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太阳能光伏发电发展现状与趋势 总被引:4,自引:0,他引:4
化石燃料(煤、油等)排放温室气体,是污染大气环境的主要原因。大量发展可再生能源可保护大气环境、并在社会经济发展中起主要作用。清洁的可再生能源包括:水力和风力、太阳光伏和燃料电池、生物质能、海洋能等。太阳能光伏(Photo Voltaic)系统,将太阳光能转换为电能,技术上已较成熟。主要优点是:不排放有害气体、无温室效应、无噪音、可靠、寿命长等,是一种清洁的可再生能源。主要应用于为城乡住宅、荒漠地区供电,也可联网为工业供电。在无电或缺电地区,光伏和风力、微型透平发电可组成离网混合分布式电力系统。本文简要介绍光伏发电系统的发展进程,国内外发展概况、电力电子技术在光伏系统中的应用等。 相似文献
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阐述太阳能光伏发电并网技术的应用,包括逆变器、蓄电池、保护装置的稳定、高效运转,从而保障太阳能光伏发电中的能源利用价值和较高的经济效益。 相似文献
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本文主要针对太阳能光伏发电并网系统的实际应用情况,对并网系统的基本原理以及系统的具体设计情况进行深入的分析。另外,本文还对系统在实际运用中需要注意的各种各样的问题做了比较全面的概括与论述,从而为实际问题的解决提供重要的参考。 相似文献
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太阳能光伏发电技术在建筑中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文阐述了太阳能光伏发电系统的基本组成及工作原理,提出了光伏发电系统与建筑一体化的概念,并分析了其发展优势。然后提出在九洲电气新建厂区建设太阳能光伏电站的设计构想,最后对此工程的发展前景进行了预测。 相似文献
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太阳能光伏发电是一种清洁环保的可再生能源,被认为是未来能源结构的基础和最具前景的新能源技术。我国光伏发电技术近些年取得了较快的发展,但仍处于起步阶段,与欧美、日本等国家相比,规模较小,基础也教薄弱。近些年来,我国政府采取了相应的激励政策,我国的太阳能光伏发电技术既面临着严峻的挑战,政府的扶持鼓励又给光伏发电带来了重大的发展机遇。 相似文献
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太阳能发电可分为光发电和热发电两种,其中光发电是不通过热转换直接将太阳光转换成电的方式,也称为光伏发电。太阳能光伏发电是新能源利用的重要领域。文中基于实例分析了屋顶光伏发电系统的大量实际数据,表明了太阳能屋顶光伏发电系统具有良好的社会、经济效益和广阔的发展前景,为今后屋顶光伏发电系统设计和推广提供参考依据。 相似文献
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作为一种可再生能源,太阳能有着干净无污染的优势,与此同时太阳能光伏发电也引起了人们的密切关注,其市场发展前景极其广阔。通过将太阳能直接转化为电能的方式实现发电,这一高新技术无需燃料,且操作过程不会对环境造成污染,不存在地域限制问题,这也使得光伏发电成为近年来太阳能开发利用中最具市场潜力的重要环节之一。文章就太阳能光伏发电技术及其应用问题进行了细致分析。 相似文献
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太阳能光伏发电技术的开发始于上世纪50年代,是利用太阳能和半导体器件有效地吸收太阳光辐射能,并使之转变成电能的直接发电方式,为了实现能源和环境的可持续发展,世界各国都将光伏发电视为发展的重点,使得光伏产业发展迅速。随着技术的不断进步和光伏组件成本的逐步降低,光伏发电与传统能源发电方式相比具有愈来愈显著的社会效益和经济效益。我国拥有丰富的太阳能资源,在光伏发电领域也取得了显著成绩。光伏发电系统通常采用模块化设计,具有良好的可靠性、可扩展性和可维护性,既可用于独立地向路灯等用电负载供电,也可与景观结合,为社区和建筑物供电,还能够以大规模荒漠电站形式向城市输送大量电能。 相似文献
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太阳能具有永不枯竭、清洁无污染、不受资源分布限制等优点。太阳能光伏发电技术正在全世界获得越来越广泛的应用。独立供电和并网发电是太阳能光伏应用的两个主要领域。本文介绍了它们的系统构成以及现有技术特点。光伏系统中,根据不同的电路拓扑结构。最大功率点跟踪技术的一阶差分算法也得到讨论。最后,本文介绍了一套独立供电的太阳能光伏试验系统,该试验系统实现了太阳能电池最大功率点跟踪技术和高效率的逆变器设计。 相似文献
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1、太阳能光伏发电的主要优点有哪些?
太阳能光伏发电的基本原理是利用太阳电池(一种半导体二极管或类似器件)的光伏效应直接把太阳的辐射能转变为电能的一种发电方式,发电过程简单,没有机械转动部件,不消耗燃料,不排放包括温室气体的任何物质,无噪声、无污染;太阳能资源分布广泛且取之不尽、用之不竭:制造太阳电池的硅占地球元素成分的25.8%,是地球上第二大元素,储藏量巨大。因此,与化石能源、风能和生物质能等新型发电技术相比,光伏发电是一种最具可持续发展理想特征的可再生能源发电技术,其主要优点有如下几点:(1)太阳能资源取之不尽,用之不竭,照射到地球上的太阳能要比人类目前消耗的能量大6000倍。在地球上分布广泛,只有有光照的地方就可以使用光伏发电系统,不受地域、海拔等因素的限制;(2)太阳能资源随处可得,可就近供电,不必长距离输送,避免了长距离输电线路的损失; 相似文献
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随着全球环境污染变得日益严重以及能源需求的快速增长,太阳能光伏发电受到天气、大气状况等多种因素的影响,其发电功率具有不确定性,需要准确的预测模型来提高其利用效率。文章采用了长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)模型来预测太阳能光伏发电功率,将历史气象数据及发电功率数据作为输入变量,将极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)模型作为预测误差对比,证明长短期记忆网络模型能够有效提高预测精度,具有一定的实际指导意义。 相似文献
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