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秦晓霞 《现代制造技术与装备》2018,(4)
当前,在国家政策的引导鼓励下,新能源行业尤其是分布式光伏行业发展迅猛。但是,对决定投资的关键因素评价不足,会致使项目无法建设或者建成后投资效益远低于预期,导致投资决策失误。因此,梳理投资决策的主要影响因素和评价方法,分析投资风险与控制的有效策略,可以为参与分布式光伏项目的各方作出准确、可靠、快速的决策提供理论与实践参考。 相似文献
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从成本估算、成本控制、成本构成三个方面介绍了分布式光伏发电项目成本管理的现状,并从基本概念、应用范围、优势等方面论述了挣值管理理论。基于挣值管理对分布式光伏发电项目成本管理进行研究,建立分布式光伏发电项目成本管理模型,并进行案例分析。应用挣值管理,能够有效评估分布式光伏发电项目的绩效和成本,提高成本管理的效率和精度,有利于分布式光伏发电项目的实施。 相似文献
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随着无补贴平价上网的进程推进及分布式光伏发电补贴的显著降低,分布式光伏发电项目盈利率也因此降低,发电侧的投资积极性受到了影响,清洁发电和分布式能源的建设步伐由此减缓。为提升发电侧的积极性,促进更多的分布式光伏发电项目落地,考虑将碳交易问题与光伏发电生产商(Photovoltaic Power Generation Prosumer,PPGP)发电成本分摊相互结合,综合考虑碳价折扣和电价折扣对发电成本回收年限的双重影响,对碳交易嵌入PPGP发电成本后造成的影响进行了分析,分析结果能有效激励分布式发电项目的推进。 相似文献
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光伏行业是我国为数不多的可以同步参与国际竞争,并有望达到国际领先水平的行业.由于光伏发电具有技术先进性、资源无限性和绿色环保性等特征,它对我国实现工业转型升级、调整能源结构、发展社会经济、推进节能减排具有重要意义.文中以光伏发电系统网络协同制造模式研究为例,深入分析光伏发电系统网络协同制造模式下供应链发展需求,推动光伏行业建立基于供应链的网络协同制造模式,助力光伏行业企业提质增效和转型升级. 相似文献
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近年来,太阳能光伏发电事业为我国社会经济的建设作出了巨大贡献。光伏发电系统的可靠性,不仅直接影响到太阳能发电系统的性能,而且对于促进我国社会经济的发展也具有重要作用。本文对光伏发电系统的结构及特点进行分析,并对影响光伏发电系统可靠性的因素展开研究,进而提出几点改进措施。 相似文献
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对太阳能光伏发电系统在国内城市轨道交通应用的经济性和环保性展开论证。全国城市轨道交通的分布与太阳能辐照资源的分布的具有一定的规律性,分析太阳能光伏发电系统在城市轨道交通中的应用类型、设置方案,在此基础上,基于全生命周期评价(LCA)方法,引入太阳能光伏发电系统的全生命周期分析方法,推导出太阳能光伏发电系统在城市轨道交通应用中的碳排放回收周期模型、经济投资回收周期模型,以轨道交通主要分布城市的太阳能辐照资源为边界条件,通过计算,得出从经济性和环保性层面上,太阳能光伏发电系统在全国主要城市的轨道交通应用是合理可行的,并结合实际项目中的参数条件,进一步验证了在边界条件下,模型在轨道交通主要所在区域的适用性。本研究对太阳能光伏发电系统在全国轨道交通的应用具有指导意义。 相似文献
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光伏并网逆变电源可以将光伏发电系统产生的电能并入电网中,为传统发电方式提供了可再生能源替代方案。通过实施光伏并网,可以减少对煤、石油等非可再生能源的依赖,降低能源供应的成本和环境污染。以单相光伏并网逆变电源为研究对象,对其升压电路、全桥逆变电路和最大功率点跟踪控制进行研究,在Matlab/Simulink仿真环境下进行仿真实验。运行结果显示,该电源能够输出稳定的工频交流电能,对提高光伏相关技术应用水平,降低能源消耗,推动节能减排、保护环境和促进可持续发展具有积极意义。 相似文献
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光伏发电功率预测方法研究综述 总被引:1,自引:0,他引:1
针对太阳能光伏发电输出功率不稳定的问题,分析了国内外光伏发电功率预测方法的研究现状,总结并提出了今后研究的建议方向,介绍了太阳辐射、晴空指数、日照时数、云、温度、风速和面板积尘等影响光伏发电的各种因素,着重综述了2008年以来光伏发电功率预测尤其是短期预测的研究概况,对光伏功率预测的时间尺度和精度这两个重要指标进行了讨论,分析了数据基础、影响因素、精度指标、时间响应和评价标准等光伏发电预测中需要重点关注的技术难点。研究结果表明,近年来的研究工作主要集中在短期预测,到目前为止对于各种预测方法尚没有被公认的评价标准,难以对各种预测算法进行评估比较。最后结合综述分析,提出了今后光伏发电功率预测研究工作的建议方向。 相似文献
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《机电工程》2015,(11)
针对光伏发电系统输出电能随机性对电力系统的影响问题,对光伏输出功率预测方法进行了研究,提出了基于遗传算法优化BP神经网络的光伏预测模型。对光伏发电系统的历史发电量数据和气象数据进行了数学归纳,分析了天气类型、温度、太阳辐射强度等因素对光伏发电功率的影响。建立了基于遗传算法优化的神经网络光伏发电预测模型,提前一天进行了功率预测,且通过动态修正进一步提高了模型预测精度。运用Matlab为神经网络与遗传算法工具箱,对训练好的模型在不同日类型下进行了测试和评估,并与传统神经网络预测结果进行了对比分析。研究结果表明,利用遗传算法优化方法提高了神经网络模型预测光伏输出功率的精度,预测结果与实测结果之间的平均误差百分比减小,预测方法具有工程应用意义。 相似文献
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讨论并提出电池储能在并网光伏发电系统中的应用模式,基于DIgSILENT仿真平台,建立光伏发电及电池储能系统模型,仿真分析不同应用模式下光伏—储能联合发电系统的运行特性。结果表明:电池储能系统能够有效平抑并网光伏系统的出力波动,有利于减轻光伏发电功率波动对电网的冲击。 相似文献