Die Vorhersage- und Betriebsstrategie der Energiespeicherung des deutschen Heimphotovoltaik -Systems

Um den Druck des Netzes zu lindern Photovoltaik -Stromerzeugungsausrüstung. Der Artikel simuliert das PV Batteriespeicher für Zuhause Speichersystem eines bestimmten deutschen Wohngebäudes und verglichen mehrere verschiedene Vorhersagestrategien.

Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass die vorhergesagte Betriebsstrategie den Energieverschwendung verringert und damit die Kosten für Nivellierung und Elektrik verringert und die Verwendung variabler Übertragungsnetzwerkbeschränkungen den wirtschaftlichen Nutzen des PV Batterie Energiespeichersystems für Zuhause weiter verbessern kann. Die zusätzlichen Kosten, die aufgrund des Netzwerkzugriffs generiert werden, können durch die von KF W bereitgestellten Mittel kompensiert werden.

Nach Angaben des Deutschen Bundesstatistikbüros sind unabhängige Häuser immer noch die wichtigsten Formen des Lebens in Deutschland. Mehr als 31%der privaten Familien haben ein unabhängiges Haus.

Es konzentriert sich hauptsächlich auf das Forschungsobjekt eines bestimmten unabhängigen Wohngebäudes in Deutschland, führt die Anwendung des PV Batterie Energiespeichersystems für Zuhause ein und modelliert den Simulink über die mit Simulink in Kombination von Simulink basierend auf dem DC -basierten Home Photovoltaic -Batterie -Energiespeicher Systemmodell. Um das Modell einzugeben, verwenden Sie die Simulationssimulation, analysieren Sie die wirtschaftlichen Vorteile verschiedener Betriebsmanagementstrategien und geben Sie Referenz und Referenz für die Entwicklung des chinesischen Photovoltaik Batterie Energiespeichersystems.

Haushaltsfotovoltaik -Batterie -Energiespeichersystem modell Aufbau

Das Photovoltaic Batterie Energiespeichersystems für Zuhause Speichersystem in dieser Studie verwendet die DC -Topologie -Verbindungsmethode. Wie in Abbildung 1 gezeigt, besteht das System aus einem Dachphotovoltaik -Stromerzeugungsmodell (PV), einem Familienleistungslastmodell (Last), einem Batteriemodell (Batterie) und einem Energiemanagementsystem (EMS). Nach den zugehörigen Strahlungs- und Temperaturdaten des Hauses [8] wird das PV -Modell verwendet, um die Gleichstromausgabe des PV -Systems zu berechnen. Die in diesem Fall von deutschen Familien verbrauchten Stromverbrauchsdaten liefern in diesem Fall Datenverbrauchsdaten.

Das Batteriemodell spiegelt die unterschiedliche Batteriealterung entsprechend der Lade- und Entladungssituation wider. Das Batteriemodell verwendet die Parameter der SAFT VL45E -Lithiumbatterie, aber die Lebensdauer dieser Batterien repräsentiert nicht die Lebensdauer anderer Lithiumbatterien. Die durchschnittliche Lebensdauer von Lithiumbatterien für Speichersysteme für Photovoltaik familien auf dem Markt ist niedriger als die Ergebnisse dieses Forschungsmodells. Daher wird in diesem Systemmodell die Alterung des Akkus gemäß der durchschnittlichen Lebensdauer der Herstellerdaten festgelegt.

Das Energiemanagementsystem steuert die Komponenten des Systems, die unterschiedliche Steuerungsstrategien auf das System anwenden können. Die Modellierung verschiedener Modelle in diesem System wird durch reale Messdaten parametrialisiert. Die Simulationszeit beträgt 365 d und die Schrittlänge ist 1 S.

Zwei verschiedene vorhergesagte Home Photovoltaic Battery Lagersystem Betriebsstrategien, ist es, die Batterielebensdauer zu erhöhen und den Energiedurchsatz nicht wesentlich zu verringern und Energieabfälle zu verringern. Diese Studie verwendet DC -gekoppelte Home Photovoltaic -Batterie -Speichersystemmodelle, um verschiedene Betriebsstrategien zu simulieren und zu simulieren.

Vergleichen Sie die transformierten Maschendraftbeschränkungen und festen Netzwerkerbeschränkungen mit den Leistungsbeschränkungen der nicht eintretenden Macht und vergleichen Sie die Wirtschaft zweier verschiedener Betriebsstrategien. Die ideale Vorhersage (beste Situation) und Persistenzvorhersage (schlimmster Fall) wurden ebenfalls verglichen und der Einfluss der ungenauen Vorhersage wurde bewertet.

Die zusätzlichen Kosten, die aufgrund des Netzwerkzugriffs generiert werden, können durch die Fonds von KFW kompensiert werden. Die Ergebnisse zeigen, dass die vorhergesagte Betriebsstrategie Energieabfälle vermeiden kann, wodurch die LCOE verringert wird. Wenn die Genauigkeit der Vorhersage schlecht ist, sind die Betriebsstrategien der Leistungsbeschränkungen des Netzes schlecht.

Diese Strategien werden alle auf nicht bewusstes Haushaltsfotovoltaik -Batterie -Energiespeichersystem angewendet. Wenn die Parameter von Photovoltaikbrettern, Batterien und Wandler optimiert werden, kann LCOE weiter reduziert werden.

Es ist jedoch unklar, ob die Kosten, die durch Vorhersage -Betriebsstrategien eingespart werden, höher sind als die Kosten für die Umsetzung dieser Strategien (einschließlich der erforderlichen Hardware -Upgrades). Die obigen Ergebnisse werden unter den Annahmen der festen Stromerzeugungspreis und festen KFW -Fonds berechnet.