独立光伏-风能-蓄电池混合能源系统的技术经济分析、优化及损耗评估

《Journal of Energy Storage》：Techno-economic analysis and optimization of standalone PV–WT–Battery hybrid energy systems with loss assessment

孤立型 PV-WT-电池混合可再生能源系统技术经济优化框架，综合考虑组件退化、电缆及变压器损耗，采用 ISSR 算法实现 20 年周期内失负荷概率约束下的最优配置，验证长期性能衰减与经济成本动态平衡机制。

　　在当前全球能源转型的背景下，可再生能源系统的开发和应用正变得越来越重要。特别是在远离电网的偏远地区，独立运行的混合可再生能源系统（Hybrid Renewable Energy Systems, HRES）成为了实现可持续电力供应的关键途径。然而，现有研究在设计这类系统时，往往基于简化的假设，忽略了诸如组件老化、电缆电阻损耗以及变压器效率下降等关键因素。这些因素在实际运行中对系统的长期性能和经济可行性有着深远的影响，而它们的忽视会导致系统评估结果过于乐观，从而影响系统的可靠部署。

为了弥补这一不足，本文提出了一种全面的技经优化框架，用于独立运行的光伏（PV）-风力发电（WT）-电池混合系统。该框架明确地将光伏组件、风力发电机和电池存储的退化效应纳入考虑，同时整合电缆和变压器的电气损耗。通过采用改进的搜索空间缩减（Improved Search Space Reduction, ISSR）算法，结合失电概率（Loss of Power Supply Probability, LPSP）约束为0.05，对系统进行优化，项目周期设定为20年，年利率为6%。与传统的优化方法相比，如粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA），ISSR算法在收敛速度、最终的平准化能源成本（Levelized Cost of Energy, LCOE）以及在约束条件下的系统可靠性方面表现出更优的性能。

研究结果表明，考虑退化效应和电气损耗对长期系统规划具有重要影响。LCOE在项目初期为0.1558美元，但在第20年时上升至0.1622美元，而LPSP则从5%上升至8.75%。尽管这些数值的上升表明系统在长期运行中面临一定的挑战，但本文提出的ISSR优化框架通过识别最优的系统规模和储能集成策略，确保了系统的经济可行性。这一研究为混合可再生能源系统的实际设计提供了新的视角，为偏远和离网地区的可持续电力供应提供了一条可靠且经济的路径。

近年来，随着技术的进步和对实际应用的关注，越来越多的研究开始将退化效应和电气损耗纳入HRES设计的考量。例如，在某些研究中，作者通过分析光伏组件的退化特性，探讨了其对系统长期性能的影响。在另一些研究中，作者则专注于电缆和变压器的损耗，提出了不同的方法来计算和优化这些损耗。此外，电池系统的退化效应也被广泛研究，特别是其在不同运行条件下的老化情况。这些研究不仅丰富了HRES设计的理论基础，也推动了实际应用的可行性。

在设计混合可再生能源系统时，通常会采用多目标优化方法，以平衡不同组件的性能、成本和可靠性。本文提出的ISSR算法正是基于这一理念，通过优化搜索空间，减少不必要的计算，提高优化效率。该算法在考虑退化效应和电气损耗的情况下，能够更准确地预测系统的长期运行情况。同时，该算法在收敛速度和稳定性方面优于传统方法，这使得其在实际应用中更具优势。

此外，本文还探讨了不同地理和气候条件对HRES设计的影响。例如，在一些研究中，作者利用HOMER软件对不同城市的混合系统进行了建模和模拟，展示了优化方法在不同环境下的适用性。而在另一些研究中，作者则专注于特定区域的优化，如印度的Kanyakumari地区，通过结合当地的地理条件和气候数据，提出了最优的系统配置方案。这些研究表明，HRES的设计需要结合具体的环境因素，以确保系统的可靠性和经济性。

在实际应用中，HRES的优化需要考虑多种因素，包括系统规模、储能容量、能源来源的多样性以及运行条件的变化。本文提出的ISSR优化框架能够有效应对这些挑战，通过精确的模型和算法，为系统设计提供更全面的解决方案。同时，该框架还能够根据不同的约束条件，如LPSP和年利率，调整优化策略，以确保系统在长期运行中的稳定性。

综上所述，本文的研究不仅填补了HRES设计中的技术空白，也为未来的研究提供了新的方向。通过将退化效应和电气损耗纳入优化过程，本文提出的框架能够更准确地评估系统的长期性能，从而为偏远和离网地区的可持续电力供应提供更可靠的技术支持。同时，该研究也强调了在实际应用中，优化方法需要结合具体的环境和经济条件，以确保系统的最佳性能和成本效益。这些发现为未来混合可再生能源系统的开发和应用提供了重要的理论依据和实践指导。