【《风光互补发电制氢储能系统建模与仿真分析》6200字（论文）】

风光互补发电制氢储能系统建模与仿真分析目录TOC\o"1-3"\h\u13600风光互补发电制氢储能系统建模与仿真分析 150101.1光伏发电建模与仿真 141931.1.1光伏发电数学模型 1102891.1.2光伏系统仿真及分析 5291761.2风力发电部分建模与仿真 8279541.2.1风力发电机数学模型 833951.2.2风力系统仿真 9259851.3电解槽建模与仿真 10108531.4风光互补发电模拟试验 15199871.5电解水制氢模拟试验 17为了更加高效快速地获取系统发电、制氢效率的量化数据，更直观的了解温度、光照辐射强度、风速和电流等影响因子对应各单元输出特性和输出功率的影响程度，本章提出了风光互补发电制氢储能系统的MATLAB/SIMULINK建模与仿真，发电部分可视为光伏发电单元和风力发电单元独立运行的简单叠加，电解槽部分相当于直流负载。1.1光伏发电建模与仿真1.1.1光伏发电数学模型光伏发电依靠半导体组件的光伏效应将太阳能直接转换为直流电，光生电流的大小与光照条件有关，随着光照条件的变化而变化。当光伏电池的外部电路连接到负载时，当有电流通过负载时会在负载两端形成电压。太阳能电池的数学模型反映出了温度和光照强度等因素对电池输出特性的影响。光伏电池的等效电路如图3-1所示。图3-1光伏组件等效电路Fig.3-1Pvmoduleequivalentcircuit如等效电路图所示，光生电流Iph主要分为流过二极管的扩散电流Id和经过负载的电流根据基尔霍夫电流定律可以推导出光生电流表达式为：Iph=I式中，IphId——暗电流，没有光照时，在外电压作用下通过PN结两端的电流；I温度、光照强度和光生电流表达式：Iph=I式中，IscrK1T——光伏电池实时温度，T=t+273Trs——光照强度负载电流I和二极管电流IdI=IphId=IIsh=U上式中，I0RSRshU——负载两端的电压；a——曲线拟合因子，a与光伏电池温度的表达式为：a=nkT上式中，q——电子电荷（1.6𝑒−19C）；k——玻尔兹曼常数（1.38*10−23J/K）；n——二极管品质系数，其值为1或2；Tc——光伏电池温度。光伏电池两端的输出电压为：Ush=I将（1.4）（1.7）代入（1.3）中可得U和I之间的关系（太阳能电池理论模型）：I=Iph当光照较强时，光电流Iph远大于流过并联电阻Rsh的I=IphPph=I当负载发生短路时，U=0，光生电流Iph流向外部的短路负载，此时短路电流ISC约等于光生电流ISC=Iph（式中个别参数（ISCI=ISCC1=(1−IC2=(V其中，分别是Isc、Vm、Voc、Im分别是参考环境条件下的短路电流、最佳工作电压、开路电压、最佳工作电流。可通过公式（T=Tair式中，T—实际光照强度下的光伏电池温度；TairS—环境光照强度；K—光照强度变化时太阳能电池温度系数，典型值为0.03℃•m2/W。∆T=T∆S=SISC'=Im'=Voc'=Vm'=式中，a--电流温度系数，a=0.0025/℃，b--功率密度，b=0.5m2/Wc--电压温度系数，c=0.00288/℃。太阳能电池板的功率模型：P=P0Tc=T式中：P0ε——系数（典型值为0.005/℃）；IrITtcTa根据经验得出的光伏电池的实际温度表达式是：Tc=T式中：Taνω光伏电池转换效率η：η=PmP上述数学模型都是建立光伏发电仿真模型的基础，通过数学关系把一些非线性的参数例如温度、光照强度、最大工作电流和电压等线性化以方便研究。1.1.2光伏系统仿真及分析根据上述分析，在Matlab/Simulink软件中建立光伏发电功率的仿真模型，首先设置好上述提到的光伏电池板的一些特性参数，然后模型的输入端是两个变量：环境温度T和光照总辐射量G，在仿真计算时将变量值输入，就可得到光伏电池的输出功率P。如图3-2所示：表3-1光伏电池参数表Table3-1Parametertableofphotovoltaiccell参数（单位）值Iscr8.79a(A/K)0.00053Vocr38B(V/K)-0.0032Im8.27Vm30.3图3-2光伏阵列发电模型Fig.3-2Photovoltaicarraygenerationmodel通过输入不同的温度、光照强度参数值，来研究光伏电池的输出特性，结果见如图3-3，图3-4。图3-3（a）不同温度、相同光照强度时I-V曲线图3-3（b）不同温度、相同光照强度时P-V曲线图3-3不同温度、相同光照强度条件下的输出特性曲线Fig.3-3Outputcharacteristiccurveunderdifferenttemperatureandsamelightintensity从图3-3很明显可以看出，光照强度一定时，随着温度的下降I-V曲线在图中与x轴的交点向右移即光伏电池板的开路电压变大，与Y轴的交点向下移动即短路电流略微减小。随着温度的下降P-V曲线中出现峰值的点向右和略微向上移动即光伏电池板的最大功率点随温度下降而增大，总体来说，温度升高会使光伏电池输出功率减小，但影响程度不大。图3-4（a）不同光照强度、相同温度时I-V曲线图3-4（b）不同光照强度、相同温度时P-V曲线图3-4不同光照强度、相同温度条件下的输出特性曲线Fig.3-4Outputcharacteristiccurveunderdifferentlightintensityandthesametemperature图3-4很明显可以看出，温度一定时，随着光照强度的下降I-V曲线在图中与x轴的交点略微向左移动即光伏电池板的开路电压稍微变小，与Y轴的交点向下移动即短路电流减小，且浮动较大。随着光照强度的下降P-V曲线中出现峰值的点向下大幅移动即光伏电池板的最大功率点随光照强度的下降而减小且浮动较大，综上可以得到，变量中，光照强度相较温度而言对光伏电池板输出功率的影响更大。1.2风力发电部分建模与仿真1.2.1风力发电机数学模型由上一章中风力发电机工作原理可得输出功率为：Pt=1其中，ρ——空气密度（kg/m3）；ν——未扰动风速(m/s)；R——风机叶片半径(m)；λ——叶尖速比，即风轮叶片尖端线速度与风速之比；β——桨距角(度)；Cp——风能利用系数，CCp(λ,β其中；1λi系数C1到C6分别为：C1=0.5176，C2=116，C3=0.4，C由上一章中Cp-λ特性曲线可得，当β=0°，λ=8.1时，Cp(λCt风机机械转矩为：Tm=Pλ=wRν其中w——风力发电机转子旋转的角速度（rad/s）；nw1.2.2风力系统仿真根据式（1.26-1.31）以及下表给出的风力发电机参数值，在MATLAB/SIMULINK中建立风力机发电功率的模型，其中，风速是输入变量，风力机发电功率是输出变量，其流程如下图3-5所示。表3-2风力发电机参数表Table3-2WindTurbineparameterlist参数（单位）值R(m)2.8ρ（kg/m3）1.25β（°）0C0.5176C116C0.4C5C-21C0.0068图3-5风力发电功率模型Fig.1.5Windpowermodel1.3电解槽建模与仿真电解水的化学反应方程是：H2O电电解槽的总电压包括电解槽的开路电压（E）、活化极化电压（Vel,actVel=E电解槽的开路电压（E）由能斯特(Nernst)方程可得：E=E0上式表示一定温度下电池的可逆电动势与参与反应的各组分活化度之间的关系。式中：E0TelR——气体常数；aH活化极化电压方程：Vel,act式中，α——传递系数；i0i——电流密度。欧姆极化可表示为：Vel,ohm其中：RelRel,ohm式中：σmσm=(0.00514λm−0.00326)×exp(1268)(1电解槽可以看作是一个对电压变化敏感的非线性直流负载，电解槽的输出负载电压与输入电流的呈现正相关，实际中它不仅受单一因素的影响，还与工作压力、电解槽温度等有关。由于电流、电压特性的高度非线性,一般采用曲线拟合的方法对其进行模拟。电解槽的U-I特性方程如下：Uelec,cellUelec=式中，UrevrTelecSUelecIeleckelecn实际工作电压还受电解槽温度的影响，关系如下：Urev=Urev0−k式中,Ukrev通过以上数学模型建立电解槽U-I特性仿真模型，如图3-6所示.图3-6电解槽的U-I图Fig.1.6U-IDiagramofelectrolyzer由电化学原理可知，产氢速率与电流的大小成正比，电流越大，实际产氢量越多，速率越快，但是在实际电解过程中会有寄生电流的存在从而造成损耗，使实际产氢量和产氢速率低于理论值，计算式为：qH2=其中，qHη公式中ηFηF=(表3-3电解槽装置参数Table3-3Electrolyzerunitparameters参数（单位）值Ur1.23A（m2）0.1K1.93×10-3r1(Ω•m2)8.232×10-5r2(Ω•m2/℃)-4.51×10-7kel0.185kT2.54×10-2kT-0.158kT1.212×103n1k2.5×104k0.96将公式（1.44）带入（1.43）中，可以建立如图3-7所示的电解水制氢效率模型。以上模型的建立过程中没有考虑储氢装置、压缩气体机、管道路、阀等设备。图3-7电解槽制氢速率计算图Fig.3-7CalculationchartofhydrogenproductionrateinElectrolyzer根据以上模型的建立，输入不同的温度值运行后就可以得到不同温度下的电解槽I-V曲线和制氢速率曲线。图3-8不同温度下电解槽I-V曲线Fig.3-8I-Vcurvesofelectrolyticcellsatdifferenttemperatures温度升高，电流增大，电解槽内催化剂的活化性提高，电解速率加快。但是从图中我们也可以看出，在电解槽电压水平一定时，电流变化受电解槽工作温度的影响很小，也就是产氢速率与温度的相关性较小。另外，电解槽制氢效率还受到电解槽工作压力的影响，适当增大压力是对提高效率有利的，但是也不能太高，最好保持在0.1-0.4MPa，不超过0.6MPa[42]。1.4风光互补发电模拟试验经调研，我们选取一个太阳能资源和风力资源都非常充裕的地区，以西藏一个平均海拔在4000m以上的县——八宿县为调研对象，设备参数不变的条件下在风力发电和光伏发电仿真模型中输入对应的环境参数，验证风光联合发电系统的互补性及说明系统在各个地区的适用性差别，与第四章中实体实验相对比。由2018-2020年的气象调研数据可知，该县全年的季风风速相对较高且持续时间较长。12月的风速最高风力最大，年风能密度高，全年平均风速是5m/s，夏季7月和8月的风速相对较低，平均风速大概在2.5m/s左右。图3-9为西藏该县各个月份平均风速曲线图。图3-9西藏八宿县各个月份平均风速变化曲线Fig.3-9MonthlymeanwindspeedcurvesinBaxoiCounty,Tibet由图3-9可以看出83%的风速在3m/s以上，只有7、8月份的风速低于一般风机的启动风速，其余都超过了启动风速，再加上风力持续时间长，基本都可以达到正常供电的条件。将各月风速参数输入第三章建立的风力发电模型中，可以得到风力发电系统的瞬时发电功率，因为输入的是每月的平均风速，我们用瞬时功率近似代替各月平均功率，进而能更直观的了解发电情况。青藏高原的光照资源也因为其高海拔、空气稀薄的特点比其他区域的更加丰富，在全国乃至世界都是位于前列，且大多数地区的光照资源变化波动较小，能够稳定地利用太阳能资源。依然以西藏八宿县为例，其全年日照时长2791.5h，每天日照时数超过6h，年辐射能量6251.1MJ/m2。和我国大部分地区一样，7月份的辐射能量最多，1月份的辐射能量最少，但是两个月份的差值不会超过200MJ/m2，图2-3表示八宿县月平均温度和光照辐射量。图3-10八宿县月平均温度和光照辐射量Fig.3-10MonthlymeantemperatureandlightradiationinBaxoiCounty从2018年到2020年的调研数据可以看出西藏八宿县全年的太阳能资源都非常丰富，从第二章光伏电池地特性曲线可以知道光伏发电系统的发电能力不仅与其容量的选择有关，更直接的影响因素就是当地的光照强度，因此该地区非常符合光伏发电系统的应用条件。为验证其适用性，将上表参数逐次输入光伏发电模型中，可得到不同条件下光伏发电系统的发电功率值。同风力机分析方式，因为输入的是每月的平均温度和光照强度，因此用光伏电池的瞬时功率近似代替各月平均功率，进而能更直观的了解发电情况。最后将每次得到的风力机和光伏电池板的功率值汇总在下图中，进行整体性的分析。图3-11风力和光伏系统每月平均发电功率模拟图Fig.3-11Simulationofmonthlyaveragepowergenerationforwindandphotovoltaicsystems由上图可以看出，风光互补发电系统预测在西藏某县的全年发电情况良好，风力发电机和光伏电池在不同月份的发电量基本上形成了很好的补充，保障供电稳定性。因为上文中用瞬时功率代替了平均功率，所以该预测只对风力和光照情况持续良好的地区适用。风力资源和太阳能资源丰富的地区显现出的在季节上的互补特性明显，比在天津地区