorm 的气候数据。进行初步光伏系统规划研究的最大困难是预定规模。使用 PVsyst 模拟,本研究证实了本文所述的系统预定规模简化理论计算的有效性,理论计算系统(285 kWp 太阳能发电厂,配备 2.91 MWh 存储系统)的负载损失概率 (LOLP) 为 0.17%,符合适用标准。提出的结合使用 PVsyst 模拟和使用 DIgSILENT Powerfactory 进行准动态分析的方法可用于验证设计的 PV-BESS 系统的功率稳定性。模拟证明,使用电池储能系统(BESS)可以维持太阳能光伏网络的稳定性,防止电网因电力不足(负载损失)和电压骤降而变得脆弱,最低电压水平为 96.6%,符合国际安全标准。
本文使用实时负载数据和 HOMER Pro 的“多年”优化工具,研究了埃塞俄比亚离网农村地区过载光伏 (PV) 微电网 (MG) 带蓄电池在 20 年规划期内的长期成本最优容量扩展规划 (CEP)。考虑了三种不同的年度能源需求增长情景:0%(满足最低负载要求)、5% 和仅来自生产用户的 15%。在所有情景中,发电组合仅由太阳能组成,最大允许容量短缺 (MACS) 限制为 10%。研究结果表明,在所有情景中,最大的容量扩展是在电池和光伏系统上进行的,分别占总扩展成本的 73% 和 35%。扩展的 MG 系统的年未满足负荷比例从情景 3 的 5.9% 到情景 1 的 9.4% 不等,电力成本 (LCOE) 从情景 3 的 0.404 美元/kWh 到情景 1 的 0.887 美元/kWh 不等。结果表明,情景 3 的扩展路径相对具有成本效益并且具有最高的可靠性;但它仍然不能完全满足所需的负荷需求,并且在财务上不可行。令人惊讶的是,将情景 3 容量扩展的可靠性从 94% 提高到 100% 会使 MG 的净现值增加 37%。敏感性分析表明,MACS、环境温度和电池的放电深度显著影响容量扩展的成本和性能。研究表明 (a) 最小化 MG 扩展成本和最大化可靠性水平之间存在显著的权衡; (b)仅基于成本最小化的容量扩张,而不考虑关键约束和不确定性(需求、成本、光伏和电池退化),可能无法为严重的可靠性问题提供实用而健全的解决方案,(c)支持生产用户需求的容量扩张可以提高孤立 MG 的成本效益和可融资性。
天文学的碳足迹的很大一部分源于化石燃料,供应天文学的电压需求。在这里,我们探索了新计划的Atacama大型孔径亚毫米望远镜的各种孤立的低碳电源系统设置,并将它们与商务型柴油机发电系统进行比较。设计系统中包含的技术是光伏,浓缩太阳能,柴油发电机,电池和氢存储。我们将电力系统优化模型大大调整到该案例研究中,并以望远镜预计的能源需求,2030年的成本假设以及特定地点的容量因素为食。我们的结果表明,LCOE的最低成本系统为$ 116/MWH,主要使用光伏和电池和燃料电池在进口和现场产生的绿色氢配对。一些柴油发电机运行用于备份。与企业相比,该解决方案将使望远镜的功率侧碳足迹减少95%。
1 学生,2 教授 电子与通信 AMC 工程学院,班加罗尔,印度 摘要 — 太阳能对我们的日常生活有着重要且不可思议的潜力。一些研究人员认为,一个半小时内照射到地球表面的太阳能或阳光量足以满足全世界一年的能源消耗。太阳能系统是最好的可再生能源系统之一,不仅成本低廉,而且环境友好。在这种设计方法中,太阳能离网系统被定义为“它是独立的系统,不连接到任何其他电网或系统。这个项目中使用的最重要和最新的技术方法是双面太阳能电池板,而不是传统或单面太阳能电池板,以及锂存储系统,而不是铅存储系统。双面太阳能电池板可以从前端和后端吸收阳光。这种机制有助于太阳能电池板从两侧吸收能量,提高能源效率并促进电力生产。通过使用双面太阳能电池板,我们可以将生产率提高 30%。太阳能电池板由光伏电池组成。光伏电池吸收阳光,电子被硅吸收,并在 n 层和 p 层之间流动产生电能。该电荷流可由充电控制器控制。这可以存储在锂蓄电池(新技术)中并连接到逆变器。通过逆变器,交流电可直接用于家用电器。索引词:太阳能、离网系统的能量产量、双面太阳能电池板、锂电池、提高能源生产率。一、引言太阳能是我们可用的最丰富的能源形式。由于技术和人口的高速发展,全球能源需求正在迅速增长。操作新技术设备需要某种能源或电力。此外,电力是国家经济发展的重要组成部分,因为现代文明、农业改良和工业扩张都依赖于可用的能源。大部分能源通常是通过燃烧化石燃料产生的。因此,它主要对环境产生不利影响。它会向大气中释放 CO,造成温室效应,并导致臭氧层消耗。由于电力供应无条件,大多数国家都面临着更多问题。基于可再生能源的分布式能源系统是解决这两个问题最有效的方法。太阳能是最广泛使用的可再生能源,而且免费。将太阳能转化为电能的过程主要通过光伏 (PV) 系统实现。太阳能发电是利用太阳能,既可以直接作为热能,也可以通过使用太阳能电池板、透明光伏玻璃或双面太阳能电池板中的光伏电池来发电。这些太阳能电池板由一系列光伏电池组成。太阳能电池由硅等半导体材料制成,用于发电。太阳能被认为是一种称为电子的微小粒子流,这种粒子流称为电流。典型的太阳能电池有两层硅,顶部为 n 型,底部为 p 型。当阳光照射到双面太阳能电池板上时,从两侧吸收的电子或能量会在 n 层和 p 层之间流动以产生电能。通常产生的太阳能是直流电,可以使用逆变器将其转换为交流电。II. 问题陈述问题陈述描述了太阳能离网系统中使用的双面太阳能电池板和锂离子电池的分析。这可以通过分析双面太阳能电池板背面有无辐射反射的系统来获得。III.目标 研究使用透明双面太阳能电池板和锂离子电池的太阳能离网系统的基本操作。了解太阳能离网系统的优势和局限性,并在未来最大限度地利用它在日常生活中。
带有可再生能源作为主要资源的离网混合动力系统仍然是使发展中国家的农村/偏远地区电气化的最佳选择,以帮助到2030年获得通用电力。但是,在西非部署这些系统面临几个挑战,并且经常从飞行员过渡,由捐助者赞助的项目过渡到可持续的大规模实施。该研究通过对该地区进行的先前研究和加纳进行简短调查来研究驱动因素和挑战。使用政治,经济,技术,技术,法律和环境方面的审查和调查表明,经济挑战对WA中离网可再生能源的可持续发展的可持续发展产生了最大的影响。此外,分析揭示了挑战之间的模式和联系,这些挑战使仅关注最紧迫的挑战。
摘要:大多数未连接到主电网的偏远地区都依靠柴油发电机提供电力。高昂的燃料运输成本和大量的碳排放促使这些地区开发和安装使用可再生能源的混合动力系统。由于风能和太阳能是间歇性的,因此这些能源通常与储能相结合,以获得更稳定的电力供应。本文介绍了一种使用机载风能、太阳能光伏、电池和柴油发电机的离网混合动力系统的建模和定型框架。该框架基于 ERA5 再分析数据集中的风能资源的每小时时间序列数据和 NREL 维护的国家太阳辐射数据库中的太阳能资源。负载数据还包括使用欧洲电力传输系统运营商网络维护的 ENTSO-E 平台的模型和实际数据组合生成的每小时时间序列。该框架的支柱是混合动力系统组件的定型策略,旨在最大限度地降低电力的平准化成本。根据 Kitepower BV 提供的规格,对软翼地面发电 AWE 系统进行建模。通过使用准稳态模型优化系统运行来计算功率曲线。太阳能光伏模块、电池系统和柴油发电机模型均基于公开可用的现成解决方案的规格。MATLAB 环境中框架的源代码可通过 GitHub 存储库获取。为了展示结果,我们描述了一个位于法国马赛的离网军事训练营的假设案例研究。结果表明,通过从纯柴油发电转向由机载风能、太阳能光伏、电池和柴油组成的混合动力系统,可以显著降低电力成本。
本研究讨论了光伏 (PV)/风能/电池/发电机组混合动力系统的能源调度以及理想的解决方案。优化模型使混合动力系统的发电设备能够适当地共享电力。主要目标是最大限度地降低燃料消耗和成本,并最大限度地利用可再生能源 (RES)。所提出的模拟计划成功降低了燃料成本,因为柴油发电机只在夜间和清晨启动,此时可再生能源的能量不足以供应负载。当风能和太阳能发电机的发电量最高时,负载得到供电,电池全天充电。柴油的使用量很少。但是,基于其特定特性和系统的运行限制,发电设备有效地共享了混合动力系统所需的电力。
2 布加勒斯特理工大学电力工程学院电力系统系,Splaiul Independentei,313号,第 6 区,布加勒斯特,罗马尼亚 3 哈立德国王大学电气工程系,艾卜哈 61411,沙特阿拉伯 4 突尼斯埃尔马纳尔大学突尼斯国立工程学院电气系统实验室,突尼斯 1002,突尼斯 5 马鲁阿大学国家高级工程学院可再生能源系,马鲁阿 PO Box 46,喀麦隆 6 莫纳斯提尔大学 LASEE 实验室,莫纳斯提尔 5000,突尼斯 苏塞大学 ISSAT of Sousse,苏塞 4003,突尼斯 * 通讯地址:rubenziebafalama@gmail.com (RZF); v_dumbrava@yahoo.com (视频)