《浅析太阳能风混合系统在建筑中的应用以内蒙地区为例.doc》由会员分享,可在线阅读,更多相关《浅析太阳能风混合系统在建筑中的应用以内蒙地区为例.doc(10页珍藏版)》请在三一办公上搜索。
1、 浅析混合太阳能风系统在建筑中的应用 以内蒙地区为例摘 要:在当今世界,太阳能和风能是两中最易使用的可再生能源资源。本文阐述了太阳能和风能在中国内蒙古地区的应用潜力,并发现太阳能和风能两者之间具有良好的互补性。本文基于电源供应损失概率技术(LPSP)和平准化能源成本(LCE)概念提出了一个供混合太阳风能源系统使用的最优化模型,且该模型可调整大小。并由此浅谈混合太阳能风能源系统在建筑设计中的应用。关键词:太阳能,风能,混合动力系统,互补特征,LPSP,LCE,Abstract: Solar energy and wind energy are the two most viable renewa
2、ble energy resources in the world. This paper reports the potential of solar and wind energy applications in Chineses Inner Mongolia. Good complementary characteristics are found between the solar and the wind energy resources. One optimization sizing model for hybrid solar-wind energy systems is pr
3、esented based on the Loss of Power Supply Probability (LPSP) technique and the Levelised Cost of Energy (LCE) concept. And thus heat hybrid solar-wind energy systems applied to architecture design.Keywords: solar energy, wind energy, hybrid system, complementary characteristics, LPSP, LCE 1、引言 近年来,中
4、国政府正在努力提高可再生能源,尤其是太阳能光伏与风能的利用率,并已经根据当地的天气条件1-4进行了大量对于风能和太阳能发电潜力调查工作,但文献当中却未发现关于混合太阳能、风能资源的详细报告。为了推广这一地区的太阳能和风能能源的应用,且考虑到内蒙古中西部地区的特定气候条件,学习将太阳能和风能结合起来进行发电的技术是十分必要的。 本文旨在评估内蒙古中西部地区的太阳能和风能应用潜力。并从建筑设计的角度出发,通过一些对于太阳能建筑设计进行混合太阳能风系统改造,进一步确定混合太阳能风系统在内蒙地区建筑应用的可行性。2、风能2.1威布尔分布函数 风速分布是风力发电系统性能的主要决定因素。一旦风速分布已知,
5、风能潜力以及经济可行性就可轻易获知。式(1)表示的威布尔分布函数是常用的函数之一,用来表示在一段特定时间(通常是一个月或一年7-8)内的风俗分布。这个公式中,c为尺度参数;k为形状参数;v是风速,单位是m / s。 (1) 有了上述威布尔密度函数及其参数,风中的平均功率可以表达为: (2) 2.2 平均风速密度分析 内蒙古自治区地域辽阔,地形复杂多样,其风能资源的时空分布也比较多样。风力发电是潜在的可再生能源之一。 在内蒙古自治区境内总共有 24 个气象台站,根据中国气象科学数据共享网提供的 1998 年 2008 年共 10 年间的内蒙古自治区内 24 个气象台站的风资源数据,可以得到各地区
6、的平均风速、形状参数k 值、尺寸参数 A 值和风能密度 P 值,如表 1所示表 1 内蒙古 24 个地区的 10 年间的年平均风速地区 年平均风速 m/s地区 年平均风速 m/s呼和浩特1.85巴林左旗2.46西乌珠穆沁旗3.08林西2.69阿巴嘎旗3.00巴彦毛道3.45鄂托克旗2.42 通辽3.39多伦3.14博客图2.81二连浩特3.36图里河2.13锡林浩特 3.35 赤峰2.23海拉尔 2.73乌拉特中旗2.75朱日和 4.91达尔罕茂明2.87化德3.21 扎鲁特2.38阿尔山2.46东乌珠穆沁旗2.83吉兰泰2.85 海力素5.17 由表 1 中的数据可以得出,内蒙古地区整体风资
7、源都比较丰富,其中海力素的风资源最为丰富,10 年来的平均风速达到了5.17 m/s,其次为朱日和、巴彦毛道,风速也达到了4.91 m/s 和3.45 m/s;平均风速最低的两个地区为呼和浩特和图里河,10 年的平均风速分别为1.85 m/s、2.13m/s。从上面的分析可以得出一个明显的结论:威布尔分布函数的性质和它的两个参数在不同的地方差异很大,所以选择具有良好风场的合适地点进行风力发电是非常重要的。 在本研究中,研究选取了六个地区作为研究对象,年度的威布尔函数及其两个参数均来源于可获得的数据,已在表二当中表示出来。表 2 内蒙古六个不同地区的平均风速和威布尔参数 k、A地区 年平均风速
8、m/s形状参数 k 尺寸参数 A朱日和4.912.545.5巴彦毛道3.451.833.9呼和浩特1.851.712.1图里河2.131.922.4阿尔山2.461.652.7西乌珠穆沁旗3.081.723.5朱日和: (3)巴彦毛道: (4)呼和浩特:待添加的隐藏文字内容3 (5)图里河: (6)阿尔山: (7)西乌珠穆沁旗: (8)2.3平均风功率密度分析 内蒙古地区风电资源十分丰富。朱日和、巴彦毛道、呼和浩特、图里河、阿尔山、西乌珠穆沁旗的年平均风速数据分别为4.91、3.45、1.85、2.13、2.46和3.08米/秒,该数据源自于每小时风速测量时间序列。这些统计数字可以说明这个区域
9、的风能潜力。3、太阳能 评估PV系统的效率的第一步就是要准确地估计光伏面板上的太阳辐射度。内蒙古太阳能资源丰富,太阳能年总辐射为45997884兆焦平方米,年日照时数为26003400小时,仅次于西藏,居全国第二位。内蒙古大部分地区年太阳能总辐射在5000兆焦平方米以上,其中阿拉善盟、鄂尔多斯市和巴彦淖尔市等地区的太阳能资源较好。内蒙古地区平均每日太阳总辐射为17.71MJ/m2,从测量数据来看,伦敦平均每日太阳总辐射是9 MJ/m2,夏威夷是13.2 MJ/m2(4个站点),悉尼为16.9 MJ/m2,在中国13.9 MJ/m2( 21个站点),在德国为9.8 MJ/m2(11个站点),日本
10、是13.1 MJ/m2(79个站点),因而与其他国家或地区想比,内蒙古地区太阳能资源十分丰富。 在内蒙古,太阳能辐射最少的季节是冬季,日太阳能辐射量最低,而在其他季节太阳能辐射是非常充足的,尤其是在夏季,可达到最高值,约为20 MJ/m2。4、互补性分析 内蒙古自治区地域辽阔,地形复杂多样,其风能资源的时空分布也比较多样。 本文从风能资源的时空分布入手, 对我区的风能太阳能互补利用从资源角度提供一些资料分析结果。 我区各地的风能太阳能资源互补利用以风能作为主要指标是合适的。这主要是因为:风能能量密度远大于太阳能密度; 风力发电的成本远低于太阳能发电成本; 风能的时空变化大而复杂, 变率大,太阳
11、能的时空变化规律性强,变率小。全区各地的风能资源可以分为春夏强秋冬弱型、 春季强夏秋冬弱型、春季强夏季弱型、春季强冬季弱型和冬季强夏季弱型几种类型。4.1春夏强冬秋弱型 30年风资料月平均风速春夏季大(峰值在 46月),秋冬两季较小。由于太阳能的峰值在 6 月, 两种能源的峰值时段几乎重合,所以从能源供应的角度看,该区风能与太阳能的互补性很小。4.2 春季强夏秋冬弱型 30年风资料月平均风速春季最大且较稳定(峰值在4 月),夏秋冬三季较小,且这三季的平均风速基本相当。由于太阳能的峰值在6 月,所以从能源供应的角度看,该区风能与太阳能的互补性一般。 4.3 春季强夏季弱型 30年风资料月平均风速
12、春季最大,其余三季小,其中夏季最小。春季强夏季弱型主要分布在我区中部广大地区;包括鄂尔多斯高原(不包括准格尔旗和靠近陕西省的河南站)、 巴彦淖尔市西部(海力素、乌后旗和磴口)、乌兰察布市、锡林郭勒盟(除阿巴嘎旗、那仁、苏左)、赤峰市(不包括浩尔吐、克什克腾、巴林右)和通辽市(除科右中旗和阿尔山)。春强夏弱型所在区域属于太阳能资源丰富区、最佳开发区。 是实现风光互补型能源开发利用的理想区域。 从 30 年平均风速年变化分析看出,与各自地区的其它季节比较, 夏季风能从西向东呈递减趋势,风能与太阳能互补性逐步增加。4.4 春季强冬季弱型 30年风资料月平均风速春季最大, 冬季次之,夏秋季小。主该型风
13、速变化 45 月最大,121 月最小, 与光能资源的年变化基本同相,难以实现资源上的互补。4.5冬季强夏季弱型 30年风资料月平均风速冬季最大, 春秋季次之, 夏季最小。 主要分布在大兴安岭西南段山前平原,包括赤峰地区的浩尔吐、克什克腾、巴林右和兴安盟南部的科右中旗。该型风速变化冬季最大,夏季最小,与太阳能资源的年变化正好相反,可以实现能源上的完美互补。是实现风能与太阳能互补型能源开发利用的最优区域。 由此可见,太阳能和风能资源在当年相互补充:夏天太阳辐射强,但风力较小;而冬季则正好相反。如果某日太阳辐射强,则大部分情况下风力就会很小。这样的情况通常持续3 - 5天,这样太阳能与风能互补的这一
14、特点也使得太阳能风能混合应用更可靠。以上表明,两者的结合可提高可用能源的利用率。5、最优化可调整模式 为了更有效更经济地利用可再生能源,除了考虑气候条件(太阳辐射度、风速、温度等等),还有必要采取最佳匹配设计方法。在这里,本文基于电源供应损失几率技术(LPSP)和平准化能源成本(LCE)概念提出一种优化制定模式,而后者则用于调整混合太阳风系统。5.1 技术模型 电源供应损失几率(LPSP)表示的是在混合系统(PV列阵、风力发电、能源储备)无法满足负荷的需求时所导致的供电不足,普遍认为该技术是一种用来评估和调整使用蓄电池组的混合光伏风力发电系统的实施技术标准。LPSP从 0到T的目标函数可以描述
15、为: (3) 其中N是研究中含有每小时天气数据输入的小时数。因此,负荷一方需要的功率可以表示为: (4) 混合动力系统提供的功率可表示为: (5)其中C是一个常数,0为电池充电过程,1为电池放电过程。 根据LPSP技术使用上述制定的目标函数,系统配置可以根据系统所需的可靠性为某负荷曲线进行优化。 对于某年给定的LPSP值,一组配置可以在技术上保证电源供应所需的可靠性。5.2经济模式 根据目前研究的混合太阳能风力发电系统,平准化能源成本被定义为把混合系统的整体分成供电的混合系统所用的成本,经济模型(在考虑了三个主要因素:光伏阵列,风力发电机,电池组的前提下)可以表示为: (6) Ce是平准化能源
16、成本 单位为 $/kWh;。 CPV, CWind and CBattery 分别是资本成本的总和、更换光伏系统的成本和更换风力系统和蓄电池组的成本。 YPV, YWind and YBattery 光伏发电系统,风力发电系统和电池组的寿命。 是每年太阳风混合系统提供的功率。5.3优化工艺 对于给定的负荷分布和预期理想的 LPSP 值,可以根据仿真模型和天气数据输入来辨别系统配置或组合。 对于优化配置所需的LPSP值,可通过实现最低的平准化能源成本来最终从一套配置中选出最优配置。因此,混合动力系统在技术和经济层面可按照系统可靠性要求进行调整。6、 模拟项目分析 内蒙地区太阳能资源丰富,利用太阳
17、能光伏发电满足建筑所需用电量。可以模拟设计光伏技术太阳能建筑:太阳能光电池与建筑材料的结合,以屋顶板或墙面板的形式作为建筑围护结构的一部分,利用光电转换设施提供房屋能耗的一种方式。与此同时,在建筑上搭建风力发电装置(如图1所示)。模拟项目1使用包括700瓦载波(24 DC),55 W微波(24V直流)。选择负载为1000瓦。模拟项目2的正常运作需要13000 W GSM基站RBS2206(交流24)和200 W的微波(24V直流)。选择负载为1500瓦。表 3 中的最优设计参数应用到了这两个项目中。 图1 表3:项目的详细设计参数模拟项目1模拟项目2负载1000 W (+24V)1500 W
18、(+24V)光伏阵列MBFP100100W60 = 6kW(29.5 倾角)MBFP100100W77 = 7.7kW(29.5 倾角)风力发电机组WESTWIND 3kW3kW2 = 6kWWT6000/0246kW2 = 12kW电池容量GFM-1000 (2V)6000AH (24V)GFM-1000 (2V)5000AH (24V) 模拟项目1、2通过混合太阳能风系统在反常天气下的性能,从而展现混合太阳能风系统的互补性:当阴天或者太阳能辐射不足的情况下,通过风力涡轮机发电满足建筑运行所需要的电能;当风力涡轮机所生成的功率小的时候,太阳辐照度高,光伏阵列电源充裕,这也可以极大地缓解了该期
19、间的电力短缺情况,满足建筑的用电需求。7、结论 结果显示太阳能发电和风力发电在内蒙古地区有互补的特性,可提高可再生能源资源的利用率。可靠性和经济模式可以为混合太阳能风力发电系统提供优化设计方案。参考文献1 熊礼俭 最新风力发电新技术与发电工程设计、运行、维护及标准规范实用手册M 北京:中国科学技术出版社,20052 李自应,王明,陈二永,等 云南风能可开发地区风速的韦布尔分布参数及风能特征值研究J 太阳能学报,1998,19(3):248 253 3 王文辉.内蒙古气候M.北京:气象出版社,1990. 4 刘珊.Visual Basic.NET 2005 数据库编程技术与实例M.北京:民邮电出
20、版社,2007. 5 刘丽,刘清,宋国强,等.基于 GIS 组件的农业气象信息服务系统J.中国农业气象,2006,27(4):49-53. 6 王承煦,张源.风力发电M.北京:中国电力出版社,2003. 7 李克煌.气候资源学M,开封:河南大学出版社,1990. 8 徐大明,康龙云,曹秉刚.风光互补独立供电系统的优化设计J.太阳能学报,2006,27(9):919-922. 9 Lu, L, Yang, HX. 2002. Investigation on wind power potential on Hong Kong islands an analysis of wind power and wind turbine characteristics. Renewable Energy. Vol 27. No 1. pp 112. UK. 10 Elhadidy, MA and Shaahid SM. 1999. Optimal sizing of battery storage for hybrid (wind + diesel) power systems. Renewable Energy. Vol 18. pp 77-86. 11 林莉 内蒙古新能源 的开发与利用.J能源工程,2000.1:16一18