1、太陽能及風能均具有能量密度低、隨機性強的特點，所以單獨的光伏或風電系統(tǒng)難以提供穩(wěn)定的電能輸出，加入蓄能裝置有助于改善這一缺陷，但又大大加大了系統(tǒng)的投資。如何使得光伏電池及風力發(fā)電機發(fā)揮最大的潛能，又避免過多的投資浪費是急需要解決的問題。如何合理的匹配設(shè)計是充分發(fā)揮風光互補發(fā)電優(yōu)越性的關(guān)鍵。 目前，國內(nèi)設(shè)計風光互補系統(tǒng)配置一般采用經(jīng)驗來估算，這往往會造成系統(tǒng)裝機容量嚴重不足或者過剩現(xiàn)象。風光互補獨立供電系統(tǒng)的優(yōu)化配置可看作一個多目

2、標優(yōu)化問題，兩個沖突的目標是極大化供電可靠性和極小化成本。本文中，供電可靠性采用計算機軟件模擬蓄電池組一年的每日的荷電狀態(tài)值(SOC)來驗算保證：成本的優(yōu)化采用遺傳基因算法動態(tài)搜索模式，搜索計算出最小化系統(tǒng)配置花費。 本文在設(shè)計風光互補獨立供電系統(tǒng)時，系統(tǒng)中需要優(yōu)化的不僅有光伏電池和蓄電池的容量，還應(yīng)該有風力發(fā)電機種類和容量以及光伏電池的傾角[7]。優(yōu)化目標為系統(tǒng)安裝成本，約束條件為供電可靠性。在成本(目標)函數(shù)的最小化計算中，

3、用改進的適應(yīng)性微觀策略的遺傳算法優(yōu)化，隨機搜索并采用選擇、交叉、變異三種基本算子在全部組合中搜索最優(yōu)化的配置。計算和驗證表明本文采用的算法收斂，能同時優(yōu)化風力發(fā)電機類型和容量、光伏電池的容量和傾角以及蓄電池的容量，并且計算效率高。 本文首先按光伏方陣、風力發(fā)電機、蓄電池、負載、優(yōu)化指標的順序建立了風光互補發(fā)電系統(tǒng)的數(shù)學模型。其中光伏方陣模型包括了太陽輻射模型及光伏模板的電流電壓模型。風力發(fā)電機的模型由一分段能量函數(shù)表示，以便于仿

4、真[5]。儲能單元中蓄電池模型直接采用了前人的工作成果。等效數(shù)學模型分析表明，超級電容器能夠提升儲能系統(tǒng)的峰值功率，優(yōu)化蓄電池的充放電電流，使其工作在良好環(huán)境中[15]。本文提出了一種無源式超級電容器和蓄電池混合儲能結(jié)構(gòu)，并應(yīng)用于獨立風光系統(tǒng)中，建立了相應(yīng)的控制系統(tǒng)。仿真和實驗結(jié)果表明，由于超級電容器的濾波作用，在光伏系統(tǒng)的輸出功率和負載功率大幅波動時，蓄電池的充放電電流能夠保持在較平滑的水平，避免了因充放電電流過大而引起的容量損失和過