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【論文精選】風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)應(yīng)用于日光溫室大棚的研究

時間:2021-10-22 來源: 瀏覽:

【論文精選】風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)應(yīng)用于日光溫室大棚的研究

原創(chuàng) 宋曉帆,等 煤氣與熱力雜志
煤氣與熱力雜志

GAS-HEAT1978

《煤氣與熱力》始于1978年,創(chuàng)刊于1981年,中國核心期刊,中國土木工程學(xué)會燃氣分會會刊。篩選燃氣供熱行業(yè)最有價值的技術(shù)信息,新聞分類整理、政策標(biāo)準(zhǔn)、熱點討論、投稿查詢、論文檢索、寫作指導(dǎo)、編委風(fēng)采、精品會議……

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者: 宋曉帆,胡凱,劉偉

第一作者單位: 天津大學(xué)建筑設(shè)計規(guī)劃研究總院有限公司

摘自《煤氣與熱力》2021年10月刊

1    概述

近年來,我國設(shè)施園藝發(fā)展迅猛,其中日光溫室大棚已經(jīng)占到全國設(shè)施園藝面積的 24% ,是一種北方地區(qū)應(yīng)用十分廣泛的設(shè)施農(nóng)業(yè)形式 1-2 。利用風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電驅(qū)動電鍋爐供暖,可有效緩解燃煤鍋爐的污染問題。

 

風(fēng)光互補發(fā)電技術(shù)在 20 世紀(jì) 80 年代初由丹麥的兩位學(xué)者提出 3 。 Karki 等人基于當(dāng)?shù)仫L(fēng)速、太陽輻照度和用電負載曲線,對風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)進行優(yōu)化配置 4 。 Sopian 等人 5 提出以運行期成本最低為目標(biāo),對風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)容量進行配置。在風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)輸出功率預(yù)測方面,段彬 6 提出了一種變時間尺度的短期功率預(yù)測技術(shù),可以按不同分辨率自動調(diào)節(jié)預(yù)測周期??撞ɡ热?/span> 7 建立了基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功率預(yù)測模型,通過實例驗證了預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。 Yang 等人 8-10 針對風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)的供電可靠性,提出了一種迭代優(yōu)化技術(shù),根據(jù)供電可靠性和系統(tǒng)最小成本的要求,對光伏組件、風(fēng)力發(fā)電機和蓄電池的數(shù)量進行了優(yōu)化。

 

本文以天津市某日光溫室大棚為研究對象,利用風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電驅(qū)動電 鍋爐 供暖。建立風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)容量優(yōu)化模型,根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)和約束條件,采用 MATLAB 遺傳算法確定 3 種負荷缺電率下的風(fēng)力發(fā)電機、光伏電池板的最佳數(shù)量。計算各方案的動態(tài)投資回收期、污染物減排量,確定最佳方案。

 

2    工程概況

 

天津地區(qū)某日光溫室大棚高 2.5 m ,長 75 m ,寬 8.5 m ,供暖期為當(dāng)年 11 17 日至次年 2 23 日,共 99 d ,原采用電加熱板供暖,但實際供暖效果不佳,不能保證供暖期室內(nèi)溫度不低于 10  ℃的要求。

 

3    風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)容量優(yōu)化模型  

3.1   設(shè)備模型

 

風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)見圖 1 。光伏電池板、風(fēng)力發(fā)電機通過變流器將電力匯集到直流母線,然后經(jīng)過逆變器將直流電轉(zhuǎn)換成 380 V 220 V 的交流電,再經(jīng)過升壓變壓器饋入市電網(wǎng)。當(dāng)光伏電池板、風(fēng)力發(fā)電機發(fā)電能力不足時,可由市電網(wǎng)供電。日光溫室大棚供暖用電基本集中在供暖期夜間,利用風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)在白天的發(fā)電為電鍋爐供電,向蓄熱水箱蓄熱,夜間通過散熱器為日光溫室大棚供暖。

 

1    風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)

①風(fēng)力發(fā)電機模型

 

風(fēng)力發(fā)電機的設(shè)備參數(shù)見表 1 。

1    風(fēng)力發(fā)電機設(shè)備參數(shù)

2    標(biāo)準(zhǔn)測試條件下備選光伏電池板的性能參數(shù)

3.2   風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)容量優(yōu)化模型

 

③優(yōu)化結(jié)果

 

供暖室內(nèi)設(shè)計溫度取 10 ℃,通過導(dǎo)入天津地區(qū)典型年氣象參數(shù)(全年的風(fēng)速、太陽輻照度以及環(huán)境溫度等),采用 EnergyPlus 能耗模擬軟件模擬日光溫室大棚逐時熱負荷,計算電鍋爐日用電量,將其作為風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)容量的計算依據(jù)。由模擬結(jié)果可知,日光溫室大棚最大逐時熱負荷為 22.5 kW ,考慮散熱損失,電鍋爐的額定熱功率選取 25 kW 。

 

采用 MATLAB 遺傳算法,確定 3 種負荷缺電率下的風(fēng)力發(fā)電機、光伏電池板數(shù)量。方案 1 :負荷缺電率小于等于 1% 時,配置 158 塊光伏電池板和 5 5 kW 風(fēng)力發(fā)電機。方案 2 :負荷缺電率小于等于 5% 時,配置 121 塊光伏電池板和 5 3 kW 風(fēng)力發(fā)電機。方案 3 :負荷缺電率小于等于 10% 時,配置 85 塊光伏電池板和 5 3 kW 風(fēng)力發(fā)電機。

 

4    綜合性能比較  

4.1   計算結(jié)果

 

根據(jù)優(yōu)化結(jié)果以及天津地區(qū)典型年的逐時室外風(fēng)速、太陽輻照度、環(huán)境溫度等氣象參數(shù),可計算得到 3 種方案的全年逐時發(fā)電功率。由計算結(jié)果可知, 3 種方案的全年逐時發(fā)電功率均比較平穩(wěn)。這是由于天津地區(qū)的太陽輻照度非供暖期較強,供暖期較弱,而風(fēng)速變化恰好相反,符合風(fēng)光互補的特性。

 

由計算結(jié)果可確定 3 種方案的缺電日期、年發(fā)電量、年市電用電量、年上網(wǎng)電量。方案 1~3 的缺電日數(shù)量分別為 2 、 5 、 8 d 。 3 種方案的年發(fā)電量、年市電用電量、年上網(wǎng)電量見表 3 。年市電用電量除電鍋爐用電量外,還包括系統(tǒng)中其他設(shè)備的用電量。

 

3   3 種方案的年發(fā)電量、年市電用電量、年上網(wǎng)電量

3 種方案的設(shè)備造價與年運行維護成本見表 4 。根據(jù)《 2018 年全國光伏發(fā)電上網(wǎng)電價表》,天津地區(qū)屬于太陽能二類資源地區(qū),發(fā)電上網(wǎng)電價按照 0.75 / kW · h )計算。天津市農(nóng)業(yè)用電價格取 0.5 / kW · h )。由此可計算得到項目支出(年運行維護成本、年市電費)、收入(年上網(wǎng)電費),不考慮人員工資。

 

4   3 種方案的設(shè)備造價與年運行維護成本

4.2   經(jīng)濟性分析

 

基準(zhǔn)收益率取 0.04 ,計算項目動態(tài)投資回收期 13 。方案 1~3 的動態(tài)投資回收期分別為 7.1 、 7.8 8.5 a 。
4.3   環(huán)境效益
 
與火力發(fā)電相比,風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)單位發(fā)電量( 1 kW · h )可減少二氧化碳排放 0.997 kg 、二氧化硫排放 0.03 kg 、氮氧化物 0.015 kg 。 3 種方案的污染物年減排量見表 5 。

 

5   3 種方案的污染物減排量

4.4    綜合評價

 

由以上分析可知,綜合考慮負荷缺電率、設(shè)備造價、動態(tài)投資回收期、污染物減排量,方案 2 的綜合性能最好。

 

5    結(jié)論

 

綜合考慮負荷缺電率、設(shè)備造價、動態(tài)投資回收期、污染物減排量,方案 2 的綜合性能最好。

參考文獻:

 1  ]張震,劉學(xué)瑜 我國設(shè)施農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與對策[ J 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題, 2015 11 ): 64-70.

 

 2  ]魏曉明,周長吉,操楠,等中國日光溫室結(jié)構(gòu)及性能的演變[ J 江蘇農(nóng)業(yè)學(xué)報, 2012 4 ): 855-860.

 

 3  ]尹靜,張慶范淺析風(fēng)光互補發(fā)電系統(tǒng)[ J 節(jié)能與新能源, 2008 8 ): 43-45 , 75.

 

 4  ]朱芳,王培紅風(fēng)能與太陽能光伏互補發(fā)電應(yīng)用及其優(yōu)化[ J 上海電力, 2009 1 ): 23-26.

 

 5  SOPIAN K , ZAHARIM A , ALI Y. Optimal operational strategy for hybrid renewable energy system using genetic algorithm J . Wseas Transactions on Mathematics , 2008 7 ): 130-140.

 

 6  ]段彬風(fēng)光互補發(fā)電控制系統(tǒng)中的短期功率預(yù)測研究(碩士學(xué)位論文)[ D 成都:電子科技大學(xué), 2011 24-50.

 

 7  ]孔波利,崔麗艷,丁釗,等基于風(fēng)光混合模型的短期功率預(yù)測方法研究[ J 電力系統(tǒng)保護與控制, 2015 18 ): 62-66.

 

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10 YANG H X , LU L ZHOU W. A novel optimization sizing model for hybrid solar wind power generation system J . Solar Energy , 2007 1 ): 76-84.

 

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12 ]朱蘭,嚴正,楊秀,等風(fēng)光儲微網(wǎng)系統(tǒng)蓄電池容量優(yōu)化配置方法研究[ J 電網(wǎng)技術(shù), 2012 12 ): 26-30.

 

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(本文責(zé)任編輯:賀明?。?/span>

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