Применение эволюционных алгоритмов для повышения эффективности гибридных систем электроснабжения на основе возобновляемых источников энергии

Актуальность темы исследования. Важной задачей социально- экономического развития многих регионов России является обеспечение надежного и эффективного электроснабжения потребителей, территориально расположенных в районах, удаленных от центральной электрической сети. Одним из наиболее перспективных способов решения данной проблемы является применение гибридных систем электроснабжения на основе возобновляемых источников энергии (Hybrid Renewable Energy Systems – HRES).
Для построения HRES с требуемым уровнем надежности и высокими технико- экономическими показателями необходимо обеспечить эффективное использование и преобразование первичной возобновляемой энергии. Стохастический характер первичных энергоносителей и нелинейность характеристик генерирующих источников определяют высокую сложность решения данной задачи, связанной с нахождением наилучшего варианта решения с различными критериями и с соблюдением различных ограничений. С математической точки зрения задачи подобного рода классифицируются как оптимизационные, и для их решения разработаны и применяются разнообразные методы математического программирования.
Для решения сложных оптимизационных задач в последнее время все чаще применяются математические алгоритмы, построенные по аналогии с естественными законами эволюции в природе. Такие алгоритмы получили название «эволюционных», и они активно используются для решения различных научных и инженерных задач. Наиболее востребованными областями практического применения эволюционных алгоритмов оптимизации в возобновляемой энергетике являются задачи разработки эффективных алгоритмов управления контроллерами
7
максимальной мощности фотоэлектрических станций и оптимизации состава оборудования HRES.
Значительный вклад в разработку, совершенствование и внедрение технологий возобновляемой энергетики внесли известные российские ученые: П.П. Безруких, Н.И. Воропай, В.В. Елистратов, О.С. Поппель, Д.С. Стребков, В.Г. Николаев, В.И. Виссарионов, М.Г. Тягунов, В.М. Андреев, В.Е. Фортов, Б.В. Лукутин, В.З. Манусов, Е.В. Соломин, В.И. Велькин и другие. Однако, научные проблемы, связанные с разработкой и применением эволюционных алгоритмов оптимизации для повышения эффективности систем электроснабжения на основе возобновляемых источников энергии, остаются во многом нерешенными.
Огромный потенциал и повсеместная доступность солнечной энергии определяют хорошие перспективы применения фотоэлектрических станций (ФЭС) в Российской Федерации (РФ), особенно в секторе микрогенерации, весомыми стимулами чему являются принятые меры государственной поддержки. Основными проблемами практического применения ФЭС являются относительно невысокая эффективность преобразования первичной солнечной энергии, и ярко- выраженная зависимость энергетических характеристик солнечных батарей (СБ) от внешних климатических условий.
Наиболее результативным способом повышения эффективности фотоэлектрических станций является применение режима экстремального регулирования мощности СБ при изменении внешних климатических условий. Практическая реализация данного режима ФЭС обеспечивается за счет применения контроллера поиска максимальной мощности (Maximum Power Point Tracking – MPPT), который обеспечивает автоматический поиск точки максимальной мощности (MPP) солнечных батарей в режиме реального времени.
Важнейшей характеристикой контроллеров солнечных батарей является используемый ими метод отслеживания MPP. Именно метод отслеживания MPP во

8
многом определяет эффективность самого контроллера и соответственно ФЭС. Практически все известные промышленные MPPT контроллеры используют методы поиска MPP на основе классических алгоритмов, которым присущ ряд недостатков. В последнее время в научных периодических изданиях ежегодно публикуется большое количество научных работ, посвященных разработке и исследованию новых эволюционных алгоритмов поиска MPP СБ, что подтверждает высокую актуальность данной проблемы для фотоэнергетики.
Проведенный обзор современных научных работ, посвященных оптимизации состава оборудования HRES показал, что основными проблемами решения данной задачи являются достоверное прогнозирование мощности, генерируемой установками возобновляемой энергетики, и выбор алгоритма решения оптимизационной задачи, обеспечивающего надежное определение экстремума целевой функции при заданных ограничениях с минимальными временными затратами. Применение разнообразных приемов и способов решения данной задачи свидетельствует о том, что на сегодняшний день научная проблема оптимизации состава оборудования HRES остается актуальной и не имеет законченного решения.
Объектом исследования являются изолированные гибридные системы электроснабжения на основе возобновляемых источников энергии.
Предметом исследования являются алгоритмы поиска точки максимальной мощности солнечных батарей и оптимизации состава оборудования гибридных систем электроснабжения с возобновляемыми источниками энергии.
Цель диссертационной работы – повышение эффективности гибридных систем электроснабжения с возобновляемыми источниками энергии путем применения эволюционных алгоритмов оптимизации.
Для достижения поставленной цели в работе решались следующие задачи:

9
1. Выполнить сравнительный анализ способов повышения эффективности фотоэлектрических станций и методов отслеживания точки максимальной мощности солнечных батарей.
2. Разработать имитационную модель автономной фотоэлектрической станции, обеспечивающую моделирование ее динамических режимов и разработку эффективных алгоритмов управления.
3. Выполнить моделирование и провести анализ статических и динамических режимов преобразователя напряжения и контроллера максимальной мощности фотоэлектрической станции в условиях равномерного освещения и частичного затенения солнечных батарей.
4. Разработать методику выбора параметров основных компонентов автономной фотоэлектрической станции: преобразователя напряжения и контроллера поиска точки максимальной мощности, обеспечивающих максимально эффективное преобразование и использование солнечной энергии.
5. Определить оптимальные параметры эволюционных алгоритмов управления для цифровых контроллеров максимальной мощности фотоэлектрических станций.
6. Разработать методику оптимизации состава основного генерирующего оборудования гибридных систем электроснабжения на основе возобновляемых источников энергии.
Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались
основные положения теоретических основ электротехники и силовой электроники, методы анализа линейных и нелинейных электрических цепей, математическое, имитационное и компьютерное моделирование компонентов электротехнических комплексов и систем. В качестве инструмента исследований использовался математический пакет Matlab/Simulink.

10
Научная новизна работы заключается в следующем:
1. Разработанаметодикаопределенияпараметровпреобразователянапряженияи
контроллера поиска точки максимальной мощности фотоэлектрических станций, основанная на анализе энергетических характеристик солнечных батарей, обеспечивающая максимальное эффективное использование доступной солнечной энергии.
2. Получены оптимальные параметры алгоритма роя частиц для применения в контроллерах максимальной мощности фотоэлектрических станций, обеспечивающие надежное и точное определение точки максимальной мощности солнечных батарей с учетом топологии построения электростанции.
3. Разработана методика и программное приложение для оптимизации состава оборудования гибридных систем электроснабжения с возобновляемыми источниками энергии, построенная на алгоритме роя частиц, и отличающаяся применением оригинальных прогнозных моделей солнечного излучения и скоростей ветра, обеспечивающих повышение точности и возможности применения в любой географической точке России.
Практическую значимость работы составляют разработанные методики и
инструменты решения задач расчета и выбора параметров основных компонентов фотоэлектрической станции: преобразователя напряжения и контроллера поиска точки максимальной мощности, обеспечивающие максимально эффективное использование солнечной энергии. Получены оптимальные параметры алгоритма роя частиц, обеспечивающие его практическое применение в контроллерах максимальной мощности фотоэлектрических станций с различной топологией построения. Разработанная методика и программное приложение обеспечивают оптимальный выбор состава генерирующего оборудования гибридных систем электроснабжения с возобновляемыми источниками энергии произвольной конфигурации.