基于模拟退火法的光伏阵列铺设倾角的确定

在铺设小型楼宇太阳能系统时,电池板与太阳辐射的倾角会影响到光伏组件的工作效率,文中以光伏阵列的倾角为决策变量,以光伏阵列倾斜面上的总辐射强度最大为目标,建立非线性模型。并基于模拟退火法求解出了最佳倾角,充分利用了太阳能,使光伏电池更有效率,同时,在铺设光伏组件时也可节约电池占用面积。该方法可简单高效地解决复杂的非线性优化问题。     

现阶段光伏发电系统中发电量影响因素研究

随着光伏技术的不断发展,光伏发电系统逐渐成为目前全球最具发展前景的可再生能源之一。光伏发电系统为广大民众提供了电能,也促进了我国电网建设水平的不断提高。文章对现阶段光伏发电系统中影响发电量的因素进行分析,并提出相应解决措施。     

积灰光伏板表面散射光强度分布实验研究

针对现有光伏板积灰程度检测方法中存在难以直接对光伏板透射率进行测量和环境光干扰大的问题,提出了一种基于散射光强度的光伏板积灰密度测量方法。该方法使用调制的主动光源,基于角分辨散射(angle-resolved scattering,ARS)测量原理,对积灰光伏板表面散射光强度空间分布进行研究。根据散射光强度的分布规律,建立特定立体角范围的散射光强度与光伏板积灰密度之间的关系。实验结果表明,当探测器放置在光源同侧时,系统线性度更好,散射光强度随着光伏板积灰密度的增加先线性增长,随后增长逐渐放缓,最终趋于一定值。本方法抗环境光干扰能力强,能直观地表征光伏板的积灰状态。     

复杂地形下光伏电站间距、倾角和方位角的研究

本项目研究如何在复杂地形上合理的布置光伏组件。为今后山地、丘陵等复杂地形条件下的光伏发电站的设计提供更加准确的设计依据,更进一步提高了复杂地形条件下的光伏发电站发电量计算的准确度。     

基于神经网络模型的光伏发电功率预测研究

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。     

光伏阵列的仿真模型研究

应用仿真软件MATLAB/Simulink工具,在光伏阵列的物理数学模型的基础上,建立了一种光伏阵列的仿真模型。利用该模型,可以模拟任意太阳辐射强度、环境温度、光伏模块参数、光伏阵列串并联方式组合下的光伏阵列I-V特性,并结合BOOST升压电路,可得实际需要的电压。仿真结果表明,该光伏阵列模型输出与实际输出基本相似,能很好的用于光伏发电系统的动态仿真。     

光伏发电量与气候条件的影响分析

阐述光伏阵列的测算和光伏发电的记录信息,环境条件变化对光伏阵列发电量的影响,研究两者间的相互关系,为未来的项目评估,给予参考案例和数据模型。     

光伏电池板的铺设问题研究

以全年发电量最大,成本最少为目的,利用数学规划建模方法,通过数值模拟对小屋光伏电池板的铺设方案进行了分析研究,建立了光伏电池铺设的通用模型。通过该模型计算出光伏电池安装时的最佳倾角;确定了铺设电池数量及分组阵列图形以及逆变器的选配方案及电池板的组建连接方式,最后经济效率及收回年限的计算方法。对于此问题的确定方法可以在不同地区太阳能光伏电池板铺设中推广。     

基于改进扰动观察法的光伏阵列最大功率跟踪器的研究

光伏阵列由于输出特性具有非线性,为了提高发电效率,需要对其进行最大功率点跟踪（MPPT）。提出了一种基于改进扰动观察法的最大功率点跟踪器的设计方案,该方案在实现最大功率跟踪的基础上,解决了传统扰动观察法在响应速度与跟踪精度之间的矛盾。通过实验对比引入MPPT前后光伏阵列的输出,验证了方案的可行性与有效性。     

分布式光伏发电系统对配电网电压的影响分析

阐述分布式光伏发电系统的体系架构,配电网电压受到的分布式光伏发电系统的影响,探讨解决电压越限问题,并在此基础上建立模型进行解析。     

最佳倾角的单轴逐日系统设计研究

为解决当下灰尘附着、鸟类粪便和气象等问题导致逐日系统光转换率降低,甚至导致光传感器失效等问题,根据太阳辐射模型和最佳倾角数学模型,以单片机STC89C51为控制模块,光伏板作为接收平台,步进电机作为动作枢纽,辅以A/D转换模块、时钟模块等,设计一种简易无传感器逐日系统。系统内光伏板既作为发电装置使用同时也作为光传感器来辅助单片机判断太阳方向,系统各部分电路的协调工作省去了安装光学传感器。基于太谷县3月、7月、10月全晴天太阳位置进行跟踪,利用Matlab对理论值和实验值进行统计分析,平均误差小于5%,并选取7月份太谷县连续5个全晴天进行跟踪,数据表明,在10:00—15:00范围内,系统精度较大,相对误差小于2%。该系统对太阳能的高效利用和推广普及具有重要意义。     

光伏发电系统并网的母线保护研究

针对光伏发电系统并网技术的特点,分析了系统并网后对配电网继电保护的影响,提出了通过利用母线保护物理对象的函数关系来构建光伏发电系统并网的交流母线保护的ANN模型的新方法。采用该方法解决了光伏发电系统并网造成交流母线保护误动作的问题。     

大规模光伏发电对电力系统影响综述

伴随着时代的不断进步和科学技术手段的不断发展,光伏发电作为一种新型发电方式被广泛推广开来。本文主要围绕大规模的光伏发电对整体电力系统发生的作用和影响,从光伏发电系统自身构建角度入手,进一步分析在整个电力系统中,进行大规模形式的光伏发电会带来何种效果,通过对电力系统不同方面特性的影响进行分类探究。     

光伏阵列三相并网仿真模型

根据光伏太阳池板的内部结构和输出伏安特性建立光伏阵列的Matlab仿真模型,采用增量电导法跟踪光伏阵列的最大功率,利用三相电压型PWM整流器结构并网逆变器,对直流侧电压和交流侧电流实行双闭环控制,该模型可用于先伏发电系统的动态仿真研究.仿真实验证明直流侧的输出电压在给定值600 V附近波动,而交流侧的电流成正弦且谐波小.在此控制策略下光伏阵列的功率稳定,能够很好的跟随太阳辐射强度和环境温度的变化.     

用修正的差分进化算法确定光电模型参数

RsRp模型是研究光伏(PhotoVoltaic,PV)器件特性的一种有效的方法,它兼顾了计算复杂性和精度两个方面。在该模型中有5个参数需要确定,它们分别是光电流PVI,二极管饱和电流oI,二极管理想常数a,串联电阻sR和并联电阻pR。为了能找到准确的PV模型参数,该文提出一种修正的差分进化(Modified Differential Evolution,MDE)算法。MDE在变异中使用不同的尺度因子,有助于提高种群的多样性。另外,它在交叉操作中也采用了不同的交叉率,使自身能够轻易地摆脱局部最优点。实验结果表明,MDE算法能够用较少的时间找到准确的RsRp模型参数,使基于MDE算法和RsRp模型的I-V曲线能与实验点相匹配。     

光伏电池铺设倾角的动态优化与分析

以单位面积全年接收的太阳能总辐射量最大为目标,根据某市典型气象年的逐时气象数据,建立随光照辐射强度变化的光伏电池板最佳铺设倾角动态优化模型。模型仿真计算结果表明,同一地点光照辐射强度的差异对最优倾角有显著影响,与同月固定最优倾角相比,采用动态优化的日固定倾角,光伏电池单位面积全年接收的太阳总辐射量增加57.13%。     

大容量光伏发电关键技术与并网影响综述

大容量光伏并网发电是新能源发展的重要趋势。本文综述了大容量光伏发电的原理和特点,并比较了分布式和集中式光伏电站的优劣。针对大容量兆瓦级太阳能光伏电站的并网要求,综述了光伏并网变换器在无功控制、有功调节和低电压穿越方面的实现方法。在大容量光伏设备方面,高效率、低谐波、强可靠性的电网友好型光伏产品是竞争的核心。阐述了光伏发电对电网造成的主要影响,并分析了产生这些影响的原因。结果表明,光伏发电机组的系统惯量小是造成电网稳定性降低的重要因素,配电网中光伏电源带来的潮流变化将引起一系列问题。大容射光伏并网要求电网规划和运行都要全面考虑光伏电站出力的随机波动性,借助精确的负荷预测和发电预测技术,与常规能源机组统一协作保证供电可靠性。     

光伏阵列控制方式对逆变器传导骚扰的影响

以电源端子传导骚扰测试为基础,给出了光伏逆变器分别在光伏阵列工作点的控制方式为恒电压(CVT)和最大功率点跟踪(MPPT)两种情况下直流电源端口的传导骚扰电压,并根据光伏逆变器电源端子传导骚扰测试结果,提出了光伏阵列工作点的控制方式的不同会导致测试结果差异的观点。     

霍普菲尔德修正模型在实际应用中的缺陷

对流层电波折射误差修正中的霍普菲尔德修正模型和精确修正模型进行了比较研究.研究结果表明:霍普菲尔德修正模型只适用于目标高度在对流层顶以上,仰角在30度以上的情况;对于高精度测量系统,不能应用霍普菲尔德修正模型,最好采用精确电波折射误差修正模型.