[发明专利]水质监测用小型浮标动力源之光伏蓄电池供电系统的优化构建方法

摘要

本发明公开了一种水质监测用小型浮标动力源之光伏蓄电池供电系统的优化构建方法。包括浮标系统功耗计算、小型浮标系统的优化目标函数建模、确定小型浮标系统最大连续阴雨天数、小型浮标系统约束条件建立、配置参数优化和感度分析的步骤，通过融合水质监测用小型浮标的应用地的环境、气象条件与浮标搭载仪器、仪表功耗、运行时间等因素的交互影响，结合浮标本体的面积、体积、重量等限制条件建立优化目标函数。在约束条件限定的可行解区域内，寻求投资成本低、失电小时数少，并结合应用地的环境及气象历史数据信息，得到既满足小型浮标应用地实际情况的天气因素要求，又满足系统可靠性要求的光伏蓄电池混合供电系统优化配置方案。

主权项

水质监测用小型浮标动力源之光伏蓄电池供电系统的优化构建方法，其特征在于：步骤一、小型浮标系统功耗计算；计算需要搭载到浮标本体中的负载设备的运行功耗及日运行小时数，形成小型浮标系统的日平均能耗，计算出负载设备的平均功耗值；步骤二、小型浮标系统的优化目标函数建模；以成本最小为目标建立优化目标函数f：min f＝Vj+C‑ηC‑kT其中，Vj表示j编号小型浮标本体的成本，C为系统动力源硬件初期投资成本，T为小型浮标系统光伏蓄电池动力源运行周期，k表示动力源部分运行工作年限；0＜η＜1，η为再利用时的整理检测损耗系数；忽略小型浮标应用期满后光伏板和蓄电池被重新回收利用的价值，目标函数简化为：min f＝Vj+C；步骤三、基于气象因素确定小型浮标系统最大连续阴雨天数；根据影响因素确定应用地浮标运行中的最长阴雨天数，具体为，首先需要确认小型浮标应用地的经纬度，收集小型浮标应用地的历史气象数及对应的光伏发电量数据，作为神经网络的训练样本，而后通过训练后确定构建RBF神经网络，输入气象数据，输出光伏发电量，得到表示发电量与气象信息间的数学关系的非线性回归模型，根据光伏发电量<0这一条件确定月份中最大连续阴雨天数；所述的影响因素包括光照强度、温度和相对湿度；步骤四、小型浮标系统约束条件建立；所述的约束条件包括体积约束、面积约束、质量约束、价格约束、容量约束和非负整数约束，具体如下：(1)体积约束：取单只蓄电池体积为Vb，蓄电池组安装在指定型号的小型浮标壳内，设其体积上限为Vm，则Vb·x1≤Vm(2)面积约束：以10瓦/片计，太阳能电池面积为Sp，太阳能光伏系统安装在指定型号的小型浮标系统平台上，设其面积上限为Sm，则Sp·x2≤Sm(3)质量约束：取单只蓄电池质量为mb，以10瓦/片计，太阳能电池质量为mp，设承载平台可支撑的总质量上限为mm，则mb·x1+mp·x2≤mm(4)价格约束：取蓄电池每只单价为Pb，太阳能电池以10瓦/片计，每片单价为Pp，设小型浮标动力部分规划的总初期投资上限为Pm，则Pb·x1+Pp·x2≤Pm(5)容量约束：假设单只蓄电池储能值为Eb，负载每天的用电量为Ef，连续没有光照辐射的天数为d，实际允许的缺电小时数LOLH，得：Eb·x1≥Ef·(d-LOLH24)]]>对于独立的光伏蓄电池供电系统，负载供电究其根源完全来自于太阳能电池所产生的电能，假设运行地每天阳光辐射，使得太阳能电池有效的直接供电时间为n小时，设用于蓄电池储备的能量为E0，单只太阳能电池每小时的发电量为Ep，太阳能电池对负载和蓄电池的充电效率为η1，蓄电池对负载的供电效率为η2，得：nEp·x2≥Ef·n/24·η1+Ef·(24‑n)/24·η1·η2+E0/η1(6)非负性整数约束：x1≥0；x2≥0且为整数步骤五、配置参数优化；采用线性整数规划算法，计算构建水质监测用小型浮标动力源——光伏蓄电池供电系统的成本，得到小型浮标系统光伏蓄电池最优配置参数xj＝[x1,x2]，j＝1,2,…n，n为小型浮标系统可选择的浮标本体个数，x1为对应优化选定浮标本体后确定的蓄电池的个数，x2则为对应确定的指定瓦数光伏板的个数；步骤六、敏感度分析；利用敏感度分析考察连续阴雨天气变化时，水质监测用小型浮标系统可保障系统动力部分不断电、持续稳定运行的时间长度波动范围。