风光互补发电系统的优化设计研究

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1、摘要风能和太阳能是最有发展前途的可再生能源，是未来的世界能源利用主要来源。国内外研究表明，风／光互补发电是比单独风力发电或者单独光伏发电更好的发电方式，已经开始受到逐步的关注和研究。目前，多数风／光互补发电的研究集中在风机的研制、控制、光伏电池原材料的改进、电力电子连接部件的研制和控制等方面，对风／光互补发电系统的优化设计的研究较少，而风／光互补优化设计对于风／光互补发电系统建设的经济效益、发电规模大小的估算、充分利用风能和太阳能具有至关重要的作用，直接影响到这种能源的推广和应用。本文在搜集、整理、分析了国

2、内外有关风／光互补发电系统优化设计研究资料的基础上，对风／光互补发电系统的优化设计进行了深入的研究。主要研究工作如下：(1)风力发电量的计算分析了风速模型，给出了一种改进的Weilbull参数求解方法。采用VC++和Matlab开发了一个实用的风力发电量计算系统。计算结果表明，与同类的国外软件相比，本文开发的系统简单实用，更加接近于实际的发电效果。(2)风／光互补发电系统中所需蓄电池容量的估算分析了积分负值最大法和积分峰值法的优缺点，探讨了能量转换过程中的各种约束条件，提出了一种新的蓄电池容量估算方法。分析

3、表明，这种新的风／光互补发电系统所需蓄电池容量的估算方法是有效的。(3)风／光互补发电系统优化设计的建模以经济性为目标，分析了各种发电装置的约束条件，建立了基于额定输出的风／光互补发电系统单目标优化设计模型。考虑到充分利用风／光资源的目的，提高发电系统输出，建立了一个风／光互补发电系统的多目标优化设计模型。利用本文建立的模型，可以对风／光互补发电系统的经济性和发电规模进行合理的设计。(4)风／光互补发电系统的单目标优化设计I广东工业大学博士学位论文提出了基于区域统计的改进遗传算法，利用它对风／光互补发电系统

4、进行单目标优化设计。实例表明，改进的遗传算法优于传统的遗传算法。(5)风／光互补发电系统的多目标优化设计提出了基于区域统计的改进多目标遗传算法。实例表明，改进的遗传算法在高维问题上的表现较优。使用改进的多目标遗传算法对风／光互补发电系统进行多目标优化设计，并用设计实例验证了新方法的可行性。论文最后进行总结，说明研究的创新点及主要研究成果，指出进一步研究的问题。关键词：风力发电量；光伏发电量；蓄电池；风／光互补发电；遗传算法；单目标优化；多目标优化木感谢国家自然科学基金重点项目《分散式风力一太阳能发电系统的混

5、合控制研究》(60534040)和广东省自然科学基金自由申请项目《风力／太阳能互补发电系统的能量管理控制系统》(05001819)对本研究的资助。HABSTRACTWindandsolarenergyarethemostprospectiverenewableenergysources．Infutureworld，windandsolarenergywillbethemostimportantresource．Theresearchthroughtheworldshowsthatwindsolarhybri

6、dgenerationsystem(WSHGS)ismoreeffectivethanwindgenerationorsolargeneration．Atpresent，mostresearchabouthybridsystemisfocusedonwindgeneratormanufacture，control，solarmaterialimprovement，electronicpowerconnectioncomponentsmanufactureandcontrolSOon．Theresearcha

7、bouthybridsystem’Soptimizationisinthesteproad．Thehybridsystemoptimizationisimportanttothegenerationsystem’Seconomicalbenefitandgenerationoutputpowercalculation．Inonehand，optimizationCanimprovethedevelopmentofwindandsolarenergy．inanotherhand，optimizationacc

8、eleratethisrenewableenergy’Sapplication．Fortheaimofresearchaboutoptimization，alotofworksuchascollecting，analyzinggeneralizingmaterialaboutWSHGSisdone．Basedonthesework，thisdissertationmakesanintensivestudyonWS