ФОРМИРОВАНИЕ ОБЛИКА АВТОНОМНОЙ ЭНЕРГОСИСТЕМЫ ГАРАНТИРОВАННОГО ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ С ПРЕИМУЩЕСТВЕННЫМ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭНЕРГИИ ВЕТРА

Задача оптимизации состава и мощности автономных ветродизельных установок для гарантированного энергообеспечения потребителей, несмотря на длительную историю исследований, многообразие подходов и методов, не потеряла своей актуальности. Для формирования облика автономной энергосистемы гарантированного электроснабжения с преимущественным использованием энергии ветра был проведен детальный анализ энергетических характеристик ветра на примере измерений скорости ветра на юге Европейской части России в течение 8 месяцев на разных высотах с дискретностью 10 минут. В результате была получена последовательность средних суточных скоростей ветра, а также последовательности, построенные путем произвольных вариаций распределения средних суточных скоростей ветра на этом интервале. Указанные последовательности были использованы для расчета балансов энергии в системах (ВЭУ + дизель-генератор + потребитель с постоянной и ограниченной суточной потребной энергией) и (ВЭУ + дизель-генератор + потребитель с ограничением потребления + накопитель энергии). В целях максимального использования энергии ветра предполагается, что ВЭУ интегрально за рассматриваемый период производит потребное количество энергии. Для обобщенного рассмотрения в работе введены относительные величины потребной энергии, произведенной ВЭУ и дизельгенератором энергии и емкости накопителя путем нормирования их на ометаемую площадь ветроколеса. В работе показано влияние средней за определенный период скорости ветра на энергетические характеристики системы (ВЭУ + дизель-генератор + потребитель), а именно, найдена близкая к кубической зависимость произведенной за период энергии ВЭУ, использованной потребителем энергии ВЭУ, расхода и экономии топлива от указанной средней скорости. Было выявлено, что для этой же системы при ограниченной потребной энергии и большой средней скорости ветра за период ( cp V ) ВЭУ с меньшим значением мощности генератора и меньшим радиусом ветроколеса использует энергию ветра более эффективно, чем ветроустановка с большей мощностью генератора и большим радиусом ветроколеса при меньшей средней скорости ветра. Для системы (ВЭУ + дизель-генератор + накопитель энергии + потребитель) с ростом средней скорости cp V при заданном объеме потребной энергии, который в целом за период покрывается выработкой ВЭУ потр ВЭУ Э T T Q , максимальная размерная емкость накопителя уменьшается. С уменьшением объема накопителя энергии влияние случайного характера изменения скорости ветра Vсут (i) снижается, и при некоторых значениях относительной емкости накопителя им можно пренебречь.

автономная энергосистема, гарантированное энергоснабжение, ветроэнергетическая установка, накопитель энергии, дизель-генератор, энергетический баланс, последовательность средних суточных скоростей ветра, потребная суточная энергия

1. Real-time demand response [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.hydro.com.au/documents/Energy/King_Island_Renewable_Energy_PK_2008.pdf – Заглавие с экрана. – (Дата обращения: 17.06.2018).

2. Elhadidy, M.A. Optimal sizing of battery storage for hybrid (wind + diesel) power systems / M.A. Elhadidy, S.M. Shaahid // International Journal of Renewable Energy. – 1999. – Vol. 18. – No. 1. – P. 77–86.

3. Protogeropoulos, C. Sizing and techno-economical optimization for hybrid solar photovoltaic/wind power systems with battery storage / C. Protogeropoulos, B.J. Brinkworth, R.H. Marshall // International Journal of Energy Review. – 1997. – Vol. 21. – P. 465–479.

4. Chauhann, A. A review on Integrated Renewable Energy System based power generation for stand-alone applications: Configurations, storage options, sizing methodologies and control // Renewable and Sustainable Energy Reviews. – 2014. – Vol. 38. – P. 99–120.

5. Bernal-Agustın, J.L. Simulation and optimization of stand-alone hybrid renewable energy systems / J.L. Bernal-Agustın, R. Dufo-Lopez // Sustainable Energy Reviews. – 2009. – Vol. 13. – P. 2111–2118.

6. Paliwal, P. Determination of reliability constrained optimal resource mix for an autonomous hybrid power system using particle swarm optimization / P. Paliwal, N.P. Patidar, R.K. Nema // Renew Energy. – 2014. – Vol. 63. – P. 194–204.

7. Askarzadeh, A. A discrete chaotic harmony search-based simulated annealing algorithm for optimum designof PV/wind hybrid system / A. Askarzadeh // Sol Energy. – 2013. – Vol. 97. – P. 93–101.

8. Merei, G. Optimization of an off-grid hybrid PV– wind–diesel system with different battery technologies using genetic algorithm / G. Merei, C. Berger, D.U. Sauer // Sol. Energy. – 2013. – Vol. 97. – P. 460–473.

9. Fadaee, M. Multi-objective optimization of a stand-alone hybrid renewable energy system by using evolutionary algorithms: A review / M. Fadaee, M.A.M. Radzi // Renew. Sustain. Energy Rev. – 2012. – Vol. 16. – No. 5. – P. 3364–3369.

10. Gupta, A. Steady-state modeling of hybrid energy system for off grid electrification of cluster of villages / A. Gupta [et al.] // Renew. Energy. – 2010. – Vol. 35. – P. 520–535.

11. Li, C.-H. Dynamic modeling and sizing optimization of stand-alone photovoltaic power systems using hybrid energy storage technology / C.-H. Li [et al.] // Renew. Energy. – 2009. – Vol. 32. – No. 3. – P. 815–826.

12. Khatod, D. Analytical approach for well-being assessment of small autonomous power system with solar and wind energy sources / D. Khatod, V.K. Pant, J. Sharma // IEEE Trans Energy Convers. – 2010. – Vol. 25. – No. 2. – P. 535–545.

13. Обухов, С.Г. Методика выбора ветроэнергетических установок малой мощности / С.Г. Обухов, М.А. Сурков, З.П. Хошнау // Электро. Электротехника, электроэнергетика, электротехническая промышленность. – 2011. – № 2. – С. 25–30.

14. Lujano-Rojas, J.M. Probabilistic modeling and analysis of stand-alone hybrid power systems / J.M. Lujano-Rojas, R. Dufo-López, J.L. Bernal-Agustín // Energy. – 2013. – Vol. 63. – P. 19–27.

15. Connolly, D. A review of computer tools for analysing the integration of renewable energy into various energy systems / D. Connolly [et al.] // Appl. Energy. – 2010. – Vol. 87. – No. 4. – P. 1059–1082.

16. Sinha, S. Review of software tools for hybrid renewable energy systems / S. Sinha, S.S. Chandel // Renew. Sustain. Energy Rev. – 2014. – Vol. 32. – P. 192–205.

17. HOMER Energy/ [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.homerenergy.com Заглавие с экрана. – (Дата обращения: 20.07.2018).

18. Manwell, J. Hybrid2 Theory Manual / J. Manwell [et al.]. – University of Massachusetts, Dept. of Mechanical Engineering, 1998.

19. Хошнау, З.П. Методика выбора ветроэлектростанции по функции распределения вейбулла и определение экономической эффективности инвестиционного проекта / З.П. Хошнау // Сборник трудов международной научно-технической конференции «IV чтения Ш. Шокина» I том. – Павлодар: ПГУ им. С. Торайгырова, 2010. – 284 с.

20. Tai-Her Yeh. A Study on Generator Capacity for Wind Turbines Under Various Tower Heights and Rated Wind Speeds Using Weibull Distribution / Tai-Her Yeh, Li Wang // IEEE Transactions on Energy Conversion. – 2008. – Vol. 23. – No. 2. – P. 592–602.

21. Игнатьев, С.Г. Новые методы оценки энергии ветра и оптимизации параметров ветроэнергетических установок / С.Г. Игнатьев. – Москва: Шанс, 2016. – 631 с.

22. Чемеков, В.В. Анализ ветрового режима и моделирование работы ветроэлектрической установкой в условиях Черноморского побережья Краснодарского края / В.В. Чемеков // Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» (ISJAEE). 2011. – № 12. – С. 49–55.

23. Старков, А.Н. Атлас ветров России / А.Н. Старков [и др.]. – М.: Изд. «Можайск-Терра», 2000. – 201 с.

24. Николаев, В.Г. Национальный кадастр ветроэнергетических ресурсов России и методические основы их определения / В.Г. Николаев, С.В. Ганага, Ю.И. Кудряшов. – М.: «Атмограф» 2008. 581 c.