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文森特Anayochukwu Ani那 “基于蓄电池储能的可靠混合(PV/Diesel)电力系统设计"，能量杂志那 卷。2016年那 文章的ID6278138那 16 页面那 2016年． https://doi.org/10.1155/2016/6278138
基于蓄电池储能的可靠混合(PV/Diesel)电力系统设计
抽象的
本文报告了用光伏（PV）混合系统所获得的经验，这些系统被模拟为位于尼日利亚南部的住宅的柴油系统的替代品。混合系统旨在克服气候变化的问题，以确保不断中断的可靠供应，并提高整体系统效率（通过电池组的集成）。系统设计理念是最大化的简单性;因此，该系统使用传统的仿真工具和代表性缺位数据来大小。该系统包括一个15 kW的PV阵列，21.6千瓦时（3600AH）的电池存储器，以及5.4千瓦（6.8 kVA）发电机。本文的特点对能量流过系统的详细分析，并量化了由PV充电控制器，电池存储往返，整流器和逆变器转换引起的所有损失。此外，运行模拟以将PV /柴油/电池与柴油/电池进行比较，结果表明，PV /柴油混合液与电池的资本成本比发电机和电池组合高几乎三倍，但是净目前的成本，代表了系统的寿命，低于发电机和电池组合的一半。
1.介绍
能源对经济和社会发展至关重要，提高了生活质量。这对发展中国家来说非常重要[1］.在尼日利亚，大多数住宅都接入了电网。然而，仍有一些“离网”或偏远地区，由于财政和/或环境原因，与现有电线的距离有关，没有连接到公用事业电网。大多数这些住宅的电力来自汽油或柴油发电机，这可能会有噪音，并有增加温室气体排放的缺点，这对环境有负面影响。在使用汽油和柴油发电机的环境问题中，运行它们的成本相当高。由于汽油/柴油发电机运行成本高，许多尼日利亚人愿意从使用这些传统发电机转向使用可再生能源技术。
与国家电网不同，可再生能源技术（如太阳能光伏系统）可以定位和分散。这允许最终用户在任何地方都能生成自己的电力。此外，与传统的汽油/柴油发电机不同，技术不需要任何运行成本。
安装太阳能发电系统以取代或抵消一部分柴油发电是偏远住宅的一种选择。完全用太阳能替代柴油发电通常是不可行的，因为在雨季，太阳能的投入很低。然而，一个被称为混合系统的太阳能/柴油组合系统可以被证明是非常可靠的，并且在适当的条件下(如最佳尺寸)具有成本效益。混合能源的应用越来越引起人们的兴趣，一个管理良好的混合太阳能-柴油系统可以实现终生燃料节约，同时确保可靠的电力供应。只要柴油燃料减少，这样的系统就会减少一氧化碳2以及对健康有害的微粒排放。它们是从网格隔离的区域的经济选择。
本文介绍了一种混合电力系统的设计方法，即一种住宅用储能光伏发电系统。选择PV发电机混合系统而不是纯PV系统的决定与考虑的位置的太阳辐照是一致的。该系统将取代现有的柴油发电机，并满足住宅已知的照明和插头负荷、制冷、烹饪和供暖需求。该住宅距离电网约1公里，其特点是每年全球辐射约2150千瓦时/米2．此外，这项研究是产生一个详细的实验核算的能量流动通过混合系统和量化所有系统损失。此外，设计的混合动力系统将与柴油/电池系统在成本和环境影响方面进行比较。
（1）住宅的描述．居住地是一幢双工建筑，拥有六个客房，厨房和底楼的客厅，距离楼房，图书馆和楼上的小型客房。该建筑配有电力消耗，如洗衣机，电炉，电动熨烫铁，DVD，立体声盒，电视，解码器/电缆，水泵，风扇，电灯泡，水浴，深冰柜和微波炉。每间客房均配有风扇，电灯泡和电视。楼上的客厅使用空调，而一层楼的一个风扇使用四个风扇。该住宅未连接到网格，目前利用柴油发电系统来满足其能量需求。
在本研究中，根据房屋住户提供的数据和现场访问，对房屋内的负荷评估和用电模式进行了评估，以评估电力系统的特征、电力需求以及电力系统的管理和运行。住宅的每日电力需求在表格中列出1和2并在图中显示1．这些表显示在一天内估算每个设备的额定功率，其数量和居住地的使用时间。杂载的负荷是房屋内的未知负荷。
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（2）研究区概述．本研究主要针对住宅用蓄电池储能混合动力系统的设计。研究所在的住宅位于Ndiagu-Akpugo的偏远地区。Ogologo-Eji Ndiagu-Akpugo位于尼日利亚东南部埃努古州的Nkanu-West LGA，位于北纬6°35′，东经7°51′。太阳能资源的数据(用于生成图2）从美国国家航空航天局（NASA）表面气象和太阳能网站获得[2］.在缩放此数据后，扩展年平均资源为4.7千瓦时/米2/ D获得该部位。如图所示2，月电量低于4.5 kWh/m2/d指6月、7月、8月和9月，这几个月是尼日利亚的雨季，这些月可能会有更多的阴天。
2.能源模型
能源模型主要取决于经济可行性和部件尺寸的适当，以避免停电，并确保供应的质量和可靠性。能源设计系统研究其规模和选择最佳组件的过程，以提供廉价、高效、可靠、环保和成本效益的电源供应[3.］.技术经济学分析看起来既看过环境成本，也是系统组件产生的最便宜的能源成本。设计混合系统需要正确的组件选择和尺寸，具有适当的操作策略[4.那5.］.
在能量系统中，根据感兴趣的参数的选择，可以以各种方式制造各个系统的尺寸。能源模型作为支持工具，以开发能源策略以及在特定条件下概述系统的可能未来结构。这有助于提供应遵循的技术路径，结构演变和政策的见解[3.］.已经对混合动力系统的性能进行了大量研究，并且在许多文章中发表了实验结果[6.-13］.混合系统的能量输出可以足以满足放置在已经可用电网的延伸的区域中的房屋的需求将不可取的[9.］.因此，需要一种对满足负载需求，部件经济性和电池利用的放电深度的可靠性施加混合PV系统的方法。
已经开发了几个模型来模拟和确定使用不同操作策略的PV系统。基于负载损失概率(LLP)技术的光伏系统性能估计由[14-17］.这些分析方法易于申请，但它们不是一般的。另一方面，[18-24]呈现出良好的解决方案，但这些需要长期太阳辐射数据记录。其他方法估计PV发生器提供的过量能量和使用利用率方法的电池的存储容量[25］.
确定光伏系统规模的传统方法（经验、分析和数值）已用于所需天气数据（辐射、温度、湿度、清洁度指数等）和我们想要实施光伏系统的现场信息可用的位置。在这种情况下，这些方法为确定光伏系统的尺寸提供了一个很好的解决方案。然而，在所需数据不可用的情况下，这些技术不能用于确定偏远地区光伏系统的规模。此外，上述大多数方法的运行需要长期气象数据，如太阳总辐射和空气温度。因此，当没有相关的气象数据时，这些方法就不能使用，特别是在孤立地区。在这种情况下，开发了一个模型，该方法旨在在一组系统组件中找到满足所需系统可靠性要求的配置，具有最低的平准化能源成本（LCE）。该方法可用于确定太阳能电池板和电池配置的最佳数量（满足给定消耗所需的电池存储容量）。由于本文的研究是基于对能量流分析的详细研究，因此分析揭示了系统中的能量损失（充电控制器、整流器、电池和逆变器）以及存储需求。此外，利用所建立的模型选择光伏系统的最佳尺寸参数，并将所得结果与HOMER软件进行了比较和测试。
2．1.能源系统组件模型的开发
在组件规模调整的任何阶段之前，建模是必不可少的一步。在以前的研究中，开发了各种建模技术来建模PV/柴油系统组件。对于带蓄电池的PV/柴油混合系统，主要包括三个子系统:PV发电机、柴油发电机和蓄电池存储。下面描述了一种建模PV/柴油混合动力系统组件的方法。理论方面给出如下(章节2．1.1那2．1.2那2．1.3.那2．1.4.,2．1.5.)，以阿尼的作品为基础[3.， Gupta等人[26]， Ashok [27］.
2.1.1。太阳能光伏发电机组的建模
利用可用的太阳辐射，光伏发电机每小时输出的能量可根据下式计算[3.那27-29]：
2.1.2。柴油发电机建模
柴油发电机产生的每小时能量额定输出功率由以下表达式定义[3.那27那28]：
2.1.3。转换器建模
在所提出的方案中，转换器包含整流器和逆变器。光伏能量发生器和电池子系统与直流总线连接，而柴油生成单元子系统与交流总线连接。该方案中连接的电负载是AC负载。
整流器用来将柴油发电机多余的交流电源转化为电池充电。柴油发电机将为负载提供动力，同时为电池充电。整流模型如下: 在任何时候那 光伏发电机组及蓄电池组逆变器模型如下:
2.1.4。电荷控制器建模
为了防止电池过充电，充电控制器用于检测电池是否充满电，并停止或减少从能量源流向电池的能量量。电荷控制器模型如下:
2.1.5。电池银行建模
电池荷电状态(SOC)是每天充放电次数的累积和。电池在放电时作为能量实体，在充电时作为负载。在任何时候,，电池状态与以前的充电状态和系统的能量产生和消费情况有关来．
在充电过程中，当所有发电机的总输出超过负载需求时，可用的电池组容量时，，可以用[3.那29那30.] 另一方面，当负载需求大于产生的可用能量时，电池组处于放电状态。因此，可用的电池组容量在时间，，可以表示为[3.那29] 让为电池完全充电时，各电池端子上允许的最小SOC电压限制与最大SOC电压之比。所以，放电深度(DOD)是 DOD是一种从存储设备中取出了多少能量的衡量标准，表示为全容量的百分比。SOC的最大值为1，最小SOC由最大放电深度（DOD）确定：
２.２.能源系统的数学成本模型(经济和环境成本)
这项工作开发了一个系统的数学模型，该模型可以表示所考虑选项的最低经济和环境(健康和安全)成本的整体(总和)。
2.2.1。组件的年化成本
组件的年产量包括年度资本成本，年度替代成本，年度O＆M成本，排放成本和年燃料成本（发电机）。运营成本每日计算每小时[3.那27那29那31］.
2.2.2。年度资本成本
系统组件的年化资本成本等于总初始资本成本乘以资本回收系数。年化资本成本使用[3.那27那29那31]
2.2.3。折合成年率重置成本
系统部件的年化重置成本是整个项目生命周期内发生的所有重置成本的年化值减去项目生命周期结束时的残值。按年计算的重置成本使用[3.那27那29那31] ，由于部件寿命可能与项目寿命不同，因此产生的因素是由 ，更换成本持续时间 ，偿债基金因子是用来计算一系列相等的年度现金流的未来价值的比率，由 在项目生命周期结束时，组件的回收价值与它的剩余生命周期成正比。因此，残值是由 ，项目寿命结束时组件的剩余寿命由
2.2.4。年运行费用
经营成本是除初始资本成本外的所有成本和收入的年化值，使用[3.那27那29那31]
2.2.5。碳排放成本
以下等式用于计算排放的成本[3.那27那29那31]： 组件总成本=经济成本+环境成本，经济成本=资本成本+更换成本+运行和维护成本+燃料成本（发电机）。环境成本=排放成本=排放成本。
组件的年化总成本使用[29那31] 从 （21)，通过不同电力系统配置的年化总成本导致可再生能源发电机(PV)与现有能源(柴油)杂交的经济和环境成本模型如下:
经济环境成本模型太阳能+柴油发电机+电池+转换器计算为
２.３.计算机模拟的描述
开发了一种计算机程序并用于构建混合动力（PV /柴油）系统模型。该程序的数据输入是每小时加载站点的需求数据，纬度和经度和参考组件成本。设计的软件确定其输出系统组件的大小（尺寸参数）和系统的性能在年内（参见在线提供的补充材料中的补充数据http://dx.doi.org/10.1155/2016/6278138)，显示各能源系统在给定负荷情况下，并考虑技术因素的全年供电量。设计的软件可用于研究混合动力系统(PV/diesel)的供应方式。
2.4。验证模型
进行了设计的软件结果，遵循HOMER数据以验证分析。比较显示从设计的软件模块获得的结果和从HOMER设置获得的结果之间的密切一致。此外，在使用NASA数据集的测量数据在模拟PV /柴油混合系统的各个组件时，建立了开发的程序精度;软件程序预测的模拟数据落入测量数据的范围内。开发的程序用于综合太阳能数据的算法基于Graham和Hollands的工作[32］.该算法创建的合成数据的真实性得到了证明，测试表明，合成太阳数据(模拟)产生的模拟结果与真实数据(测量)几乎相同，如图所示3.．
3.系统描述
本文所设计的系统是一个混合系统，包括可再生(光伏)能源系统集成在常规(柴油)发电系统中，电池储能，DC/AC变换器(将产生的直流电源转换为所需的交流电源的逆变器)，以及如图所示的AC/DC变换器(用于转换产生的交流电源以给电池充电的整流器)4.．使用的逆变器是双向的，也称为功率转换器，其在AC和DC部件之间保持能量流，因为流量有两个不同的方向（从AC到DC和DC到AC）。
来自太阳能阵列的流动通过充电控制器来对电池充电，并同时通过逆变器向负载电。从太阳能阵列转换后获得的实际交流电源可以在表格中看到3.．充电控制器监控和控制电池的充放电，以防止电池因过充或过放电而损坏。
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在供电和电池充电方面，光伏通过逆变器向交流负载供电，直接对电池充电;柴油发电机通过整流器向交流负载供电，直接对电池充电，如表所示4.．同时，电池通过逆变器向交流负载供电，如表所示。 |
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当光伏和电池不能再为负载供电时，另一个流量来自柴油发电机；发电机直接为负载供电，同时通过整流器为蓄电池充电。这就是所设计的混合动力系统的工作原理。
该系统的设计将代表在可预见的未来可能安装的住宅系统类型。因此，使用常规的模拟工具和代表性的日照数据对系统进行了测量。
３．１．关键部件成本(包括安装和人工)和资本投资利率
3.1.1。光伏系统成本(US$ 2/Wp)
尼日利亚市场上PV面板的成本估计为尼日利亚供应商引用的价格0.600美元/ WP（根据1210×808×35毫米尺寸的模块的成本，产生130瓦的峰值功率（WP DC）在受控条件下）[34］.考虑到所需的其他支持组件，也称为系统平衡(BOS)部件，如电缆、带有最大功率点跟踪器的充电控制器、避雷保护、交付/人工和安装成本，这一价格上调至2美元/Wp。
3.1.2。转换费用（0.320美元/ WP）
根据尼日利亚供应商提供的价格，转换器的成本为0.320美元/Wp [35］.
3.1.3。电池成本（180美元/千瓦时）
尼日利亚市场上6v / 225ah铅酸电池的价格在172美元左右[35］.包括系统（BOS）组件和劳动力/安装成本的余额，电池阵列的资本成本向上调整为180美元/千瓦时。然后通过模拟确定每个选项所需的精确电池数。
3.1.4。发电机成本(1000美元/kW)
发电机组的资本成本包括发电机本身（通常是柴油或汽油），以及BOS成本和劳动力/安装成本。在尼日利亚地方市场上，较小范围（2-5千瓦）的发电机定价约为991美元[36］.包括BOS和劳动/安装成本，总价估计约为每千瓦的1,000美元。
3.1.5。燃料成本(1.2美元/升)
这一估计的来源是截至2015年10月的尼日利亚官方市场利率。
3.1.6。利率：7.5％
利率差异很大，发展中国家可以特别高，对成本效益评估产生深远的影响。尼日利亚商业银行贷款的利率可能在6％和7.5％之间。选择7.5％的案例研究。
4.单机光伏/柴油混合动力系统的能量损失
独立光伏/柴油混合动力系统被设计成在发电、存储和向偏远地区的电力负荷供电方面完全自给自足。数字5.显示典型PV /柴油混合系统的能量流程图。以下等式（23）显示PV /柴油混合系统的能量平衡： 必须从发电机提供的能量可以确定为 必须从光伏供应的能量可以确定为 本研究的目的（有效能量平衡）是通过添加PV面板最小化必须通过添加PV面板从辅助能源（柴油发电机）提供的能量。另外，电动发电机应在其标称电源附近操作，以通过包含电池组来实现高燃料效率。如（24） 和 （25），能量损失流入系统的能源需求和供应;因此，有必要识别系统中的能量损失。单独的PV混合系统中所有相关能量损失的分类作为捕获损失和系统损失给出了[37］.捕获损失占仍未实现的入射辐射能量的部分，因此在全球能量平衡中损失。捕获或辐照损失转化了仅用于能量转换的一部分进入辐射的事实。系统损耗定义了由于系统组件的物理性质或整个安装而导致的系统能量损失。能源转换损失对该类别构成重要贡献[38］.
系统损耗包括将所产生的能量转化为可用的交流电力过程中的所有能量损耗。在本研究中，仅考虑能量转换损失，以评估所设计的混合动力系统的潜力。损失见图5.．
5.结果与讨论
该设计提供了一个有趣的例子，说明了光伏和柴油发电与适当的储能的最佳组合是如何产生多重收益的：转向可再生能源，为家庭能源需求提供可靠的供应，以及降低能源的总体成本。
5.1。结果
5.1.1。设计的混合动力系统
为了克服气候变化的问题，以确保无需中断的可靠供应，并提高整体系统效率，混合系统（包括PV系统，柴油机系统和储存电池作为备份源）至关重要如图所示4.．在这个设计中包含电池组的原因是由于太阳辐射的波动，也是为了让发电机以最佳效率运行，因为连续操作发电机在低负荷或严重负载的变化导致低效的发动机性能和负载管理其中一个选项是将电池银行(后当了负载充电,提高发电机效率)来提高整个系统的效率。考虑到系统设备(光伏阵列、柴油发电机和电池尺寸)的不同类型和容量，通过改变设备系统的类型和尺寸，得到满足期望系统可靠性的配置。LCE最低的配置提供了最佳选择。因此，混合动力系统(pv -柴油发电机-电池系统)在可靠性、经济性和环境方面的最优规模如表所示3.那5.,6.， 分别。这是通过严格的数学计算确定的。
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| 注:PM为总颗粒物。全民健康覆盖是指未燃烧的碳氢化合物。 |
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从设计结果可以看出，光伏供电时间在8:00 - 19:00 h，辐射峰值时间在12:00 - 14:00 h。12:00 - 14:00 h系统不存在亏空，PV能量为电池提供负载和充电，从而减少了柴油发电机的运行时间和混合能源系统的运行成本，同时减少了污染物的排放。由于辐射不足，在其他剩余时间内可能会出现不足，而不足正在由电池或柴油发电机填补。补充数据显示了全年混合能源系统(PV/柴油)满足需求的结果;它展示了如何根据负载需求和可用性分配源。据观察，这种变化不仅表现在需求方面，而且表现在太阳能资源的可得性方面。由电池或柴油发电机根据决策模式进行补偿。
5.1.2中。结果从荷马
将开发软件的派生与HOMER优化方法进行比较，并且本垒打使用开发软件计算中使用的相同输入，其与开发的软件产生相同的结果，如图所示6.（数字6.相比之下,表5.）.因此，软件的结果可以用作比较和参考点。
5.2. 讨论
5.2.1。综合能源生产和利用
从设计上看，太阳能不会取代柴油发电机的需求，但可以抵消部分柴油燃料的使用。尽管住宅负载提供了与光伏输出的最佳匹配(因为这些负载通常在白天和下午的时间达到峰值)，但仍然需要柴油发电机的备份(在雨季和阴天)。
在太阳能资源方面，除了2月有28天外，3月的全球和事件太阳能最高(207.568 kWh/m)2；213.213千瓦时/米2)，而8月的全球太阳辐射最少(159.232 kWh/m)2；153.817 kWh / m2)，如表所示7.．
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在混合系统配置中，采用了有利于光伏系统的尺寸(以克服气候变化的问题)，为了适应所有月份的负载需求，光伏系统产生了多余的电力。每个月产生的多余电量是不同的，这取决于太阳能的入射量。过剩电量在3月最高(381.30 kW)， 7月(143.05 kW)和8月(163.868 kW)最小，这两个月受雨季影响最大。
在3月份，PV产生最高电力（1705.64千瓦），并通过逆变器提供给负载最高电力（1094.416 kW）。这是因为3月份拥有最高的全球和事件太阳能（207.568千瓦时/米2；213.213千瓦时/米2）虽然在8月份，PV产生了最少的电力（1230.539 kW），并通过变频器提供给负载，最少电力（845.398 kW），这是由于最低全球和事件的太阳能（159.232 kwh / m2；153.817 kWh / m2）.在8月份，为了保证可靠的供电不中断，柴油由于光伏发电(低入射太阳能)产生的电量低，向负载提供最高的电力(1004.386 kW)，并通过整流器为电池充电(提高整体系统效率)。8月份，由于光伏供电不足，电池充电(503.078 kW)和放电(−425.589 kW)功率最高。发电机经常打开，为交流负载服务，同时为电池充电(这是一个直流负载;充电时电池变成负载)。这是值得注意的表3.通过电池存储器支撑的PV-柴油混合溶液从太阳能光伏阵列和13,944千瓦时（41％）的17,562千瓦时（59％），其中柴油发电机总共31,506千瓦时（100％）。
5.2.2。能量流动
本研究的主要目标之一是通过混合系统制作能量流量的详细实验核算。特别是，我的兴趣是量化所有系统损失。
带电池的混合PV /柴油系统．对于混合系统的光伏部分，设备损耗包括光伏充电控制器损耗、直流-交流转换损耗(包括直接流向负载的能量和通过电池传递的能量)以及存储的往返损耗。在发电机方面，交直流转换损耗影响不直接流向负载的电能。发电机方面的这些损失的原因是，混合动力系统被设计为循环充电，这意味着柴油发电机可以给电池充电。
通过混合系统的所有损失都被归类如下：(我)PV充电控制器损耗。(2)电池存储损耗。(3)整流(电池充电器转换)损耗。（iv）逆变器的损失。PV充电控制器损耗是由于DC / DC转换效率（通过PV产生的能量为充电而电）。在通过PV充电控制器控制电流的电流流程期间产生DC / DC转换损耗。结果表明，与其他组件损耗（存储损耗，逆变器和整流损耗）相比，损耗是最小的，如表所示3.．
储能损耗包括电池内的所有能量损耗。它们由电池的充放电效率以及自放电特性来描述。8月份，由于柴油经常开电给电池充电，电池充放电及损耗(因充放电效率)最高;当电池达到最大充电点时，为了给负载供电，柴油停止充电，电池开始放电，一旦电池达到最小放电点，停止放电，柴油再次开启。这个过程继续以同样的方式进行，直到PV开始产生电力供应给负载并给电池充电;否则，它返回到柴油充电电池。设计结果表明,该蓄电池被控227.093千瓦时/年和314.356千瓦时/年的PV和柴油系统,分别使5816.474千瓦时/年的总电荷,当电池放电(提供)通过逆变器负载总放电−4953.761千瓦时/年,拥有862.713千瓦时/年的损失,如表所示3.和4.．
电池充电器的转换损耗是由于整流器的交流/直流效率。电池在交流电源充电时，会产生交直流转换损耗。在8月份，整流器从柴油发电机接收的电力最高，因为当月全球和事故太阳能最少(159.232 kWh/m)2；153.817 kWh / m2)，这将影响PV的产量;在这一点柴油来，以确保可靠的供应不中断。设计结果表明，整流器供电量3704.875 kWh/年，整流到蓄电池的电量为3149.880 kWh/年，损耗554.995 kWh/年，见表3.和4.．
逆变器损耗是由于逆变器的直流/交流效率。直流/交流逆变器损耗发生在交流负载能够消耗最初提供的能量之前。这意味着所有不直接流向交流负载的电能都要通过逆变器，例如来自光伏系统的电能、经过整流的电能、来自电池的电能。在8月份，逆变器从光伏和电池接收的电量最少，因为当月全球和入射太阳能最少(159.232 kWh/m)2；153.817 kWh / m2）.虽然电池从PV（226.867 kW）和柴油（226.867 kW）和柴油机（用276.211 kW整理到电池）的最高充电，但逆变器仍然收到最少的电力，因为柴油常常供应交流负载并充电电池;整流器的电池充电显示，柴油在本月8月份的八月供电的频率是如表所示3.和4.．
总之，当DC / DC转换效率通常为低电平时，AC / DC整流器（电池充电器转换）效率略低于DC / AC逆变器效率，如表所示3.．
5.2.3。经济成本
光伏/柴油混合动力解决方案的资本成本与电池几乎是三倍的发电机和蓄电池组合(41048美元),但现在净成本,代表在系统的生命周期成本,小于一半的发电机和电池组合(192231美元),如表所示5.．PV /柴油/电池混合系统的净目前成本（NPC）略低于柴油/电池组合的NPC，由于较少的燃料消耗，因为需要更少的蓄电池，更换电池是一个重要因素在系统维护中。
5.2.4。环境污染
在环境影响的角度来看，柴油发电机的操作时间的增加带来了燃料消耗的增加以及温室气体排放的增加，而柴油发电机的操作时间减少导致燃料消耗的减少，从而提高了燃料消耗的减少减少温室气体排放。柴油系统运行5,298 H / Annum，具有9,183升/年的燃料消耗，并以千克（kg）污染物排放，如表所示6.，而在混合光伏柴油系统中，柴油发电机运行5011小时 h/年，耗油量为5716 L/年，并以千克为单位将污染物排放量排放到住宅所在地的大气中，如表所示6.．减少燃料消耗也意味着减少能源系统的排放，如污染排放最低的太阳能pv -柴油系统所示。
6.结论
本文研究了专注于光伏/柴油能量系统的独立混合动力系统，电池储能。从系统组件的模型分析开始，实现了完整的仿真模型。从设计的系统中，生产了通过混合系统的能量流动的详细实验核算，并通过PV充电控制器，电池存储往返，整流器和逆变器转化引起的所有系统损耗都被定量和记录。结果表明，光伏电荷控制器损耗是由于DC / DC转换效率，并且在通过PV充电控制器控制电流的电流流程期间产生，而存储损耗包括电池内的所有能量损失并且是由电池的充电和放电效率以及自放电特性描述。In addition, battery charger conversion losses are due to the rectifier’s AC/DC efficiency and are generated during battery charging from an AC source, while inverter losses are due to the inverter’s DC/AC efficiency and occur before the initially provided energy can be consumed by an AC load. From the results, it has proven that the DC/DC conversion efficiency is generally low, while the AC/DC rectifier efficiency is somehow lower than the DC/AC inverter efficiency. Also, it has been demonstrated that the use of hybrid PV/diesel system with battery (one unit of 15 kW PV array, one unit of 5.4 kW generator, with 16 units of battery) can significantly reduce the dependence on solely available diesel resource. The designed hybrid system minimizes diesel operational hour and thereby reduces the fuel consumption which significantly affects (reduces) the pollution, such as carbon emission, thus reducing the greenhouse effect. Although utilization of hybrid PV/diesel system with battery might not significantly reduce the total NPC and COE, it has been able to cut down the dependence on diesel. On the other hand, it was also proven that the use of hybrid PV/diesel system with battery would be more economical if the price of diesel increased significantly. With a projection period of 20 years and 7.5% annual real interest rate, it was found that the use of hybrid PV/diesel system with battery could achieve significantly lower NPC and COE as compared to a stand-alone diesel system. As a conclusion, the hybrid PV/diesel system has potential use in replacing or upgrading existing stand-alone diesel systems in Nigeria.
命名法
| ： | 表面积，单位为m2 |
| ： | 零件的年化资本成本 |
| ： | 零件的年更换成本 |
| ： | 零件年化营运成本 |
| ： | 太阳能发电的年资本成本 |
| ： | 太阳能的年更换成本 |
| ： | 太阳能年化运营成本 |
| ： | 柴油发电机的年投资成本 |
| ： | 柴油发电机年度更换费用 |
| ： | 年化柴油发电机的运营成本 |
| ： | 柴油发电机的年化燃料成本 |
| ： | 电池动力的年化资本成本 |
| ： | 电池电力的年更换成本 |
| ： | 电池电力的年化运营成本 |
| ： | 转换器权力的年化资本成本 |
| ： | 变换器功率的年化更换成本 |
| ： | 变换器电源的年化运营成本 |
| ： | 组件的初始资本成本 |
| ： | 排放二氧化碳的费用((美元/ t) |
| ： | 一氧化碳排放成本（CO）（$ / t） |
| ： | 排放未燃烧碳氢化合物的费用($/t) |
| ： | 排放颗粒物(PM)的费用($/t) |
| ： | 排放硫氧化物的费用((美元/ t) |
| ： | 氮氧化氮排放成本（(美元/ t) |
| ： | 经营部分的成本 |
| ： | 部件的更换成本 |
| 资本采收率 | |
| ： | 每小时储存在电池中的能量,千瓦时 |
| ： | 每小时的负荷需求或某一特定时期所需的能量 |
| ： | 整流器，kWh的每小时能量输出 |
| ： | 整流器每小时输入的能量，kWh |
| ： | 交流来源的剩余能量，KWH |
| ： | 柴油发电机每小时产生的能量 |
| ： | 来自逆变器的每小时能量输出（在SPV的情况下），KWH |
| ： | PV发电机的每小时能量输出 |
| ： | 逆变器每小时输出能量(电池情况下)，千瓦时 |
| ： | 每小时储存在电池中的能量,千瓦时 |
| ： | 负荷侧每小时消耗的能量，kWh |
| ： | 充电控制器每小时输出的能量，kWh |
| ： | 每小时能量输入充电控制器，kWh |
| ： | 整流器，kWh的每小时能量输出 |
| ： | 直流电源(光伏板)的剩余能量，千瓦时 |
| ： | 每小时储存在电池中的能量,千瓦时 |
| ： | 等于+ |
| ： | 等于+ |
| ： | 由光伏阵列产生的能量（kWh） |
| ： | 电动发电机产生的能量(千瓦时) |
| ： | 供负荷的能量(千瓦时) |
| ： | 能量损失(千瓦时)，包括） |
| ： | 通过充电控制器的能量损失(千瓦时) |
| ： | 通过电池（KWH）的能量损失 |
| ： | 整流器能量损失(千瓦时) |
| ： | 通过变频器（KWH）的能量损失 |
| ： | KWH / M的每小时辐照度2 |
| ： | 利率 |
| ： | 整数函数，返回实际值的整数部分 |
| ： | 每年的排放(公斤/年) |
| ： | 每年的排放(公斤/年) |
| ： | 每年的排放(公斤/年) |
| ： | 颗粒物质的年排放（PM）（kg / yr） |
| ： | 每年的排放(公斤/年) |
| ： | 每年未燃烧碳氢化合物的排放量(千克/年) |
| ： | 多年 |
| ： | PV渗透水平因子 |
| ： | 项目寿命 |
| ： | 元件寿命 |
| ： | 偿债基金因素 |
| ： | 光伏发电机的效率 |
| ： | 柴油发电机效率 |
| ： | 整流器效率 |
| ： | 逆变器效率 |
| ： | 电池放电效率 |
| ： | 充电控制器的效率 |
| ： | 电池充电效率。 |
相互竞争的利益
作者宣布没有竞争利益。
补充材料
补充材料为所设计混合系统的仿真输出;表3、4和7中的结果来自补充材料(设计的混合系统的技术结果)。
工具书类
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- 国家航空航天局大气科学数据中心，2015，http://eosweb.larc.nasa.gov/sse/2012．
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