基于Hybrid2仿真的風光柴蓄復合發電系統設計與分析

徐路，馮平，易斌，黎武，李九林

（后勤工程學院機械電氣工程系，重慶 401311）

隨著人類對于煤、石油等化石燃料的過渡開采和消耗，能源危機目前已經成為全球各國共同面對的一大難題。另外，在遠離供電網絡的海島、高原、沙漠等偏遠地區，由于人煙稀少、輸電成本高，風光柴蓄復合發電系統是目前經常使用的獨立電源發電系統之一，而且是這些地區的首要供電方式[1]。采用風光柴蓄復合發電系統可以有效地利用風能和太陽能互補來減少發電成本、降低柴油發電機的燃油消耗及其對環境污染的影響，也因此，風光互補發電系統在邊遠地區供電、提水凈化、海水淡化等工程應用中大量應用[2]。

典型的風光柴蓄發電系統主要包括：風能發電機、太陽能光伏陣列、柴油發電機、儲能元件、電力變換裝置和負載等6個部分。最早的風光柴蓄系統是丹麥學者N.E.Busch和Kllenbach將風機和光伏系統簡單組合后的產物[3]，隨后，美國、俄羅斯和中國等國研究人員的加入使風光柴蓄系統的發展進入了實用階段[4-5]。

1 風光柴蓄發電系統設計

風光柴蓄互補發電系統的設計與優化離不開專業軟件的應用，目前主流的仿真軟件是美國Colorado State University和NREL（可再生能源實驗室）共同開發的Hybrid2和Homer仿真軟件[6-8]。國內在該方向上的研究以中科院電工研究所和幾所大學為主，如內蒙古大學的小戶型風光互補發電系統和合肥工業大學的風光互補系統智能控制[9-12]。

Hybrid2仿真軟件是在1996年6月由美國能源部支持，可再生能源實驗室（NREL）采用常用的Visual Basic語言編寫的一款既使用靈活又易學方便的計算機軟件，可幫助系統設計人員長期預測和評估某個混合電源系統的各種性能。它既可以進行性能仿真，又可以進行經濟性仿真。

該軟件建模所需條件包括：Loads Module（負載模型）、Site/Resource Module（地區/資源模型）和Power System Module（電力系統模型）。軟件要求先設置數據時間步長，再利用文本文件導入相應的數據。對于仿真出的結果，用戶既可以在軟件上觀察、分析以時間序列為基礎的曲線圖，也可以分析軟件輸出的一個總結性的文本文件[13-16]。

1.1 氣候數據預處理

本文仿真的系統位于西藏日喀則地區崗巴縣（東經88°北緯28°）境內。當地日照充足，風速也較大，駐地遠離市縣行政村落，電網接入困難，故利用當地風光互補發電系統解決用電難題。

利用Hybrid2軟件進行仿真前，首先需得到當地的全年逐時風速、日照輻射量和環境溫度數據。由于沒有崗巴縣的具體逐時氣象數據，本文利用文獻[12]中的拉薩地區數據。拉薩和崗巴處于同一緯度，日照輻射量接近。根據連隊駐地風速觀測經驗，年平均風速在5 m/s左右。利用Hybrid2導入逐時數據，如圖1—圖3所示。

圖1 崗巴地區風速逐時數據Fig. 1 The hourly data of wind speed in Gamba region

圖2 崗巴地區太陽能輻射量逐時數據Fig. 2 The hourly data of solar radiation in Gamba region

1.2 系統負荷數據

根據駐地單位用電設備及使用規律，其主要負荷包括：機要、通信、制氧設備共計3.6 kW（需每天24 h不間斷供電）、辦公照明設備用電10 kW（持續用電時間累積約8 h）、廚房操作間提水保溫等設備用電10 kW（持續用電時間累積約8 h）。除此之外，在10月至來年4月期間，用戶啟用太陽能熱水集中供暖系統，其中循環泵等設備為13 kW，累積用電時間約為6 h。為降低仿真代價，將夏季（5—9月）典型日負荷曲線與冬季（10-次年4月）典型日負荷曲線周期循環后的時間序列值，作為Hybrid仿真所需的全年8 760逐時負荷數據（如圖4、圖5所示），其負荷最大值為23.6 kW，最小值為3.6 kW，年平均值為11.9 kW。

圖3 崗巴地區環境溫度逐時數據Fig. 3 The hourly data of environmental temperature in Gamba region

圖4 夏季日負荷曲線Fig. 4 The daily load curve in summer

圖5 冬季日負荷曲線Fig. 5 The daily load curve in winter

1.3 系統蓄電池的容量計算

本系統設計利用軟件中型號為6 V，350 A·h的蓄電池，串聯40個做成240 V。蓄電池容量公式為[13]：

式中，Ld是平均每天消耗電能；Df為連續陰雨天數，令其為3；L為蓄電池的衰減率，通常為0.8；Vb為每單個蓄電池放電終止電壓，6 V等級的取5.55 V；DOD為蓄電池放電深度，取0.65。

經計算，選定儲能元件為總容量為2 352 kW·h的蓄電池（40串聯×28并聯）。

2 Hybrid2仿真計算與優化分析

本文采用的系統結構框圖如圖6所示。所選風力發電機組為北京博力風機公司生產的EXCEL-R型號、額定功率為10 kW的風機，美國康明斯電力的25 kW柴油機。另外利用軟件中的48 W的太陽電池組件和40 kW逆變器。仿真步長設置為60 min，持續時間為8 760 h（1 a）。

圖6 風光柴蓄復合發電系統的結構圖Fig. 6 The structure of the wind-solar-diesel-batterypower generation system

為比較不同容量風機、光伏陣列組合方案的系統性價比、供電可靠性，設計9種不同組合下的風光柴蓄互補系統方案（風柴蓄和光柴蓄）。為對比風光互補系統與柴油發電機組供電保障方式的性價比，將柴油發電機組供電系統作為參考模型（方案1）。

仿真結果從以下5個參數加以對比：

1）系統發電量的利用效率Rc=實際供給負載消耗的電量/系統總體發電量。

2）可再生能源的所占比重Rf=（光伏+風能總發電量）/系統總體發電量。

3）柴油機每年耗油量Dl。

4）風光互補系統節省的柴油百分比Ds。

5）系統多余電量百分比De。

由表1可知，方案1表示負載完全由柴油機全年供給，消耗柴油約49 000 L。方案2至方案6隨著風能系統風機額定功率增加，系統耗油量減少，可再生能源發電量的比重從17%逐漸上升至66.6%。由于存在經濟效益等問題，系統風機額定功率不可能無限增大。為充分發揮風光互補性能，在風柴蓄系統Ds超過50%時，應該增大光伏發電比重。因此將風機功率40 kW和50 kW作為風光復合系統的試驗數據。

從表2可以看出，光柴蓄系統隨著光伏電池數增加，系統的耗油量也相應減少，可再生能源發電量比重很快上升至50%以上。與表1相同，將Ds超過50%時，32.4 kW和36 kW作為有效數據。

依據表1和表2的結論，進行了4種典型風光柴蓄復合系統的建模和仿真。從表3數據中可以明顯看出，4種方案都明顯達到風光復合系統的理論效果，且Ds的值都在98%以上，而且可再生能源發電量的比重也達到了75%，極大地節省了柴油的消耗。考慮到系統初始成本和De能源浪費問題，光伏32.4 kW+風機40 kW（10號方案）是最優方案，進一步得到功率輸出，如圖7、圖8所示。

表1 風柴蓄發電系統仿真結果Tab. 1 The simulation results of the wind-diesel-battery power generation system

表2 光柴蓄發電系統仿真結果Tab. 2 The simulation results of the solar-diesel-battery power generation system

表3 風光柴蓄復合發電系統仿真結果Tab. 3 The simulation results of the wind-solar-diesel-battery hybrid power generation system

圖7 系統光伏陣列年輸出功率Fig. 7 The PV array annual output power of the system

圖8 系統風力發電機功率Fig. 8 The wind generator power of the system

3 結語

通過仿真可知，風光柴蓄發電系統可滿足駐地單位用電需求；增大風機功率或者光伏功率，可進一步減少柴油消耗。系統整體性價比仍需考慮光伏陣列、儲能元件、風力發電機組的初期投入等因素[15-16]。因此，需要根據系統各項性能指標優化方案。本文仿真結果表明10號方案性價比較高。

利用Hybrid2對混合發電系統進行仿對于優化風光柴蓄互補發電系統方案，實現具體方案具有明顯的指導意義。同時也可以利用該軟件進行經濟性能分析。為使仿真更加精確，首先需得到當地準確氣候數據。其次，高海拔地區空氣密度低、風機出力數據需加以修正，這些需要在下一步的研究中加以考慮。

[1] 潘文霞，徐才華. 孤島風光柴蓄系統配置仿真及分析[J].江蘇電機工程，2008，27（6）：34-37.PAN Wenxia，XU Caihua. The configuration simulation and analysis of hybrid diesel-wind-solar-battery power systems on isolated islands[J]. Jiangsu Electrical Engineering，2008，27（6）: 34-37（in Chinese）.

[2] SHAFIQUR REHMAN，LUAI M. AL-HADHRAMI. Study of a solar PV diesel battery hybrid power system for a remotely located population near rafha，saudi arabia[J].Energy，2010，35（12）: 4986-4995.

[3] 郭創新，張理. 風光互補綜合發電系統可靠性分析[J].電力系統保護與控制，2013，41（1）：102-108.GUO Chuangxin，ZHANG Li. Reliability analysis of wind and photovoltaic integrated generating system[J]. Power System Protection and Control，2013，41（1）: 102-108（in Chinese）.

[4] 王宇. 風光互補發電控制系統的研究和開發[D]. 天津：天津大學，2008：5-7.

[5] SHAFIQUR REHMAN，MD. MAHBUB ALAM. Feasibility study of a wind pv diesel hybrid power system for a village[J]. Renewable Energy，2011，38（1）: 258-268.

[6] NAYAR C V，PHILLIPS S J，JAMES W L，et al. Novel wind/diesel/battery hybrid energy system[J]. Solar Energy，1993，51（1）: 65-78.

[7] E. IAN BARING-GOULD. The hybrid system simulation model users manual[M]. National Renewable Energy Laboratory，1998.

[8] 亓偉，耿世彬，高虎衫. 基于HOMER仿真的太陽能混合發電系統設計[J]. 電工電氣，2011（8）：27-32.QI Wei，GENG Shibin，GAO Hushan. Design of hybrid power system with solar energy based on HOMER simulation[J]. Jiangsu Electrical Apparatus，2011（8）：27-32（in Chinese）.

[9] 宋旭日，葉林. 風/光/柴多能互補發電系統優化配置研究[J]. 電網與清潔能源，2011，27（5）：66-72.SONG Xuri，YE Lin. Optimization configuration of wind/solar/diesel hybrid power generation system[J]. Power System and Clean Energy，2011，27（5）：66-72（in Chinese）.

[10] 茆美琴，何慧若. 風-光復合發電系統的優化設計[J]. 合肥工業大學學報：自然科學版，2001，24（6）：1036-1039.MAO Meiqing，HE Huiruo.On the optimal design of windsolar hybrid power system[J]. Journal of Hefei University of Technology，2001，24（6）：1036-1039（in Chinese）.

[11] 任新偉，徐建政，趙斌. 含光伏電站的配電網無功優化[J]. 電力電容器與無功補償，2014，35（1）: 12-15.REN Xinwei，XU Jianzheng，ZHAO Bin. Reactive power optimization of distribution network containing PV power station[J]. Power Capacitor & Reactive Power Compensation，2014，35（1）: 12-15（in Chinese）.

[12] 姚鑫，栗文義，趙振興，等. 風/柴/儲能風力發電系統儲能裝置控制與仿真[J]. 電網與清潔能源，2011，27（8）：88-93.YAO Xin，LI Wenyi，ZHAO Zhenxing. Control and simulation of energy storing device of wind/diesel/energy storage generating system[J]. Power System and Clean Energy，2011，27（8）: 88-93（in Chinese）.

[13] 中國氣象局氣象信息中心. 中國建筑熱環境分析專用氣象數據集[M]. 北京：中國建筑工業出版社，2005.

[14] 商執一.風光柴蓄復合發電系統建模與仿真技術研究[D].北京：北京交通大學，2010：40-43.

[15] 孫自勝，樊炫君，譚涌波，等. 基于一種智能型風力發電機浪涌保護器的設計與研究[J]. 電瓷避雷器，2014（1）: 97-101.SUN Zisheng，FAN Xuanjun，TAN Yongbo，et al.Research and design of an intelligent surge protective device for wind turbines[J]. Insulators and Surge Arresters，2014（1）:97-101（in Chinese）.

[16] 江林. 分布式光伏發電并網的國內外政策分析與啟示[J].江蘇電機工程，2013，32（3）：66-68.JIANG Lin. Research on domestic and overseas grid integration policies of distributed photovoltaic power eeneration[J]. Jiangsu Electrical Engineering，2013，32（3）：66-68（in Chinese）.