基于分区分层前推回代算法的光伏阵列运行状态评估方法

基于光伏阵列规模较大和辐射型网络且集电单元间耦合较弱的特点,提出了一种基于分区分层前推回代算法的光伏阵列运行状态评估方法,实现对光伏阵列运行状态的准确评估。重点论述了分区分层前推回代算法原理、节点支路矩阵求解和概率统计方法及评估流程。结合新疆某新建20 MWp光伏电站5 MWp光伏阵列系统参数,采用Matlab7.0验证该方法。仿真结果表明:该方法能正确输出5 MWp阵列运行状态的评估数据概率分布和评估结果概率密度,能准确评估阵列运行状态。解决了单一评估算法难以准确评估大规模光伏阵列运行状态的缺陷,提高了工程实用性。此外,该方法具有迭代次数少,收敛速度快,计算效率高等优点。     

光伏阵列故障检测方法综述

基于状态监测的故障诊断方法是提高光伏系统可靠性和安全性的有效实施途径.光伏阵列输出的非线性特性及其易受外界环境干扰的特点,导致传统保护装置难以检测到其直流侧故障.光伏阵列故障不仅会降低发电量、损害光伏组件,严重时甚至会导致大面积火灾.为解决该问题,专家学者们提出了多种光伏阵列故障检测方法,本文就常见的故障检测方法进行概...     

基于XGBoost的光伏阵列故障诊断方法研究

针对光伏阵列输出具有非线性并受最大功率点跟踪影响,从而导致传统的诊断方法精度低、模型性能差等问题,提出一种基于极端梯度提升的光伏阵列故障诊断方法。首先,在光伏电池单二极管模型的基础上,建立光伏阵列仿真模型,利用PVsyst软件对光伏阵列的输出特性和故障成因进行系统的模拟分析,得到了故障特征参数,并通过特征重要度排序验证了所选择故障特征参数的有效性;其次,提取光伏阵列不同故障状态下的故障特征,构建基于XGBoost的故障诊断模型;最后,利用网格搜索和交叉验证对诊断模型的超参数进行寻优,通过混淆矩阵计算评价指标来评估诊断模型的性能。并将该方法与决策树、随机森林以及梯度提升树相比,结果表明,该方法不仅能准确检测所有的故障种类,并且模型的泛化能力更好,诊断准确率更高。     

基于LPP-ABC-SVM的光伏阵列阴影遮挡分类方法研究

光伏阵列的输出功率随光照强度的变化而改变,当阵列受到阴影遮挡时,会导致其电池片输出功率不匹配,长时间易形成热斑.因此,对阴影遮挡的情况及时进行甄别,可有效预防热斑故障的产生.针对在光伏阵列阴影遮挡进行分类时,需使用大量辅助设备或采集大量环境数据,以及分类准确率不高的问题,提出了一种基于局部保持人工蜂群支持向量机(LPP...     

基于Ⅰ-Ⅴ特性灰色关联分析的光伏阵列健康状态评估

针对光伏阵列故障和异常状态的性能评估问题,文章运用健康管理理论和数据挖掘技术提出了一种基于电流-电压(Ⅰ-Ⅴ)特性灰色关联分析的光伏阵列健康状态评估方法.首先对光伏阵列的仿真模型进行研究,通过数值计算的方法提高仿真的速度,然后利用粒子群优化算法提取模型参数,并利用灰色关联分析方法对光伏阵列的健康状态进行评估,进而计算其...     

基于HHO-ELM的光伏阵列故障诊断方法研究

光伏阵列长期暴露在恶劣的环境中,导致光伏组件易发生故障,从而影响光伏阵列的发电效率。在实际运行过程中,光伏阵列除发生单一故障之外,还会出现多类型的复合故障,给故障诊断加大了难度。提出了一种基于哈里斯鹰(HHO)算法优化极限学习机(ELM)的光伏阵列多类型复合故障诊断方法。用HHO算法优化ELM的权值和阈值,建立HHO-ELM故障诊断模型,并与ELM、粒子群优化算法(PSO)-ELM、正余弦优化算法(SCA)-ELM以及鲸鱼优化算法(WOA)-ELM算法进行对比。实验结果表明,对于复合故障类型,HHO-ELM模型具有更高的诊断准确率,提高了光伏阵列复合故障的识别精度。     

基于改进蜉蝣算法的光伏阵列最优重构方法

部分遮蔽是导致光伏阵列输出功率损耗以及组件失配的主要原因之一。文中针对网状连接拓扑的光伏阵列提出了一种基于改进蜉蝣算法（IMA)的重构方法,通过改变光伏阵列内部的电气连接均匀分布光伏阵列上的阴影,以此来均衡光伏阵列的行电流。在10×10和10×7光伏阵列的10种阴影情况下,将IMA与数独重构方法及其他6个启发式算法分别通过失配损耗和功率提升百分比2个评估标准进行了比较,并给出了由IMA重构后的光伏阵列辐照分布图。结果表明,IMA可有效提高光伏阵列输出功率,降低失配损耗,输出PV曲线均趋向呈现单个峰值,并且重构结果均优于其他方法。此外,基于RTLAB平台上的硬件在环实验验证了硬件可行性。     

基于BP神经网络的光伏阵列故障诊断研究

光伏阵列多安装在较恶劣的室外环境中,因此在运行过程中常会发生故障。为辨别光伏阵列故障类型,提出了基于L-M算法的BP神经网络的故障诊断方法。在深入分析不同故障状态下光伏阵列输出量变化规律的基础上,确定了故障诊断模型的输入变量。本方法无需额外的设备支持,具有简便、成本低的优点;可以在线实时地进行故障诊断。仿真和初步实验结果验证了基于BP神经网络的故障诊断方法可以有效地检测出光伏阵列短路、断路、异常老化及局部阴影等四种故障。     

基于改进型扰动观察法的光伏阵列MPPT方法研究

在分析光伏电池数学模型和输出特性的基础上,提出了一种固定电压法与改进的自适应步长占空比直接控制法相结合的方法.该方法应用固定电压法与自适应步长的扰动观察法相结合跟踪光伏阵列的最大功率点,在变化的环境条件下,使用MATLAB软件对这种自适应步长的跟踪方法进行仿真.仿真结果表明,所提方法能够快捷、准确地跟踪到光伏阵列的最大功率点,具有较好的控制精度,减少了在最大功率点振荡的能量损失,从而提高了光伏发电系统的能量转换效率.     

基于CSA算法的光伏阵列多峰最大功率跟踪研究

在实际工程应用中,由于受复杂的环境变化影响,光伏阵列功率-电压曲线通常呈多峰值状态,使用传统方法进行最大功率跟踪时,追踪速度和准确度都无法得到满足.为解决这些不足,提出了一种基于布谷鸟搜索算法与扰动观测法相结合的光伏阵列最大功率跟踪算法,在算法前期利用布谷鸟搜索算法突出的全局搜索能力迅速找到全局最大功率点所处的大致区域...     

基于电容阵列I-V测试仪的光伏STC曲线拟合研究

现有的光伏组件在标准条件(STC)下I-V曲线的拟合算法存在计算过于复杂或准确度不足的问题。为提高曲线在偏离STC环境下的拟合准度,提出了一种依据太阳电池四参数结构,通过选取曲线最大功率点(MPP)附近6个点作为拟合点,计算组件I-V数学模型从而实现曲线拟合的拟合算法。不同光伏组件的最优拟合点间隔不同,为提高拟合精度,进一步提出了自适应拟合点选取方法,同时设计了以电容阵列为负载的I-V测试仪结构并研制了一套完整仪器。该测试仪可通过增加MPP附近数据点的密度,提升拟合点的选取精度。经过MATLAB仿真与实际验证表明,模型拟合算法的拟合结果在各种测试环境下的准确度均高于多项式拟合算法;所设计的I-V测试仪性能优越,适用于工程测量之中。     

基于太阳能发电的光伏阵列电气系统设计

清洁能源的使用是未来社会发展的趋势。以光伏发电为研究模型,对实现太阳能的高效利用展开研究,提出了一种高效的光伏阵列,使太阳能发电系统的能源利用率得到了显著的提升。通过对太阳能发电的电气系统进行一次设计,提出了35 kV侧无功补偿装置,使得系统更加合理、有效。     

基于多重评价模型的光伏电网经济性评价研究

利用经济性能分析评价模型,对光伏电网发配电的运行、规划、降损等各个环节进行经济性评价。依据不同的电网配置形成了不同的经济评价模型,对光伏电网的节能运行具有重要的现实指导意义。     

基于信息融合的太阳电池阵列故障研究

主要根据不同工作状态下太阳电池的温度明显不同这一特点,并结合信息融合技术和模糊推理方法对太阳能光伏阵列的工作状态进行自动识别与分析。首先对光伏阵列的红外图像进行预处理,对其中可能的故障区域及其特征信息进行提取,综合考虑环境因素对图像产生的影响,并结合信息融合技术和模糊推理方法自动识别光伏阵列中太阳电池的工作状态。研究结果表明,通过采用的实验方法可很好地对太阳能光伏阵列中组件的正常、老化、损坏、遮挡等工作状态进行识别。     

一种基于最小均衡差的光伏阵列重构方案

对于光伏阵列而言,局部阴影是其最常见的导致输出功率损失的原因,由局部阴影导致的功率损失不仅与阴影面积相关,更多地取决于阴影的分布位置以及光伏阵列中各光伏板之间的连接方式.为了提升阴影条件下光伏阵列的输出功率,提出了一种基于网式连接(TCT)结构的光伏阵列重构方法,重点研究了如何根据不同的阴影条件,合理重构光伏板之间的连...     

基于PSO优化BPNN估计光伏阵列MPPT控制系统研究

为了充分利用光伏阵列转换能量,提高光伏阵列的发电效率,在分析光伏阵列的伏安特性及最大功率点跟踪(MPPT)原理的基础上,提出了一种基于粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BPNN)的建模方法,并用这种改进的神经网络构建了光伏阵列的动态模型.通过PSO-BPNN模型拟合光伏阵列输出功率与输出电压的非线性关系,实现了对光伏阵列的最大功率点跟踪.Matlab/Simulink仿真及在线测试结果表明:基于PSO-BPNN估计的光伏阵列MPPT控制系统能快速、精确地跟踪光伏阵列的最大功率点,改善了BP神经网络收敛速度慢,易陷入局部极值,建模精度不高的缺点,提高了系统的稳定性和能量转换效率,是研究光伏发电这个复杂非线性系统的一个可行办法.     

基于改进的扰动观察法在光伏发电MPPT中的应用

光伏电池是一种非线性电源,随外界环境的变化而变化,为了提高光伏阵列的利用率,光伏系统中需采用最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)。近年的研究中,提出了许多跟踪算法,其中应用最为广泛的是扰动观察法和电导增量法。在分析扰动观察法的基础上,进行优化提出了一种改进的变步长算法,它有效提高了最大功率点跟踪过程中的跟踪速率,克服了扰动方向的误判问题,消除了在最大功率点的振荡现象。仿真与实验结果证明了该方法的有效性。     

并网光伏系统性能测试与评估方法

我国光伏电站的数量和规模逐年增加,光伏发电的大规模应用需要一套完整的电站性能评估方法做支撑。介绍了针对光伏发电系统常用的性能测试方法与评估指标,对比分析两种不同的性能评估方法的差异性,为我国开展光伏发电系统在实际服役环境条件下的性能研究提供理论指导。