外文翻译题 目：独立混合太阳能风力发电系统的最佳规模的研究现状独立混合太阳能风力发电系统的最佳规模的研究现状周炜娄承芝黎仲实陆林杨宏星可再生能源研究小组（RERG），屋宇设备工程学系，香港理工大学，香港环境科学与技术学院，天津大学，天津，中国摘要：太阳能和风能可以说是无处不在，自由，环保，他们被视为最具有前途的发电来源之一。混 合型太阳能风力发电系统，使用两个可再生能源提高了系统的效率和功率的可靠性和减少了能量的 存储要求。本文着重优化独立太阳能风力混合能源系统，蓄电池存储和控制技术。研究发现在持续 的研究和开发工作中，建立准确地预测它们的输出和可靠的技术整合他们与其他可再生能源或常规 能源共同发电系统性能这方面仍然需要改善。关键词：太阳能风力混合能源系统；可行性研究；建模；优化目录1. 引言12. 气象数据生成的可行性研究12.1. 时间序列气象数据12.2. 气象数据统计13. 太阳能风力的混合动力系统组件的仿真建模23.1光伏发电系统建模33.2风能系统建模33.3电池存储系统的建模34太阳能风力的混合动力系统优化标准44.1电力可靠性分析 44.2系统的成本分析45太阳能风力混合系统的优化上浆方法45.1模拟和优化软件45.2太阳能风力的混合动力系统的优化技术. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55.2. 1根据不同的气象数据的优化方案55.2.2最优化技术55.3小结优化技术76结论7致谢8参考文献81. 引言由于化石燃料资源的快速枯竭需在全球范围内寻找替代能源，以满足社会的需求。 另一个关键原因，越来越多的证据表明我们对化石燃料的依赖是全球气候变暖的主要原 因。因此，当务之急是要寻找替代能源，以支付不断增加的能源需求，同时减少对环境 的负面影响。由于在其可用于偏远地区的本地发电及可再生性，太阳能和风力发电系统 被视为最具前途的能源之一。自20世纪70年代初的石油危机以来，太阳能和风能的利 用已日益显着，具有吸引力和成本效益，。然而，缺点在于太阳能和风能的不可预知性和依赖天气和气候的变化性，使得太阳 能和风能的变化可负载需求的时间分布不匹配。这个缺点不仅影响系统的节能性能，而 且还表现在电池的寿命过短。一般情况下，两个独立能源的联合使用会造成相当的差距， 这又使得设计费用相当昂贵。这不是独立的太阳能能源系统，也不是风能系统可以提供 连续的电源，而是季节性周期性变化1的独立系统。幸运的是，引起这些问题的可变性质方面是可以部分或全部地克服，集成这两个能 源在适当的组合，使用一个源的优势，克服对方的弱点。相比之下（单一的可再生能源） 不同的能量源的使用提高了系统的能源供应的效率和可靠性，并减少了将能量存储的要 求。与互补太阳能和风能的某些特性之间关系，混合型太阳能风力发电系统存储以便提 供高度可靠的电源，这适用于更高的可靠性的电气负载。当然，随着增加的复杂性与单能源系统比较，混合动力系统的优化设计需要通过复 杂的不确定的可再生能源供应和负载的需求，非线性特性的元件，高数的变量和参数， 所以必须考虑到优化设计，然而最优的配置和最优控制策略的系统是相互依存的。这种 复杂性使得混合动力系统在设计和分析上更加困难。为了有效地和经济地利用可再生能源，一个最佳的测量方法是必要的。该最佳的测 量方法可以帮助保证在最低的投资下充分利用光伏阵列，风力涡轮机和电池组，从而使 混合动力系统可以在最佳条件方面的投资和系统电源的可靠性。这类优化包括经济目 标，它需要使系统的长期性能评估的可靠性和成本都达到最佳的折衷。不同的测量方法，如图形的施工方法，概率的方法，迭代的方法和人工智能方法， 可以应用到达到一个技术，经济最佳混合可再生能源系统。无论大小和优化技术的使用， 它们最终必须搜索以下参数：该系统的最佳组合的可靠性和系统成本。虽然预期的可靠 性一个独立的混合动力系统的构成的一个重要标准优化，该系统的成本是决定性因素， 除非无限的预算是可用的。因此应仔细研究系统的可靠性和成本，使可以达到一个最佳 的解决方案。本文将集中检讨当地的气象数据生成的当前状态，独立的优化和控制技术 太阳能风力混合能源电池存储系统，并尝试发现进一步需要做的工作是什么。2. 气象数据生成的可行性研究气候条件决定太阳能和风能在一个特定的场址的可用性和幅度。对于不同的地区和 位置，气候条件，包括太阳辐射，风力速度，空气温度，等等，总是在不断变化。为了 更好地利用太阳能和风能资源应在开始阶段分析潜在场址的太阳辐射的特性和风力状 况。2.1. 时间气象序列数据系统的长期性能是独立混合太阳能风力发电系统最重要的设计标准。一些研究人员 采用时间气象序列的数据的可行性研究及设计混合动力系统。气象数据含有每小时太阳 辐射，风速和环境温度。全局数据可以从网上获得的S或者其他途径，如当地的气象站。混合太阳能风力系 统，可以在全球性的下天气模式下进行评价，但最佳的可行的解决方案，通常还是需要 以站点到站点的基础气象数据为主。到现在为止，很多关于太阳能和风能资源的研究已 经完成分析，利用太阳能和风能的资源的可行性在许多地区或国家已有报道142.2. 气象数据统计Knight等mi指出，在许多地方每小时记录的气象变量不存长时间的变化。当要测得 的位置的天气数据不存在，它们可以通过以下两种方法获得。首先，天气必要的数据可 能会被合成为每月平均值的气象数据。一些统计的太阳辐射和风速的属性可以代表一个 整体，用以产生数天的天气数据以致一个月的数据赋。其次，天气数据可被外推，首先 进行一些必要的调整从附近的一个站点推至另一个站点M。合成产生的天气数据不完整时，可以使用天气数据集，用于减少计算工作量模拟研 究。在研究太阳辐射，特别是风速和温度的数据中，在戈登和Reddy开发的太阳辐射发 生器上以小时为基础18，如随机模拟每小时和每天的平均风速。Knight等mi提出的技 术的代时的太阳辐射和环境温度的数据，以及建议湿度和风速。Knight等开发的算法。 15需要输入基于每月平均太阳辐射和太阳辐射产生每小时的日常晴空指数累积频率分 布。“典型气象年（TMY）是一种最常见的天气数据序列合成用于太阳能仿真系统。每 小时TMY气象数据通常包括12个月每小时的数据。每月选长期的天气数据作为特定月 份的最佳代表，或从几年的天气数据产生，（例如，平均太阳辐射和清晰度那些几年的 数据指数）。最流行的方法，首先派生出的TMY数据（由Hall等人开发的）。21是一种经验方法 选择个别月份不同年代使用Filkenstein谢弗统计方法性。参与研究的最终选择统计每天 干球温度和持久性结构每天太阳总辐射量。其他的研究23,24派生出不同城市的TMYs。 在这些研究中，对不同的气象参数的加权因子进行了审议。Yang和吕开发了当地的 太阳能和风能TMY的应用和评价。证明了他们的工作确定了适当的气象参数及其权重因 素为发展TMYs的不同种的可再生能源系统。一基于统计的气象数据及各种混合太阳能风力系统可行性和性能的研究报告对性能 进行评估26-28 。Wind Turbine 7Data ColIcctLon System:-Btte-lrV ? ：V :-：Dump LoadAC LoadDC Load图1：混合太阳能风力发电系统框图3. 太阳能风力混合系统仿真建模组件太阳能风力的混合系统由光伏阵列，风力发电机组，蓄电池组，逆变器，控制器和 其他配套设备电缆组成。一个基本的混合动力系统的示意图如图1。光伏阵列和风力涡 轮机的在一起工作，以满足负载需求。当能量源（太阳能和风能）丰富产生的电力，满 足负荷需求后，将提供给电池直到它完全充满。与此相反，当能源都较差，电池将释放 能量协助光伏阵列和风力涡轮机，以弥补负载要求直到存储耗尽。混合型太阳能风力系统的设计主要是依赖于各个组件的性能。为了预测系统的性 能，各组成部分应仿照第一个，然后评估它们的组合，是否满足需求的可靠性。如果这 些个体的输出功率预测组件是不够准确的，所得到的组合用最低成本提供电力。3.1. 光伏发电系统建模光伏组件的性能在不同的操作条件下需要对知识有一个可靠的理解，正确的产品选 择和准确的预测是非常重要的。光伏组件的表面是由品体硅做成的光伏模块材料是一个 关于温度和太阳辐射光物理变量的函数。在影响光伏模块/数组的性能的因素中已经做了很多的环境分析29-31。Radziemska Klugmann网提出温度影响硅光电池的参数。对单品太阳能电池和光电二极管进行了比较 结果表明单晶太阳能电池的利用具有较大的光敏感区。西冈等31分析了系统性能的温 度系数对年产光伏系统在实际的操作环境中的影响。结果发现年度的太阳光发电系统的 输出的能量增加约1%改善为0.1%LC的温度系数。在工程应用中，许多研究人员在可预测的时间序列或平均性能光伏阵列可变的气候 条件下调查简化的仿真模型，如功率效率模型37。Overstraeten和梅尔滕斯区介绍了太阳能电池电路的模型，它的基本原理是任何进一 步研究的前提。克尔和奎瓦斯如提出了一种新的技术，它在测定电流-电压（I-V ）特性 的光伏组件的基础上可同时测量作为一个开路缓慢变化的光强度的函数的电压。他们也 给出了详细的理论分析和解释关于准稳态的开路电压测量。Borowy和Salameh区给了我 们一个最大的简化模型该模型表明光伏组件的输出功率在计算一次太阳辐射对PV模块 和环境温度会被发现。在工程应用性能预测的基础上周等人。算提出了一种新的光伏阵列的仿真模型，光 伏模块的I- V曲线模型。介绍中提到光伏组件的性能依赖太阳辐射强度和光伏组件的 温度还有其他的复杂的参数。作者声称，该仿真模型是简单的，有用的在实际操作条件 中工程师能够在光伏组件制造商所提供的有限的数据理计算出实际的表现光伏组件的 性能。Yang等人建立一个模型，作为计算最大输出功率为PV模块的太阳能电池的等效 电路的理论根据，使用8个参数，它们可以通过回归分析确定变形虫子程序或单纯的从 实验数据中得出。这个模型的精度进行了实验验证，而且实验数据具有很好的效果。琼斯和安德伍德37开发的效率模型中用填充因子的方法在光伏组件输出功率的基 础上，尝试在既定的太阳辐射和温度特性中考虑一般的光伏发电效率模式理论。该估 计在光伏阵列输出的交流电力上，一个单一的光伏组件产品输出功率的光伏组件数量在阵列中逆变器的效率为门血：Parryr=FF - IscoV - ln(KG)Toco 0ln K G ) T1 0mod ule测得的数据从一个仿真模型中，验证39.5千瓦的建筑集成光伏阵列。光伏模块的 计算输出功率需在两组不同的气候条件下（晴空条件下，阴云密布的条件下）编译，收 集一年内各个时期的数据。3.2. 风能系统建模进行文献调查审查系统的性能，风力发电系统的评估表明，在有限的工作特定的时 间段里风能已大多集中于区域风能评估，风速分布函数39，经济40和区域风能风能方面 政策41。不同的风力发电机有不同的输出功率性能曲线。因此该模型描述的性能与预期 的风力发电机是不同的。成功的规划和实施风力发电项目风力涡轮机的功率模拟选择合 适的模型是非常重要的，它是一个先决条件。确定风力发电系统的长期性能一直是以小时模拟程序为主要的工具。风力发电系统 基于每小时的风速数据，长期表现可以通过以下方式获得。一般情况下，对于一个典型 的风力涡轮机的