基于灰色理论的光伏发电系统出力预测方法

本文对电动汽车充电站光伏发电系统发电能力进行分析,假定光伏发电并网逆变器可以保证光伏池板阵列始终工作在输出最大功率的工况下,建立光伏发电系统模型,利用灰色预测理论建立了光伏发电系统的发电量预测模型,对光伏发电系统的未来发电量进行预测。     

多种光伏组件发电性能实证研究

利用在青海省建立的光伏系统及平衡部件实证性示范研究基地2016年10月~2017年1月的发电量数据资料,以直流发电量、系统效率和弱光效应为研究点,采用归一化、线性回归分析等数据处理方法,对实证平台采集的数据进行了对比分析,评估了11种光伏组件在青海地区的发电特性。结果表明:11种光伏组件中,单晶硅光伏组件的单位平均日发电量最高;传统的单晶硅、多晶硅光伏组件发电量高于薄膜类型的光伏组件;同等条件下,晶硅组件的系统发电效率要优于其他类型的组件;弱光效应对11种组件的发电量影响差异不大。     

企业办公楼太阳能供电系统的研究与应用

近几年来,太阳能光伏发电技术得到了飞速的发展,对企业来说,如何更好的利用光伏发电技术来实现节能减排成为了重要的研究课题。鞍钢集团矿业公司作为国内的最大的矿山企业,一直致力于太阳能光伏发电技术的应用研究工作。本文主要介绍了鞍钢集团矿业公司某下属单位的办公楼太阳能供电系统研究与应用,着重分析了应用太阳能光伏发电的整体架构、系统选型、发电量估算等,对太阳能供电系统的经济效益进行了详细的估算与分析,为企业太阳能供电系统的建设实施提供了参照。     

光伏发电系统输出功率计算方法研究

准确计算光伏发电系统的输出功率,对光伏发电系统发电量的监管和光伏并网系统与电网调度、电力负荷等的配合问题具有重大意义。根据光伏发电系统的结构和工作原理,提出了光伏发电系统输出功率计算方法,可以计算任意太阳辐射量、环境温度、系统结构下的光伏发电系统输出功率。通过与真实光伏电站运行数据的比对,结果显示了光伏发电系统输出功率计算方法的适用性与准确性。     

太阳能光伏发电在大庆油田的应用

正太阳能光伏并网电站结合数据监控系统,检测太阳能光伏并网运行情况,与Internet连接实现电站远程控制、数据共享。光伏并网系统分为集中式光伏发电和分布式光伏发电。集中式光伏发电所发电量直接送入公共电网,相当于一个独立的发电项目,后者指在用户附近建设光伏发电站,所发电量以用户自用为主。1大庆油田光伏发电资源条件实施光伏发电需要一定的资源条件:日照资源、安装场地和负荷消纳。大庆油田位于黑龙江西部和松嫩平原北部,总面积约     

基于分离式MPPT技术的BAPV并网电站优化设计与实验研究

针对集中式MPPT光伏发电系统的不足,本文提出了分离式MPPT光伏发电技术,并将其应用于实际的BAPV系统设计中.详细阐述了分离式MPPT技术提高发电量的原理,给出了电池板的电气接线图.用Matlab软件建立了光伏电池组件和光伏阵列的Bishop仿真模型,得到了不同遮挡情况下阵列输出的U-P和U-I特性曲线,并比较了在不同遮挡情况下分离式MPPT与集中式MPPT系统的输出功率.选取两个建筑光伏阵列进行了对比实验,得到了阴影遮挡时间内的发电功率曲线和全天的发电功率曲线.实验结果表明:分离式 MPPT光伏发电系统的日发电量比集中式MPPT光伏发电系统提高了8.45％,经过连续4个月的发电量统计得到分离式单元将发电量提高了6.48％.     

光伏发电系统通常分为独立光伏发电系统和并网光伏发电系统

<正>光伏发电系统通常分为独立光伏发电系统和并网光伏发电系统。独立光伏发电系统主要用于偏远地区,解决缺电困境;并网光伏发电系统可以直接并网,也可以自发自用、余电上网,并且电网为用户提供备用。光伏发电系统中的电能质量问题:①稳定发电量问题。发电功率取决于光照辐射量,具有不稳定     

光伏发电影响因素分析和短期光伏出力预测研究

近几年,在国家政策大力扶持下,光伏产业作为战略性新兴产业,得到了井喷式的发展。光伏发电现状和发电预测日益成为大家关注的焦点。根据浙江省绍兴地区 2017年以来光伏用户的发电量数据,从季节、天气、温度、光照等不同因素对光伏发电效率影响进行了分析,并提出了一种短期光伏发电出力和发电量测算的方法,从而为本地区分布式光伏发电量预测、光伏工程选址、光伏运维管理提供依据。     

日本太阳能光伏发电系统的政策和实例

调查分析了日本自1974年以来对太阳能光伏发电系统所采取的技术开发和普及政策措施,并对两个屋顶太阳能并网光伏发电系统的发电情况以及电力消费情况进行实测,通过对其发电量与电网之间的买卖电量、消费电量等的分析,评价了光伏发电系统的节能、环保和经济性效果,可供国内发展光伏发电借鉴.     

基于神经网络的光伏阵列发电预测模型的设计

随着光伏发电系统容量的不断扩大,光伏阵列发电预测技术对于减轻光伏阵列输出电能的随机性对电力系统的影响具有重要意义.本文提出了一种加入天气预报信息的神经网络发电预测模型的设计方案.结合历史发电量数据和气象数据分析了影响光伏阵列发电量的各项因素,采用光伏阵列的发电量序列、日类型指数和气温建立了神经网络预测模型,并对训练好的模型进行了测试和评估.预测结果表明,预测模型有较高的精度,能够解决光伏发电的随机化问题,提高系统的稳定运行能力.     

平面分布式光伏系统结构及经济性研究

针对当前常规支架型光伏发电系统应用场合局限性,提出平面型光伏系统,可大大扩展光伏应用场合。平面光伏发电系统可分为固定式、移动式两种结构,分析了平面光伏的结构特点,以及相对于常规光伏优点。研究了固定式、移动式平面光伏发电效率的影响因素,分析了其效率计算方法。研究了平面光伏的综合经济性成本,结合其发电量可计算平面光伏的性价比。最后结合平面光伏发电系统的典型例子,计算了其性价比,随着光伏电池技术进步、成本降低,平面光伏可扩展更多的应用场合。     

偏微分型光伏发电自动跟踪控制系统的研究

采用偏微分型光伏发电自动跟踪控制系统发电量可增加近50％.研究了偏微分型光伏发电自动跟踪控制系统机电部分的结构、工作原理和系统的工作特点.该跟踪装置的跟踪过程具有偏微分方程的特性与求解特征,因此称为偏微分型光伏发电自动跟踪系统.     

双面光伏发电装置的双轴支架结构与控制策略

单面光伏电池发电量偏低,为增加光伏系统发电量,利用其反面可发电特点,配置光反射器,实现双面光伏发电。反射器结构采用双轴跟踪支架,并基于此结构建立了双轴跟踪下双面电池的发电量计算模型。通过计算分析发现改进结构后的双轴跟踪双面光伏系统的日发电量比固定式单面光伏系统提高了90%以上。在主动前置跟踪策略下,对双轴支架转动次数、转动位置以及转动动作时间分布进行分层优化,根据日期和天气灵活地降低支架转动次数,有效简化了双轴支架的控制,此时系统发电量仍可达到精确跟踪下的90%以上。     

雾霾条件下光伏发电量预测的迭代优化与经济性分析

光伏发电易受温度、辐照度等环境因素的影响,而近年来雾霾（PM_2.5浓度较高）污染严重,大幅降低了光伏系统发电量。因此研究雾霾天气下光伏发电量预测方法对光伏市场的发展具有重要意义。通过采集上海某户用光伏屋顶的全年光伏数据,利用控制变量法及雾霾相似日原理,拟合分析PM_2.5的浓度与发电量损失指数之间的关系,通过迭代原理优化光伏发电量预测算法,并给出雾霾环境下光伏发电量预测公式,修正光伏收益预测模型。结果表明：优化后的光伏预测发电量算法可提高发电量预测结果的精确性和稳定性。通过对3种光伏经济模型进行收益分析,验证了迭代优化算法可有效提高光伏收益预测的精确性。     

用电信息采集系统中分布式光伏发电量缺失值修复方法的研究

受采集设备故障、通信信道不稳定以及外界干扰等诸多因素的影响,用电信息采集系统在采集分布式光伏的发电量时会发生失败,造成用电信息采集系统中分布式光伏的发电量存在缺失值,进而影响基于分布式光伏发电量所开展的各类分析,如分布式光伏发电量预测、分布式光伏所在台区的线损分析等。为解决上述问题,本文提出了"同一地理区域内分布式光伏的发电量曲线具有很强的相关性"这一推论,并通过计算某地理区域的周发电量曲线相关系数矩阵验证了该推论的正确性。基于该推论,本文提出了周发电量趋势曲线的概念,以表征某一地理区域内分布式光伏发电量曲线的波动规律。基于周发电量趋势曲线提出了一种用电信息采集系统中分布式光伏发电量缺失值的修复方法,通过算例分析验证了该方法有效可行。     

阳光电源:光伏逆变器竞争加剧 毛利率有下降空间

正阳光电源副总裁赵为日前在北京"光伏并网逆变器技术创新论坛"透露,未来光伏逆变器毛利率仍有进一步下降空间,而当下困扰分布式光伏发电的最大问题,是屋顶产权不明晰。光伏并网逆变器作为光伏电站中的核心设备,其技术水平和质量情况直接关系到发电系统的可靠性、安全性和发电量,也是电站开发商最关注的设备。     

基于克里格模型的光伏发电量预测

受太阳辐射强度、地理纬度、气候等因素的影响,光伏发电系统输出功率波动性较大,而现有光伏发电量预测模型精度较低。本文提出基于克里格模型的光伏发电量预测,首先建立地表辐射强度模型,并分析辐射强度与光伏发电的关系,确定克里格插值方法与约束条件,然后根据原始样本计算权重系数,最后利用预测模型对未来几天进行发电量预测。实验结果表明,相对于BP神经网络、马尔可夫链和灰色理论预测模型,克里格模型的适应性更强、准确率更高、误差更小。     

基于PVsyst的家庭光伏发电系统设计与研究

户用分布式光伏逐渐成为我国光伏发电的主要发展趋向.但是近几年上网电价逐年下调,光伏补贴面临取消.以呼和浩特地区一户家庭负荷为研究对象,应用PVsyst软件对三种户用分布式光伏发电系统进行系统设计和优化.通过PVsyst软件仿真结果,对比分析三种户用分布式光伏发电系统的发电量、发电损失,同时采用净现值法进行经济性分析.结果表明,在呼和浩特地区采用自发自用余电上网的家庭光伏发电系统具有较好的经济效益,但需要补贴政策支持.     

基于EKF算法的分布式光伏发电异常数据排查技术

分布式光伏发电运营过程中,会因设备故障、仪表测量误差、用户个人行为等干扰因素导致运营系统采集异常数据,因此需要对异常数据进行排查,有助于保障光伏发电用户数据库的准确性和可靠性,并识别存在运营问题的分布式光伏用户。基于上述原因,本文针对分布式光伏系统的特殊性,提出一种光伏发电运营系统异常数据排查技术,结合温度、辐射量、纬度、时令等环境因素,采用中心复合设计方法,通过有限的数据量建立较为精确的发电量数学模型,采用扩展卡尔曼滤波算法对采集到的发电量进行修正,从而排查和消除异常数据。该方法能够实现发电数据的预测,能够快速、可靠地排查异常数据,文中给出了排查原理和具体的实现过程,最后通过实验结果证明了所提出技术的有效性。     

基于分布式光伏发电量预测分析的运行优化策略研究

针对目前分布式光伏发电系统发电量的影响因素较多,不易预测,与其他发电系统之间运行优化策略不完善等问题.文章参考国内外光伏行业大数据应用的典型经验,基于光伏发电数据和用户的负荷需求数据,提出了一种基于RBF神经网络的光伏发电量预测和负荷预测模型,通过对数据的归一化处理和对天气因素的量化和相似度处理,对未来一段时间内的光伏用电量和负荷进行预测;采用青岛市某光伏电站的实际数据进行学习和预测,取得较好效果,从而验证了模型的可行性.此外通过对负荷的预测和对发电量的预测数据,以经济性能最优为目标制定了运行优化策略,实现了光伏发电的有效利用,使发电侧和负荷侧功率平衡,大大降低了网损和线损,提升了分布式光伏用电可靠性和经济性.