光伏阵列功率提升与氢-电耦合微网系统的能量优化调控研究

光伏阵列功率提升与氢-电耦合微网系统的能量优化调控研究

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/checkpaper/article/details/143642069

随着全球能源转型的加速，光伏、储能和氢能等新能源技术的集成应用成为研究热点。本文聚焦于光-储-氢集成供能系统的优化调控，从光伏阵列功率提升、光伏发电制氢系统功率控制，到氢-电耦合微网系统的能量优化，提出了系统性的解决方案。通过模型预测控制和多时间尺度优化调度，实现了系统运行成本的最小化和能源利用效率的最大化。

（1） 光-储-氢集成供能系统的关键组成部分是光伏发电系统、电池储能系统以及制氢系统。这种集成系统的主要优势在于能够在不同的能源生产和消耗模式之间实现灵活的调度和转换，从而最大化利用清洁能源，减少对传统化石能源的依赖。针对光伏系统发电效率的提升，本文首先提出了针对失配条件下光伏系统功率损失问题的动态重构方法。由于光伏阵列在局部遮挡、组件不均匀老化等情况下容易出现功率损失，本文提出了光伏阵列的动态重构方法，包括典型结构光伏阵列动态重构、组串式光伏阵列重构以及基于电流注入装置的动态重构方法。通过改变光伏阵列内部的电气连接以及与DC/DC变换器的连接方式，动态优化拓扑结构，最终降低功率损失并提高光伏系统整体的发电效率。具体来说，动态重构方法通过监测光伏组件的状态，识别出局部失配因素，并实施动态调整，从而减少功率损失。这种方法不仅适用于光伏阵列的新建系统，也可以对现有光伏系统进行改造，具备较高的灵活性与应用前景。

（2） 在光伏发电制氢系统的功率控制方面，本文提出了结合光伏阵列动态重构的光伏发电制氢系统功率协同控制方法。由于光伏发电具有随机性和波动性，导致其输出功率不稳定，而电解槽在制氢过程中对电能的要求稳定，因此光伏发电与电解槽的匹配成为一个重要挑战。本文提出的功率协同控制方法利用储能电池和超级电容来平衡光伏发电与电解槽之间的功率不平衡，其中储能电池主要提供光伏阵列动态重构所需的电功率，而超级电容则用于弥补因电池储能和电解槽响应较慢而导致的瞬时功率波动。通过这种协同控制，提升了系统的整体适应性，使得光伏发电制氢系统在光伏功率波动较大的情况下依然能够高效运行。同时，本文还提出了一种结合外接电流注入的动态重构与制氢功率协同控制的方法，通过进一步优化光伏阵列的输出和电解槽的输入匹配，提高了制氢效率。该方法可以有效地解决由于光伏发电波动大、功率不稳定而导致的制氢效率降低问题，从而实现光伏电能向氢能高效转换的目标。

（3） 针对氢-电耦合供能站互联组成的微网系统能量优化调控问题，本文提出了基于模型预测控制的两阶段能量优化调控方法。此方法通过日运行成本最小化为目标，结合日前调度计划和日内能量调度的协同控制，实现了微网系统在光伏发电、电负荷和氢负荷不确定性下的经济运行。在具体实现中，模型预测控制根据系统当前状态和历史数据预测未来一段时间内的系统行为，制定最优的能量调度计划，以应对系统内部和外部的不确定因素。此外，本文还进一步考虑了氢-电-热区域供能系统的多时间尺度能量优化调度，通过对氢、电、热多种能源的协同调控，提升了系统整体的运行效率和稳定性。在实际应用中，这种多时间尺度的调控方法能够适应不同类型用户的能量需求，包括工业、商业和居民用户，具有广泛的应用价值。为了进一步提高微网系统的能源利用效率，本文提出了氢-电耦合供能站与商业园区之间的电、氢互联优化调控方案，通过在不同时间尺度上对各能源的供需进行预测和调度，减少能源浪费，提高系统的经济性。

（4） 在电、氢市场环境下的区域供能系统能量优化调控方面，本文提出了多阶段、多时间尺度的能量优化调控方法。该方法包括日前计划、日内滚动调度和实时调度三个阶段，通过逐步优化系统能量的分配和利用，以降低整体运行成本并提高能源调控效率。具体来说，日前计划阶段通过预测次日的能源需求与供给情况，制定初步的能量分配计划；日内滚动调度阶段则根据实时数据对计划进行调整，确保系统在动态环境下的稳定性；实时调度阶段通过对系统的实际运行状态进行监控和控制，及时响应突发的变化。本文的方法在减少计算复杂度的同时，最大化了多能源系统的经济性和灵活性，使得区域供能系统能够更好地适应市场波动和用户需求变化。此外，本文还针对配电网的潮流约束问题进行了深入研究，提出了一种基于潮流分析的能量优化调度策略，确保系统在满足安全稳定运行要求的前提下，实现多能源的高效利用。这种多阶段多时间尺度的调控方法为区域供能系统提供了一种灵活高效的解决方案，可用于未来多能源供能系统的智能化管理与优化调度。

通过上述研究，本文在光伏系统的功率提升、光伏发电制氢系统的协同控制、微网系统的能量优化以及区域供能系统的多时间尺度调控方面取得了较大进展。这些研究成果不仅为光-储-氢集成供能系统的运行优化提供了理论依据和技术手段，同时也为未来智能化、清洁化、多元化能源系统的发展提供了重要参考。

部分代码示例

以下是一段用于光-储-氢集成供能系统的优化控制代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import minimize

# 定义光伏发电系统的功率模型
def pv_power_model(irradiance, temperature, efficiency=0.18):
    return irradiance * temperature * efficiency

# 定义储能系统的状态更新函数
def battery_state_update(battery_state, power_in, power_out, efficiency=0.9):
    new_state = battery_state + (power_in - power_out) * efficiency
    return max(0, min(new_state, 100))

# 目标函数：最小化日运行成本
def objective_function(x, pv_power, load, hydrogen_demand):
    power_battery, power_grid, power_electrolyzer = x
    cost_grid = power_grid * 0.1  # 假设电网购电的单位成本为0.1元/度
    return cost_grid

# 约束条件
def constraint(x, pv_power, load):
    power_battery, power_grid, power_electrolyzer = x
    return pv_power + power_grid - load - power_battery - power_electrolyzer

# 优化过程
pv_power = 500  # 假设光伏发电功率为500kW
load = 450      # 假设负载需求为450kW
hydrogen_demand = 100
x0 = [0, 0, 0]  # 初始值
bounds = [(0, 100), (0, 500), (0, 200)]
constraints = ({'type': 'eq', 'fun': constraint, 'args': (pv_power, load)})
result = minimize(objective_function, x0, args=(pv_power, load, hydrogen_demand),
                  bounds=bounds, constraints=constraints)

# 输出优化结果
if result.success:
    power_battery, power_grid, power_electrolyzer = result.x
    print(f"电池充放电功率: {power_battery} kW")
    print(f"电网功率: {power_grid} kW")
    print(f"电解槽功率: {power_electrolyzer} kW")
else:
    print("优化未能成功完成")

# 绘制结果
plt.figure()
plt.bar(['Battery', 'Grid', 'Electrolyzer'], [power_battery, power_grid, power_electrolyzer])
plt.ylabel('Power (kW)')
plt.title('Optimized Power Distribution')
plt.show()