馬 川,張勤進(jìn),劉彥呈
(1. 大連海事大學(xué) 輪機(jī)工程學(xué)院,遼寧 大連 116026;2. 青島遠(yuǎn)洋船員職業(yè)學(xué)院 機(jī)電系,山東 青島 266071)
風(fēng)能和太陽能作為清潔能源越來越多被開發(fā)和利用,各國對太陽能和風(fēng)能的研究表現(xiàn)出較強(qiáng)的競爭力。海上運(yùn)輸是國際貿(mào)易的主要載體,作為海上運(yùn)輸?shù)闹饕ぞ摺?,所消耗的能源?shù)量是巨大的。隨著金融危機(jī)和燃油價(jià)格的持續(xù)上漲,加之國際海事組織對船舶污染物排放的嚴(yán)格控制,越來越多的船舶運(yùn)營者和研究機(jī)構(gòu)將目光投向清潔能源尤其是太陽能和風(fēng)能的開發(fā)利用中,將太陽能和風(fēng)能轉(zhuǎn)化為電能,作為船舶輔助的能量來源。這樣,就會節(jié)省大量的燃油成本和降低碳排放量。
目前,船舶風(fēng)光互補(bǔ)輔助發(fā)電系統(tǒng)在初始安裝設(shè)計(jì)時(shí),往往會出現(xiàn)該輔助發(fā)電系統(tǒng)的配置與船舶實(shí)際負(fù)載情況匹配不合理的情況[1]。倘若二者匹配不合理,就不能完全發(fā)揮清潔能源的利用率,甚至還會造成初始安裝成本和后期維護(hù)成本的增加[2]。為了解決船舶風(fēng)光互補(bǔ)輔助發(fā)電系統(tǒng)的配置問題,本文對風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行了深入的研究,找出了影響系統(tǒng)配置的關(guān)鍵因素,建立了各個環(huán)節(jié)的數(shù)學(xué)模型,提出了一種能對風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)和船舶負(fù)載的匹配方法。
遠(yuǎn)洋船舶一般采用四沖程柴油機(jī)作為發(fā)電機(jī)的原動機(jī),為了節(jié)省成本,船用四沖程柴油機(jī)采用180號重油作為燃料。該種類型的重油和輕柴油相比,其燃燒質(zhì)量較差,產(chǎn)生的廢氣對大氣的污染也很嚴(yán)重。另外,四沖程柴油機(jī)運(yùn)行時(shí)的噪聲污染也影響船員的生活及休息。
風(fēng)能和太陽能是完全清潔的能源,在使用和運(yùn)行過程中不會產(chǎn)生噪聲和環(huán)境污染。假如風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的容量能夠滿足船舶日常用電需求,則在船舶錨泊時(shí)可以實(shí)現(xiàn)“零排放”,也給船員提供了安靜的工作生活環(huán)境。從能源角度考慮,風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電能節(jié)約相當(dāng)?shù)娜加?,為船舶營運(yùn)節(jié)省了成本??梢姡L(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電在船舶的安裝應(yīng)用具有非常大的優(yōu)勢和價(jià)值。
船舶輔助發(fā)電系統(tǒng)(風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng))的結(jié)構(gòu)如圖1所示。該系統(tǒng)一般由數(shù)臺風(fēng)力發(fā)電機(jī)、多組太陽能光伏發(fā)電裝置和蓄電池組以及逆變控制裝置等組成。為了避免海上風(fēng)光資源的隨機(jī)變化對電網(wǎng)造成影響。風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)中都會配備蓄電池組,蓄電池組能夠存儲多余的電能,并且有效防止突發(fā)變化對系統(tǒng)造成沖擊[3]。船舶風(fēng)光互補(bǔ)輔助發(fā)電并非簡單的將風(fēng)力發(fā)電機(jī)和光伏發(fā)電裝置組合在一起,而是要充分考慮二者之間以及二者和蓄電池之間的匹配關(guān)系。風(fēng)光互補(bǔ)輔助發(fā)電系統(tǒng)的容量一般為幾十千瓦到幾百千瓦,初始安裝成本很高。假如風(fēng)力發(fā)電機(jī)、光伏裝置和蓄電池組的容量匹配不合理,就會造成系統(tǒng)發(fā)電效率低、性能差。因此,船舶風(fēng)光互補(bǔ)輔助發(fā)電系統(tǒng)要進(jìn)行科學(xué)的設(shè)計(jì),使系統(tǒng)成本達(dá)到最低。本文采用改進(jìn)遺傳算法對船舶風(fēng)光互補(bǔ)輔助發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化配置[4]。
圖1 風(fēng)光互補(bǔ)輔助發(fā)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig. 1 Structure of wind solar hybrid power generation system
風(fēng)力發(fā)電機(jī)輸出功率表達(dá)式[5]:
式中:ρ表示空氣密度,S表示葉輪掃過面積,v表示風(fēng)速。在風(fēng)速一定時(shí),風(fēng)能利用系數(shù)Cp決定了風(fēng)力發(fā)電機(jī)輸出功率的大小。該系數(shù)與節(jié)距角β和葉尖速比λ有關(guān),是二者的函數(shù)。對于定距槳風(fēng)力發(fā)電機(jī),該系數(shù)Cp只與λ有關(guān),即CP=f(λ),其中:
式中:ω為葉輪轉(zhuǎn)動角速度,R為葉輪半徑,v為風(fēng)速。當(dāng)ω和v為輸入,R為定值時(shí),則式(1)可變?yōu)閇6-7]:
根據(jù)光伏電池的物理特性并且經(jīng)過理想化近似后,與之對應(yīng)的數(shù)學(xué)模型如下[7]:
根據(jù)開路和最大功率點(diǎn)2種特殊情況,可以列出如下所示特性方程:
①設(shè)最大功率點(diǎn)V=Vm,I=IL, 式(4)可簡化為
②對開路,有V=VOC,I=0,式(4)可簡化為
根據(jù)式(4)~式(6)可得:
其中:Im為最大功率點(diǎn)電流;ISC為短路電流值;Vm為最大功率點(diǎn)電壓;VOC為開路電壓值。
令
考慮到溫度T和光照強(qiáng)度R會對模型產(chǎn)生影響,則式(1)可簡化為:
為方便模型建立,對光照強(qiáng)度R和溫度T取參考值Rref和Tref,此時(shí)取值分別為1 kW/m2和25 ℃,DT=T-Tref,根據(jù)光伏電池的特性及大量試驗(yàn)數(shù)據(jù)可得如下表達(dá)式:
式中,α和β分別表示光伏電池的電流和電壓溫度系數(shù)。
風(fēng)光互補(bǔ)輔助發(fā)電系統(tǒng)優(yōu)化配置實(shí)質(zhì)上是多目標(biāo)優(yōu)化問題,既要實(shí)現(xiàn)成本最低,又要求系統(tǒng)的可靠性好。
遺傳算法在設(shè)計(jì)時(shí)首先要考慮的問題是確定系統(tǒng)的決策變量,這對系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)有直接影響。決策變量的選擇關(guān)系到算法執(zhí)行的性能,根據(jù)本文所設(shè)計(jì)的風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的要素,把成本(包括安裝和維護(hù)成本)、整個系統(tǒng)的負(fù)載情況和蓄電池組的狀態(tài)作為系統(tǒng)決策變量。
系統(tǒng)在設(shè)計(jì)時(shí)最重要的就是系統(tǒng)成本,故目標(biāo)函數(shù)選擇為系統(tǒng)成本。風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)是將系統(tǒng)成本最小化,由于所選取的決策變量是系統(tǒng)成本、負(fù)載情況和蓄電池組的狀態(tài),故系統(tǒng)成本最小化問題實(shí)際就是在系統(tǒng)負(fù)載和蓄電池組狀態(tài)2個條件約束下的優(yōu)化問題。所以,該系統(tǒng)的成本目標(biāo)函數(shù)為[8-9]:
其中:x為系統(tǒng)決策變量,x={NPV,NWG,NBAT,NDsl,NCh,h,β},式中的變量依次為光伏發(fā)電裝置的數(shù)量、風(fēng)力發(fā)電機(jī)的數(shù)量、蓄電池的數(shù)量、柴油發(fā)電機(jī)的數(shù)量和逆變器的數(shù)量,h為風(fēng)機(jī)塔架的高度、β為光伏發(fā)電裝置的傾角。
建立合適的適應(yīng)度函數(shù)對于解決上文所提到的約束優(yōu)化問題非常重要。由于系統(tǒng)成本最小化問題實(shí)際就是在系統(tǒng)負(fù)載和蓄電池組狀態(tài)2個條件約束下的優(yōu)化問題,故可將系統(tǒng)負(fù)載和蓄電池組狀態(tài)2個約束條件和目標(biāo)函數(shù)結(jié)合,就可建立適應(yīng)度函數(shù)F(x)[10-11]。
對風(fēng)機(jī)塔架高度和光伏發(fā)電裝置傾角的要求,如下所示(N表示數(shù)量):
為了保證風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電供給量,需要對負(fù)載能量進(jìn)行約束,如下式:
式中,N表示數(shù)量,P表示容量,下標(biāo)D∈(PV,WG,BAT,Dsl,Ch)。
可靠性能約束指標(biāo):
LOLP同時(shí)兼顧了蓄電池深度放電限制和系統(tǒng)負(fù)載缺電率2個約束條件。
在算法中,交叉概率PC和變異概率Pm的選擇對算法的性能發(fā)揮起關(guān)鍵作用。PC和Pm過大或過小,都不利于算法性能的發(fā)揮。本系統(tǒng)提出一種基于適應(yīng)度的自適應(yīng)改進(jìn)遺傳算法。本改進(jìn)算法根據(jù)每代個體適應(yīng)度的情況對PC和Pm進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。這樣能夠保證算法在合適的時(shí)候提供最佳概率選擇值。將原最大適應(yīng)度個體PC提高到PC1,Pm提高到Pm1,改進(jìn)后的自適應(yīng)調(diào)整表達(dá)式如下:
式中:f為準(zhǔn)備交叉的個體中較大的適應(yīng)度;favg為每代平均適應(yīng)度;fmax為最大適應(yīng)度;f'為準(zhǔn)備變異的個體適應(yīng)度。
為了進(jìn)一步驗(yàn)證文中所提出算法的可行性,以青島中港停泊的囤船為仿真對象,囤船日常生活用電為主要負(fù)載,其中以照明和通信設(shè)備最為常用。其日常負(fù)載類型及功率如下:常用動力負(fù)載(日用水泵等)6.01 kW;生活用電(廚房、熱水器、洗衣機(jī)等)5.28 kW;照明負(fù)載2.12 kW;其他負(fù)載(電話等)0.53 kW。
發(fā)電系統(tǒng)部件配置采用單體峰值電壓為110 W的太陽能電池,其詳細(xì)參數(shù)如下:開路電壓21 V;短路電流7.22 A;最大功率點(diǎn)電壓17 V;最大功率點(diǎn)電流6.47 A;峰值功率110 W;成本4 800元;維護(hù)費(fèi)用56元/年。風(fēng)力發(fā)電機(jī)裝機(jī)容量為3 kW,其詳細(xì)技術(shù)參數(shù)及成本如下:功率3 kW;額定電壓36 V;直徑4.5 m;啟動風(fēng)速3.2 m/s;安全風(fēng)速45 m/s;額定風(fēng)速9.5 m/s;安裝成本14 200元;維護(hù)成本520元/年。根據(jù)負(fù)載情況選擇單體容量600 AH,電壓為12 V的蓄電池。采用Matlab實(shí)現(xiàn)算法,為簡化運(yùn)算,傾角β取45°,決策變量值為。
算法初始種群取40,首先選擇個體的交叉概率PC和變異概率Pm。在式(16)中,分別取PC1=0.85,Pm1=0.1,PC2=0.5,Pm2=0.015,遺傳代數(shù)為200,運(yùn)行算法25次,結(jié)果表明該算法具有較好的收斂性和快速性。如圖2所示,算法在143代左右收斂。算法的最優(yōu)解為x={8,3,16,1,12},即需要安裝110 W的光伏發(fā)電裝置8個、3 kW的風(fēng)力發(fā)電機(jī)3臺、蓄電池18組和逆變器1個,風(fēng)力發(fā)電機(jī)的高度為12 m。
圖2 改進(jìn)遺傳算法仿真結(jié)果Fig. 2 Simulation results of Improved genetic algorithm
本文分析了風(fēng)光互補(bǔ)輔助發(fā)電系統(tǒng)在船舶上應(yīng)用的優(yōu)勢,有利于節(jié)約能源和減少碳氧化物的排放,對環(huán)境保護(hù)有著非常重要的意義。為了更好實(shí)現(xiàn)船舶風(fēng)光互補(bǔ)輔助發(fā)電系統(tǒng)中各個部件的配置,從節(jié)約成本的角度出發(fā),在建立各部件數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,提出了一種采用改進(jìn)遺傳算法的配置方案,并對該方案的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行仿真驗(yàn)證,結(jié)果表明該算法具有較好的收斂性和快速性,進(jìn)一步證明了本文所提出的解決方案的可行性。這樣就可以有效發(fā)揮風(fēng)光互補(bǔ)輔助發(fā)電系統(tǒng)的效率,對推廣低碳航運(yùn)和實(shí)現(xiàn)船舶節(jié)能減排有著非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。風(fēng)光互補(bǔ)輔助發(fā)電系統(tǒng)與船舶柴油發(fā)電系統(tǒng)是一個非常復(fù)雜且龐大的課題,本文僅針對系統(tǒng)配置做了研究,仍有更多方面需要研究解決。