光伏产能过剩无需惊慌

中国光伏产业的产能过剩实为产能储备,是产业规模化的必经之路。2011年伊始,中国光伏产业被产能过剩的阴云所笼罩,事实上,光伏产业存在产能过剩的说法早在2009年就已出现,但国内对光伏产业的投资仍持续攀升,幸运的是同期国内外市场特别是以欧洲为主的出口市场增长亦非常迅猛,暂时化解了产能过剩的忧     

太阳能光伏发电存在问题及对策探讨

太阳能光伏发电作为一种新兴产业,在能源供给日益短缺的今天正在发挥越来越大的作用。本文简述了太阳能光伏发电现状和应用前景,分析了太阳能光伏发电存在的问题,并针对太阳能光伏发电存在的问题提出了相应对策,对太阳能光伏发电产业的健康长远发展具有重要的参考意义。     

工作过程系统化在《光伏发电系统设计与施工》中的应用

为满足光伏行业的人才需求,许多高职院校开设了光伏发电技术及应用专业,《光伏发电系统设计与施工》这门课程是光伏专业的核心课程,具有很高的课程改革价值。本文结合江西工业工程职业技术学院在该课程建设中进行工作过程系统化改革的经验,详述了对其进行改革的必要性和进行职业、行动、学习领域分析和情景设计的全过程。     

基于极端学习机的光伏发电功率短期预测

为了进一步提高光伏发电功率的预测准确度,该文首次将极端学习机方法(ELM)和相似日方法结合并引入光伏发电功率短期预测领域.通过分析影响光伏发电功率的各个因素,分时段预测光伏发电功率.该方法在不同时间段中利用相似日评价函数选取历史相似日,结合预测日的天气因素,采用极端学习机对预测日对应时段的发电功率进行预测.通过对预测效果进行比较和分析,结果表明该方法比传统的神经网络预测算法有更好的预测效果.     

光热发电检讨

太阳能热水器行业竞争惨烈,而代表着产业高端的光热发电产业却难以起步。几乎与光伏同时起步的光热没有经历光伏产业那样的跌宕,自身进步却非常缓慢。没有一家上市公司的窘境,让这个国内应用最广泛的新能源产业集体处在低端。在我国光热领域近3000家企业     

基于极端学习机的光伏发电功率短期预测

为了进一步提高光伏发电功率的预测准确度,首次将极端学习机方法(ELM)和相似日方法结合并引入光伏发电功率短期预测领域.通过分析影响光伏发电功率的各个因素,分时段预测光伏发电功率.该方法在不同时间段中利用相似日评价函数选取历史相似日,结合预测日的天气因素,采用极端学习机对预测日对应时段的发电功率进行预测.通过对预测效果进行比较和分析,结果表明该方法比传统的神经网络预测算法有更好的预测效果.     

基于GA-BP算法的光伏系统发电功率预测

随着光伏产业的迅速发展,光伏发电已成为可再生能源的生力军.然而,光伏系统的发电功率受不同天气状况的影响,具有不确定性和周期性等特点.为准确预测光伏发电功率保证电网的稳定性,本文采用GA-BP(Genetic Algorithm-Back Propagation)算法对光伏系统发电功率进行预测分析,结果表明,本文提出的模型和方法可以较为准确的预测光伏系统的输出功率,具有一定的实用价值.     

光伏发电：期待暖春

光电成本居高不下、技术路线出现分歧、产能相对过剩，在中国光伏发电项目迅猛发展的背后依然暗流涌动。     

许继电气与中电集团十八所成功“联姻”

1月7日,许继电气股份有限公司与中国电子集团第十八研究所在许昌签订光伏发电战略合作协议。这标志着许继进军太阳能光伏发电领域有了新的突破和实质性的进展。     

屋顶光伏探路

屋顶光伏将占据光伏产业半壁江山。根据国家发改委即将公布的《可再生能源发展十二五规划》,光伏发电装机目标被确定为到2015年达1000万千瓦,到2020年达5000万千瓦。其中值得注意的是,到2015年屋顶光伏电站规模为300万千瓦,到2020年则达2500万千瓦。屋顶光伏又叫光伏建筑一体化(BIPV),覆盖领域包括一般住宅和公共建筑,目前国内市场,光伏在住宅上的     

关于光伏电站太阳能板清洁技术的研究

近年来,我国光伏产业发展迅速,利用太阳能进行光伏发电成为一种趋势。在光伏电站的运行维护过程中,需要对太阳能板进行清洁处理,以提高光伏电站的发电效率,有效提升经济效益。本文主要深入研究光伏电站太阳能板清洁技术的主要应用及其发展,为相关研究提供一些参考。     

我国太阳能光伏技术应用前景分析

世界经济发展所需能源有限,发展太阳能已是大家公认的方向,但是随着欧债危机和美欧双反影响,世界光伏产业遭受重创。光伏未来的发展方向成了刺激光伏产业复兴的关键所在。笔者认为未来光伏发展在于扩大应用范围,发展新的应用增长点。根据社会经济的发展来看,我国光伏产业的着重点应该在大型集中电站、分布式发电、光伏道路等。     

光伏电池最大功率点跟踪方法的研究

随着能源的耗竭,光伏发电技术越来越受到人们的重视,光伏发电的过程主要就是将接收到的太阳辐射利用光伏电池转变为电能的过程。在光伏发电系统中,为了进一步提高光伏电池的转换效率,需要对光伏电池的最大功率点进行跟踪。本文首先分析了在跟踪控制中常见的恒压控制法,扰动跟踪法和功率数学模型法,比较了它们的优缺点,并基于这三种方法提出了一种改进的跟踪方法。     

基于初始化非负矩阵分解的光伏发电预测

光伏发电作为一种可再生能源发电技术,使用规模日益扩大,光伏发电的精准预测已成为数据挖掘的重要研究领域,但是光伏发电本身的随机性和不确定性使得现有的预测功率难以达到理想的高度,对电网运行的稳定性造成了不利的影响.为了探索预测日的发电功率、历史日的发电功率以及气象数据等相关因素之间的关系,解决光伏发电难以准确预测的问题,提...     

光伏微利模式不可持续

产能过剩依然是中国光伏产业当下最迫在眉睫的问题。     

分布式光伏数据采集器的设计与实现

"十三五"期间,我国分布式光伏发电将进入加速发展的快车道。针对现有监控设备存在的数据传输低效、传输方式单一和数据无法存储等问题,结合分布式光伏发电监控设备布局分散、网络受限等特点,提出一种基于ARM Cortex-M3嵌入式处理器的分布式光伏数据采集器方案,并从硬件和软件两方面进行数据采集器的设计,实现了数据的远程传输、存储备份和本地显示等多种功能。该采集器通过RS485接口、Modbus协议实现了对逆变器数据的采集,通过GPRS模块、TCP/IP协议实现了数据的远程传输,并在本地采用LCD显示采集器运行数据、SD卡备份采集的数据。实验表明,分布式光伏数据采集器具备较高的数据传输成功率,解决了分布式光伏发电的难题,在光伏发电领域将有很好的应用前景。     

基于神经网络的配网系统光伏输出功率控制分析

随着目前世界上的能源需求愈发扩大,光伏发电凭借其储备量大,且清洁无污染的特性,逐步成为目前新能源发电的主流,但是,由于光伏发电效率受到环境光照强度的影响,因此,其输出功率时时发生变化,所以,目前光伏电池的最大功率跟踪(Most Power Point Trace,MPPT)与控制技术已经成为了业界最为关注的问题。针对该问题,本文利用BP神经网络技术对光伏电池的最大输出功率进行检测以及控制,通过对光伏系统以及人工神经网络的基本原理进行介绍,引入了BP神经网络的基本概念,最后搭建了基于BP神经网络的配网光伏输出功率控制系统,通过仿真,证明了其理论的可行性与正确性,能够为我国光伏产业提供一定帮助。     

分布式光伏发电并网数字化建模与仿真北大核心

为了改善光伏发电性能,需要对分布式光伏发电并网控制技术进行研究。提出基于MPPT控制的分布式光伏发电并网建模方法,建立光伏电池模型,在所建模型的基础上研究光伏发电系统输出功率受光照强度变化的影响。并利用MPPT控制方法跟踪分布式光伏系统的最大功率点,提高分布式光伏系统在运行过程中的输出功率。通过滑膜控制对光伏并网逆变器进行控制,保持电网电压与光伏发电系统输出电流的同步性,实现分布式光伏系统并网发电。通过仿真,验证了所提方法可有效地实现光伏阵列最大输出功率的跟踪,满足分布式光伏发电并网系统的运行要求。     

基于光伏发电职业技能比赛的电子技术应用专业课程体系改革与实践

光伏发电技术在人类生活中得到广泛运用.自2011年起,全国职业院校技能大赛开设光伏发电赛项技能比赛,一些职业学校也开设与光伏发电技术相关的专业或课程,要求教师理论教学和实践教学相结合,将光伏发电职业技能比赛训练内容与电子技术应用专业课程的教学活动结合起来,从而解决电子技术应用专业学生参加光伏发电职业技能比赛培训的一些问题.本文以我校通过光伏发电职业技能比赛的电子技术应用专业课程体系改革与实践,分析"以赛促学"进行教学改革的必要性,提出光伏发电职业技能比赛中凸显的问题,从而构建"以赛促学"进行电子技术应用专业教学改革的路径.     

基于Simulink的光伏发电阵列的故障诊断与仿真

随着世界经济的发展,人口数量的持续激增,能源消耗量也越来越大,传统化石能源不断被消耗,能源危机的问题已经摆在了我们的面前。太阳能作为一种新兴的绿色能源,引起了人们的重视。当下,太阳能光伏发电产业正在迅猛的发展。光伏电池是太阳能光伏发电系统中的核心部分,因此本文通过分析太阳能电池板的工作原理,建立其数学模型,直接利用Simulink库对不同环境及不同光强下的太阳能电池输出特性、输出功率进行建模、仿真。在此基础上,对光伏发电阵列做仿真,并进行故障的诊断。