光伏充气膜温室自跟踪发电系统发电量预测

针对光伏充气膜温室自跟踪发电系统提出了一种加入天气预报信息的自适应变异粒子群神经网络的发电量预测算法.首先结合历史发电量数据和气象数据分析了影响光伏充气膜温室自跟踪发电系统发电量的主要因素,建立了加入天气预报的神经网络预测模型,并针对传统神经网络预测模型中基于梯度下降的BP算法收敛慢、易陷入局部最优、训练难收敛等问题,通过自适应变异粒子群算法改进了神经网络.该算法通过将变异环节引入粒子群优化算法,进行隔代进化找到局部最优解.实验结果表明所采用的自适应变异粒子群的神经网络预测算法的全局收敛性能得到了显著提高,能有效避免粒子群优化算法中的早熟收敛问题.     

基于LS-SVM的光伏最大功率跟踪控制方法

为解决自然环境剧烈变化条件下,传统光伏最大功率跟踪控制中存在的控制精度低和误跟踪现象,建立了基于最小二乘支持向量机的最大工作点电压预测模型,通过该模型预测光伏发电系统的最大工作点电压,并用预测电压来修正恒电压控制法的参考电压,从而实现光伏发电系统的最大功率跟踪控制。仿真结果表明预测模型具有较高的精度,相对误差在0.04以内,控制方法能够快速、稳定地实现光伏发电系统的最大功率跟踪,有效避免误跟踪现象。     

基于双并联Boost电路的功率预测改进电导增量法研究

光伏电池输出功率易受光照强度和外界温度的影响,需采用最大功率点跟踪电路,才能使光伏电池始终输出最大功率,是提高光伏电池效率的重要手段。本文通过分析比较传统电导增量方法,提出一种新型双并联Boost电路的功率预测改进电导增量法最大功率跟踪策略。利用Matlab/Simulink软件进行仿真建模与分析,表明本文所提出的方法跟踪速度更快、稳态性能更好、纹波系数更小,减小振荡的同时又能避免发生误判,可有效实现对太阳能发电系统输出特性的优化,对于光伏发电系统有重要的参考意义。     

太阳能光伏发电技术在温室中的应用

阐述了太阳能光伏电池组件、控制器、逆变器等的设计原则和光伏发电系统的分类。并以北京京鹏环球科技股份有限公司已建的光伏温室为例,论述了光伏发电系统与温室的结合方式。      

含光伏发电用户的低压台区线损模型维护探究

<正>按照低压供电台区是否含有光伏发电用户可分为纯用户台区(无光伏发电用户)、光伏全额上网台区(用户所发电能量全部并入市电电网)、自发自用余电上网台区(用户发电和用电同时进行,当发电功率小于用电功率时,缺少的功率从市电中获取,此时上网表计反向功率为0,反向表码不走动;当发电功率大于用电功率     

农业温室太阳能供电系统最大功率点跟踪算法设计

在温室中引入可再生能源,能够极大地促进温室的节能减排。针对温室室顶安装的太阳能电池板,可能出现的局部遮阴或光强分布不均而造成的光伏阵列失配及热斑现象等问题,采取了一种新型的两阶段光伏最大功率点跟踪(MPPT)控制方法。该方法将光伏系统产生的阻抗偏差以及偏差的变化率作为模糊控制的输入,输出量为下一时刻的占空比调整步长,从而控制负载大小,实现最大功率点的跟踪控制。此外,基于系统初次寻优时间、环境改变后的二次寻优时间,以及功率的振幅为MPPT的性能指标,在仿真环境和试验平台下对提出的控制方法进行分析对比,结果表明:所提出的模糊优化等效阻抗匹配法具有较快的寻优速度和较高的稳态精度。     

基于储能型开关升压变换器的光伏发电系统的能量管理

通过对储能型开关升压变换器电路进行分析,提出一种根据储能电池的荷电状态(state of charge,SOC)和负载状态来实现光伏发电系统能量管理的策略。即,通过负载功率,光伏电池最大功率点和储能电池SOC值来确定系统的工作情况。根据负载所需功率大小,控制储能电池采取不同的充放电控制策略,通过仿真验证所提出方法的有效性,结果表明此控制策略能够较好地实现光伏储能发电系统的能量管理。     

基于光伏发电技术的农业智能化灌溉系统设计

针对我国农业灌溉存在的水资源浪费、耗电量大的问题,建立了基于光伏发电技术的智能灌溉系统,主要由水泵、无线传感网络、光伏发电装置和中央控制中心组成。系统通过DV-Hop算法对需灌溉区域进行定位,采用最大功率点跟踪(MPPT)方法确定光伏电池板的最大功率。灌溉系统的性能测试结果表明:光伏发电装置可为该智能灌溉系统提供稳定的能量,且灌溉系统运行稳定,能够及时响应环境变化,针对农田实施灌溉。     

考虑时序特性的分布式电源对配电网的影响

针对分布式电源出力时序特性与负荷时序特性,研究了风力发电和光伏发电在不同的渗透率组合情况下对系统网损的影响及网损最小时的电压变化规律。运用前推回代法潮流计算程序对其接入辐射状配电网前后有功损耗和电压进行精确计算,并采用系统总网损、电压改善程度来评价分布式电源对系统网损和电压的影响程度。通过IEEEl3节点系统的仿真试验,总结了风力发电和光伏发电在不同的渗透率组合情况下对配电网功率损耗的影响,并找出了使网损最小的风力发电与光伏发电最优安装容量的比例。     

光伏发电系统的推广与应用

<正>光伏发电具有充分的清洁性,是可持续发展的绿色能源。但由于人们对这一项目认识不足,成本回收周期长,融资难,分布式光伏发电系统仍难以大量普及。本文对光伏发电系统进行简要介绍,以期促进光伏发电系统的推广与应用。1光伏发电系统的安装模式(1)楼房和平房安装方式:有平顶和尖顶两种安装     

浅析光伏发电功率预测技术

正太阳能是一种取之不尽用之不竭的清洁能源,因其具有分布范围广、应用便捷、安全性高等优点获得了电力行业及居民用户的广泛关注。截至2019年底,全国光伏发电装机容量累计达到20430万kW,2019年全国光伏发电能量达2243亿kWh。光伏发电系统主要组成部分包括太阳能电池板、控制器和逆变器。光伏发电功率受太阳辐射强度、温     

带MPPT的光伏水泵系统转子磁场定向矢星控制技术

针对节水灌溉用光伏水泵系统的应用特点,结合电压空间矢量PWM技术(SVPWM)和感应电机转子磁场定向矢量控制原理,设计了一种可驱动通用型潜水泵的光伏水泵新型变频调速系统.构建了比例积分控制转速外环和电流内环的双闭环控制结构,并利用电导增量法实现了光伏发电的最大功率点跟踪控制.仿真与实验结果表明系统具有较好的动态响应性能和带负载能力,验证了采用的系统结构和控制策略的有效性和可行性.     

雷击对光伏发电系统的危害及防范

<正>光伏发电系统的主要部分都是露天安装,分散分布,因此存在着受直接和间接雷击的风险。为了避免雷击对光伏发电系统的损害,需要设置防雷与接地系统进行防护。1雷击对光伏发电系统的危害(1)对电池组件的危害。太阳能电池板是光伏发电系统的核心部分,也是光伏发电系统中价值最高的部分。其作用是将太阳能的辐射能量转换为电能,或送往蓄电池中存储起来,或直接供给负载使用。它极易遭受具有强大脉冲电流、炽热高温、猛烈电动力的直     

光伏电站光伏阵列间距计算方法

正光伏阵列,是指将太阳能电池组件以一定的排列方式组合起来,以便于更好地采集光能发电。安装光伏阵列必须考虑防止前排遮挡住后排,引发光伏组件的热斑效应,减少光伏组件的使用寿命及输出功率。笔者现对光伏阵列间距(如图1所示,两方阵前沿之间距离D)的计算方法做简要介绍,供参考。1与光伏阵列间距计算相关的几个基本知识     

小型风光互补发电系统的建模仿真

在传统的风光互补发电系统的基础上,建立基于直流母线的系统模型,利用Matlab分别搭建风力发电机、光伏阵列及直流斩波器模型.根据风能和太阳能发电系统最大功率跟踪控制基本原理,运用变步长扰动方法控制脉冲发生器的占空比,实现最大功率点的跟踪控制.稳态模型的建立可以评估预测所设计系统的各种性能,为建立实验平台和示范工程奠定基础.     

基于现代谱估计的光伏系统谐波仿真分析

光伏发电系统在并网时产生的出力波动会影响电网的电能质量。对太阳能示范电站光伏发电系统进行检测,观察光伏发电系统并网输出功率等因素的波动,分析其对低压配网造成的电能质量谐波问题。利用现代谱估计算法与传统傅里叶分析方法对信号进行仿真对比,结果表明现代谱估计算法能够更加精确地得到各次谐波分量。     

提高分布式光伏发电效率的措施

正1分布式光伏发电系统的组成光伏发电是利用太阳能电池板将收集到的光能转化为电能,供用户使用。分布式光伏发电系统主要由太阳能电池板(光伏组件)、逆变器、配电箱、电缆等部件组成。其中,太阳能电池板是核心。一般常用的太阳能电池板有单晶硅、多晶硅、非晶硅和薄膜电池等。按照连接方式,光伏发电又可分为离网发电系统与并网发电系统两大类。离网发电系统发出的电能仅供用户自用;并网发电系统就是将太阳能发出的电通     

基于增量电导法的光伏最大功率点跟踪研究

光伏元件的输出功率是其所受日照强度、器件内部结温的非线性函数。在外部环境稳定的情况下,光伏元件存在唯一的最大功率输出点。本文提出了一种光伏发电系统最大功率点跟踪算法,在传感器精度保证的条件下,能够大大提高系统在光照变化的条件下的适应性。     

温室测控系统开关设备优化组合预测控制方法

考虑开关设备组合作用下温室测控系统的非线性动态特性,提出了结构简单、不需复杂数值计算的离散预测模型,在不小于最大时滞时域内设备组合不变情况下,对设备组合进行滚动优化预测控制,从而大大简化了温室测控系统预测控制算法的复杂性,缓解了测控系统分布大时滞问题。仿真分析和温度的均方差表明,对分布式、大时延温室测控系统的优化组合预测控制方法是有效的。     

光伏低碳温室设计与应用

探讨了太阳能光伏发电如何与设施农业相结合,并以北京京鹏环球科技股份有限公司与北京市农业机械研究所共建的光伏低碳温室项目为例,详细论述了光伏低碳温室的结构设计。光伏低碳温室将太阳能应用与设施建造完美结合,是具有双重功效的创新型新能源生产工厂,它综合利用太阳能,实现了新能源热电联产,是现代农业未来的发展方向。