- ข้อความ
- ประวัติศาสตร์
A model for optimal sizing of photo
A model for optimal sizing of photovoltaic irrigation water pumping systems
Zvonimir Glasnovic a,*, Jure Margeta b
a Faculty of Chemical Engineering and Technology, University of Zagreb, 10000 Zagreb, Marulicev trg 19, Croatia b Faculty of Civil and Architectural Engineering, University of Split, 21000 Split, Matice Hrvatske 15, Croatia
Received 11 July 2005; received in revised form 26 September 2006; accepted 27 November 2006 Available online 22 December 2006
Communicated by: Associate Editor Hansjo ¨rg Gabler
Abstract
The previous methods for optimal sizing of photovoltaic (PV) irrigation water pumping systems separately considered the demand for hydraulic energy and possibilities of its production from available solar energy with the PV pumping system. Unlike such methods, this work approaches the subject problem systematically, meaning that all relevant system elements and their characteristics have been ana- lyzed: PV water pumping system, local climate, boreholes, soil, crops and method of irrigation; therefore, the objective function has been defined in an entirely new manner. The result of such approach is the new mathematical hybrid simulation optimization model for opti- mal sizing of PV irrigation water pumping systems, which uses dynamic programming for optimizing, while the constraints were defined by the simulation model. The model was tested on two areas in Croatia, and it has been established that this model successfully takes into consideration all characteristic values and their relations in the integrated system. The optimal nominal electric power of PV generator, obtained in the manner presented, are relatively smaller than when the usual method of sizing is used. The presented method for solving the problem has paved the way towards the general model for optimal sizing of all stand-alone PV systems that have some type of energy storage, as well as optimal sizing of PV power plant that functions together with the storage hydroelectric power plant. 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved.
Keywords: Photovoltaic pumping; Irrigation; PV generator; optimal sizing; Dynamic programming
1. Introduction
The previous optimizing of photovoltaic (PV) water pumping systems, which have been the subject of numerous papers, mainly dealt with improvement of effectiveness of various system components, as well as their better mutual adjustment, with the aim of total cost reduction of the PV pumping system (AVICENNE Programme, Papers for distribution, 1997). On the other hand, optimal sizing of the PV pumping system is basically reduced to calculation of the required hydraulic energy at the output of the system and its rela-
tion to monthly average daily solar irradiation. Hydraulic energy for PV pumping systems for irrigation is calculated based on required water quantity data, calculated by agri- cultural experts, and total head of water rise, Kenna and Gillett (1985). The equation for nominal electric power of PV genera- tor Pel expressed in (W), in referential condition (Standard Test Condition STC – intensity of solar irradiation 1000 W/m2, relative air mass AM1.5 and temperature of PV generator 25 C), according to Kenna and Gillett (1985) is as follows: Pel ¼ 1000 fm½1 acðTcell T0Þ gMP EH ES ð1Þ where EH ðkWh=dayÞ is output hydraulic energy, ES ðkWh=dayÞ the solar energy at the PV generator input,
0038-092X/$ - see front matter 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved. doi:10.1016/j.solener.2006.11.003
* Corresponding author. Tel.: +385 1 4597281; fax: +385 1 4597260. E-mail address: zvonglas@fkit.hr (Z. Glasnovic).
www.elsevier.com/locate/solener
Solar Energy 81 (2007) 904–916
fm the load matching factor to characteristics of the PV generator, ac the PV cell temperature coefficient ( C 1), T0 the referential temperature of the cell (25 C), gMP mo- tor–pump unit effectiveness, and Tcell temperature of the cell ( C) which, according to Markvart and Castan ˇer (2003), can be calculated by the equation:
Tcell ¼Ta þ
NOCT 20 800
GS ð2Þ where Ta is air temperature ( C), GS the intensity of solar irradiance (W/m2) and NOCT is the Nominal Operating Cell Temperature ( C). Therefore, the nominal electric power of PV generator is calculated based on the known monthly average daily demand for hydraulic energy EH and available monthly average daily solar irradiation Es in the critical month
and the known efficiency of the motor–pump unit GMP in referential operating conditions, taking into account the effect of outside temperature on the efficiency of the PV generator. Eq. (1) stands for critical month, i.e. the month in which the ratio between hydraulic and radiated solar energy EH=ES is maximum. However, this approach has the fol- lowing flaws:
• Lack of systematic quality – Hydraulic energy value obtained from an agriculture expert is not in any way correlated to the possibilities of its covering with avail- able solar energy in the calculated month. Consequently, the problem is observed particularly and separately, i.e. the agriculture expert first calculates the values of the required hydraulic energy independently from the
Nomenclature
An area of irrigated location (ha) Dr the most active rooting depth (m) EH hydraulic energy (kW h) Es mean daily radiation on horizontal plane (ter- restrial radiation) ðkW h=m2dayÞET 0 potential evapotranspiration (mm) ETr real evapotranspiration (mm) F objective function FC field capacity (mm) fiðxiÞ optimal return function per state variable xi in time stage i fi 1ðxi 1Þ optimal return function per state variable xi 1 in time stage i 1f iðWðiÞÞ optimal return function per state variable WðiÞ in time stage i fði 1ÞðWði 1ÞÞ optimal return function per state variable Wði 1Þ in time stage i 1 fm load matching factor to PV generator character- istics GS intensity of solar irradiance ðW=m2Þ H0T vertical head from the water outlet to the ground (m) HDT dynamic water level in borehole (m) HF head friction loss (local and linear losses) (m) HST static level (groundwater level) (m) HTE total head (m) i time stage (increment) INF infiltration (mm) Kc crop coefficient L total precipitation losses due to superficial drainage (mm) N total number of time stages i nd number of days in time stage i Pel nominal electric power of the PV generator (W) P el optimal nominal electric power of the PV gener- ator (W)
PelðiÞðQdðiÞÞ return function from stage i per decision var- iable QdðiÞQ AP average flow, known also as ‘‘apparent flow’’ rate ðm3=hÞ Qd mean daily water volume at the output of the PV pumping system (decision variable) ðm3=dayÞQ PVðiÞ water from PV pumping system which is,by irri- gation, added to soil in time stage i (m3) Qmax maximum discharge capacity of borehole ðm3=hÞ R total precipitation (mm) Re total effective precipitation (that reach the soil) (mm) ri return from stage i tr mean daily insolation (h) T0 referential temperature of PV cell (generator) (25 C) Ta temperature of the surroundings ( C) Tcell temperature of PV cell (generator) ( C) ui decision variable in stage i WðiÞ soil moisture in time stage i (mm) Wði 1Þ soil moisture in time stage i 1 ðmmÞ xi state variable in stage i xi 1 state variable in stage i 1 ac PV cell (generator) temperature coefficient ( C 1) goc nominal efficiency of PV generator (%) gI inverter efficiency (%) gMP motor–pump unit efficiency (%) gMPI efficiency of motor–pump unit and inverter (%) gN irrigation efficiency (%) si transformation, i.e. relation between output and input state variables for every stage of the sys- tem i # calculation coefficient of average flow
Z. Glasnovic, J. Margeta / Solar Energy 81 (2007) 904–916 905
Designer of the PV system. After that, the designer divides it by available solar energy, and then uses this value as his optimal value. • Static quality – By monitoring only the critical month, it is not possible to observe properly the demands for hydraulic energy and possibilities of their fulfilling in the previous and subsequent months. Furthermore, it is completely ignored that the water static level and water quantity in the borehole can vary from month to month, thus affecting the determining of critical val- ues. The fact that total head in borehole is dependent on the quantity of the pumped water is also disregarded. Ignored is the possibility of water redistribution regard- ing time and quantity, from water abundant periods (days) into dry period, and thus redistribution of critical parameters in system sizing (possibilities of water stor- age). Also, possibilities of fulfilling water requirements from available solar energy with the PV pumping system are not even considered in dynamic sense. Therefore, everything is observed statically.
It is evident that such sizing of the nominal power of the PV generator, whose price is still relatively high, doesn’t yield optimal results. This results in increased investment costs and affects possible economic justification of such systems.
2. System configuration
Unlike the approach where PV pumping systems are observed separately from their surroundings (the work of
Bahaj and Mohammed (1994) is typical in that sense), and in accordance with Glasnovic et al. (1991) (which par- tially unites the main influential elements into one system and properly chooses the optimizing method that is widely used in water resources management, but the objective function is inadequately set and in that sense the optimiz- ing problem is solved), in this work the problem is solved at the level of the system as a technological entirety. This entirety equally encloses all components of the system, including natural processes in the system (climate, hydrol- ogy, boreholes, pumping system, irrigation, agriculture and power supply) during the entire period when the system is in operation (irrigation season), Fig. 1. This means that throughout the entire operation period the system is dynamically analyzed as an integrity, taking into account all changes that occur in re
Zvonimir Glasnovic a,*, Jure Margeta b
a Faculty of Chemical Engineering and Technology, University of Zagreb, 10000 Zagreb, Marulicev trg 19, Croatia b Faculty of Civil and Architectural Engineering, University of Split, 21000 Split, Matice Hrvatske 15, Croatia
Received 11 July 2005; received in revised form 26 September 2006; accepted 27 November 2006 Available online 22 December 2006
Communicated by: Associate Editor Hansjo ¨rg Gabler
Abstract
The previous methods for optimal sizing of photovoltaic (PV) irrigation water pumping systems separately considered the demand for hydraulic energy and possibilities of its production from available solar energy with the PV pumping system. Unlike such methods, this work approaches the subject problem systematically, meaning that all relevant system elements and their characteristics have been ana- lyzed: PV water pumping system, local climate, boreholes, soil, crops and method of irrigation; therefore, the objective function has been defined in an entirely new manner. The result of such approach is the new mathematical hybrid simulation optimization model for opti- mal sizing of PV irrigation water pumping systems, which uses dynamic programming for optimizing, while the constraints were defined by the simulation model. The model was tested on two areas in Croatia, and it has been established that this model successfully takes into consideration all characteristic values and their relations in the integrated system. The optimal nominal electric power of PV generator, obtained in the manner presented, are relatively smaller than when the usual method of sizing is used. The presented method for solving the problem has paved the way towards the general model for optimal sizing of all stand-alone PV systems that have some type of energy storage, as well as optimal sizing of PV power plant that functions together with the storage hydroelectric power plant. 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved.
Keywords: Photovoltaic pumping; Irrigation; PV generator; optimal sizing; Dynamic programming
1. Introduction
The previous optimizing of photovoltaic (PV) water pumping systems, which have been the subject of numerous papers, mainly dealt with improvement of effectiveness of various system components, as well as their better mutual adjustment, with the aim of total cost reduction of the PV pumping system (AVICENNE Programme, Papers for distribution, 1997). On the other hand, optimal sizing of the PV pumping system is basically reduced to calculation of the required hydraulic energy at the output of the system and its rela-
tion to monthly average daily solar irradiation. Hydraulic energy for PV pumping systems for irrigation is calculated based on required water quantity data, calculated by agri- cultural experts, and total head of water rise, Kenna and Gillett (1985). The equation for nominal electric power of PV genera- tor Pel expressed in (W), in referential condition (Standard Test Condition STC – intensity of solar irradiation 1000 W/m2, relative air mass AM1.5 and temperature of PV generator 25 C), according to Kenna and Gillett (1985) is as follows: Pel ¼ 1000 fm½1 acðTcell T0Þ gMP EH ES ð1Þ where EH ðkWh=dayÞ is output hydraulic energy, ES ðkWh=dayÞ the solar energy at the PV generator input,
0038-092X/$ - see front matter 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved. doi:10.1016/j.solener.2006.11.003
* Corresponding author. Tel.: +385 1 4597281; fax: +385 1 4597260. E-mail address: zvonglas@fkit.hr (Z. Glasnovic).
www.elsevier.com/locate/solener
Solar Energy 81 (2007) 904–916
fm the load matching factor to characteristics of the PV generator, ac the PV cell temperature coefficient ( C 1), T0 the referential temperature of the cell (25 C), gMP mo- tor–pump unit effectiveness, and Tcell temperature of the cell ( C) which, according to Markvart and Castan ˇer (2003), can be calculated by the equation:
Tcell ¼Ta þ
NOCT 20 800
GS ð2Þ where Ta is air temperature ( C), GS the intensity of solar irradiance (W/m2) and NOCT is the Nominal Operating Cell Temperature ( C). Therefore, the nominal electric power of PV generator is calculated based on the known monthly average daily demand for hydraulic energy EH and available monthly average daily solar irradiation Es in the critical month
and the known efficiency of the motor–pump unit GMP in referential operating conditions, taking into account the effect of outside temperature on the efficiency of the PV generator. Eq. (1) stands for critical month, i.e. the month in which the ratio between hydraulic and radiated solar energy EH=ES is maximum. However, this approach has the fol- lowing flaws:
• Lack of systematic quality – Hydraulic energy value obtained from an agriculture expert is not in any way correlated to the possibilities of its covering with avail- able solar energy in the calculated month. Consequently, the problem is observed particularly and separately, i.e. the agriculture expert first calculates the values of the required hydraulic energy independently from the
Nomenclature
An area of irrigated location (ha) Dr the most active rooting depth (m) EH hydraulic energy (kW h) Es mean daily radiation on horizontal plane (ter- restrial radiation) ðkW h=m2dayÞET 0 potential evapotranspiration (mm) ETr real evapotranspiration (mm) F objective function FC field capacity (mm) fiðxiÞ optimal return function per state variable xi in time stage i fi 1ðxi 1Þ optimal return function per state variable xi 1 in time stage i 1f iðWðiÞÞ optimal return function per state variable WðiÞ in time stage i fði 1ÞðWði 1ÞÞ optimal return function per state variable Wði 1Þ in time stage i 1 fm load matching factor to PV generator character- istics GS intensity of solar irradiance ðW=m2Þ H0T vertical head from the water outlet to the ground (m) HDT dynamic water level in borehole (m) HF head friction loss (local and linear losses) (m) HST static level (groundwater level) (m) HTE total head (m) i time stage (increment) INF infiltration (mm) Kc crop coefficient L total precipitation losses due to superficial drainage (mm) N total number of time stages i nd number of days in time stage i Pel nominal electric power of the PV generator (W) P el optimal nominal electric power of the PV gener- ator (W)
PelðiÞðQdðiÞÞ return function from stage i per decision var- iable QdðiÞQ AP average flow, known also as ‘‘apparent flow’’ rate ðm3=hÞ Qd mean daily water volume at the output of the PV pumping system (decision variable) ðm3=dayÞQ PVðiÞ water from PV pumping system which is,by irri- gation, added to soil in time stage i (m3) Qmax maximum discharge capacity of borehole ðm3=hÞ R total precipitation (mm) Re total effective precipitation (that reach the soil) (mm) ri return from stage i tr mean daily insolation (h) T0 referential temperature of PV cell (generator) (25 C) Ta temperature of the surroundings ( C) Tcell temperature of PV cell (generator) ( C) ui decision variable in stage i WðiÞ soil moisture in time stage i (mm) Wði 1Þ soil moisture in time stage i 1 ðmmÞ xi state variable in stage i xi 1 state variable in stage i 1 ac PV cell (generator) temperature coefficient ( C 1) goc nominal efficiency of PV generator (%) gI inverter efficiency (%) gMP motor–pump unit efficiency (%) gMPI efficiency of motor–pump unit and inverter (%) gN irrigation efficiency (%) si transformation, i.e. relation between output and input state variables for every stage of the sys- tem i # calculation coefficient of average flow
Z. Glasnovic, J. Margeta / Solar Energy 81 (2007) 904–916 905
Designer of the PV system. After that, the designer divides it by available solar energy, and then uses this value as his optimal value. • Static quality – By monitoring only the critical month, it is not possible to observe properly the demands for hydraulic energy and possibilities of their fulfilling in the previous and subsequent months. Furthermore, it is completely ignored that the water static level and water quantity in the borehole can vary from month to month, thus affecting the determining of critical val- ues. The fact that total head in borehole is dependent on the quantity of the pumped water is also disregarded. Ignored is the possibility of water redistribution regard- ing time and quantity, from water abundant periods (days) into dry period, and thus redistribution of critical parameters in system sizing (possibilities of water stor- age). Also, possibilities of fulfilling water requirements from available solar energy with the PV pumping system are not even considered in dynamic sense. Therefore, everything is observed statically.
It is evident that such sizing of the nominal power of the PV generator, whose price is still relatively high, doesn’t yield optimal results. This results in increased investment costs and affects possible economic justification of such systems.
2. System configuration
Unlike the approach where PV pumping systems are observed separately from their surroundings (the work of
Bahaj and Mohammed (1994) is typical in that sense), and in accordance with Glasnovic et al. (1991) (which par- tially unites the main influential elements into one system and properly chooses the optimizing method that is widely used in water resources management, but the objective function is inadequately set and in that sense the optimiz- ing problem is solved), in this work the problem is solved at the level of the system as a technological entirety. This entirety equally encloses all components of the system, including natural processes in the system (climate, hydrol- ogy, boreholes, pumping system, irrigation, agriculture and power supply) during the entire period when the system is in operation (irrigation season), Fig. 1. This means that throughout the entire operation period the system is dynamically analyzed as an integrity, taking into account all changes that occur in re
0/5000
แบบจำลองสำหรับขนาดสูงสุดของชลประทานเซลล์แสงอาทิตย์ระบบสูบน้ำ
Zvonimir Glasnovic a, *, Jure Margeta b
คณะวิศวกรรมเคมี และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยซาเกร็บ ซาเกร็บ 10000, Marulicev trg 19 โครเอเชีย b คณะของโยธา และ วิศวกรรมสถาปัตยกรรม มหาวิทยาลัยแบ่ง แบ่ง 21000, Matice Hrvatske 15 โครเอเชีย
รับ 11 2548 กรกฎาคม รับแบบฟอร์มที่ปรับปรุง 26 2549 กันยายน รับ 27 2549 พฤศจิกายนมีออนไลน์ 22 2006 ธันวาคม
สื่อสารโดย: เชื่อมโยงแก้ไข Hansjo ¨rg Gabler
นามธรรม
วิธีการก่อนหน้านี้ในขนาดสูงสุดของแผงเซลล์แสงอาทิตย์ (PV) ชลประทานน้ำแยกต่างหากถือว่าความต้องการใช้พลังงานไฮดรอลิกและโอกาสของการผลิตจากพลังงานแสงอาทิตย์ใช้กับ PV ระบบปั๊มน้ำระบบสูบน้ำ ซึ่งแตกต่างจากวิธีการดังกล่าว งานนี้แจ้งปัญหาเรื่องระบบ หมายความ ว่า องค์ประกอบของระบบที่เกี่ยวข้องทั้งหมดและลักษณะการมีอานา lyzed: PV น้ำปั๊มน้ำระบบ สภาพภูมิอากาศท้องถิ่น boreholes ดิน พืช และวิธีการชลประทาน ดังนั้น ฟังก์ชันวัตถุประสงค์แล้ว defined วิธีการใหม่ทั้งหมด ผลของวิธีการดังกล่าวเป็นรูปแบบใหม่ผสมทางคณิตศาสตร์จำลองเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับขนาด opti อัปของ PV ชลประทานสูบน้ำระบบ การใช้ไดนามิกเขียนโปรแกรมให้เหมาะสม ในขณะที่ข้อจำกัด defined โดยแบบจำลอง แบบทดสอบในพื้นที่สองในโครเอเชีย และมีการก่อตั้งว่า โมเดลนี้ประสบความสำเร็จจะพิจารณาค่าลักษณะทั้งหมดและความสัมพันธ์ในระบบรวม สุดพลังไฟฟ้าระบุของเครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV การได้รับในลักษณะนำเสนอ มีค่อนข้างน้อยกว่าเมื่อใช้วิธีการปกติของขนาด วิธีการนำเสนอการแก้ปัญหาที่ได้ปูทางให้ต่อแบบทั่วไปสำหรับเหมาะสมขนาดของทุกระบบ PV แบบสแตนด์อโลนที่มีบางชนิดที่เก็บพลังงาน เป็นขนาดสูงสุดของโรงไฟฟ้าแสงอาทิตย์ ที่ทำหน้าที่ร่วมกับโรงเก็บ hydroelectric ไฟฟ้า 2006 Elsevier จำกัด สงวนลิขสิทธิ์ทั้งหมด.
คำสำคัญ: ปั๊มน้ำเซลล์แสงอาทิตย์ ชลประทาน เครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV ขนาดสูงสุด การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก
1 แนะนำ
ประสิทธิภาพสูงสุดของแผงเซลล์แสงอาทิตย์ (PV) ระบบการสูบน้ำ ซึ่งได้รับชื่อเรื่องของเอกสารต่าง ๆ ก่อนหน้านี้ส่วนใหญ่ดำเนินการปรับปรุงประสิทธิภาพของส่วนประกอบต่าง ๆ ของระบบ เป็นความดีร่วมกันปรับปรุง มีจุดมุ่งหมายของ PV ปั๊มน้ำระบบ (โปรแกรม AVICENNE เอกสารสำหรับแจกจ่าย การลดต้นทุนรวม ปี 1997) . บนมืออื่น ๆ เหมาะสมขนาดของ PV สูบระบบโดยทั่วไปลดลงเพื่อคำนวณพลังงานไฮดรอลิกต้องที่การแสดงผลของระบบและ rela เป็น-
สเตรชันให้รายเดือนเฉลี่ยรายวันอาทิตย์วิธีการฉายรังสี พลังงานไฮดรอลิกสำหรับปั๊มน้ำระบบชลประทาน PV จะคำนวณตามข้อมูลปริมาณน้ำที่ต้องการ ตาม agri - ผู้เชี่ยวชาญวัฒนธรรม และรวมหัวน้ำขึ้น Kenna และ Gillett (1985) สมการของไฟฟ้าระบุของ PV ต.สกุล Pel แสดงในเงื่อนไขอ้างอิง (มาตรฐานทดสอบเงื่อนไข STC – ความเข้มของแสงอาทิตย์วิธีการฉายรังสี 1000 W/m2 ญาติมวลอากาศ AM1.5 และอุณหภูมิของเครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV 25 C), ตาม Kenna และ Gillett (1985) (W), เป็นดังนี้: Pel ¼ 1000 fm½1 acðTcell T0Þ gMP EH ES ð1Þ ที่ EH ðkWh = dayÞ เป็นผลผลิตไฮดรอลิพลังงาน ES ðkWh dayÞ พลังงานแสงอาทิตย์ที่ป้อนเข้าเครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV =
0038-092 X / $ - เรื่องหน้าดู 2006 Elsevier จำกัด สงวนลิขสิทธิ์ทั้งหมด ผู้ doi:10.1016/j.solener.2006.11.003
* Corresponding โทรศัพท์: 385 1 4597281 โทรสาร: 385 1 4597260 ที่อยู่อีเมล: zvonglas@fkit.hr (z. Glasnovic) .
www.elseviercom/ค้น หา/solener
81 พลังงานแสงอาทิตย์ (2007) 904-916
fm โหลดตรงปัจจัยการลักษณะของ PV เครื่องกำเนิด สัมประสิทธิ์อุณหภูมิของเซลล์ PV ac (C 1), T0 อุณหภูมิอ้างอิงของเซลล์ (25 C), gMP หม้อต. – ปั๊มหน่วยประสิทธิผล และ Tcell อุณหภูมิของเซลล์ (C) ที่ ตาม ˇer Markvart และ Castan (2003), สามารถคำนวณได้ โดยสมการ:
Tcell ¼Ta þ
NOCT 20 800
GS ð2Þ ที่ท่าอากาศอุณหภูมิ (C), GS ความเข้มของแสง irradiance (W/m2) และ NOCT ระบุการทำงานเซลล์อุณหภูมิ (C) ดังนั้น ไฟฟ้าระบุของเครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV จะคำนวณตามทราบรายเดือนเฉลี่ยประจำวันความต้องการสำหรับพลังงานไฮดรอลิก EH และรายเดือนว่างเฉลี่ยวันอาทิตย์วิธีการฉายรังสี Es ในเดือนสำคัญ
และทราบประสิทธิภาพของมอเตอร์ปั๊มหน่วย GMP ในอ้างอิงปฏิบัติเงื่อนไข การคำนึงถึงผลของอุณหภูมิภายนอกประสิทธิภาพของเครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV Eq. (1) ถึงเดือนสำคัญ เช่นเดือนที่อัตราส่วนระหว่างไฮดรอลิก และราเดียตาพลังงานแสงอาทิตย์ EH = ES คือสูงสุด อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้มีการ fol - ควายเหล็ก flaws:
•ขาดระบบคุณภาพค่าพลังงานไฮดรอลิกที่ได้รับจากผู้เชี่ยวชาญเกษตรไม่ดัง correlated เพื่อจบความครอบคลุมมีประโยชน์ - ได้พลังงานแสงอาทิตย์ในเดือนที่คำนวณ ดังนั้น ปัญหาแล้วหรือไม่โดยเฉพาะ และแยก ต่างหาก เช่นเกษตร first ผู้เชี่ยวชาญคำนวณค่าพลังงานไฮดรอลิกต้องเป็นอิสระจากการ
ระบบการตั้งชื่อ
พื้นที่สถานที่ยาม (ฮา) Dr ที่สุดใช้งานอยู่ความลึก (เมตร) เอ๊ะ rooting Es พลังงานไฮดรอลิก (kW h) หมายถึงรังสีทุกวันบนระนาบแนวนอน (เธอ restrial รังสี) ðkW h = m2dayÞET evapotranspiration เป็น 0 (mm) ETr evapotranspiration จริง (mm) F ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ FC field กำลัง (mm) fiðxiÞ เหมาะสมกลับทำงานต่อรัฐสิผันแปรในระยะเวลาฉันไร้สาย 1ðxi 1Þ คืนดีที่สุด ต่อสิแปรรัฐ 1 ในเวลาระยะฉัน 1f iðWðiÞÞ สุดคืนฟังก์ชันต่อ WðiÞ ตัวแปรในเวลาระยะฉัน fði 1ÞðWði 1ÞÞ สุดคืนฟังก์ชันต่อรัฐรัฐแปร Wði 1Þ ในเวลาขั้นตอนผมโหลด fm 1 การจับคู่ปัจจัย PV สร้างอักขระ istics GS ความของแสง irradiance ðW = m2Þ H0T แนวตั้งหัวจากร้านน้ำกับพื้นดิน (m) HDT ไดนามิกระดับน้ำในหลุมเจาะ (m) HF แรงเสียดทานขาดทุน (ขาดทุนท้องถิ่น และเส้นตรง) (m) HST คงระดับ (ระดับน้ำ) (m) HTE หัวรวม (m) ฉันเวลาระยะ (เพิ่ม) INF infiltration (mm) Kc พืชสัมประสิทธิ์ L ฝนรวมขาดทุนเนื่องจากการระบายน้ำ superficial (mm) N จำนวนเวลาระยะฉัน nd จำนวนวันเวลาขั้นตอนฉัน Pel ระบุไฟฟ้าของ PV เครื่องกำเนิดไฟฟ้า (W) P เอลสุดระบุไฟฟ้าพลังของ PV ator (W)
PelðiÞðQdðiÞÞ ส่งกลับฟังก์ชันจากขั้นตอนที่ผมต่อตัดสินใจ var iable QdðiÞQ AP เฉลี่ย flow รู้จักยังเป็น ''ชัดเจน flow นิ้วราคา ðm3 = hÞ คิวดีสวีตเฉลี่ยประจำวันปริมาณน้ำที่ของ PV ที่ปั๊มน้ำระบบ (ตัวแปรตัดสินใจ) ðm3 = dayÞQ PVðiÞ น้ำจากปั๊มน้ำระบบซึ่งเป็น โดย irri-gation, PV เพิ่มในดินในระยะเวลาที่ฉันกำลังปล่อยสูงสุด Qmax (m3) ของหลุมเจาะ ðm3 = hÞ R ฝนรวม (มม) กลับฝนผลรวม (ที่เดินดิน) (มม) ri กลับจากเวทีฉัน insolation วัน tr หมายถึง (h) T0 อุณหภูมิอ้างอิงของเซลล์ PV (กำเนิด) (25 C) ตาอุณหภูมิอุณหภูมิ (C) Tcell สภาพแวดล้อมของ PV เซลล์ตัวแปรตัดสินใจ ui (กำเนิด) (C) ในระยะ WðiÞ ความชื้นดินในระยะเวลาที่ฉัน (mm) Wði 1Þ ดินความชื้นในระยะที่ i 1 ðmmÞ สิรัฐแปรในขั้นตอนผมแปรรัฐสิ 1 ในขั้นตอน i 1 ac PV เซลล์ (กำเนิด) อุณหภูมิ (C 1) สัมประสิทธิ์ goc ระบุประสิทธิภาพของ PV เครื่องกำเนิดไฟฟ้า (%) จิประสิทธิภาพ (%) gMP หน่วยมอเตอร์ปั๊มประสิทธิภาพ (%) gMPI ประสิทธิภาพของอินเวอร์เตอร์มอเตอร์ปั๊มหน่วยและเครื่องแปลงกระแสไฟฟ้า (%) gN ชลประทานประสิทธิภาพ (%) ใน เช่นความสัมพันธ์ระหว่างผลผลิตและตัวแปรป้อนเข้ารัฐในทุกขั้นตอนของ sys-ยการฉัน#คำนวณสัมประสิทธิ์ของค่าเฉลี่ย flow
Glasnovic z. J. Margeta / 81 พลังงานแสงอาทิตย์ (2007) 916-904 905
ออกแบบของระบบพลังงานแสงอาทิตย์ หลังจากนั้น แบบแบ่ง โดยใช้พลังงานแสงอาทิตย์ และจากนั้น ใช้ค่านี้เป็นค่าสูงสุดของเขา •คุณภาพคงที่ โดยการตรวจสอบเฉพาะสำคัญเดือน ไม่สามารถสังเกตความต้องการพลังงานไฮดรอลิกของ fulfilling ของพวกเขาในเดือนก่อนหน้า และภายหลังได้อย่างถูกต้อง นอกจากนี้ มันเป็นสมบูรณ์ละเว้นว่า ระดับน้ำคงที่และปริมาณน้ำในหลุมเจาะแตกต่างกันจากเดือนกับเดือน ดังนั้น มีผลต่อกำหนดค่า ues สำคัญ ความจริงที่ว่ารวมหัวในหลุมเจาะจะขึ้นอยู่กับปริมาณการสูบน้ำยังจะละเว้น ละเว้นเป็นไปได้ของเวลาสัมมาคารวะ-ing ซอร์สของน้ำและปริมาณ จากน้ำอุดมสมบูรณ์รอบระยะเวลา (วัน) เป็นระยะเวลาแห้ง และซอร์สของพารามิเตอร์ที่สำคัญในระบบขนาด (ไปน้ำ stor อายุ) ยัง แม้ไม่มีพิจารณาของ fulfilling ความต้องการน้ำจากพลังงานแสงอาทิตย์ใช้กับระบบสูบน้ำพลังงานแสงอาทิตย์ในแบบไดนามิก ดังนั้น จึงจะสังเกตฟิกแบบคง.
ปรากฏชัดเจนเช่นขนาดของอำนาจที่ระบุของเครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV ราคาจะยังค่อนข้างสูง ไม่ผลผลิตผลการ นี้ผลในต้นทุนที่ลงทุนเพิ่มขึ้น และส่งผลต่อ justification เป็นไปได้ทางเศรษฐกิจของระบบดังกล่าว
2 ระบบ configuration
ซึ่งแตกต่างจากวิธีที่ระบบปั๊ม PV จะสังเกตแยกต่างหากจากสิ่งแวดล้อม (การทำงานของ
Mohammed (1994) และ Bahaj เป็นปกติใน), และตาม Glasnovic et al (1991) (ราคาพาร์ที่ - tially unites องค์ประกอบ influential หลัก ในระบบหนึ่ง และถูกเลือกประสิทธิภาพวิธีการที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการจัดการทรัพยากรน้ำ แต่ inadequately มีการตั้งค่าฟังก์ชันวัตถุประสงค์ และใน แก้ไขปัญหา optimiz-ing), ในงานนี้ ปัญหาแก้ไขได้ในระดับของระบบทั้งหมดเป็นเทคโนโลยี ทั้งหมดนี้เท่า ๆ กันใส่ส่วนประกอบทั้งหมดของระบบ รวมถึงกระบวนการตามธรรมชาติในระบบ (อากาศ hydrol ogy, boreholes ปั๊มน้ำระบบ ชลประทาน เกษตร และพลังงาน) ในระหว่างรอบระยะเวลาทั้งหมดเมื่อระบบอยู่ในการดำเนินงาน (ชลประทานฤดูกาล), Fig. 1 หมายความ ว่า ตลอดระยะเวลาการดำเนินงานทั้ง ระบบเป็นแบบไดนามิกวิเคราะห์เป็นสมบูรณ์ คำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดที่เกิดขึ้นในอีกครั้ง
Zvonimir Glasnovic a, *, Jure Margeta b
คณะวิศวกรรมเคมี และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยซาเกร็บ ซาเกร็บ 10000, Marulicev trg 19 โครเอเชีย b คณะของโยธา และ วิศวกรรมสถาปัตยกรรม มหาวิทยาลัยแบ่ง แบ่ง 21000, Matice Hrvatske 15 โครเอเชีย
รับ 11 2548 กรกฎาคม รับแบบฟอร์มที่ปรับปรุง 26 2549 กันยายน รับ 27 2549 พฤศจิกายนมีออนไลน์ 22 2006 ธันวาคม
สื่อสารโดย: เชื่อมโยงแก้ไข Hansjo ¨rg Gabler
นามธรรม
วิธีการก่อนหน้านี้ในขนาดสูงสุดของแผงเซลล์แสงอาทิตย์ (PV) ชลประทานน้ำแยกต่างหากถือว่าความต้องการใช้พลังงานไฮดรอลิกและโอกาสของการผลิตจากพลังงานแสงอาทิตย์ใช้กับ PV ระบบปั๊มน้ำระบบสูบน้ำ ซึ่งแตกต่างจากวิธีการดังกล่าว งานนี้แจ้งปัญหาเรื่องระบบ หมายความ ว่า องค์ประกอบของระบบที่เกี่ยวข้องทั้งหมดและลักษณะการมีอานา lyzed: PV น้ำปั๊มน้ำระบบ สภาพภูมิอากาศท้องถิ่น boreholes ดิน พืช และวิธีการชลประทาน ดังนั้น ฟังก์ชันวัตถุประสงค์แล้ว defined วิธีการใหม่ทั้งหมด ผลของวิธีการดังกล่าวเป็นรูปแบบใหม่ผสมทางคณิตศาสตร์จำลองเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับขนาด opti อัปของ PV ชลประทานสูบน้ำระบบ การใช้ไดนามิกเขียนโปรแกรมให้เหมาะสม ในขณะที่ข้อจำกัด defined โดยแบบจำลอง แบบทดสอบในพื้นที่สองในโครเอเชีย และมีการก่อตั้งว่า โมเดลนี้ประสบความสำเร็จจะพิจารณาค่าลักษณะทั้งหมดและความสัมพันธ์ในระบบรวม สุดพลังไฟฟ้าระบุของเครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV การได้รับในลักษณะนำเสนอ มีค่อนข้างน้อยกว่าเมื่อใช้วิธีการปกติของขนาด วิธีการนำเสนอการแก้ปัญหาที่ได้ปูทางให้ต่อแบบทั่วไปสำหรับเหมาะสมขนาดของทุกระบบ PV แบบสแตนด์อโลนที่มีบางชนิดที่เก็บพลังงาน เป็นขนาดสูงสุดของโรงไฟฟ้าแสงอาทิตย์ ที่ทำหน้าที่ร่วมกับโรงเก็บ hydroelectric ไฟฟ้า 2006 Elsevier จำกัด สงวนลิขสิทธิ์ทั้งหมด.
คำสำคัญ: ปั๊มน้ำเซลล์แสงอาทิตย์ ชลประทาน เครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV ขนาดสูงสุด การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก
1 แนะนำ
ประสิทธิภาพสูงสุดของแผงเซลล์แสงอาทิตย์ (PV) ระบบการสูบน้ำ ซึ่งได้รับชื่อเรื่องของเอกสารต่าง ๆ ก่อนหน้านี้ส่วนใหญ่ดำเนินการปรับปรุงประสิทธิภาพของส่วนประกอบต่าง ๆ ของระบบ เป็นความดีร่วมกันปรับปรุง มีจุดมุ่งหมายของ PV ปั๊มน้ำระบบ (โปรแกรม AVICENNE เอกสารสำหรับแจกจ่าย การลดต้นทุนรวม ปี 1997) . บนมืออื่น ๆ เหมาะสมขนาดของ PV สูบระบบโดยทั่วไปลดลงเพื่อคำนวณพลังงานไฮดรอลิกต้องที่การแสดงผลของระบบและ rela เป็น-
สเตรชันให้รายเดือนเฉลี่ยรายวันอาทิตย์วิธีการฉายรังสี พลังงานไฮดรอลิกสำหรับปั๊มน้ำระบบชลประทาน PV จะคำนวณตามข้อมูลปริมาณน้ำที่ต้องการ ตาม agri - ผู้เชี่ยวชาญวัฒนธรรม และรวมหัวน้ำขึ้น Kenna และ Gillett (1985) สมการของไฟฟ้าระบุของ PV ต.สกุล Pel แสดงในเงื่อนไขอ้างอิง (มาตรฐานทดสอบเงื่อนไข STC – ความเข้มของแสงอาทิตย์วิธีการฉายรังสี 1000 W/m2 ญาติมวลอากาศ AM1.5 และอุณหภูมิของเครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV 25 C), ตาม Kenna และ Gillett (1985) (W), เป็นดังนี้: Pel ¼ 1000 fm½1 acðTcell T0Þ gMP EH ES ð1Þ ที่ EH ðkWh = dayÞ เป็นผลผลิตไฮดรอลิพลังงาน ES ðkWh dayÞ พลังงานแสงอาทิตย์ที่ป้อนเข้าเครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV =
0038-092 X / $ - เรื่องหน้าดู 2006 Elsevier จำกัด สงวนลิขสิทธิ์ทั้งหมด ผู้ doi:10.1016/j.solener.2006.11.003
* Corresponding โทรศัพท์: 385 1 4597281 โทรสาร: 385 1 4597260 ที่อยู่อีเมล: zvonglas@fkit.hr (z. Glasnovic) .
www.elseviercom/ค้น หา/solener
81 พลังงานแสงอาทิตย์ (2007) 904-916
fm โหลดตรงปัจจัยการลักษณะของ PV เครื่องกำเนิด สัมประสิทธิ์อุณหภูมิของเซลล์ PV ac (C 1), T0 อุณหภูมิอ้างอิงของเซลล์ (25 C), gMP หม้อต. – ปั๊มหน่วยประสิทธิผล และ Tcell อุณหภูมิของเซลล์ (C) ที่ ตาม ˇer Markvart และ Castan (2003), สามารถคำนวณได้ โดยสมการ:
Tcell ¼Ta þ
NOCT 20 800
GS ð2Þ ที่ท่าอากาศอุณหภูมิ (C), GS ความเข้มของแสง irradiance (W/m2) และ NOCT ระบุการทำงานเซลล์อุณหภูมิ (C) ดังนั้น ไฟฟ้าระบุของเครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV จะคำนวณตามทราบรายเดือนเฉลี่ยประจำวันความต้องการสำหรับพลังงานไฮดรอลิก EH และรายเดือนว่างเฉลี่ยวันอาทิตย์วิธีการฉายรังสี Es ในเดือนสำคัญ
และทราบประสิทธิภาพของมอเตอร์ปั๊มหน่วย GMP ในอ้างอิงปฏิบัติเงื่อนไข การคำนึงถึงผลของอุณหภูมิภายนอกประสิทธิภาพของเครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV Eq. (1) ถึงเดือนสำคัญ เช่นเดือนที่อัตราส่วนระหว่างไฮดรอลิก และราเดียตาพลังงานแสงอาทิตย์ EH = ES คือสูงสุด อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้มีการ fol - ควายเหล็ก flaws:
•ขาดระบบคุณภาพค่าพลังงานไฮดรอลิกที่ได้รับจากผู้เชี่ยวชาญเกษตรไม่ดัง correlated เพื่อจบความครอบคลุมมีประโยชน์ - ได้พลังงานแสงอาทิตย์ในเดือนที่คำนวณ ดังนั้น ปัญหาแล้วหรือไม่โดยเฉพาะ และแยก ต่างหาก เช่นเกษตร first ผู้เชี่ยวชาญคำนวณค่าพลังงานไฮดรอลิกต้องเป็นอิสระจากการ
ระบบการตั้งชื่อ
พื้นที่สถานที่ยาม (ฮา) Dr ที่สุดใช้งานอยู่ความลึก (เมตร) เอ๊ะ rooting Es พลังงานไฮดรอลิก (kW h) หมายถึงรังสีทุกวันบนระนาบแนวนอน (เธอ restrial รังสี) ðkW h = m2dayÞET evapotranspiration เป็น 0 (mm) ETr evapotranspiration จริง (mm) F ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ FC field กำลัง (mm) fiðxiÞ เหมาะสมกลับทำงานต่อรัฐสิผันแปรในระยะเวลาฉันไร้สาย 1ðxi 1Þ คืนดีที่สุด ต่อสิแปรรัฐ 1 ในเวลาระยะฉัน 1f iðWðiÞÞ สุดคืนฟังก์ชันต่อ WðiÞ ตัวแปรในเวลาระยะฉัน fði 1ÞðWði 1ÞÞ สุดคืนฟังก์ชันต่อรัฐรัฐแปร Wði 1Þ ในเวลาขั้นตอนผมโหลด fm 1 การจับคู่ปัจจัย PV สร้างอักขระ istics GS ความของแสง irradiance ðW = m2Þ H0T แนวตั้งหัวจากร้านน้ำกับพื้นดิน (m) HDT ไดนามิกระดับน้ำในหลุมเจาะ (m) HF แรงเสียดทานขาดทุน (ขาดทุนท้องถิ่น และเส้นตรง) (m) HST คงระดับ (ระดับน้ำ) (m) HTE หัวรวม (m) ฉันเวลาระยะ (เพิ่ม) INF infiltration (mm) Kc พืชสัมประสิทธิ์ L ฝนรวมขาดทุนเนื่องจากการระบายน้ำ superficial (mm) N จำนวนเวลาระยะฉัน nd จำนวนวันเวลาขั้นตอนฉัน Pel ระบุไฟฟ้าของ PV เครื่องกำเนิดไฟฟ้า (W) P เอลสุดระบุไฟฟ้าพลังของ PV ator (W)
PelðiÞðQdðiÞÞ ส่งกลับฟังก์ชันจากขั้นตอนที่ผมต่อตัดสินใจ var iable QdðiÞQ AP เฉลี่ย flow รู้จักยังเป็น ''ชัดเจน flow นิ้วราคา ðm3 = hÞ คิวดีสวีตเฉลี่ยประจำวันปริมาณน้ำที่ของ PV ที่ปั๊มน้ำระบบ (ตัวแปรตัดสินใจ) ðm3 = dayÞQ PVðiÞ น้ำจากปั๊มน้ำระบบซึ่งเป็น โดย irri-gation, PV เพิ่มในดินในระยะเวลาที่ฉันกำลังปล่อยสูงสุด Qmax (m3) ของหลุมเจาะ ðm3 = hÞ R ฝนรวม (มม) กลับฝนผลรวม (ที่เดินดิน) (มม) ri กลับจากเวทีฉัน insolation วัน tr หมายถึง (h) T0 อุณหภูมิอ้างอิงของเซลล์ PV (กำเนิด) (25 C) ตาอุณหภูมิอุณหภูมิ (C) Tcell สภาพแวดล้อมของ PV เซลล์ตัวแปรตัดสินใจ ui (กำเนิด) (C) ในระยะ WðiÞ ความชื้นดินในระยะเวลาที่ฉัน (mm) Wði 1Þ ดินความชื้นในระยะที่ i 1 ðmmÞ สิรัฐแปรในขั้นตอนผมแปรรัฐสิ 1 ในขั้นตอน i 1 ac PV เซลล์ (กำเนิด) อุณหภูมิ (C 1) สัมประสิทธิ์ goc ระบุประสิทธิภาพของ PV เครื่องกำเนิดไฟฟ้า (%) จิประสิทธิภาพ (%) gMP หน่วยมอเตอร์ปั๊มประสิทธิภาพ (%) gMPI ประสิทธิภาพของอินเวอร์เตอร์มอเตอร์ปั๊มหน่วยและเครื่องแปลงกระแสไฟฟ้า (%) gN ชลประทานประสิทธิภาพ (%) ใน เช่นความสัมพันธ์ระหว่างผลผลิตและตัวแปรป้อนเข้ารัฐในทุกขั้นตอนของ sys-ยการฉัน#คำนวณสัมประสิทธิ์ของค่าเฉลี่ย flow
Glasnovic z. J. Margeta / 81 พลังงานแสงอาทิตย์ (2007) 916-904 905
ออกแบบของระบบพลังงานแสงอาทิตย์ หลังจากนั้น แบบแบ่ง โดยใช้พลังงานแสงอาทิตย์ และจากนั้น ใช้ค่านี้เป็นค่าสูงสุดของเขา •คุณภาพคงที่ โดยการตรวจสอบเฉพาะสำคัญเดือน ไม่สามารถสังเกตความต้องการพลังงานไฮดรอลิกของ fulfilling ของพวกเขาในเดือนก่อนหน้า และภายหลังได้อย่างถูกต้อง นอกจากนี้ มันเป็นสมบูรณ์ละเว้นว่า ระดับน้ำคงที่และปริมาณน้ำในหลุมเจาะแตกต่างกันจากเดือนกับเดือน ดังนั้น มีผลต่อกำหนดค่า ues สำคัญ ความจริงที่ว่ารวมหัวในหลุมเจาะจะขึ้นอยู่กับปริมาณการสูบน้ำยังจะละเว้น ละเว้นเป็นไปได้ของเวลาสัมมาคารวะ-ing ซอร์สของน้ำและปริมาณ จากน้ำอุดมสมบูรณ์รอบระยะเวลา (วัน) เป็นระยะเวลาแห้ง และซอร์สของพารามิเตอร์ที่สำคัญในระบบขนาด (ไปน้ำ stor อายุ) ยัง แม้ไม่มีพิจารณาของ fulfilling ความต้องการน้ำจากพลังงานแสงอาทิตย์ใช้กับระบบสูบน้ำพลังงานแสงอาทิตย์ในแบบไดนามิก ดังนั้น จึงจะสังเกตฟิกแบบคง.
ปรากฏชัดเจนเช่นขนาดของอำนาจที่ระบุของเครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV ราคาจะยังค่อนข้างสูง ไม่ผลผลิตผลการ นี้ผลในต้นทุนที่ลงทุนเพิ่มขึ้น และส่งผลต่อ justification เป็นไปได้ทางเศรษฐกิจของระบบดังกล่าว
2 ระบบ configuration
ซึ่งแตกต่างจากวิธีที่ระบบปั๊ม PV จะสังเกตแยกต่างหากจากสิ่งแวดล้อม (การทำงานของ
Mohammed (1994) และ Bahaj เป็นปกติใน), และตาม Glasnovic et al (1991) (ราคาพาร์ที่ - tially unites องค์ประกอบ influential หลัก ในระบบหนึ่ง และถูกเลือกประสิทธิภาพวิธีการที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการจัดการทรัพยากรน้ำ แต่ inadequately มีการตั้งค่าฟังก์ชันวัตถุประสงค์ และใน แก้ไขปัญหา optimiz-ing), ในงานนี้ ปัญหาแก้ไขได้ในระดับของระบบทั้งหมดเป็นเทคโนโลยี ทั้งหมดนี้เท่า ๆ กันใส่ส่วนประกอบทั้งหมดของระบบ รวมถึงกระบวนการตามธรรมชาติในระบบ (อากาศ hydrol ogy, boreholes ปั๊มน้ำระบบ ชลประทาน เกษตร และพลังงาน) ในระหว่างรอบระยะเวลาทั้งหมดเมื่อระบบอยู่ในการดำเนินงาน (ชลประทานฤดูกาล), Fig. 1 หมายความ ว่า ตลอดระยะเวลาการดำเนินงานทั้ง ระบบเป็นแบบไดนามิกวิเคราะห์เป็นสมบูรณ์ คำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดที่เกิดขึ้นในอีกครั้ง
การแปล กรุณารอสักครู่..
A model for optimal sizing of photovoltaic irrigation water pumping systems
Zvonimir Glasnovic a,*, Jure Margeta b
a Faculty of Chemical Engineering and Technology, University of Zagreb, 10000 Zagreb, Marulicev trg 19, Croatia b Faculty of Civil and Architectural Engineering, University of Split, 21000 Split, Matice Hrvatske 15, Croatia
Received 11 July 2005; received in revised form 26 September 2006; accepted 27 November 2006 Available online 22 December 2006
Communicated by: Associate Editor Hansjo ¨rg Gabler
Abstract
The previous methods for optimal sizing of photovoltaic (PV) irrigation water pumping systems separately considered the demand for hydraulic energy and possibilities of its production from available solar energy with the PV pumping system. Unlike such methods, this work approaches the subject problem systematically, meaning that all relevant system elements and their characteristics have been ana- lyzed: PV water pumping system, local climate, boreholes, soil, crops and method of irrigation; therefore, the objective function has been defined in an entirely new manner. The result of such approach is the new mathematical hybrid simulation optimization model for opti- mal sizing of PV irrigation water pumping systems, which uses dynamic programming for optimizing, while the constraints were defined by the simulation model. The model was tested on two areas in Croatia, and it has been established that this model successfully takes into consideration all characteristic values and their relations in the integrated system. The optimal nominal electric power of PV generator, obtained in the manner presented, are relatively smaller than when the usual method of sizing is used. The presented method for solving the problem has paved the way towards the general model for optimal sizing of all stand-alone PV systems that have some type of energy storage, as well as optimal sizing of PV power plant that functions together with the storage hydroelectric power plant. 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved.
Keywords: Photovoltaic pumping; Irrigation; PV generator; optimal sizing; Dynamic programming
1. Introduction
The previous optimizing of photovoltaic (PV) water pumping systems, which have been the subject of numerous papers, mainly dealt with improvement of effectiveness of various system components, as well as their better mutual adjustment, with the aim of total cost reduction of the PV pumping system (AVICENNE Programme, Papers for distribution, 1997). On the other hand, optimal sizing of the PV pumping system is basically reduced to calculation of the required hydraulic energy at the output of the system and its rela-
tion to monthly average daily solar irradiation. Hydraulic energy for PV pumping systems for irrigation is calculated based on required water quantity data, calculated by agri- cultural experts, and total head of water rise, Kenna and Gillett (1985). The equation for nominal electric power of PV genera- tor Pel expressed in (W), in referential condition (Standard Test Condition STC – intensity of solar irradiation 1000 W/m2, relative air mass AM1.5 and temperature of PV generator 25 C), according to Kenna and Gillett (1985) is as follows: Pel ¼ 1000 fm½1 acðTcell T0Þ gMP EH ES ð1Þ where EH ðkWh=dayÞ is output hydraulic energy, ES ðkWh=dayÞ the solar energy at the PV generator input,
0038-092X/$ - see front matter 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved. doi:10.1016/j.solener.2006.11.003
* Corresponding author. Tel.: +385 1 4597281; fax: +385 1 4597260. E-mail address: zvonglas@fkit.hr (Z. Glasnovic).
www.elsevier.com/locate/solener
Solar Energy 81 (2007) 904–916
fm the load matching factor to characteristics of the PV generator, ac the PV cell temperature coefficient ( C 1), T0 the referential temperature of the cell (25 C), gMP mo- tor–pump unit effectiveness, and Tcell temperature of the cell ( C) which, according to Markvart and Castan ˇer (2003), can be calculated by the equation:
Tcell ¼Ta þ
NOCT 20 800
GS ð2Þ where Ta is air temperature ( C), GS the intensity of solar irradiance (W/m2) and NOCT is the Nominal Operating Cell Temperature ( C). Therefore, the nominal electric power of PV generator is calculated based on the known monthly average daily demand for hydraulic energy EH and available monthly average daily solar irradiation Es in the critical month
and the known efficiency of the motor–pump unit GMP in referential operating conditions, taking into account the effect of outside temperature on the efficiency of the PV generator. Eq. (1) stands for critical month, i.e. the month in which the ratio between hydraulic and radiated solar energy EH=ES is maximum. However, this approach has the fol- lowing flaws:
• Lack of systematic quality – Hydraulic energy value obtained from an agriculture expert is not in any way correlated to the possibilities of its covering with avail- able solar energy in the calculated month. Consequently, the problem is observed particularly and separately, i.e. the agriculture expert first calculates the values of the required hydraulic energy independently from the
Nomenclature
An area of irrigated location (ha) Dr the most active rooting depth (m) EH hydraulic energy (kW h) Es mean daily radiation on horizontal plane (ter- restrial radiation) ðkW h=m2dayÞET 0 potential evapotranspiration (mm) ETr real evapotranspiration (mm) F objective function FC field capacity (mm) fiðxiÞ optimal return function per state variable xi in time stage i fi 1ðxi 1Þ optimal return function per state variable xi 1 in time stage i 1f iðWðiÞÞ optimal return function per state variable WðiÞ in time stage i fði 1ÞðWði 1ÞÞ optimal return function per state variable Wði 1Þ in time stage i 1 fm load matching factor to PV generator character- istics GS intensity of solar irradiance ðW=m2Þ H0T vertical head from the water outlet to the ground (m) HDT dynamic water level in borehole (m) HF head friction loss (local and linear losses) (m) HST static level (groundwater level) (m) HTE total head (m) i time stage (increment) INF infiltration (mm) Kc crop coefficient L total precipitation losses due to superficial drainage (mm) N total number of time stages i nd number of days in time stage i Pel nominal electric power of the PV generator (W) P el optimal nominal electric power of the PV gener- ator (W)
PelðiÞðQdðiÞÞ return function from stage i per decision var- iable QdðiÞQ AP average flow, known also as ‘‘apparent flow’’ rate ðm3=hÞ Qd mean daily water volume at the output of the PV pumping system (decision variable) ðm3=dayÞQ PVðiÞ water from PV pumping system which is,by irri- gation, added to soil in time stage i (m3) Qmax maximum discharge capacity of borehole ðm3=hÞ R total precipitation (mm) Re total effective precipitation (that reach the soil) (mm) ri return from stage i tr mean daily insolation (h) T0 referential temperature of PV cell (generator) (25 C) Ta temperature of the surroundings ( C) Tcell temperature of PV cell (generator) ( C) ui decision variable in stage i WðiÞ soil moisture in time stage i (mm) Wði 1Þ soil moisture in time stage i 1 ðmmÞ xi state variable in stage i xi 1 state variable in stage i 1 ac PV cell (generator) temperature coefficient ( C 1) goc nominal efficiency of PV generator (%) gI inverter efficiency (%) gMP motor–pump unit efficiency (%) gMPI efficiency of motor–pump unit and inverter (%) gN irrigation efficiency (%) si transformation, i.e. relation between output and input state variables for every stage of the sys- tem i # calculation coefficient of average flow
Z. Glasnovic, J. Margeta / Solar Energy 81 (2007) 904–916 905
Designer of the PV system. After that, the designer divides it by available solar energy, and then uses this value as his optimal value. • Static quality – By monitoring only the critical month, it is not possible to observe properly the demands for hydraulic energy and possibilities of their fulfilling in the previous and subsequent months. Furthermore, it is completely ignored that the water static level and water quantity in the borehole can vary from month to month, thus affecting the determining of critical val- ues. The fact that total head in borehole is dependent on the quantity of the pumped water is also disregarded. Ignored is the possibility of water redistribution regard- ing time and quantity, from water abundant periods (days) into dry period, and thus redistribution of critical parameters in system sizing (possibilities of water stor- age). Also, possibilities of fulfilling water requirements from available solar energy with the PV pumping system are not even considered in dynamic sense. Therefore, everything is observed statically.
It is evident that such sizing of the nominal power of the PV generator, whose price is still relatively high, doesn’t yield optimal results. This results in increased investment costs and affects possible economic justification of such systems.
2. System configuration
Unlike the approach where PV pumping systems are observed separately from their surroundings (the work of
Bahaj and Mohammed (1994) is typical in that sense), and in accordance with Glasnovic et al. (1991) (which par- tially unites the main influential elements into one system and properly chooses the optimizing method that is widely used in water resources management, but the objective function is inadequately set and in that sense the optimiz- ing problem is solved), in this work the problem is solved at the level of the system as a technological entirety. This entirety equally encloses all components of the system, including natural processes in the system (climate, hydrol- ogy, boreholes, pumping system, irrigation, agriculture and power supply) during the entire period when the system is in operation (irrigation season), Fig. 1. This means that throughout the entire operation period the system is dynamically analyzed as an integrity, taking into account all changes that occur in re
Zvonimir Glasnovic a,*, Jure Margeta b
a Faculty of Chemical Engineering and Technology, University of Zagreb, 10000 Zagreb, Marulicev trg 19, Croatia b Faculty of Civil and Architectural Engineering, University of Split, 21000 Split, Matice Hrvatske 15, Croatia
Received 11 July 2005; received in revised form 26 September 2006; accepted 27 November 2006 Available online 22 December 2006
Communicated by: Associate Editor Hansjo ¨rg Gabler
Abstract
The previous methods for optimal sizing of photovoltaic (PV) irrigation water pumping systems separately considered the demand for hydraulic energy and possibilities of its production from available solar energy with the PV pumping system. Unlike such methods, this work approaches the subject problem systematically, meaning that all relevant system elements and their characteristics have been ana- lyzed: PV water pumping system, local climate, boreholes, soil, crops and method of irrigation; therefore, the objective function has been defined in an entirely new manner. The result of such approach is the new mathematical hybrid simulation optimization model for opti- mal sizing of PV irrigation water pumping systems, which uses dynamic programming for optimizing, while the constraints were defined by the simulation model. The model was tested on two areas in Croatia, and it has been established that this model successfully takes into consideration all characteristic values and their relations in the integrated system. The optimal nominal electric power of PV generator, obtained in the manner presented, are relatively smaller than when the usual method of sizing is used. The presented method for solving the problem has paved the way towards the general model for optimal sizing of all stand-alone PV systems that have some type of energy storage, as well as optimal sizing of PV power plant that functions together with the storage hydroelectric power plant. 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved.
Keywords: Photovoltaic pumping; Irrigation; PV generator; optimal sizing; Dynamic programming
1. Introduction
The previous optimizing of photovoltaic (PV) water pumping systems, which have been the subject of numerous papers, mainly dealt with improvement of effectiveness of various system components, as well as their better mutual adjustment, with the aim of total cost reduction of the PV pumping system (AVICENNE Programme, Papers for distribution, 1997). On the other hand, optimal sizing of the PV pumping system is basically reduced to calculation of the required hydraulic energy at the output of the system and its rela-
tion to monthly average daily solar irradiation. Hydraulic energy for PV pumping systems for irrigation is calculated based on required water quantity data, calculated by agri- cultural experts, and total head of water rise, Kenna and Gillett (1985). The equation for nominal electric power of PV genera- tor Pel expressed in (W), in referential condition (Standard Test Condition STC – intensity of solar irradiation 1000 W/m2, relative air mass AM1.5 and temperature of PV generator 25 C), according to Kenna and Gillett (1985) is as follows: Pel ¼ 1000 fm½1 acðTcell T0Þ gMP EH ES ð1Þ where EH ðkWh=dayÞ is output hydraulic energy, ES ðkWh=dayÞ the solar energy at the PV generator input,
0038-092X/$ - see front matter 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved. doi:10.1016/j.solener.2006.11.003
* Corresponding author. Tel.: +385 1 4597281; fax: +385 1 4597260. E-mail address: zvonglas@fkit.hr (Z. Glasnovic).
www.elsevier.com/locate/solener
Solar Energy 81 (2007) 904–916
fm the load matching factor to characteristics of the PV generator, ac the PV cell temperature coefficient ( C 1), T0 the referential temperature of the cell (25 C), gMP mo- tor–pump unit effectiveness, and Tcell temperature of the cell ( C) which, according to Markvart and Castan ˇer (2003), can be calculated by the equation:
Tcell ¼Ta þ
NOCT 20 800
GS ð2Þ where Ta is air temperature ( C), GS the intensity of solar irradiance (W/m2) and NOCT is the Nominal Operating Cell Temperature ( C). Therefore, the nominal electric power of PV generator is calculated based on the known monthly average daily demand for hydraulic energy EH and available monthly average daily solar irradiation Es in the critical month
and the known efficiency of the motor–pump unit GMP in referential operating conditions, taking into account the effect of outside temperature on the efficiency of the PV generator. Eq. (1) stands for critical month, i.e. the month in which the ratio between hydraulic and radiated solar energy EH=ES is maximum. However, this approach has the fol- lowing flaws:
• Lack of systematic quality – Hydraulic energy value obtained from an agriculture expert is not in any way correlated to the possibilities of its covering with avail- able solar energy in the calculated month. Consequently, the problem is observed particularly and separately, i.e. the agriculture expert first calculates the values of the required hydraulic energy independently from the
Nomenclature
An area of irrigated location (ha) Dr the most active rooting depth (m) EH hydraulic energy (kW h) Es mean daily radiation on horizontal plane (ter- restrial radiation) ðkW h=m2dayÞET 0 potential evapotranspiration (mm) ETr real evapotranspiration (mm) F objective function FC field capacity (mm) fiðxiÞ optimal return function per state variable xi in time stage i fi 1ðxi 1Þ optimal return function per state variable xi 1 in time stage i 1f iðWðiÞÞ optimal return function per state variable WðiÞ in time stage i fði 1ÞðWði 1ÞÞ optimal return function per state variable Wði 1Þ in time stage i 1 fm load matching factor to PV generator character- istics GS intensity of solar irradiance ðW=m2Þ H0T vertical head from the water outlet to the ground (m) HDT dynamic water level in borehole (m) HF head friction loss (local and linear losses) (m) HST static level (groundwater level) (m) HTE total head (m) i time stage (increment) INF infiltration (mm) Kc crop coefficient L total precipitation losses due to superficial drainage (mm) N total number of time stages i nd number of days in time stage i Pel nominal electric power of the PV generator (W) P el optimal nominal electric power of the PV gener- ator (W)
PelðiÞðQdðiÞÞ return function from stage i per decision var- iable QdðiÞQ AP average flow, known also as ‘‘apparent flow’’ rate ðm3=hÞ Qd mean daily water volume at the output of the PV pumping system (decision variable) ðm3=dayÞQ PVðiÞ water from PV pumping system which is,by irri- gation, added to soil in time stage i (m3) Qmax maximum discharge capacity of borehole ðm3=hÞ R total precipitation (mm) Re total effective precipitation (that reach the soil) (mm) ri return from stage i tr mean daily insolation (h) T0 referential temperature of PV cell (generator) (25 C) Ta temperature of the surroundings ( C) Tcell temperature of PV cell (generator) ( C) ui decision variable in stage i WðiÞ soil moisture in time stage i (mm) Wði 1Þ soil moisture in time stage i 1 ðmmÞ xi state variable in stage i xi 1 state variable in stage i 1 ac PV cell (generator) temperature coefficient ( C 1) goc nominal efficiency of PV generator (%) gI inverter efficiency (%) gMP motor–pump unit efficiency (%) gMPI efficiency of motor–pump unit and inverter (%) gN irrigation efficiency (%) si transformation, i.e. relation between output and input state variables for every stage of the sys- tem i # calculation coefficient of average flow
Z. Glasnovic, J. Margeta / Solar Energy 81 (2007) 904–916 905
Designer of the PV system. After that, the designer divides it by available solar energy, and then uses this value as his optimal value. • Static quality – By monitoring only the critical month, it is not possible to observe properly the demands for hydraulic energy and possibilities of their fulfilling in the previous and subsequent months. Furthermore, it is completely ignored that the water static level and water quantity in the borehole can vary from month to month, thus affecting the determining of critical val- ues. The fact that total head in borehole is dependent on the quantity of the pumped water is also disregarded. Ignored is the possibility of water redistribution regard- ing time and quantity, from water abundant periods (days) into dry period, and thus redistribution of critical parameters in system sizing (possibilities of water stor- age). Also, possibilities of fulfilling water requirements from available solar energy with the PV pumping system are not even considered in dynamic sense. Therefore, everything is observed statically.
It is evident that such sizing of the nominal power of the PV generator, whose price is still relatively high, doesn’t yield optimal results. This results in increased investment costs and affects possible economic justification of such systems.
2. System configuration
Unlike the approach where PV pumping systems are observed separately from their surroundings (the work of
Bahaj and Mohammed (1994) is typical in that sense), and in accordance with Glasnovic et al. (1991) (which par- tially unites the main influential elements into one system and properly chooses the optimizing method that is widely used in water resources management, but the objective function is inadequately set and in that sense the optimiz- ing problem is solved), in this work the problem is solved at the level of the system as a technological entirety. This entirety equally encloses all components of the system, including natural processes in the system (climate, hydrol- ogy, boreholes, pumping system, irrigation, agriculture and power supply) during the entire period when the system is in operation (irrigation season), Fig. 1. This means that throughout the entire operation period the system is dynamically analyzed as an integrity, taking into account all changes that occur in re
การแปล กรุณารอสักครู่..
แบบจำลองที่เหมาะสมขนาดของแผงเซลล์แสงอาทิตย์สูบน้ำระบบน้ำชลประทาน
ซโวนิเมียร์ glasnovic , * บางอย่าง margeta B : คณะวิศวกรรมและเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยซาเกร็บ 10000 ซาเกร็บ , โครเอเชีย trg marulicev 19 , B คณะวิศวกรรมโยธาและวิศวกรรมสถาปัตยกรรม , แยก , มหาวิทยาลัย 21000 แยก , นิวรณ์ hrvatske
ได้รับ 15 , โครเอเชีย 11 กรกฎาคม 2005รับแก้ไขแบบฟอร์ม 26 กันยายน 2006 ; 27 พฤศจิกายน 2549 ได้รับการยอมรับออนไลน์ 22 ธันวาคม 2549
สื่อสารโดย : แก้ไข hansjo RG เลอร์
ร่วมตั้งบทคัดย่อวิธีการก่อนหน้าที่เหมาะสมขนาดของแผงเซลล์แสงอาทิตย์ ( PV ) ชลประทานสูบน้ำด้วยระบบแยกพิจารณาความต้องการพลังงานไฮดรอลิกและความเป็นไปได้ของการผลิตจากการใช้พลังงานแสงอาทิตย์กับระบบสูบน้ำ . ซึ่งแตกต่างจากวิธีการดังกล่าว งานนี้วิธีการแก้ปัญหาเรื่องอย่างเป็นระบบหมายความว่าทุกคนที่เกี่ยวข้องระบบองค์ประกอบและคุณลักษณะของพวกเขาได้รับ Ana - lyzed พลังงานแสงอาทิตย์ระบบสูบน้ำท้องถิ่น , อากาศ , boreholes ดิน พืช และ วิธีการชลประทาน ดังนั้น ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ได้รับ de จึงเน็ดในลักษณะใหม่ทั้งหมดผลของวิธีการดังกล่าวคือใหม่ทางคณิตศาสตร์การจำลองแบบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพไฮบริด OPTI - มัลขนาด PV ชลประทานระบบสูบน้ำ ที่ใช้การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในขณะที่เงื่อนไขเป็น de จึงเน็ดโดยรูปแบบจำลอง แบบทดสอบสองพื้นที่ในโครเอเชียและมีการสร้างรูปแบบนี้ได้ใช้เวลาในการพิจารณาค่าคุณลักษณะทั้งหมดและความสัมพันธ์ของพวกเขาในแบบบูรณาการระบบ เหมาะสมทางไฟฟ้าไฟฟ้าแสงอาทิตย์ ได้รับในลักษณะที่นำเสนอจะค่อนข้างมีขนาดเล็กกว่าตอนปกติวิธีการขนาดใช้เสนอวิธีการแก้ปัญหาได้ปูทางสู่รูปแบบทั่วไปที่เหมาะสมขนาดของสแตนด์อะโลนระบบ PV ที่มีบางชนิดของการสะสมพลังงาน รวมทั้งการปรับขนาดของโรงไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ที่การทำงานร่วมกันกับกระเป๋าโรงไฟฟ้าพลังน้ำ . 2549 บริษัท จำกัด .
คำสำคัญ : แผงเซลล์แสงอาทิตย์สูบน้ำชลประทาน ; เครื่องกำเนิดไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ ; ;ที่ดีที่สุดขนาด การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก
1 บทนำ
การก่อนหน้าของแผงเซลล์แสงอาทิตย์ ( PV ) เครื่องสูบน้ำระบบซึ่งได้รับเรื่องของเอกสารมากมาย ส่วนใหญ่ได้รับการปรับปรุงประสิทธิผลของส่วนประกอบของระบบต่าง ๆ ตลอดจนการปรับขึ้นของพวกเขาร่วมกันกับจุดประสงค์ของการลดต้นทุนรวมของระบบสูบน้ำ ( โปรแกรม avicenne เอกสารแจกจ่าย1997 ) บนมืออื่น ๆที่เหมาะสมขนาดของระบบสูบน้ำ โดยทั่วไปลดลงจากการคำนวณของความต้องการพลังงานไฮดรอลิกที่เอาต์พุตของระบบและมาร์ติน
tion เพื่อเฉลี่ยรายวันรายเดือนพลังงานแสงอาทิตย์ . ไฮดรอลิพลังงานสำหรับระบบสูบน้ำเพื่อการชลประทานจะถูกคำนวณจากข้อมูลปริมาณน้ำที่คำนวณโดย Agri - ผู้เชี่ยวชาญด้านวัฒนธรรมและศีรษะรวมของน้ำสูงขึ้น เคนนา และยิลเล็ตต์ ( 1985 ) สมการไฟฟ้าปกติของ PV สกุล - TOR เพล ) ( W ) ในสภาพไปด้วย ( STC ) มาตรฐานการทดสอบสภาวะความรุนแรงของพลังงานแสงอาทิตย์ 1000 W / m2 am1.5 อากาศมวลสัมพัทธ์และอุณหภูมิของ PV เครื่องกำเนิดไฟฟ้า 25 C ) ตามเคนนะ และยิลเล็ตต์ ( 1985 ) เป็นดังนี้เพล¼ 1000 FM ½ 1 AC ðทีเซลล์ t0 Þ GMP เอ๋ ES ð 1 Þที่เอ๋ð kWh = วันÞจะออกไฮดรอลิกพลังงาน และð kWh = วันÞพลังงานแสงอาทิตย์ที่ PV เครื่องกำเนิดไฟฟ้าเข้า
0038-092x / $ - เห็นหน้าจากเรื่อง 2006 จำกัด สิทธิสงวน ดอย : 10.1016 / j.solener ผู้เขียนที่ 2006.11.003
* โทร : 385 1 4597281 ; โทรสาร : 385 1 4597260 . อีเมล : zvonglas@fkit.hr ( Z glasnovic )
www.elsevier .ดอทคอม / ค้นหา / solener
พลังงานแสงอาทิตย์ 81 ( 2007 ) 904 – 916
fm โหลดที่ตรงกัน ปัจจัยคุณลักษณะของ PV เครื่องกำเนิดไฟฟ้า AC เซลล์แสงอาทิตย์สัมประสิทธิ์ของอุณหภูมิ ( C 1 ) t0 อุณหภูมิไปด้วยของเซลล์ ( 25 C ) , GMP โม - ประสิทธิภาพหน่วยโต๋–ปั๊มและอุณหภูมิของทีเซลล์เซลล์ ( C ) ซึ่งตาม markvart และ แค ันˇ ER ( 2003 ) สามารถคำนวณได้จากสมการ¼ทาþ
ทีเซลล์noct 20 800
GS ð 2 Þที่ทาคือ อุณหภูมิอากาศ ( C ) , GS ความเข้มของแสงอาทิตย์ดังกล่าว ( w / m2 ) และ noct เป็นชื่อปฏิบัติการอุณหภูมิของเซลล์ ( C ) ดังนั้น ไฟฟ้าปกติของเครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV คำนวณตามจักเฉลี่ยรายวันรายเดือนความต้องการหาพลังงานไฮดรอลิกและใช้พลังงานแสงอาทิตย์เฉลี่ยรายวันรายเดือนในเดือนที่สำคัญ
.และรู้ประสิทธิภาพของมอเตอร์และปั๊มหน่วย GMP ในไปด้วยเงื่อนไข โดยคำนึงถึงผลของอุณหภูมิภายนอกต่อประสิทธิภาพของระบบเครื่องกำเนิดไฟฟ้า อีคิว ( 1 ) ย่อมาจากเดือนที่สำคัญ คือ เดือนที่ อัตราส่วนระหว่างน้ำและแผ่พลังงานแสงอาทิตย์เอ๋ = ES เป็นสูงสุด แต่อย่างไรก็ตามวิธีการนี้มีสีขาว - lowing :
fl AWS- ขาดคุณภาพและระบบไฮดรอลิก ค่าพลังงานที่ได้จากการเกษตรผู้เชี่ยวชาญไม่ได้เป็นในทางใด ๆ มีความสัมพันธ์กับความเป็นไปได้ของครอบคลุมที่มีประโยชน์พลังงานแสงอาทิตย์สามารถคำนวณได้ใน 1 เดือน ดังนั้น ปัญหาที่พบโดยเฉพาะอย่างยิ่ง แยกกัน คือ ผู้เชี่ยวชาญ การเกษตร จึงตัดสินใจเดินทางไปคำนวณค่าของพลังงานอิสระจาก
เป็นไฮดรอลิคระบบการตั้งชื่อ
พื้นที่ตั้งของชลประทาน ( ฮา ) ดร การใช้งานมากที่สุดที่มีความลึก ( เมตร ) เอ๋ไฮดรอลิพลังงาน ( กิโลวัตต์ชั่วโมง ) และหมายถึงรังสีทุกวันในแนวระดับ ( เต๋อ - restrial รังสี ) ðกิโลวัตต์ H = m2day Þ ET 0 ค่าการคายระเหยน้ำสูงสุด ( มม. ) etr จริงค่า ( มม. ) มีฟังก์ชัน f ( เอฟซี จึงผลิตละมั่ง มม. ) ฟีð Xi Þที่ดีที่สุดกลับฟังก์ชันต่อรัฐตัวแปร Xi ในเวลาขั้นตอน Fi 1 ðซี 1 Þที่ดีที่สุดกลับต่อรัฐ 11 ตัวแปร 1 ในเวลาเวทีชั้น 1 ผมð W ðผมÞÞที่ดีที่สุดกลับฟังก์ชันต่อตัวแปรสถานะ W ðผมÞในระยะเวลาฉัน F ðชั้น 1 Þð W ðชั้น 1 ÞÞที่ดีที่สุดกลับฟังก์ชันต่อตัวแปรสถานะ W ðชั้น 1 Þในเวลาเวที 1 FM ตรงกับปัจจัย PV เครื่องกำเนิดไฟฟ้าตัวอักษรโหลด - พื้นฐานความเข้มของแสงอาทิตย์ GS ดังกล่าวð W = m2 Þ h0t แนวตั้งหัวจากน้ำระบายสู่พื้นดิน ( M ) hdt แบบไดนามิกน้ำบาดาล ( M ) HFการสูญเสียแรงเสียดทาน ( ท้องถิ่นและเส้นหาย ) ( M ) HST ระดับคงที่ ( น้ำใต้ดิน ) ( M ) จังหวัดอุบลราชธานี รวมหัว ( M ) ผมเวลาขั้นตอน ( เพิ่ม ) ในการถ่ายทอด ltration inf ( มม. ) เคซีแอลค่าสัมประสิทธิ์พืชทั้งหมด การระบายน้ำจึงขาดทุน เนื่องจาก ซูเปอร์่ ( มม. ) n ของจํานวนเวลาขั้นตอนฉันครั้ง จํานวนวันในเวลาฉันเพล ระยะทางไฟฟ้าของระบบเครื่องกำเนิดไฟฟ้า ( W ) P เอลที่ดีที่สุดค่าพลังงานไฟฟ้าของ เซลล์แสงอาทิตย์เอเตอร์ ( W )
เพลðผมÞðควอนตัมด็อตðผมÞÞกลับฟังก์ชันจากเวทีต่อการตัดสินใจวาร - iable ควอนตัมด็อตðผมÞ Q AP โอ๊วflเฉลี่ย , ยังเรียกว่า ' 'apparent flโอ๊ย ' ' อัตราð M3 = H Þควอนตัมด็อตหมายถึงทุกวัน ปริมาตรน้ำที่เอาท์พุทของระบบสูบน้ำ ( ตัวแปรการตัดสินใจ ) ð M3 = วัน Þ Q PV ðผมÞน้ำจากระบบสูบน้ำ ซึ่งโดย gation IRRI - ,เพิ่มลงในดินในเวลาเวที ( M3 ) คิวแมกซ์สูงสุดจำหน่ายความจุของหลุมเจาะð M3 R = H Þรวมการตกตะกอน ( mm ) จะรวมการตกตะกอนอย่างมีประสิทธิภาพ ( ถึงดิน ) ( มม. ) ริกลับมาจากเวทีฉัน TR หมายถึง insolation ทุกวัน ( H ) t0 ไปด้วยอุณหภูมิของเซลล์แสงอาทิตย์ ( เครื่องกำเนิดไฟฟ้า ) ( 25 องศาเซลเซียส ) ทาอุณหภูมิของสิ่งแวดล้อม ( C ) อุณหภูมิของทีเซลล์เซลล์ PV ( เครื่องกำเนิดไฟฟ้า ) ( C ) UI ตัดสินใจตัวแปรในเวทีW ðผมÞความชื้นในดินในเวลาเวที ( มม. ) น้ำหนักðชั้น 1 Þความชื้นในดินในเวลาเวที 1 ðมม. Þ xi ตัวแปรสถานะเวทีซี 1 ตัวแปรสถานะเวที 1 AC PV เซลล์ ( เครื่องกำเนิดไฟฟ้า ) สัมประสิทธิ์อุณหภูมิ ( C 1 ) goc ระบุประสิทธิภาพของเครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV ( % ) กิ อินเวอร์เตอร์ประสิทธิภาพ ( % ) GMP และประสิทธิภาพมอเตอร์ปั๊มหน่วย ( % ) gmpi ประสิทธิภาพของหน่วยปั๊มมอเตอร์และอินเวอร์เตอร์ ( % ) และชลประทาน GN ( % ) จังหวัดเช่นความสัมพันธ์ระหว่างผลผลิตและตัวแปรสถานะอินพุตสำหรับทุกขั้นตอนของ SYS - เต็มๆ ผม#การคำนวณค่าสัมประสิทธิ์เฉลี่ยflโอ้ว
Z glasnovic เจ margeta / พลังงานแสงอาทิตย์ 81 ( 2007 ) 904 – 916 905
นักออกแบบระบบ PV . หลังจากนั้น นักออกแบบที่แบ่งโดยพลังงานแสงอาทิตย์ที่มีอยู่ และใช้ค่านี้เป็นค่าที่เหมาะสมที่สุดของเขา - คงคุณภาพ–โดยการตรวจสอบเฉพาะเดือนวิกฤติมันไม่ได้เป็นไปได้ที่จะสังเกตได้อย่างถูกต้องความต้องการพลังงานไฮดรอลิกและความเป็นไปได้ของพวกเขาเต็มไปด้วยจึงบอกในก่อนหน้านี้ และต่อมาเดือน นอกจากนี้ จะไม่สนใจว่าน้ำคงที่ระดับและปริมาณน้ำในหลุมเจาะจะแตกต่างจากเดือนไปเดือน จึงมีผลต่อการกำหนดอย่างวาล - ใช้ .ที่ว่าหัวรวมในหลุมเจาะจะขึ้นอยู่กับปริมาณการสูบน้ำก็ละเลย ละเลยคือความเป็นไปได้ของน้ำการพิจารณาเวลาไอเอ็นจีและปริมาณน้ำมากมายระยะเวลา ( วัน ) ในช่วงแล้ง และดังนั้นจึงมีตัวแปรในระบบการกระจายของขนาด ( ความเป็นไปได้ของน้ำคลัง - อายุ ) นอกจากนี้ความเป็นไปได้ของครบจึงบอกความต้องการน้ำจากของพลังงานแสงอาทิตย์กับระบบสูบน้ำ ไม่ได้พิจารณาในแบบไดนามิกเลย ดังนั้น ทุกอย่างเป็นที่สังเกตด้วย .
ปรากฏว่าเช่นขนาดของอำนาจปกติของ PV กังหันลมที่มีราคายังค่อนข้างสูง ไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดผลลัพธ์ที่ได้ในค่าใช้จ่ายในการลงทุนเพิ่มขึ้น และส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจ จึงเป็นไปได้แค่ในระบบเช่น .
2 ระบบคอน จึง guration
ซึ่งแตกต่างจากวิธีการที่ระบบสูบน้ำจะสังเกตแยกจากสภาพแวดล้อมของพวกเขา ( งาน
bahaj Mohammed ( 1994 ) และเป็นปกติในความรู้สึก ) และสอดคล้องกับ glasnovic et al .( 1991 ) ( PAR - ซึ่ง tially unites ในองค์ประกอบหลัก uential flเข้าระบบอย่างถูกต้องเหมาะสมและเลือกวิธีที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการจัดการทรัพยากรน้ำ แต่ฟังก์ชันวัตถุประสงค์คือไม่เพียงพอที่จะตั้ง และที่รู้สึก optimiz - แก้ไขปัญหาไอเอ็นจี ) ในงานนี้เป็นแก้ไขปัญหาที่ระดับ ระบบโดยรวมเทคโนโลยีทั้งหมดนี่เท่าแนบส่วนประกอบทั้งหมดของระบบ รวมถึงกระบวนการธรรมชาติในระบบ ( อากาศ , hydrol - ogy , boreholes ปั๊มระบบ ชลประทาน เกษตรกรรม และ Power Supply ) ตลอดช่วงระยะเวลาที่เป็นระบบในการดำเนินงาน ( รุ่นชลประทาน ) รูปที่ 1 ซึ่งหมายความ ว่า ตลอดระยะเวลาการดำเนินงานทั้งระบบวิเคราะห์ข้อมูลแบบไดนามิกเป็นสมบูรณ์คำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดที่เกิดขึ้นในอีกครั้ง
ซโวนิเมียร์ glasnovic , * บางอย่าง margeta B : คณะวิศวกรรมและเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยซาเกร็บ 10000 ซาเกร็บ , โครเอเชีย trg marulicev 19 , B คณะวิศวกรรมโยธาและวิศวกรรมสถาปัตยกรรม , แยก , มหาวิทยาลัย 21000 แยก , นิวรณ์ hrvatske
ได้รับ 15 , โครเอเชีย 11 กรกฎาคม 2005รับแก้ไขแบบฟอร์ม 26 กันยายน 2006 ; 27 พฤศจิกายน 2549 ได้รับการยอมรับออนไลน์ 22 ธันวาคม 2549
สื่อสารโดย : แก้ไข hansjo RG เลอร์
ร่วมตั้งบทคัดย่อวิธีการก่อนหน้าที่เหมาะสมขนาดของแผงเซลล์แสงอาทิตย์ ( PV ) ชลประทานสูบน้ำด้วยระบบแยกพิจารณาความต้องการพลังงานไฮดรอลิกและความเป็นไปได้ของการผลิตจากการใช้พลังงานแสงอาทิตย์กับระบบสูบน้ำ . ซึ่งแตกต่างจากวิธีการดังกล่าว งานนี้วิธีการแก้ปัญหาเรื่องอย่างเป็นระบบหมายความว่าทุกคนที่เกี่ยวข้องระบบองค์ประกอบและคุณลักษณะของพวกเขาได้รับ Ana - lyzed พลังงานแสงอาทิตย์ระบบสูบน้ำท้องถิ่น , อากาศ , boreholes ดิน พืช และ วิธีการชลประทาน ดังนั้น ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ได้รับ de จึงเน็ดในลักษณะใหม่ทั้งหมดผลของวิธีการดังกล่าวคือใหม่ทางคณิตศาสตร์การจำลองแบบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพไฮบริด OPTI - มัลขนาด PV ชลประทานระบบสูบน้ำ ที่ใช้การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในขณะที่เงื่อนไขเป็น de จึงเน็ดโดยรูปแบบจำลอง แบบทดสอบสองพื้นที่ในโครเอเชียและมีการสร้างรูปแบบนี้ได้ใช้เวลาในการพิจารณาค่าคุณลักษณะทั้งหมดและความสัมพันธ์ของพวกเขาในแบบบูรณาการระบบ เหมาะสมทางไฟฟ้าไฟฟ้าแสงอาทิตย์ ได้รับในลักษณะที่นำเสนอจะค่อนข้างมีขนาดเล็กกว่าตอนปกติวิธีการขนาดใช้เสนอวิธีการแก้ปัญหาได้ปูทางสู่รูปแบบทั่วไปที่เหมาะสมขนาดของสแตนด์อะโลนระบบ PV ที่มีบางชนิดของการสะสมพลังงาน รวมทั้งการปรับขนาดของโรงไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ที่การทำงานร่วมกันกับกระเป๋าโรงไฟฟ้าพลังน้ำ . 2549 บริษัท จำกัด .
คำสำคัญ : แผงเซลล์แสงอาทิตย์สูบน้ำชลประทาน ; เครื่องกำเนิดไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ ; ;ที่ดีที่สุดขนาด การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก
1 บทนำ
การก่อนหน้าของแผงเซลล์แสงอาทิตย์ ( PV ) เครื่องสูบน้ำระบบซึ่งได้รับเรื่องของเอกสารมากมาย ส่วนใหญ่ได้รับการปรับปรุงประสิทธิผลของส่วนประกอบของระบบต่าง ๆ ตลอดจนการปรับขึ้นของพวกเขาร่วมกันกับจุดประสงค์ของการลดต้นทุนรวมของระบบสูบน้ำ ( โปรแกรม avicenne เอกสารแจกจ่าย1997 ) บนมืออื่น ๆที่เหมาะสมขนาดของระบบสูบน้ำ โดยทั่วไปลดลงจากการคำนวณของความต้องการพลังงานไฮดรอลิกที่เอาต์พุตของระบบและมาร์ติน
tion เพื่อเฉลี่ยรายวันรายเดือนพลังงานแสงอาทิตย์ . ไฮดรอลิพลังงานสำหรับระบบสูบน้ำเพื่อการชลประทานจะถูกคำนวณจากข้อมูลปริมาณน้ำที่คำนวณโดย Agri - ผู้เชี่ยวชาญด้านวัฒนธรรมและศีรษะรวมของน้ำสูงขึ้น เคนนา และยิลเล็ตต์ ( 1985 ) สมการไฟฟ้าปกติของ PV สกุล - TOR เพล ) ( W ) ในสภาพไปด้วย ( STC ) มาตรฐานการทดสอบสภาวะความรุนแรงของพลังงานแสงอาทิตย์ 1000 W / m2 am1.5 อากาศมวลสัมพัทธ์และอุณหภูมิของ PV เครื่องกำเนิดไฟฟ้า 25 C ) ตามเคนนะ และยิลเล็ตต์ ( 1985 ) เป็นดังนี้เพล¼ 1000 FM ½ 1 AC ðทีเซลล์ t0 Þ GMP เอ๋ ES ð 1 Þที่เอ๋ð kWh = วันÞจะออกไฮดรอลิกพลังงาน และð kWh = วันÞพลังงานแสงอาทิตย์ที่ PV เครื่องกำเนิดไฟฟ้าเข้า
0038-092x / $ - เห็นหน้าจากเรื่อง 2006 จำกัด สิทธิสงวน ดอย : 10.1016 / j.solener ผู้เขียนที่ 2006.11.003
* โทร : 385 1 4597281 ; โทรสาร : 385 1 4597260 . อีเมล : zvonglas@fkit.hr ( Z glasnovic )
www.elsevier .ดอทคอม / ค้นหา / solener
พลังงานแสงอาทิตย์ 81 ( 2007 ) 904 – 916
fm โหลดที่ตรงกัน ปัจจัยคุณลักษณะของ PV เครื่องกำเนิดไฟฟ้า AC เซลล์แสงอาทิตย์สัมประสิทธิ์ของอุณหภูมิ ( C 1 ) t0 อุณหภูมิไปด้วยของเซลล์ ( 25 C ) , GMP โม - ประสิทธิภาพหน่วยโต๋–ปั๊มและอุณหภูมิของทีเซลล์เซลล์ ( C ) ซึ่งตาม markvart และ แค ันˇ ER ( 2003 ) สามารถคำนวณได้จากสมการ¼ทาþ
ทีเซลล์noct 20 800
GS ð 2 Þที่ทาคือ อุณหภูมิอากาศ ( C ) , GS ความเข้มของแสงอาทิตย์ดังกล่าว ( w / m2 ) และ noct เป็นชื่อปฏิบัติการอุณหภูมิของเซลล์ ( C ) ดังนั้น ไฟฟ้าปกติของเครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV คำนวณตามจักเฉลี่ยรายวันรายเดือนความต้องการหาพลังงานไฮดรอลิกและใช้พลังงานแสงอาทิตย์เฉลี่ยรายวันรายเดือนในเดือนที่สำคัญ
.และรู้ประสิทธิภาพของมอเตอร์และปั๊มหน่วย GMP ในไปด้วยเงื่อนไข โดยคำนึงถึงผลของอุณหภูมิภายนอกต่อประสิทธิภาพของระบบเครื่องกำเนิดไฟฟ้า อีคิว ( 1 ) ย่อมาจากเดือนที่สำคัญ คือ เดือนที่ อัตราส่วนระหว่างน้ำและแผ่พลังงานแสงอาทิตย์เอ๋ = ES เป็นสูงสุด แต่อย่างไรก็ตามวิธีการนี้มีสีขาว - lowing :
fl AWS- ขาดคุณภาพและระบบไฮดรอลิก ค่าพลังงานที่ได้จากการเกษตรผู้เชี่ยวชาญไม่ได้เป็นในทางใด ๆ มีความสัมพันธ์กับความเป็นไปได้ของครอบคลุมที่มีประโยชน์พลังงานแสงอาทิตย์สามารถคำนวณได้ใน 1 เดือน ดังนั้น ปัญหาที่พบโดยเฉพาะอย่างยิ่ง แยกกัน คือ ผู้เชี่ยวชาญ การเกษตร จึงตัดสินใจเดินทางไปคำนวณค่าของพลังงานอิสระจาก
เป็นไฮดรอลิคระบบการตั้งชื่อ
พื้นที่ตั้งของชลประทาน ( ฮา ) ดร การใช้งานมากที่สุดที่มีความลึก ( เมตร ) เอ๋ไฮดรอลิพลังงาน ( กิโลวัตต์ชั่วโมง ) และหมายถึงรังสีทุกวันในแนวระดับ ( เต๋อ - restrial รังสี ) ðกิโลวัตต์ H = m2day Þ ET 0 ค่าการคายระเหยน้ำสูงสุด ( มม. ) etr จริงค่า ( มม. ) มีฟังก์ชัน f ( เอฟซี จึงผลิตละมั่ง มม. ) ฟีð Xi Þที่ดีที่สุดกลับฟังก์ชันต่อรัฐตัวแปร Xi ในเวลาขั้นตอน Fi 1 ðซี 1 Þที่ดีที่สุดกลับต่อรัฐ 11 ตัวแปร 1 ในเวลาเวทีชั้น 1 ผมð W ðผมÞÞที่ดีที่สุดกลับฟังก์ชันต่อตัวแปรสถานะ W ðผมÞในระยะเวลาฉัน F ðชั้น 1 Þð W ðชั้น 1 ÞÞที่ดีที่สุดกลับฟังก์ชันต่อตัวแปรสถานะ W ðชั้น 1 Þในเวลาเวที 1 FM ตรงกับปัจจัย PV เครื่องกำเนิดไฟฟ้าตัวอักษรโหลด - พื้นฐานความเข้มของแสงอาทิตย์ GS ดังกล่าวð W = m2 Þ h0t แนวตั้งหัวจากน้ำระบายสู่พื้นดิน ( M ) hdt แบบไดนามิกน้ำบาดาล ( M ) HFการสูญเสียแรงเสียดทาน ( ท้องถิ่นและเส้นหาย ) ( M ) HST ระดับคงที่ ( น้ำใต้ดิน ) ( M ) จังหวัดอุบลราชธานี รวมหัว ( M ) ผมเวลาขั้นตอน ( เพิ่ม ) ในการถ่ายทอด ltration inf ( มม. ) เคซีแอลค่าสัมประสิทธิ์พืชทั้งหมด การระบายน้ำจึงขาดทุน เนื่องจาก ซูเปอร์่ ( มม. ) n ของจํานวนเวลาขั้นตอนฉันครั้ง จํานวนวันในเวลาฉันเพล ระยะทางไฟฟ้าของระบบเครื่องกำเนิดไฟฟ้า ( W ) P เอลที่ดีที่สุดค่าพลังงานไฟฟ้าของ เซลล์แสงอาทิตย์เอเตอร์ ( W )
เพลðผมÞðควอนตัมด็อตðผมÞÞกลับฟังก์ชันจากเวทีต่อการตัดสินใจวาร - iable ควอนตัมด็อตðผมÞ Q AP โอ๊วflเฉลี่ย , ยังเรียกว่า ' 'apparent flโอ๊ย ' ' อัตราð M3 = H Þควอนตัมด็อตหมายถึงทุกวัน ปริมาตรน้ำที่เอาท์พุทของระบบสูบน้ำ ( ตัวแปรการตัดสินใจ ) ð M3 = วัน Þ Q PV ðผมÞน้ำจากระบบสูบน้ำ ซึ่งโดย gation IRRI - ,เพิ่มลงในดินในเวลาเวที ( M3 ) คิวแมกซ์สูงสุดจำหน่ายความจุของหลุมเจาะð M3 R = H Þรวมการตกตะกอน ( mm ) จะรวมการตกตะกอนอย่างมีประสิทธิภาพ ( ถึงดิน ) ( มม. ) ริกลับมาจากเวทีฉัน TR หมายถึง insolation ทุกวัน ( H ) t0 ไปด้วยอุณหภูมิของเซลล์แสงอาทิตย์ ( เครื่องกำเนิดไฟฟ้า ) ( 25 องศาเซลเซียส ) ทาอุณหภูมิของสิ่งแวดล้อม ( C ) อุณหภูมิของทีเซลล์เซลล์ PV ( เครื่องกำเนิดไฟฟ้า ) ( C ) UI ตัดสินใจตัวแปรในเวทีW ðผมÞความชื้นในดินในเวลาเวที ( มม. ) น้ำหนักðชั้น 1 Þความชื้นในดินในเวลาเวที 1 ðมม. Þ xi ตัวแปรสถานะเวทีซี 1 ตัวแปรสถานะเวที 1 AC PV เซลล์ ( เครื่องกำเนิดไฟฟ้า ) สัมประสิทธิ์อุณหภูมิ ( C 1 ) goc ระบุประสิทธิภาพของเครื่องกำเนิดไฟฟ้า PV ( % ) กิ อินเวอร์เตอร์ประสิทธิภาพ ( % ) GMP และประสิทธิภาพมอเตอร์ปั๊มหน่วย ( % ) gmpi ประสิทธิภาพของหน่วยปั๊มมอเตอร์และอินเวอร์เตอร์ ( % ) และชลประทาน GN ( % ) จังหวัดเช่นความสัมพันธ์ระหว่างผลผลิตและตัวแปรสถานะอินพุตสำหรับทุกขั้นตอนของ SYS - เต็มๆ ผม#การคำนวณค่าสัมประสิทธิ์เฉลี่ยflโอ้ว
Z glasnovic เจ margeta / พลังงานแสงอาทิตย์ 81 ( 2007 ) 904 – 916 905
นักออกแบบระบบ PV . หลังจากนั้น นักออกแบบที่แบ่งโดยพลังงานแสงอาทิตย์ที่มีอยู่ และใช้ค่านี้เป็นค่าที่เหมาะสมที่สุดของเขา - คงคุณภาพ–โดยการตรวจสอบเฉพาะเดือนวิกฤติมันไม่ได้เป็นไปได้ที่จะสังเกตได้อย่างถูกต้องความต้องการพลังงานไฮดรอลิกและความเป็นไปได้ของพวกเขาเต็มไปด้วยจึงบอกในก่อนหน้านี้ และต่อมาเดือน นอกจากนี้ จะไม่สนใจว่าน้ำคงที่ระดับและปริมาณน้ำในหลุมเจาะจะแตกต่างจากเดือนไปเดือน จึงมีผลต่อการกำหนดอย่างวาล - ใช้ .ที่ว่าหัวรวมในหลุมเจาะจะขึ้นอยู่กับปริมาณการสูบน้ำก็ละเลย ละเลยคือความเป็นไปได้ของน้ำการพิจารณาเวลาไอเอ็นจีและปริมาณน้ำมากมายระยะเวลา ( วัน ) ในช่วงแล้ง และดังนั้นจึงมีตัวแปรในระบบการกระจายของขนาด ( ความเป็นไปได้ของน้ำคลัง - อายุ ) นอกจากนี้ความเป็นไปได้ของครบจึงบอกความต้องการน้ำจากของพลังงานแสงอาทิตย์กับระบบสูบน้ำ ไม่ได้พิจารณาในแบบไดนามิกเลย ดังนั้น ทุกอย่างเป็นที่สังเกตด้วย .
ปรากฏว่าเช่นขนาดของอำนาจปกติของ PV กังหันลมที่มีราคายังค่อนข้างสูง ไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดผลลัพธ์ที่ได้ในค่าใช้จ่ายในการลงทุนเพิ่มขึ้น และส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจ จึงเป็นไปได้แค่ในระบบเช่น .
2 ระบบคอน จึง guration
ซึ่งแตกต่างจากวิธีการที่ระบบสูบน้ำจะสังเกตแยกจากสภาพแวดล้อมของพวกเขา ( งาน
bahaj Mohammed ( 1994 ) และเป็นปกติในความรู้สึก ) และสอดคล้องกับ glasnovic et al .( 1991 ) ( PAR - ซึ่ง tially unites ในองค์ประกอบหลัก uential flเข้าระบบอย่างถูกต้องเหมาะสมและเลือกวิธีที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการจัดการทรัพยากรน้ำ แต่ฟังก์ชันวัตถุประสงค์คือไม่เพียงพอที่จะตั้ง และที่รู้สึก optimiz - แก้ไขปัญหาไอเอ็นจี ) ในงานนี้เป็นแก้ไขปัญหาที่ระดับ ระบบโดยรวมเทคโนโลยีทั้งหมดนี่เท่าแนบส่วนประกอบทั้งหมดของระบบ รวมถึงกระบวนการธรรมชาติในระบบ ( อากาศ , hydrol - ogy , boreholes ปั๊มระบบ ชลประทาน เกษตรกรรม และ Power Supply ) ตลอดช่วงระยะเวลาที่เป็นระบบในการดำเนินงาน ( รุ่นชลประทาน ) รูปที่ 1 ซึ่งหมายความ ว่า ตลอดระยะเวลาการดำเนินงานทั้งระบบวิเคราะห์ข้อมูลแบบไดนามิกเป็นสมบูรณ์คำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดที่เกิดขึ้นในอีกครั้ง
การแปล กรุณารอสักครู่..
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.
- mustard
- in the shade
- ในฐานะเพื่อนมนุษย์คนหนึ่ง ฉันยังหวังให้ค
- วันที่
- Like naughty chat
- With more than 15,000 shops and 200,000
- เขาจะอาเจียรทุกครั้งที่กินอาหาร
- JILAF จองเช่ารถ สำหรับวันที่ 7-8 กันยายน
- ผมต้องทำงาน
- โปรดบอกฉันมาว่าที่ตอนเริ่มต้นและที่ตอนจบ
- High School Dist
- ช่วยหยิบขวดน้ำ
- With marrow
- don't screw up
- The mat
- Total of Person
- You can not live without me. Likewise, I
- Long lasting
- continued to write books in braille for
- guinea pigs
- Nie dawno co wrocilem z pracy z nocki
- 追伸：コメントのAdministratorって誰だろう？エクセルとワードのユーザ
- มีแต่ความว่างเปล่า จุดที่เคยยืนคิดว่าอยู
- ขอโทษ ฉันคิดว่ามันเป็นเมสเสจที่ตลกสำหรับ
