南非农业食品生产中混合太阳能-风能-柴油-电池模型的优化与成本评估：推动可持续灌溉的能源解决方案

本研究针对南非农业面临的能源供应不稳定和气候变化挑战，创新性地评估了太阳能-风能-柴油-电池混合系统（HRES）在灌溉农业中的经济性和环境效益。通过HOMER Pro软件优化三种配置模型，发现太阳能+电池+柴油方案最具成本效益（LCOE 0.5012 $/kWh），同时模型2可减少35.04%-90.2%的CO2排放。研究为发展中国家农业能源转型提供了重要技术参考。

　　

在全球气候变化和能源危机的双重压力下，南非农业正面临前所未有的挑战。这个以农业为经济支柱的国家，不仅遭受着周期性干旱（如2015-2016年厄尔尼诺事件导致68万人受灾），还饱受电力供应不稳定之苦。统计显示，南非约55.5%人口处于贫困线以下，粮食安全问题日益严峻。传统依赖化石燃料的农业能源模式不仅成本高昂，还加剧了环境恶化。正是在这样的背景下，Tayo Uthman Badrudeen等学者开展了一项开创性研究，探索可再生能源如何为南非农业注入新的活力。

研究人员选择位于南非豪登省阿尔伯顿镇（12°15′20.25″S，28°01′11.02″E）的15.5公顷农场作为研究对象，这里种植玉米、大豆和柑橘等作物。团队创新性地构建了三种混合可再生能源系统（HRES）模型：模型1（太阳能+电池+柴油）、模型2（太阳能+风能+电池+柴油）和模型3（风能+电池+柴油）。通过NASA和NREL的气象数据库获取当地太阳辐射（峰值6.843小时/日）和风速数据（50m高度），并设计包含10台2hp和30台1hp水泵的灌溉系统负载（峰值22.38kW）。

研究采用了多项关键技术方法：1）基于HOMER Pro软件的混合系统优化算法；2）考虑80%太阳能和50%风能最大输出限制的功率约束模型；3）锂离子电池（100kWh容量，90%往返效率）储能系统建模；4）双向转换器（25kW逆变器/20kW整流器）效率分析；5）全生命周期成本评估（LCOE）和温室气体（CO₂、CO等）排放测算。

在太阳能光伏建模方面，研究建立了考虑温度系数（γ=0.0045/°C）的功率输出方程，计算出需要26块480W组件。风能模型则采用分段函数，考虑切入（3m/s）、切出（25m/s）和额定（11m/s）风速。储能系统通过状态方程（SOC）管理充放电过程，设置最小20%和最大90%的充放电深度限制。

研究结果部分呈现了丰富的数据发现：

1. 1.

   能源渗透模式：模型2中太阳能贡献90.1%（48,606kWh/yr），风能6.8%（3,686kWh/yr），柴油仅3.1%（1,658kWh/yr）。太阳能容量因子达22.2%，远高于风能的4.21%。

2. 2.

   环境影响：模型2表现最优，CO₂排放仅1,496kg/yr，较模型1（2,303kg/yr）和模型3（15,261kg/yr）分别降低35.04%和90.2%。其他污染物如CO、NO_x等也呈现类似减排效果。

3. 3.

   经济性分析：模型1总净现值（NPC）251,176美元，LCOE 0.5012/kWh，运营成本5,113美元/年，成为最经济选择。相比之下，模型3成本高达765,202美元，LCOE1.81/kWh。模型2虽然NPC较高（308,487美元），但折中了经济性和环保性。

4. 4.

   系统运行特征：柴油发电机仅在功率缺口达10kW时启动（年运行72小时），电池年循环次数1535次，逆变器效率达95.8%。太阳能发电在11月至次年1月达到峰值，与灌溉需求高峰期吻合。

讨论部分指出，虽然模型1经济性最优，但模型2在环境可持续性方面更具优势。研究建议政府通过碳税减免、软贷款和技术培训等政策，推动小农户采用HRES系统。特别值得注意的是，该研究首次将NASA气象数据与南非特定农业能源需求相结合，相比以往研究更贴近实际应用场景。

这项发表在《Results in Engineering》的研究具有多重意义：技术上，提出了适用于发展中国家的农业能源优化方案；政策上，为南非REIPPPP（可再生能源独立发电计划）提供了实证支持；环境方面，证实HRES可显著降低农业碳足迹。未来研究可结合AI预测算法和区块链技术，进一步提升系统智能化和透明度。该成果不仅适用于南非，也为全球面临类似挑战的农业地区提供了可借鉴的解决方案。