当前世界环境

介绍

对替代能源和可再生能源的需求日益增加，特别是在发展中国家，这些国家的进步和经济增长可能与发展密切相关。随着能源消费的不断增长和化石燃料储量的迅速消耗，人们担心世界将很快耗尽其化石燃料储量。东南亚农村地区的电气化水平约为51%，而城市地区的电气化水平为90%。(Shrestha RM, 2004)据估计，如果考虑到社会/环境成本，风力发电在许多国家已经与化石燃料和核能竞争。(Beurskens, 2001)。

本文为理解两种电源之间的相关性提供了一个框架。当前工作的目标是提供一种使用和关联连续可再生能源的方法。混合系统是两种能源系统或电力系统的组合。在混合动力系统中，同一装置使用两种或两种以上的燃料。当风能和太阳能等间歇性可再生能源无法使用时，它是一种连续发电系统。混合动力系统提供全年不间断的电力供应。由于上述电源的可用性主要取决于环境条件。由于互补性。一次只能使用一个电源。混合系统在电源波动的情况下提供稳定的输出，并且最大限度地减少了由于季节变化对输出的依赖。 Hybrid system can make more reliable sense than that of the wind, solar or biomass alone. (Ulgen K., Hepbasli Arif2003)

方法

本文采用了多种统计分析方法对可再生能源资源进行均值方差和标准差分析，收集了Rajiv Gandhi Proudyogiki Vishwavidyalaya (RGPV) Bhopal白季和监测季的太阳能和风能资源相关数据，利用Systat软件对所得数据进行分析，一般用于绘制各种交互图形，建立数学模型进行各种统计分析。这是一个非常用户友好的软件，因为太阳能和风能的潜力在博帕尔站点是足够的，但问题是两者都是互补的(一次只有一个电源可用)，因此要获得全年平均值的平稳和可持续的电源数据需要进行分析。这一分析将为今后的研究工作提供路线图指导。Sigma Stat 3.5提供了广泛的功能强大且易于使用的统计分析，专门设计用于满足研究科学家，工程师和统计学家的需求，而不需要深入了解执行程序背后的数学知识。Sigma Stat®3.5提供了广泛的功能强大且易于使用的统计分析，专门设计用于满足研究科学家，工程师和统计学家的需求，而不需要深入了解所执行程序背后的数学知识。本章描述了本手册的组织结构，并向您介绍了大多数Sigma Stat功能。它还涵盖了一些关于使用Sigma Stat的基础知识。(www.systat.com)太阳能可用性和风能可用性之间的相关性可以通过计算相关系数来最好地解释。(Togrul, M.C. Tris和I.E. True. 1996)

图1:kW太阳能、风能混合系统 点击此处查看图

实验

典型的太阳能光伏风能混合系统具有以下主要组成部分。

• 太阳能光伏组件
• 太阳能光伏组件的安装结构
• 连接盒
• 太阳能充电控制器
• 光伏电池
• 风力发电机
• 风荷控制器
• 逆变器单元
• 安装包
• 连接电缆
• 接地装置

用于收集太阳风混合系统数据的仪器包括风速计、辐射高温计、温度记录仪和天气监测站等(Pecen Recayi etal 2004)。

RGPV能源园区现有安装的1.6 kW太阳能-风能混合系统示意图如图1所示。该系统由0.3千瓦的太阳能电池阵列和1.3千瓦的风力发电机组成。蓄电池组为75ah，逆变器与电源调节单元一起提供220v和50hz的交流输出。该系统的输出被馈送到大学的街道照明系统，每晚提供超过8小时的可持续电力。

表1:博帕尔RGPV能源园区1.6 kW太阳能-风能混合系统现场试运行情况 按此查看表格

在非常规能源部(MNES)的指导下，正在努力将该系统与10千瓦生物质气化炉和燃料电池相结合，用于各种研发项目。对于长期运营和一致的记录，日平均值甚至月平均值是更好的代表性数字。(Gunes, M. 2001)。

系统操作

落在组件上的太阳辐射通过光伏原理转化为电能。产生的电流被用来给电池组充电。当太阳日照量最大时，产生的能量最大，反之亦然。因此，平均峰值日照时数为5.0高峰时数/天。模块产生的能量通过给电池组充电的方式储存在电池组中。太阳能充电控制器实现了这一点。太阳能充电控制器的功能是为电池组充电，并防止电池过充或过放。另一侧的风力发电机也通过风充电控制器对同一电池组充电。由升压齿轮和联轴器组成的接口将旋转机械能传递给发电机。(M. Akhlaque Ahmad, 2006)发电机的输出要么与负载相连，要么与电网相连。 The purpose of controller is to sense wind speed, wind direction, shafts speeds and torques, output power and generator temperature. A weather monitoring station is installed in Energy Center University Institute of Technology Bhopal. This gives various data such 如风速、风向、气温、降雨情况等。电池组的大小可提供至少3天(2天无阳光/阴天)的负载能量需求，电池组应放电至放电深度的80%。蓄电池组储存的能量为直流型。这种直流电能量被倒置使用逆变器来获得交流电源(Hepbasli A, 2004)。

图2:简单的散点图 点击此处查看图

该混合动力系统由太阳能和风能两种动力源组成。这两个系统结合在一起，全年发电。太阳能和风能数据收集自印度博帕尔RGPV能源园区1.6 kW太阳能-风能混合系统的现场试运行。

图3:正态概率图 点击此处查看图

这些来源是结合在一起的。产生交流电压，然后转换成直流电压给电池充电。控制器可防止电池过充或放电。根据不同电源的使用情况，将直流电压转换为交流电压的逆变器。(丁杰，巴克里奇，2000)

统计分析

的意思是

平均值是一列的平均值。如果观测值是正态分布，则平均值是分布的中心。列中不包括缺失值的所有单元格的算术平均值或平均值。它的定义是:



一个€喜爱一个€喜爱 标准偏差

是关于平均值的数据变异性的度量。样本标准差定义为该列中数据样本xi与其均值之差的平方的平均值的平方根。缺失的值被忽略



标准错误

标准误差是均值的标准差。它是样本标准差除以样本个数的平方根。对于样本标准差



组内均方(也称为残差或误差均方)是



组内均方(也称为残差或误差均方)



F统计量

F检验统计量为比值:



结果与讨论

多元线性回归

多元回归是一种用于技术分析和基本面分析的数学方法。该技术使用许多变量来预测一些未知变量。例如，如果认为增长率，债务权益比率和股票收益率可能有助于预测市盈率的有效范围，那么金融分析师将使用多元线性回归，为每种输入提供范围，产生一系列可能的市盈率，这些市盈率可能受到当前和预测的股票基本面的支持。(Ray M.， Sharma H.S. 2001)

多元线性回归 按此查看表格

因变量可以通过自变量<0.001的线性组合来预测

所有自变量似乎都有助于预测(P < 0.05)。

正常的测试

通过(P = 0.474)

常方差检验

通过(P = 0.117)

经检验的alpha = 0.050: 0.996

结论

本文采用两种或两种以上可再生能源组成的太阳能-风能混合系统 提供良好的能量和稳定性的动力。由于互补性。一次只能使用一个电源。该软件对太阳能和风能两种能源进行了关联，并给出了积极的结果。并给出所有结果，如正态性检验，常方差检验等。对博帕尔RGPV能源园区太阳能-风能混合系统现场试运行收集的数据进行分析，以便对系统的结构进行规划。

参考文献

1. Shrestha RM, Kumar S, Sharma S, Todoc MJ。孟加拉国和泰国的制度改革和电力供应经验。可持续能源发展;(2004) 8(4): 41-53。
2. Beurskens, J.， Jensen, p.h.，《风能前景和方向的经济学》。可再生能源世界(2001) 4(4): 103-121。
3. Hepbasli Arif, Ozgener Onder，《土耳其的可再生能源:历史发展》能源。(2004) 26: 961-969。
4. 丁杰，Buckeridge J S，设计可持续混合能源系统的考虑IPENZ事务科学通报，(2000)27(1/ EMCh): 1-5。
5. Ray M, Sharma H.S.，数理统计教科书，Agra, Ram Prasad and sons(2001)。
6. Gunes, M.，土耳其每日总水平太阳辐射测量分析。能源（２００１）23日:563 - 570。
7. Pecen Recayi, Salim Md， & Zora Ayhan先生。基于实验室视图的仪器系统为一个风能太阳能混合电站工业技术学报，(2004) 20(3): 2-7。
8. Ulgen K.，Hepbasli Arif，“评估土耳其伊兹密尔太阳能-风能混合发电系统的研究”能源[2003] 5: 241-252。
9. Togrul, M.C. Tris和I.E.是真的。月平均日全球、扩散和计量资料的相关性。能源Convers。Mgmt(1996) 30:1577-1584。
10. M. Akhlaque Ahmed, Firoz Ahmad和M. Wasim Akhtar，《巴基斯坦沿海地区风力发电潜力评估》J理论物理,(2006) 30 1(9)。