CC BY
49
Оригинальная статья / Original article УДК 621.31
DOI: http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2020-3-616-626
Оптимизация методом роя частиц структуры автономного энергетического комплекса с использованием солнечной энергии
© К.В. Кенден*, А.В. Кузнецов**
*Тувинский государственный университет, г. Кызыл, Россия **Сибирский федеральный университет г. Красноярск, Россия
Резюме: Цель - разработка методики оптимизации структуры автономного энергетического комплекса, состоящего из фотоэлектрических панелей, аккумуляторных батарей и дизель-генератора, и ее реализация в программно-вычислительном комплексе. Для оптимизации структуры комплекса применен метод роя частиц, для использования которого не требуется знать точного градиента оптимизируемой функции, в качестве которой была выбрана себестоимость вырабатываемой энергокомплексом электроэнергии. При оптимизации учитывались изменения графика нагрузки потребителей, актинометрические и метеорологические условия местности, технические характеристики фотоэлектрических панелей и аккумуляторных батарей. Также предусмотрен выбор из трех вариантов установки фотоэлектрических панелей относительно горизонта: горизонтально; под углом к горизонту; под углом к горизонту на поворотном одноосном основании с вертикальной осью вращения с использованием системы слежения за солнцем (угол наклона выбирается равным широте местности). Для с. Кызыл -Хая Республики Тыва, функционирующего от дизельной электростанции, рассчитаны среднемесячные значения солнечной инсоляции на горизонтальную поверхность; суммарная установленная мощность электрогенерирующих элементов автономного энергокомплекса, оптимизированного методом роя частиц, составила 450,1 кВт с емкостью аккумуляторных батарей равной 22,2 кА-ч. Разработанная методика оптимизации структуры энергокомплекса реализована в программной среде MATLAB. После оптимизации по предложенной методике структуры автономного энергокомплекса с наклонным расположением фотоэлектрических панелей себестоимость вырабатываемой ими электроэнергии составила 26,978 руб/кВтч при капитальных затратах 16956,853 тыс. руб. Использование данной оптимизированной структуры комплекса позволит изменить график подачи электроэнергии от 18 до 24 ч в сут, а также может привести к возможному снижению потребления дизельного топлива на 70% в сравнении с потреблением при 18-часовом графике подачи электроэнергии от дизельной электростанции.
Ключевые слова: выработка мощности фотоэлектрического преобразователя, метод роя частиц, оптимизация, солнечно-дизельная установка, технико-экономические показатели
Информация о статье: Дата поступления 09 декабря 2019 г.; дата принятия к печати 08 апреля 2020 г.; дата онлайн-размещения 30 июня 2020 г.
Для цитирования: Кенден К.В., Кузнецов А.В. Оптимизация методом роя частиц структуры автономного энергетического комплекса с использованием солнечной энергии. Вестник Иркутского государственного технического университета. 2020. Т. 24. № 3. С. 616-626. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2020-3-616-626
Particle swarm optimisation for the structure of an autonomous solar energy complex
Kara-Kys V. Kenden*, Alexander V. Kuznetsov**
*Tuvan State University, Kyzyl, Russia **Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russia
Abstract: The aim of the study involved the development of a methodology for optimising the structure of an autonomous energy complex consisting of photovoltaic panels, accumulator batteries and a diesel generator, as well as its implementation in a software and computer complex. In order to optimise the structure of the complex, a particle swarm method was used that does not require the exact gradient of the optimisation function to be known. In terms of an optimisation function, the cost price of the electricity generated by the energy complex was chosen. During the optimisation process, changes in the consumer load demand, local actinometric and meteorological conditions, as well as technical characteristics of photovoltaic panels and batteries were taken into account. Additionally, a choice of three following options for installing photovoltaic panels relative to the horizon is provided: horizontally; inclined to the horizon; inclined to the horizon on a rotary uniaxial base with a vertical rotation axis using a sun tracking system (selecting an angle of incli-
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(3):616-626
nation equal to the latitude). For Kyzyl-Khaya village in the Republic of Tyva, currently supplied from a diesel power station, the average monthly values of horizontal surface insolation are calculated with the total installed capacity of the power generating elements for an autonomous energy complex optimised by the particle swarm method equal to 450.1 kW and having a battery capacity of 22.2 kA-h. The developed technique for optimising the structure of the energy complex is implemented in the MATLAB software environment. Following optimisation by the proposed methodology, the structure of an autonomous energy complex with an inclined arrangement of photovoltaic panels, the cost of electricity generated by it amounted to 26.978 roubles/kW h with a capital cost of 16956.853 thousand roubles. This optimised structure of the complex provides for changing the power supply schedule from 18 to 24 hours a day and additional possible reduction in diesel fuel consumption by 70% compared to the same setup having an 18-hour power supply schedule from a diesel power plant.
Keywords: photovoltaic converter power generation, particle swarm method, optimisation, solar diesel installation, technical and economic performances
Information about the article: Received December 09, 2019; accepted for publication April 08, 2020; available online June 30, 2020.
For citation: Kenden KV, Kuznetsov AV. Particle swarm optimisation for the structure of an autonomous solar energy complex. Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta = Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2020;24(3):616—626. (In Russ.) https://doi.org/10.21285/1814-3520-2020-3-616-626
1. ВВЕДЕНИЕ
Типичным примером децентрализованного электроснабжения является Республика Тыва, где функционирует 12 автономных дизельных электростанций (ДЭС) общей мощностью 5,6 МВт. Для бытовых и
технологических нужд населения в населенных пунктах функционируют ДЭС различных типов, модификаций и года выпуска, что затрудняет процессы их сервисного обслуживания и ремонта, соответственно, приводит к снижению надежности в эксплуатации.
Рис. 1. Значения выработки электроэнергии фотоэлектрических преобразователей «SIP-300»
в условиях с. Кызыл-Хая Fig. 1. Values of power generated by SIP^300 photovoltaic converter in Kyzyl-Khaya settlement
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(3):616-626
Энергетика
wma Power Engineering
Решение проблем децентрализованного электроснабжения (низкая плотность населения, устаревшие и изношенные ДЭС и электрические сети, сложная и дорогостоящая доставка топлива) принятием разовых мер у изолированных потребителей (замена изношенного оборудования, выделение средств на завоз топлива, и др.) не снимает существующей проблемы.
Для децентрализованных зон, расположенных преимущественно на юге Сибири (Республики Тыва, Алтай), наиболее перспективными являются солнечно-дизельные электростанции (СДЭС), так как солнечный потенциал этих регионов достаточно высокий. Применение фотоэлектрических преобразователей (ФЭП) с накопителями энергии совместно с традиционными дизель-генераторами (ДГ) позволит снизить топливную составляющую в себестоимости вырабатываемой электроэнергии, что существенно повысит их технико-экономическую эффективность.
В настоящее время об оптимальном выборе структуры автономного энергокомплекса с использованием солнечной энергии написано большое количество научных трудов как в России [1-3], так и за рубежом [4-10]. Однако в работах при выборе генерирующих элементов автономного энергокомплекса с использованием солнечной энергии не в полной мере учитываются изменения графика нагрузки потребителей, выработка мощности ФЭП (суточная, месячная, годовая) в зависимости от актино-метрических и метеорологических условий местности, технических характеристик и способа ориентации ФЭП. Поэтому цель данной работы - разработка методики оптимизации структуры автономного энергетического комплекса, состоящего из фотоэлектрических панелей, аккумуляторных батарей (АБ) и дизель-генератора, с учетом вышеперечисленных факторов, а также ее реализация в программно-вычислительном комплексе.
2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ
Большое количество изолированных потребителей на территории России, в том числе и в Республике Тыва, расположено в труднодоступных и отдаленных районах, где, как правило, отсутствуют актинометри-ческие станции. Поэтому при отсутствии данных по интенсивности солнечной инсоляции применяются косвенные методы ее расчета, основанные на астрономических параметрах Солнца [11-15]. В работе [16] по методике Берда рассчитаны среднемесячные значения суммарного прихода солнечной энергии на горизонтальную поверхность в условиях Республики Тыва.
По предложенной в работе [17] методике оценки вырабатываемой мощности ФЭП с учетом метеорологических условий местности, технических характеристик и способа ориентации ФЭП были определены прогнозируемые значения выработки электроэнергии ФЭП в условиях Республики Тыва1 [18]. На рис. 1 представлен летний график выработки электроэнергии в случае наклонного поликристаллического ФЭП в условиях с. Кызыл-Хая.
3. СТРУКТУРА ЭНЕРГОКОМПЛЕКСА
И РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЭНЕРГИИ МЕЖДУ ГЕНЕРИРУЮЩИМИ ЭЛЕМЕНТАМИ
Автономный энергетический комплекс ФЭП-АБ-ДГ состоит из трех электро-генерирующих элементов - ФЭП, ДГ и АБ (рис. 2).
В структурной схеме ФЭП подключен к контроллеру заряда АБ. Конструкция контроллера позволяет передавать вырабатываемые ФЭП мощности непосредственно на инвертор, минуя АБ. В случае избытка или недостатка в системе вырабатываемой мощности контроллер осуществляет заряд или разряд АБ. Обеспечение
1
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019613429. Программа расчета прогнозируемых значений вырабатываемой мощности фотоэлектрического преобразователя / К.В. Кенден Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 18.03.2019 г.
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(3):616-626
потребителя электроэнергией заданного качества осуществляется с помощью инвертора. В системе основным источником электроэнергии является ФЭП, характер вырабатываемой в нем мощности отличается значительной неравномерностью, которая в большинстве случаев сглаживается наличием в системе АБ. Однако для повышения надежности электроснабжения и восполнения недостатка электроэнергии в состав системы включен резервный источник энергии - ДГ. Недостаток или избыток энергии контролируется блоком автоматики, который автоматически подключает или отключает ДГ. Вырабатываемая генератором мощность идет на обеспечение нужд потребителя совместно с ФЭП.
Для определения выработки электроэнергии каждым генерирующим элементом введены следующие обозначения:
Ж = - жп, (1)
где ЖФЭп , кВтч - выработка электроэнергии ФЭП; Жп, кВт ч - требуемое потребление электроэнергии; Ж, кВтч - излишек
или недостаток энергии.
Если энергия, вырабатываемая ФЭП больше, чем требуется для покрытия нагрузки, ее излишки уходят на заряд АБ:
Ж > 0, то
Ж = Ъфэп -Ъп-Ъаб, (2)
где ЖАБ , кВтч - запасенная энергия АБ.
Если энергии от ФЭП недостаточно для покрытия нагрузки, но имеется достаточный заряд АБ - дефицит покрывается за счет АБ. При этом разряд АБ не должен падать ниже 30% от номинальной емкости: при Ъаб > ЪБ , то
Ж = Ъфэп-Ъп + (Ж™х-ЪГ), (3)
тт/тт
где УУАБ кВтч - минимальный
. ._ ттт-тах
уровень энергии заряда АБ; УУАБ кВт ч -
максимальный уровень энергии заряда АБ.
Если АБ разряжены до порогового значения, для питания нагрузки подключаются ДГ: Ъ < 0, при
Жаб = ЪБ , то Ж = Ъп - ЖДГ, (4)
где ЖдГ , кВт ч - выработка электроэнергии ДГ.
Среднегодовая выработка генерирующих элементов энергокомплекса составит:
год год год
ЖСДэС =ЁКэп +^ЖАБ +ЁЖДГ . (5)
1=1 1=1 1=1
Рис. 2. Структурная схема автономного энергетического комплекса ФЭП-АБ-ДГ: пунктирные линии - потоки энергии, циркулирующие между элементами системы ; точечные линии - командные связи между блоком автоматики и управляемыми устройствами Fig. 2. Block diagram of the autonomous energy complex Photovoltaic Converter- Storage Battery - Diesel Generator: dashed lines - flows of energy circulating between the elements of the system; dotted lines - control connections between the automation unit and controlled devices
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(3):616-626
4. МЕТОД РОЯ ЧАСТИЦ
Для оптимизации структуры автономного энергетического комплекса ФЭП-АБ-ДГ был выбран метод роя частиц, предложенный в 1995 г. Джеймсом Кеннеди и Расселом Эберхартом [19] в классическом его представлении. Сущность оптимизации роя частиц состоит в том, чтобы вычислить новую скорость каждой переменной всех частиц, которые рассматриваются, используя ее текущую скорость, расстояние между ее текущим положением и ее собственной предыдущей лучшей позицией, и расстояние между ее текущим положением и предыдущей лучшей позицией той же самой переменной среди других частиц в рое. Эти два расстояния случайно взвешены в обновлении скорости. Как только вычислена новая скорость, обновляется новая позиция перемещением в шаг при новой скорости.
Частицы в рое представляются набором координат в пространстве решений, а также вектором скорости. Именно уравнение скорости является основой алгоритма, при ее определении используется информация о текущем положении частицы, наилучшем положении для данной частицы и наилучшем положении всего роя.
Уравнение скорости частицы:
У,*+1 = С1ГУг, + ^Гр (Pг - ) +
■(* - хи );
+Vg Ig --
xi, t+1 = xi, t + Vi , t+1,
(6)
где Уи - значение скорости 1-й частицы на ^й итерации цикла; хи - положение (позиция) /-й частицы на ^й итерации; р - координата лучшего решения, найденного частицей; д - координата лучшего решения, найденного роем; с , сдас - два коэффициента ускорения; г , г - два однородно
распределенных случайных числа в диапазоне [0,1]; сги - коэффициент утяжеления
инерции, который отражает эффект скорости в строго предыдущей итерации._
5. ПРОЦЕДУРА ОПТИМИЗАЦИИ АВТОНОМНОГО ЭНЕРГОКОМПЛЕКСА
Состав элементов энергокомплекса выбирается методом роя частиц, который служит для нахождения глобальных экстремумов функции. Целевой функцией в нашем случае является себестоимость электроэнергии от СДЭС, руб/кВтч [20]:
С = -i=-
комб
(V wi -V wi л. с +Y Wi Т
у/ ,"п /"ДГ) сФЭП +/"ДГ 1 ДЭС /~7\
i=1_i=1_ (7)
/"П
где , руб/кВтч - установленный тариф
на электроэнергию от существующей дизельной электростанции; СФэп, руб/кВтч -себестоимость электрической энергии,
год
производимой от ФЭП; п , кВтч -
i=1
годовое потребление электроэнергии:
С =
СФЭП
з+и - т,
ОК
("ГОД -wГОД).т '
\" НАГР. " ДГ ) 1 ОК
(8)
Капитальные затраты на строительство автономного энергокомплекса, тыс. руб.:
3 = Сон + Сдоп + СД + СС + СПР + ССМР , (9)
где СосН, тыс. руб. - общая стоимость ФЭП, АБ, ДГ и инвертора; Сдои, тыс. руб. - стоимость дополнительного оборудования; Сд, тыс. руб. - затраты на доставку; Сс, тыс. руб. - затраты на страховку при перевозке ФЭП, АБ и ДГ; Спр, тыс. руб. - затраты на
проектные работы; Ссмр, тыс. руб. - затраты на строительно-монтажные работы.
Ежегодные издержки на эксплуатацию и обслуживание ФЭП-АБ-ДГ, тыс. руб.:
(
И = З-0,01 +
n .С . л
т,
ОК
(10)
где Ток, лет - заданный срок окупаемости;
i=1
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(3):616-626
САБ, тыс. руб. - стоимость аккумуляторной
П
батареи; ЗАМ. - количество замен АБ за время эксплуатации энергокомплекса ФЭП-АБ-ДГ.
При условиях:
р _ pmax çr
р фэп ~ рп ' °фэп ;
Р = P • П '
1 дг 11 дг пдг ;
Wгод = Wгод — Wrod, (11)
AB ФЭП П 4 '
где РФЭп, РдГ , кВт - суммарные установленные мощности ФЭП и ДГ; $ФЭп , кВт
- шаг варьирования установленной мощно. _ _ 7->тах _
сти ФЭП; Рп , кВт - максимальная мощность нагрузки; Р1 дГ , кВт - единичная
установленная мощность ДГ; пдГ , шт. -
количество ДГ; с точки зрения надежности минимальное количество генераторов должно быть не меньше 2, то есть, пд/, > 2.
Процедура использования методики роя частиц для решения задачи оптимизации структуры энергокомплекса ФЭП-АБ-ДГ включает следующие шаги:
1. Задаются начальные значения каждой частицы х и скорость V случайным образом:
ХФЭП,i = rand (l, ХФЭП,max ) ; ХАВ,г = rand (1> XAB,max ) ; Хдг, = mrni (1,x дг, ) ;
Xrnar,i = rand (l, Xшаг,max ) ;
¥ФЭП,г = rand (-(
Vabа = rand (-(X Каг,г = rand (-(X
ГдЛ = rand (-(x
( ХФЭП,max l) , (ХФЭП,max l)) ; l), (XAB,max —1)) ;
l) ' (Хшаг^ах l)) ; l) , (ХДГmax —1)) ,
— И x
AB, max /М AB ,max
— 11 I X
шаг,max /М шаг,max
ДГ,max 1) , (Xffr,max
где х„г , , - количество
" ДГ ,тах ' ФЭп ,тах ' АБ тах
дизельных генераторов, ФЭП или аккумуляторов, соответственно, в таблицах исходных данных; х - максимальный
т т ' шаг,тах
шаг варьирования ФЭП. При этом за лучшее положение частицы принимается ее положение при инициализации р = х, а лучше положение роя принимаем g = 1.
2. На первом этапе лучшее положение частицы определяется набором начальных значений:
Рдг , = ХДГ ,■■ Рфэп,1 = ХФЭп,;
РАБ, 1 = ХАБ, 1■ Ршаг, 1 Хшаг, 1.
Расчет значений целевой функции: за целевую функцию взяты себестоимость электроэнергии автономного энергокомплекса ФЭП-АБ-ДГ при наилучших положениях частицы ри роя д:
{~1КОМб _ Г / \ .
Ср = у ^ Рдг ,1, Рфэп ,1, РАБ,!, Ршаг,1 } ■
у^комб _ г / \
Сg = У ^&ДГ ,&ФЭп , &АБ ,&шаг ) '
Вычисляются значения целевой функции, полученные из обновления каждой переменной для каждой частицы:
gФЭП = РФЭп,1 ■ gАБ = РАБ ,1 ■ gДГ = Рдг ,1 ■
gшаг Ршаг,1'
«Лучшая позиция» приписывается той, которая приводит к минимуму целевой функции. Начальная лучшая позиция р
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(3):616-626
каждой переменной в каждой частице - ее начальная позиция в первой итерации. Лучшая глобальная позиция g каждой переменной является позицией, соответствующей минимуму в значениях целевой функции, полученных из обновления той же переменной в N частицах.
1. Скорости каждой переменной каждой частицы обновляются по уравнениям:
V03n,i = CmV03n,i + Ccogrp (РфЭП,i — ХФЭП,i ) + +Csocrg (ёфЭП — ХФЭП,i ) ;
= ^Кы + Cco/p (РАБ,i — XAEi ) +
+Csocrg (gAE — XAE,i ) ;
V^s = Cj^i + CcogTp ( РДЛ — ) +
+Csocrg (gДГ - ХДГ,i ) ;
V = с V + c r ( p - x ) +
шаг,г гп шаг,г cog p \±шаг,г шаг,г у
+c r ( g — X )
soc g yo шаг шаг ,г / ?
где Г'+1 - значение скорости i-й частицы на t+1-й итерации цикла; ст, ccog, csoc - коэффициенты, определяющие влияние каждого слагаемого на результат; r, r - случайное распределение (0,1).
2. Позиции переменной каждой частицы обновляются по уравнениям:
x ДГ ,i ХДГ ,i + VДГ ,i ;
ХФЭПл ХФЭПл + УфЭПА ;
ХАБ ,i ХАБ,i + V'аБ ,i ;
x . = х . + V ..
шаг, шаг, шаг,
3. Обновляются лучшая позиция каждой переменной каждой частицы и лучшие глобальные позиции каждой переменной для всех частиц:
сХомб = f ( хдГ<, x
ФЭП ,i , ХАБ ,i , Хшаг ,i
);
Ср f (РДГ,i , РФЭП,i , РАБ,i, ршаг4 )
при С1омб < Скомб.
4. Если у значений оптимизируемой функции нет существенного изменения в нескольких последующих итерациях или если итерационный процесс достигает заданного максимального числа итераций, оптимизация заканчивается. Иначе происходит переход на шаг 4.
6. РЕЗУЛЬТАТЫ
В качестве объекта оптимизации рассмотрен изолированный населенный пункт Республики Тыва, запитанный от ДЭС. Максимальная мощность нагрузки в зимнее время достигает 170 кВт при существующем тарифе на электроэнергию от ДЭС равном 38 руб/кВтчас.
Методика, описанная в данной работе, была реализована в программной среде МА^АВ2. В базу данных программы заносятся технические характеристики и стоимость электрогенерирующих элементов различных производителей, с указанием типа и мощности (емкости) (рис. 3).
В программу необходимо ввести данные об изолированном потребителе (суточные графики нагрузки для характерного дня каждого месяца, максимальную мощность нагрузки, тариф на электроэнергию от ДЭС) и прогнозные графики выработки мощности ФЭП для характерного дня каждого месяца.
2Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019614383 Российская Федерация. Оптимизация структуры автономных систем электроснабжения на основе солнечно-дизельных установок / К.В. Кенден, А.В. Кузнецов. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ от 03.04.2019 г.
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(3):616-626
Рис. 3. Технические характеристики и стоимость элементов энергокомплекса
в программной среде MATLAB Fig. 3. Technical characteristics and cost of energy complex elements in MATLAB
Г Входные данные-
Максимальная нагрузка потребителя, кВт Срок окупаемости проекта, годы Тариф на электроэнергию от ДГ, руб/кВт*ч
170
25
38
Графики нагрузки потребителя
Графики выработки ФЭП
Рассчитать
Модель Колич... Мощность/Ём... Стоимость
ФЭП PSIP300 567 170.1 кВт 6168.960 ты... MLQ12-100 222 22.2 кАч 3096.900 ты... АД140-Т400 2 280.0 кВт 1481.298 ты...
АБ
ДГ
Капитальные вложения: 16956.852 тыс. руб. Себестоимость электроэнергии: 26.978 руб./кВтч
Рис. 4. Оптимальная структура генерирующих элементов и технико-экономические
показатели автономного энергокомплекса ФЭП-АБ-ДГ «Кызыл-Хая» Fig. 4. Optimal structure of generating elements and technical and economic performances of Kyzyl-Khaya autonomous power complex Photovoltaic Converter - Storage Battery - Diesel Generator
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(3):616-626
На примере системы электроснабжения населенного пункта Республики Тыва определена оптимальная структура генерирующих элементов автономного энергокомплекса ФЭП-АБ-ДГ, представленная на рис. 4.
Суммарная установленная мощность электрогенерирующих элементов автономного энергокомплекса ФЭП-АБ-ДГ после оптимизации методом роя частиц составила 450,1 кВт с емкостью АБ равной 22,2 кАч. Себестоимость электроэнергии автономного энергокомплекса ФЭП-АБ-ДГ с наклонным расположением ФЭП в процессе оптимизации структуры равна 26,978 руб/кВтч при капитальных затратах равных 16 956, 853 тыс. руб. При этом график подачи электроэнергии после создания энергосистемы ФЭП-АБ-ДГ изменится с 18 до 24 ч в сут.
7. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
1. Рассчитаны среднемесячные значения суммарного прихода солнечной энергии на горизонтальную поверхность, а также определены прогнозируемые значения выработки электроэнергии ФЭП для с. Кызыл-Хая.
2. Описаны структура энергокомплекса и распределение энергии между генерирующими элементами для автономного энергокомплекса ФЭП-АБ-ДГ.
3. Разработана и реализована методика оптимизации структуры энергокомплекса ФЭП-АБ-ДГ методом роя частиц в программной среде МА^АВ.
4. Представлены практические результаты оптимизации структуры автономного энергетического комплекса ФЭП-АБ-ДГ на примере изолированного населенного пункта Республики Тыва.
Библиографический список
1. Карамов Д.Н. Комплексная оптимизация автономной системы электроснабжения, использующей возобновляемые источники энергии и аккумулирующие устройства на примере п. «Батамай» Кобяйского района Якутии // Энергетика России в XXI веке. Инновационное развитие и управление: сб. тр. Всерос. конф. (Иркутск, 1-3 сентября 2015 г.). Иркутск: Изд-во ИСЭ им. Л.А. Мелентьева, 2015. С. 1-9.
2. Дмитриенко В.Н., Лукутин Б.В. Выбор мощности генерирующего оборудования автономной солнечно - дизельной электростанции мегаваттного класса // Фундаментальные исследования. 2015. № 4. С. 61-66.
3. Гапоненко А.М., Каграманова А.А. Оптимизация состава комплекса возобновляемых источников энергии с использованием кластерного подхода и теории случайных процессов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2016. № 116. С. 1-16. [Электронный ресурс]. URL: http://ej.kubagro.ru/2016/02/pdf/05.pdf (12.01.2020).
4. Rout K., Sahu J.K. Various Optimization Techniques of Hybrid Renewable Energy Systems for Power Generation: A Review // International Research Journal of Engineering and Technology. 2018. Vol. 5. Issue 7. P. 1173-1176.
5. Bhandari B., Lee Kyung-Tae, Lee Gil-Yong, Cho Young-Man, Ahn Sung-Hoon. Optimization of hybrid renewable energy power systems: A review // International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology. 2015. Vol. 2. Issue 1. P. 99-112. https://doi.org/10.1007/s40684-015-0013-z
6. Maleki А., Ameri М., Keynia F. Scrutiny of multifarious particle swarm optimization for finding the optimal size of a PV/wind/battery hybrid system // Renewable Energy. 2015. Vol. 80. P. 552-563. https://doi.org/10.1016/j.renene.2015.02.045
7. Ogunjuyigbe A.S.O., Ayodele T.R., Akinola O.A. Optimal allocation and sizing of PV/Wind/Split-diesel/Battery hybrid energy system for minimizing life cycle cost, carbon emission and dump energy of remote residential building // Applied Energy. 2016. Vol. 171. P. 153-171.
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.03.051
8. Askarzadeh A. A novel solution for sizing a photovoltaic/diesel hybrid power generation system for isolated sites // IET Renewable Power Generation. 2017. Vol. 11. Issue 1. P. 143-151. https://doi.org/ 10.1049/iet-rpg.2016.0319
9. Brenna M., Foiadelli F., Longo M., Abegaz T. Integration and Optimization of Renewables and Storages for Rural Electrification // Sustainable Urban and Rural Development. 2016. Vol. 8. Issue 10. P. 982. https://doi.org/10.3390/su8100982
10. Wagh Mahesh, Kulkarni V.V. Modeling and Optimization of Integration of Renewable Energy Resources (RER) for Minimum Energy Cost, Minimum CO2 Emissions and Sustainable Development, in Recent Years: A Review // Materials today: proceedings. 2016. Vol. 5. Issue 1. Part 1. P. 11-21. [Электронный ресурс]. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214 785317322794?via%3Dihub#!
(01.02.2020).
https://doi.org/10.1016/j.matpr.2017.11.047
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(3):616-626
11. Ярмухаметов У.Р., Ахметшин А.Т. Имитационное моделирование режимов работы солнечных установок с фотоэлектрическими преобразователями в зависимости от внутренних и внешних факторов в среде MATLAB/SIMULINK // Вестник КрасГАУ. 2014. Вып. 8. С. 195-200.
12. Козюков Д.А. Моделирование характеристик фотоэлектрических модулей в Matlab/SIMULINK // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015. № 112. Р. 1-16. [Электронный ресурс]. URL: http://ej.kubagro.ru/2015/08/pdf/114.pdf (01.02.2020).
13. Обухов С.Г., Плотников И.А. Имитационная модель режимов работы автономной фотоэлектрической станции с учетом реальных условий эксплуатации // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2017. Т. 328. № 6. С. 38-51.
14. Абруков В.С., Кочаков В.Д., Абруков С.В., Ануфриева Д.А., Васильев А.И., Смирнов А.В. Интеллектуальная система прогнозирования работы солнечных электростанций // Альтернативная энергетика и экология. 2017. № 16-18. С. 30-42. https://doi.org/10.15518/isjaee.2017.16-18.030-042
15. Пенджиев А.М., Астанов Н.Г. Энергетические параметры солнечных модулей, использумых для освоения пастбищных хозяйств юго-восточных кара-
кумов // Альтернативная энергетика и экология. 2014. № 2. С. 82-94.
16. Кенден К.В. Ресурсы гелиоэнергетики в Республике Тыва // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. 2015. № 4. С. 7-13. https://doi.org/10.5862/JEST.231.1
17. Кенден К.В., Тремясов В.А. Оценка мощности фотоэлектрических преобразователей в системах автономного электроснабжения Республики Тыва // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии. 2014. Т. 7. № 8. С. 966-975.
18. Тремясов В.А., Кенден К.В. Оптимизация структуры генерирующих мощностей децентрализованной энергосистемы с фотоэлектрической установкой // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии. 2016. Т. 9. № 1. С. 3949. https://doi.org/10.17516/1999-494X-2016-9-1 -39-49
19. Suchitra D. Optimization of a PV-diesel hybrid stand-alone system using multi-objective genetic algorithm // Transactions on Electronics Engineering. 2013. Vol. 1. P. 114-120.
20. Тремясов В.А., Кенден К.В. Фотоэлектрические и гидроэнергетические установки в системах автономного электроснабжения: монография. Красноярск: Изд-во СФУ, 2017. 208 с.
References
1. Karamov DN. Comprehensive Optimization of Stand Alone Power Supply System using Renewable Energy Sources and Storage Devices on Example of Batamay Settlement of the Kobyaysky District of Yakutia. Ener-getika Rossii v XXI veke. In: Innovacionnoe razvitie i upravlenie: sbornik trudov Vserossijskoj konferencii = Russian Energy Sector in XXI Century. Innovative Development and Management: Proceedings of All-Russian Conference. 1-3 September 2015, Irkutsk. Irkutsk: Melentiev Energy Systems Institute; 2015, p. 1-9. (In Russ.)
2. Dmitrienko VN, Lukutin BV. The Choice of Capacity Generation Equipment Autonomous Solar-Diesel Plant Megawatt Class. Fundamental'nye issledovaniya = Fundamental Research. 2015;4:61-66. (In Russ.)
3. Gaponenko AM, Kagramanova AA. Optimization of the Composition of the Complex of Renewable Energy Sources with the Use of Cluster Approach and the Theory of Random Processes. Polythematic Online Scientific Journal of Kuban State Agrarian University. 2016;116:1-16. Available from: http://ej.kubagro.ru/2016/02/pdf/05.pdf [Accessed 12th January 2020]. (In Russ.)
4. Rout K, Sahu JK. Various Optimization Techniques of Hybrid Renewable Energy Systems for Power Generation: A Review. International Research Journal of Engineering and Technology. 2018;5(7):1173-1176.
5. Bhandari B, Lee Kyung-Tae, Lee Gil-Yong, Cho Young-Man, Ahn Sung-Hoon. Optimization of Hybrid
Renewable Energy Power Systems: A Review. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology. 2015;2(1 ):99—112. https://doi.org/10.1007/s40684-015-0013-z
6. Maleki A, Ameri M, Keynia F. Scrutiny of Multifarious Particle Swarm Optimization for Finding the Optimal Size of a PV/Wind/Battery Hybrid System. Renewable Energy. 2015;80:552-563. https://doi.org/10.1016Zj.renene.2015.02.045
7. Ogunjuyigbe ASO, Ayodele TR, Akinola OA. Optimal Allocation and Sizing of PV/Wind/Split-Diesel/Battery Hybrid Energy System for Minimizing Life Cycle Cost, Carbon Emission and Dump Energy of Remote Residential Building. Applied Energy. 2016;171:153-171. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.03.051
8. Askarzadeh A. A Novel Solution for Sizing a Photovoltaic/Diesel Hybrid Power Generation System for Isolated Sites. IET Renewable Power Generation. 2017;11(1):143-151. https://doi.org/10.1049/iet-rpg.2016.0319
9. Brenna M, Foiadelli F, Longo M, Abegaz T. Integration and Optimization of Renewables and Storages for Rural Electrification. Sustainable Urban and Rural Development. 2016;8(10):982. https://doi.org/10.3390/su8100982
10. Wagh Mahesh, Kulkarni VV. Modeling and Optimization of Integration of Renewable Energy Resources (RER) for Minimum Energy Cost, Minimum CO2 Emissions and Sustainable Development, in Recent Years:
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(3):616-626
A Review. In: Materials Today: Proceedings. 2016;5(1-1):11-21. Available from:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214 785317322794?via%3Dihub#! [Accessed 1st February 2020]. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2017.11.047
11. Yarmukhametov UR, Akhmetshin AT. The Operating Mode Simulation Modeling of Solar Installations with Photoelectric Converters Depending on Internal and External Factors in the MATLAB/SIMULINK Environment. Vestnik KrasGAU = The Bulletin of KrasGAU. 2014;8:195-200. (In Russ.)
12. Kozyukov DA. Simulation of Photovoltaic Modules Characteristics in MATLAB/SIMULINK. Politematich-eskij setevoj elektronnyj nauchnyj Zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta = Polythe-matic Online Scientific Journal of Kuban State Agrarian University. 2015;112:1-16. Available from: http://ej.kubagro.ru/2015/08/pdf/114.pdf [Accessed 1st February 2020]. (In Russ.)
13. Obukhov SG, Plotnikov IA. Simulation Model of Operation Modes of Autonomous Photovoltaic Plant under Actual Operating Conditions. Izvestiya Tomskogo politekhnicheskogo universiteta. Inzhiniring georesursov = Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering. 2017;328(6):38-51. (In Russ.)
14. Abrukov VS, Kochakov VD, Abrukov SV, Anufrieva DA, Vasilyev AI, Smirnov AV. Intelligent System for Forecasting of the Solar Power Plants Work. Al'terna-tivnaya energetika i ekologiya = Alternative Energy and Ecology. 2017;(16-18):30-42. (In Russ.) https://doi.org/10.15518/isjaee.2017.16-18.030-042
15. Penjiyev AM, Astanov NG. Electric Parameters of
Критерии авторства
Кенден К.В., Кузнецов А.В. заявляют о равном участии в получении и оформлении научных результатов и в равной мере несут ответственность за плагиат.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Кенден Кара-Кыс Вадимовна,
старший преподаватель кафедры общеинженерных дисциплин, Тувинский государственный университет, 667000, г. Кызыл, ул. Ленина, д. 36, Россия; Н e-mail: kuca08@mail.ru
Кузнецов Александр Викторович,
магистрант,
Сибирский федеральный университет, 660041, г. Красноярск, пр. Свободный, 79, Россия; e-mail: alexandr.nekey@gmail.com
Solar Modules used for Development of Pastures in South-East Kara Kum Desert. Alternativnaya energeti-ka i ekologiya = Alternative Energy and Ecology. 2014;2:82-94. (In Russ.)
16. Kenden KV. Solar Energy Resources in the Tyva Republic. Nauchno-tehnicheskie Vedomosti Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo politehnicheskogo universiteta= St. Petersburg State Polytechnical University Journal. 2015;4:7-13. (In Russ.) https://doi.org/10.5862/JEST.231. 1
17. Kenden KV, Tremyasov VA. Article Describes the Features of Electrical Supply System Settlements of the Republic of Tyva. Zhurnal Sibirskogo federal'nogo universiteta. Tekhnika i tekhnologii = Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies. 2014;7(8):966-975. (In Russ.)
18. Tremyasov VA, Candy K-KV. Optimization of Structure of Generating Capacities Decentralized Energy System with Photovoltaic Installation. Zhurnal Sibirskogo federal'nogo universiteta. Tekhnika i tekhnologii = Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies. 2016;9(1):39-49. (In Russ.) https://doi.org/10.17516/1999-494X-2016-9-1-39-49
19. Suchitra D. Optimization of a PV-diesel Hybrid Stand-Alone System using Multi-Objective Genetic Algorithm. Transactions on Electronics Engineering. 2013;1:114-120.
20. Tremyasov VA, Kenden KV. Photovoltaic and Hydropower Installations in Autonomous Power Supply Systems: Monograph. Krasnoyarsk: Siberian Federal University; 2017, 208 p. (In Russ.)
Authorship criteria
Kenden K.V., Kuznetsov A.V. declare equal participation in obtaining and formalization of scientific results and bear equal responsibility for plagiarism.
Conflict of interests
The authors declare that there is no conflict of interests regarding the publication of this article.
The final manuscript has been read and approved by all the co-authors.
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Kara-Kys V. Kenden,
Senior Lecturer of the Department of General Engineering Disciplines, Tuva State University, 36 Lenin St., Kyzyl 667000, Russia; H e-mail: kuca08@mail.ru
Alexander V. Kuznetsov,
Master Degree Student,
Siberian Federal University,
79, Svobodny pr., Krasnoyarsk 660041, Russia;
e-mail: alexandr.nekey@gmail.com
ВЕСТНИК ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2020;24(3):616-626
