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建模和控制的太阳能热电站

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MODELLINGANDCONTROLOFASOLARTHERMALPOWERPLANT

EskoK.Juuso

ControlEngineeringLaboratory,DepartmentofProcessandEnvironmentalEngineering,P.O.Box4300,FIN-90014UniversityofOulu,Finland

Abstract:Model-basedcontroldesignisessentialinthecontrolofsolarpowerplants.Dynamiclinguisticequation(LE)modelsoperateaccuratelyinmostoper-atingconditions.Smoothtransitionsbetweensubmodelsarebasedonfuzzylogicandfuzzysetsystemsarealsousedforspecialsituations.Thehybridsimulatorhasbeentestedwithextensiveprocessdata,andtheadaptivecontrollertunedwiththesemodelsreducesconsiderablytemperaturedifferencesbetweencollectorloops.Efficientenergycollectionisachievedeveninvariableoperatingcondition.Distributedparametermodelsextendtheoperabilitytodrasticchanges,e.g.start-upandlargeloaddisturbances,andlocaldisturbancesandmalfunctioning.Copyrightc󰀁2005IFAC

Keywords:Solarpowerplant,dynamicmodelling,intelligentsimulationenvironments,non-linearmodels,linguisticequations,fuzzysetsystems

1.INTRODUCTIONSolarpowerplantsshouldcollectanyavailablethermalenergyisinausableformatthedesiredtemperaturerange,whichimprovestheoverallsystemefficiencyandreducesthedemandsplacedonauxiliaryequipments.Incloudyconditions,thecollectorfieldismaintainedinastateofreadinessfortheresumptionoffull-scaleoperationwhentheintensityofthesunlightrisesonceagain.Solarcollectorfieldisisgoodtestplatformforvariouscontrolmethodologies(Camachoetal.,1997;Juuso,1999).

Lumpedparametermodelstakingintoaccountthesunposition,thefieldgeometry,themirrorreflectivity,thesolarradiationandtheinletoiltemperaturehavebeendevelopedforasolarcol-lectorfield(Camachoetal.,1997).Feedforwardcontrollersbasedlumpedanddistributedenergybalancesextendedthesemodels(ValenzuelaandBalsa,1998;FarkasandVajk,2002).

Linguisticequationshavebeenusedinvariousin-dustrialapplications(Juuso,1999;Juuso,2004b).Therobustdynamicsimulatorbasedonlinguis-ticequationsisanessentialtoolinfine–tuningofthesecontrollers(Juuso,2003).Thisdata-drivendynamicLEmodellingapproachiscom-binedwithadynamicenergybalanceandex-tendedtodevelopingdistributedparametermod-els(Juuso,2004a).

Thispapersummarizesmodellingandcontrolac-tivitieswiththeLEmethodologyfromthefirstLEcontrollersimplementedin1996(Juusoetal.,1997)andthefirstdynamicLEmodelsde-velopedin1999(Juusoetal.,2000)tothemul-tilevelLEcontrollersandtherecentextensionstodistributedparametermodels.Thepaperalsopresentshowtheoverallsystemisusedincon-troldesign.AlltheexperimentshavebeencarriedoutintheAcurexSolarCollectorsFieldofthePlataformaSolardeAlmerialocatedinthedesertofTabernas(Almeria),inthesouthofSpain.Fig.1.LayoutoftheAcurexsolarcollectorfield.2.SOLARPOWERPLANTTheaimofsolarthermalpowerplantsistoprovidethermalenergyforuseinanindustrialprocesssuchasseawaterdesalinationorelectric-itygeneration.Inadditiontoseasonalanddailycyclicvariations,theintensitydependsalsoonat-mosphericconditionssuchascloudcover,humid-ity,andairtransparency.Unnecessaryshutdownsandstart-upsofthecollectorfieldarebothwaste-fulandtimeconsuming.Finallyifthecontrolisfastandwelldamped,theplantcanbeoperatedclosetothedesignlimitstherebyimprovingtheproductivityoftheplant(Juusoetal.,1998).

TheAcurexfieldsuppliesthermalenergy(1MW)informofhotoiltoanelectricitygenerationsystemoraMulti–EffectDesalinationPlant.Thesolarfieldconsistsofparabolic–troughcollectors(Juusoetal.,1997).Controlisachievedbymeansofvaryingtheflowpumpedthroughthepipesduringtheplantoperation.Inadditiontothis,thecollectorfieldstatusmustbemonitoredtopre-ventpotentiallyhazardssituations,e.g.oiltem-peraturesgreaterthan300oC.Thetemperature

increaseinthefieldmayriseupto110degrees.Inthebeginningofthedailyoperation,theoiliscirculatedinthefield,andthevalvetostoragesystem(Fig.1)isopenwhenanappropriateoutlettemperatureisachieved.

Anoverviewofpossiblecontrolstrategiespre-sentedin(Camachoetal.,1997)includebasicfeedforwardandPIDschemes,adaptivecontrol,model-basedpredictivecontrol,frequencydomainandrobustoptimalcontrolandfuzzylogiccontrol.Acomparisonofdifferentintelligentcontrollersispresentedin(Juuso,1999).Alinguisticequation(LE)controllerwasfirstimplementedonasolarcollectorsfield(Juusoetal.,1997).Lateradap-tivesetpointprocedureandfeedforwardfeatureshavebeenincludedforavoidingoverheating.Thepresentcontrollertakesalsocareoftheactualsetpointsofthetemperature(JuusoandValen-zuela,2003).

Modelshavebeenintegratedtovariouscontrolschemes.Feedforwardapproachesbaseddirectlyonthesteadystateenergybalancerelationshipscanusemeasurementsofsolarradiationandinlettemperature(Camachoetal.,1992).Afeedfor-wardcontrollerhasbeencombinedwithdifferentfeedbackcontrollers,evenPIDcontrollersoperateforthispurpose(ValenzuelaandBalsa,1998).Theclassicalinternalmodelcontrol(IMC)canoperateefficientlyinvaryingtimedelayconditions(FarkasandVajk,2002).TheadaptationschemeofLEcontrollersisextendedbyamodel-basedhandlingoftheoperatingconditions(JuusoandValenzuela,2003).

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基于sam的塔式太阳能热发电站建模及分析

基于sam的塔式太阳能热发电站建模及分析

0引言太阳能热发电是利用集热器将太阳辐射能转换成热能后通过热力循环过程发电，是光-热-功三者耦合的系统。

根据聚光方式的不同，可将太阳能热发电分为塔式、槽式、菲涅尔式和碟式，前3种形式一般用于大型集中发电平台，蝶式更适用于分布式发电系统，目前在建和已建好的大型商业电站基本都是塔式和槽式的，而塔式系统由于聚光比高、运行参数高等优点，日益受到青睐[1]。

2016年国家能源局公布的20个太阳能光热发电示范项目中，塔式项目9个，其中熔盐塔式项目7个[2]，企业给出的年效率（系统转换效率）差异较大，目前这些项目都在建设中，投产后的电站性能有待验证。

电站整体性能分析有2个非常重要的指标：年平均效率和年容量因子。

年平均效率可定义为发电机组的年出力与1年内入射至集热器采光面积上总的法向直射辐射能量之比；年容量因子是电站年发电量与额定工况名义发电量之比。

年效率主要由集热效率和热机效率决定，在气象条件一定时，影响年容量因子的因素主要是太阳倍数和储热时长。

太阳倍数是设计条件下吸热器热功率与热力循环热功率之比，太阳倍数的大小决定了定日镜场规模的大小，在没有储热的系统中，太阳倍数一般接近于1。

Izquierdo 等人[3]对使用不同吸热器和朗肯循环参数的塔式电站进行了性能分析；徐能等人[4]使用最优成本分析方法研究了塔式电站单塔最优装机容量，结果表明不同地区最优装机容量不同；罗彦等人[5]讨论了直接蒸汽塔式电站太阳倍数与储热基于SAM 的塔式太阳能热发电站建模及分析韩磊1,雷少博2,朱琳3（1.哈尔滨电气国际工程有限责任公司，黑龙江哈尔滨150028；2.西安热工研究所有限公司，陕西西安710032；3.国网山西忻州供电公司，山西忻州034000）摘要:为了分析熔盐塔式电站在不同设计参数下的性能，介绍了电站主要系统的能量损失及集热场效率、电站效率和容量因子的计算，使用SAM 软件建立了100MW 熔盐塔式电站的最优效率性能模型，利用青海德令哈地区的气象数据，计算了电站在不同太阳倍数和储热时长下的效率及容量因子。

新能源电力系统的建模与仿真

新能源电力系统的建模与仿真

新能源电力系统的建模与仿真随着全球环保意识的增强，新能源电力系统逐渐成为未来的主流。

为了更好地研究和探索新能源电力系统，建立一个可靠、高效、精确的建模和仿真模型是必不可少的。

本文将围绕新能源电力系统建模与仿真的相关内容进行探讨，并提出一些可行的建模与仿真方法，以期为研究人员提供一些参考意见。

一、新能源电力系统的基本组成新能源电力系统主要由电力场、电力负载和能量储存系统三部分组成。

其中，电力场包括太阳能电池板、风力发电机、地热能发电机等，电力负载包括家庭、企业和大型工厂，而能量储存系统则包括电池组、超级电容器和氢燃料电池等。

由于新能源电力系统的电力负载和能量储存模式与传统能源电力系统存在巨大差异，因此其建模和仿真的模式也需要相应地进行调整和改进。

二、新能源电力系统建模的基本原则（一）系统架构模型设计原则由于新能源电力系统具有相对独立的能量生产和负载管理系统，因此其系统架构模型应该按照这一特点进行构建。

通过考虑电力场、负载和能量储存等要素，建立一个相对完整、全面的系统架构，以便于理解和研究新能源电力系统的工作机制。

（二）电力场建模原则对于太阳能电池板、风力发电机、地热能发电机等电力场，需要考虑其特性曲线、变化规律等相关参数，以便能够更准确地计算其产生的能量。

（三）电力负载模型设计原则电力负载模型的设计应该考虑电力负载的类型、用电量和电力负载的变化规律等因素。

此外，还需要考虑电力负载的优化调度，实现对能源的有效利用和管理。

（四）能量储存模型建立原则能量储存模型的建立应该考虑电池组、超级电容器和氢燃料电池等能量储存系统的参数和特性曲线。

此外，还需要考虑储能系统的容量、充放电效率以及损耗等因素。

三、新能源电力系统仿真的基本步骤新能源电力系统的仿真模型应该包括系统架构模型、电力场模型、电力负载模型和能量储存模型等模型。

其仿真步骤如下：（一）系统初始化：定义新能源电力系统的基本参数，包括电力场、电力负载和能量储存系统等参数。

光伏发电系统建模导则

光伏发电系统建模导则

光伏发电系统建模导则1. 引言光伏发电系统是一种利用太阳能将光能转化为电能的可再生能源系统。

建模光伏发电系统是为了分析和优化系统的性能，预测发电量，并设计有效的控制策略。

本文将提供光伏发电系统建模的导则，包括系统组成、建模方法和模型验证等方面的内容。

2. 光伏发电系统组成光伏发电系统主要由光伏组件、光伏逆变器、电池储能系统和监控系统等组成。

在建模过程中，需要对每个组件进行建模，以便全面理解系统的运行机理和相互作用。

2.1 光伏组件建模光伏组件是将太阳能转化为电能的核心部件，一般由光伏电池组成。

在建模光伏组件时，需要考虑太阳辐射强度、温度对光伏电池的影响以及电池的电流-电压特性等因素。

2.2 光伏逆变器建模光伏逆变器是将光伏组件产生的直流电转换为交流电的设备。

在建模光伏逆变器时，需要考虑其转换效率、电压和频率控制等特性。

2.3 电池储能系统建模电池储能系统可以存储光伏发电系统产生的多余电能，并在需要时释放出来。

在建模电池储能系统时，需要考虑充放电效率、电池容量和管理策略等因素。

2.4 监控系统建模监控系统用于实时监测光伏发电系统的运行状态，并提供故障诊断和性能评估等功能。

在建模监控系统时，需要考虑监测设备、数据采集和处理方法等因素。

3. 光伏发电系统建模方法光伏发电系统建模方法主要包括物理建模和数学建模两种方法。

物理建模基于光伏组件和系统的物理特性，通过建立方程组描述系统的动态行为。

数学建模基于统计和数据分析方法，通过建立数学模型预测系统的输出。

3.1 物理建模方法物理建模方法基于物理原理和基本方程进行系统建模。

例如，可以利用光伏组件的光电流方程和输出电流-电压关系建立光伏组件的物理模型。

此外，还可以考虑光照和温度等外部因素对系统性能的影响。

3.2 数学建模方法数学建模方法基于统计和数据分析方法进行系统建模。

例如，可以利用历史数据和机器学习算法建立系统的输出预测模型。

此外，还可以通过回归分析和时间序列分析等方法对系统的性能进行评估和优化。

光伏发电系统模型综述

光伏发电系统模型综述

光伏发电系统模型综述一、本文概述随着全球能源结构的转变，清洁、可再生的能源已经成为全球能源发展的重要方向。

其中，光伏发电作为一种重要的可再生能源发电方式，其应用前景广阔。

光伏发电系统模型是研究和优化光伏发电系统的重要工具，它能够帮助我们深入理解光伏发电系统的运行原理，预测其性能表现，优化系统设计，提高系统的发电效率和经济效益。

本文旨在对光伏发电系统模型进行综述，概括介绍各类光伏发电系统模型的特点、应用场景和优缺点，以期为光伏发电系统的研究、设计和优化提供有益的参考。

我们将首先回顾光伏发电系统的发展历程，然后重点介绍目前主流的光伏发电系统模型，包括物理模型、数学模型和仿真模型等，最后展望光伏发电系统模型的发展趋势和未来研究方向。

二、光伏发电系统基本原理光伏发电系统是一种利用光生伏特效应将太阳能转换为电能的绿色能源系统。

其基本原理主要涉及光伏效应、光伏电池的工作原理以及光伏发电系统的组成和工作流程。

光伏效应是指当太阳光或其他光源照射在半导体材料上时，光子会与材料中的电子发生相互作用，使得电子从束缚态跃迁到自由态，从而产生光生电流和光生电压的现象。

这是光伏发电的核心物理过程。

光伏电池，也称为太阳能电池，是光伏发电系统的核心部件。

它通常由硅、硒、铜等半导体材料制成，具有P-N结结构。

当太阳光照射在光伏电池上时，光子与电池中的半导体材料发生光伏效应，产生光生电子和空穴对。

由于P-N结的存在，光生电子和空穴会被分离，分别向电池的负极和正极移动，从而形成光生电流。

光伏发电系统通常由光伏电池板、逆变器、电池储能系统、支架和监控系统等组成。

光伏电池板负责将太阳能转换为直流电能；逆变器则将直流电能转换为交流电能，以便与电网或负载相连；电池储能系统用于存储多余的电能，以便在无光照时段或低光照条件下供电；支架用于支撑和固定光伏电池板，以确保其能够接收到最大的太阳辐射；监控系统则负责实时监测和管理光伏发电系统的运行状态和性能。