低压配网中光伏发电系统的电能质量分析

光伏发电系统主要是将取之不尽用之不竭的太阳能转换成电能,对促进电力行业的发展有着极大地作用,但光伏发电系统的电能质量也将受到很多因素的影响,因此,应保证光伏发电系统的电能质量,才能保证低压配网的稳定运行。     

浅析太阳能光伏发电在青藏铁路的应用

利用太阳能光伏发电技术 ,将太阳能转换为电能 ,作为电源匮乏地区铁路沿线的补充电源 ,大大提高重要负荷的供电可靠性 ,本文就结合青藏铁路沿线太阳能资源的状况 ,针对太阳能光伏发电站应用的可行性及系统设计等作一简要论述     

基于太阳能光伏电池组件的微芯片电源电路设计

采用无线通信技术实现太阳能光伏组件的电流、电压、温度等重要数据采集、传输、汇聚,一般必须安装数据采集和通信控制电路板在太阳能光伏组件板上.电路板上主控微芯片工作电压在3.3 V左右,若用太阳能光伏电池组件发电为微芯片提供电能,则有必要研究设计一种特殊的供电电路,该电路必须具备适于比较宽的输入电压范围,确保输出的低电压不变,工作效率高,考虑充分利用微芯片资源,简化设计,降低成本.针对CC2530微芯片设计研究一种自适应宽动态电源电路,该电路巧妙利用CC2530芯片中的MCU产生PWM波实现电源控制,获得稳定的3.3 V输出电压值,解决太阳能光伏的组件数据采集电路板安全稳定的供电问题.其创新之处在于实现了一片CC2530芯片采集数据、无线通讯和电源管理的目的,简化了电路,省去了传统采用的独立DC-DC电源模块.实验证明,基于CC2530芯片设计的自适应宽动态电源电路工作效率高,输出电压稳定.     

野外新能源光伏电池的仿真研究

该文针对野外环境没有市电或发电机供电的问题,提出利用太阳能光伏电池为野外应急机动通信方舱供电,并通过在Matlab/Simulink中建立太阳能光伏电池的仿真模型,提出利用模糊控制算法对太阳能光伏电池最大功率点(MPP)进行跟踪,通过对仿真结果的分析,该算法能够稳定在最大功率点,在环境去参数突变的情况下,能够快速寻找到新的最大功率点,具有良好的跟踪效果,确保机动车野外通信保障能力,为复杂环境下野外应急机动通信快速组网提供基础保障。     

考虑不确定性风险及结构脆弱性的配电网网架规划

高比例分布式新能源不确定性特征增加系统运行风险，易引发电压与支路功率越限问题，增大系统网架结构脆弱性。因此提出双层多目标配电网网架规划模型，以满足多元用户对供电可靠性及电能质量要求。首先，建立源荷概率模型，并基于概率潮流量化计算配电网节点线路越限风险；其次，基于复杂网络理论，对配电网结构进行脆弱性评估；然后，提出综合考虑不确定性风险与脆弱性影响的配电网网架结构双层多目标规划模型，上层优化网络拓扑，下层规划光伏容量，采用非支配排序遗传算法与改进粒子群算法分别对上、下层模型进行优化求解；最后，采用IEEE14节点系统对方法进行验证。结果表明，该方法可以得到满足不同光伏渗透率接入要求的经济稳定的网络结构。     

财政视角下养老服务业供给侧结构性改革思考——以湖南为例

围绕新能源发电在大型远洋船舶上的大规模接入问题,研究了基于太阳能发电的客货滚装船光伏阵列布局、拓扑结构及最大功率点跟踪（MPPT）模型与算法.结合船舶航行环境与船体结构特点,设计了大规模光伏阵列的船体布局及拓扑结构,建立了以大规模全局优化（LSGO）问题为描述形式的船体区域级MPPT数学模型.此外,提出一种基于环形拓扑的多参考向量协同进化粒子群算法（CCPSO-MR）,并成功应用于船用大规模光伏阵列MPPT控制.仿真实验表明,针对LSGO问题的实时求解,CCPSO-MR算法在收敛速度、精度等方面显著优于各主流算法.基于所提阵列结构及MPPT算法,光伏系统能够在客货滚装船上实现大规模接入,并在各类复杂光照航行环境下具有良好的MPPT性能.     

大型绿色船舶光伏阵列结构与MPPT算法研究

围绕新能源发电在大型远洋船舶上的大规模接入问题,研究了基于太阳能发电的客货滚装船光伏阵列布局、拓扑结构及最大功率点跟踪(MPPT)模型与算法.结合船舶航行环境与船体结构特点,设计了大规模光伏阵列的船体布局及拓扑结构,建立了以大规模全局优化(LSGO)问题为描述形式的船体区域级MPPT数学模型.此外,提出一种基于环形拓扑的多参考向量协同进化粒子群算法(CCPSO-MR),并成功应用于船用大规模光伏阵列MPPT控制.仿真实验表明,针对LSGO问题的实时求解,CCPSO-MR算法在收敛速度、精度等方面显著优于各主流算法.基于所提阵列结构及MPPT算法,光伏系统能够在客货滚装船上实现大规模接入,并在各类复杂光照航行环境下具有良好的MPPT性能.     

太阳能光伏发电在住宅户用供电系统的应用

介绍太阳能光伏发电在住宅户用供电系统应用，采用了无变压器式的能量变换器，可降低光伏系统成本，效率高，具有应用的可靠性。太阳能光伏户用发电可以实现无电地区的供电，缓解城镇的用电压力，改善老住宅供配电问题。     

光伏太阳能热电联产建筑一体化项目设计

太阳能光伏发电技术作为当今世界最有发展前景的新能源、清洁能源技术,是可再生能源综合利用的重要内容,光伏太阳能热电联产作为其在新农村建设发展的最佳形式,解决北方偏远地区的供电和农村取暖,应得到大力推广和应用.着重介绍光伏太阳能热电联产与建筑一体化设计的方法.     

太阳能光伏发电应用研究进展综述

简要论述了太阳能光伏发电的原理和太阳能电池的分类,对太阳能光伏发电应用技术研究热点问题进行了讨论,论述了提高太阳能电池光电转换效率的一些方法,对太阳能光伏发电成本进行了分析,从研发新型替代材料及开发新工艺和优化太阳能光伏系统结构方面,提出了降低太阳能发电成本的对策.     

由光伏直接供电的电动汽车无线充电系统控制策略

为提升光伏发电的就地消纳能力,弥补电动汽车有线充电存在的弊端,通过提出一种含电动汽车无线充电的直流微网拓扑结构,研究了由光伏直接向电动汽车供电的控制方法。该拓扑以光伏发电系统为基础,新增了以蓄电池、超级电容器组成的混合储能模块,光伏系统在为充电站自身负荷供电的同时,向电动汽车供电,对系统中各部分进行优化并提出相应控制策略。Simulink仿真与实验结果表明:混合储能模块可有效平抑光伏输出功率的波动;磁耦合谐振式无线电能传输方式可提高电动汽车充电效果;在保证电动汽车稳定充电的基础上促进了光伏消纳。验证了所提拓扑的可行性与控制策略的有效性。     

基于误差修正的短期光伏功率预测

随着太阳能使用率的不断提高,太阳能资源的易变性使电网管理出现了困难。为了提高太阳能发电功率的预测精度,在安全稳定运行中保障工业电力系统的正常使用,提出一种结合改进的自适应噪声互补集成经验模态分解(improved complementary ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, ICEEMEDAN)与差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)的长短期记忆(long-term and short-term memory, LSTM)神经网络模型,使用该复合模型对光伏发电功率进行预测,通过对影响光伏功率的不同变量进行评估,获取特征重要性并作为模型的输入,在时间尺度上利用改进后的LSTM模型进行建模,以R²等相关指标评判模型性能的优劣,从而实现完整的光伏功率预测。实验采用澳大利亚光伏数据集群(DKASC)中一光伏电站2016年实测数据进行验证,两组实验中修正预测模型较单一LSTM神经网络光伏功率预测模型的精确度分别提高...     

Nanoscale structural and electronic evolution for increased efficiency in polymer solar cells monitored by electric scanning probe microscopy

Control of blend morphology at multi-scale is critical for optimizing the power conversion efficiency （PCE） of plastic solar cells. To better understand the physics of photoactive layer in the organic photovoltaic devices, it is necessary to gain understanding of morphol- ogy and the corresponding electronic property. Herein we report the correlation between nanoscale structural, electric properties of bulk heterojunction （BHJ） solar cells and the annealing-induced PCE change. We demonstrate that the PCE of BHJ solar cells are dramatically improved （from 1.3 % to 4.6 %） by thermal annealing, which results from P3HT crystalline stacking and the PCBM aggregation for interpenetrated network. The similar trend for annealing- induced photovoltage and PCE evolution present as an initial increase followed by a decrease with the annealing time and temperature. The surface roughness increase slowly and then abruptly after the same inflection points observed for photovoltage and PCE. The phase images in electric force microscopy indicate the optimized P3HT and PCBM crystallization for interpenetrating network formation considering the spectroscopic results as well. From the correlation between surface photovoltage, blend morphology, and PCE, we propose a model to illustrate the film structure and its evolution under different annealing conditions. This work would benefit the better design and optimization of the morphology and local electric proper- ties of solar cell active layers for improved PCE.     

小功率光伏并网逆变器控制系统的设计

阐述了一种小功率光伏并网逆变器的控制系统.该光伏并网逆变器由DC DC变换器与DC AC变换器两部分组成,其中DC＿DC变换器采用芯片SG3525来控制,DC＿AC变换器采用数字信号处理器TMS320F240来控制.由于数字信号处理器DSP实时处理能力极强,采用合适的算法能确保逆变电源的输出功率因数接近1,输出电流为正弦波形.该控制方案已经在实验室得到验证.     

基于SA-CS算法的含分布式电源配电网优化重构

电力行业作为拯救国民经济、社会和人类生活的基础产业,将面临重大改善,而作为电力系统重要组成部分的电网结构调整也应得到优化。本文针对配电网优化重构问题,以系统有功网络损耗最小、节点电压偏移量最小作为优化目标建立配电网重构目标函数;对于含分布式电源配电网系统,系统环形拓扑结构变得更加复杂,布谷鸟搜索算法容易出现收敛速度慢,容易陷入局部最优,后期收敛精度差的缺点,本文提出一种基于混合模拟退火布谷鸟搜索算法的配电网重构算法。通过引入模拟退火操作,提高算法收敛速度与精度。将该算法应该用于配电网重构问题,仿真结果表明相较于传统算法此算法有更快的收敛速度,同时有效的降低了配电网络的有功损耗,极大的提高了节点电压幅值;提高了配电网运行的稳定性与供电质量,对配电网安全经济稳定的运行提供了参考。     

含分布式电源的配电网多目标无功优化

针对传统模型和现有算法对配电网无功优化带来的电压波动和网络损耗等问题,提出一种基于改进元胞差分算法的含风、光的配电网无功优化方法。建立了风电、光伏的随机概率出力模型,获取了其出力预测数据,以电压波动、有功损耗和电压越限3个目标为优化函数,通过权重系数将三目标模型转换为双目标模型,建立了含风电、光伏的双目标配电网无功优化模型。通过电压稳定指标（voltage stability index,VSI）对配电网各个时段的电压的稳定性进行评价,用改进元胞差分算法对模型进行求解,并利用测试函数对算法进行验证。结果表明,较传统模型和传统算法而言,所提模型和所用算法均能有效降低配电网的电压波动和减小配电网的有功损耗,从而保证电网的安稳运行。     

光伏并网发电控制系统的研究

针对光伏并网发电系统的控制方法,分析了太阳能电池的基本原理,给出了太阳能电池的功率输出特性;为了使太阳能电池能够最大效率地将太阳能转化为电能,给出了采用电导增量法的太阳能电池最大功率点跟踪的控制策略;对于光伏并网逆变器,采用的是全桥逆变电路,其直流侧为电压型输入,交流侧为电流型输出,并通过滞环比较的控制方式对并网输出电流进行控制;最后建立了并网发电系统的仿真模型并进行仿真,结果显示并网电流能够很好的跟踪电网电压。     

基于高斯混合模型的光伏发电功率概率区间预测

随着世界经济的绿色发展,大力发展可再生能源逐渐成为共识。可再生能源中太阳能的开发利用已成为当前能源转型中的重要领域,并在很多科技发达国家得到了较广泛的应用。高精度的光伏发电功率预测对电力系统的优化调度、安全运行十分重要。由于光照强度和能见度等会影响太阳能发电量的随机性,提出一种基于高斯混合模型的光伏发电功率概率区间预测方法,通过利用K-means算法将光伏发电历史数据按天气进行划分,以划分后的预测误差为统计样本,采用高斯混合模型进行拟合并使用期望最大化算法估计模型参数,通过计算指定置信水平下的置信区间进行光伏发电功率概率区间预测。仿真结果表明所提方法在进行光伏发电功率区间预测时的性能评价指标均优于典型单一分布模型,证明了所提方法的准确性和适用性。     

太阳能电池充电转换模块

为了提高太阳能电池能量利用率,改善光伏发电系统的工作性能,提出了一种新型太阳能电池充电的电路拓扑方案。该方案在太阳能电池和蓄电池之间增加充电传导模块,采用动态电压调节方式实现蓄电池的常规充电和倍压充电,解决了弱光照时太阳能电池能量流失问题。通过制做实验样机进行测试,结果表明,模块具有完善的充电控制特性和低压工作性能,静态工作电流小于20μA,传送效率高达98%,是一款高效实用的充电控制模块。     

基于分层思想的配电网负荷转供算法

配电网供电恢复的主要目的是在保证支路不过载、电压不越限、电网呈辐射状这三个约束条件下以较少的开关操作尽可能多地恢复失电负荷,并尽量使网损最小。在分层供电树基础上,结合恢复切割思想,提出一种实时算法;该算法将整个计算过程分为离线和在线计算两个部分。首先在离线计算部分中做好相应的准备工作,即对系统进行拓扑分层,并计算一阶负荷矩,然后再根据故障信息进行在线计算。通过分层树的切割方法计算得出非故障失电区的负荷转带方案。最后根据各个方案的负荷转移量、开关操作次数和网损等指标进行方案的优选比较。通过研究和算例分析可以看出将整个算法过程分为离线和在线计算两个部分可以提高算法的在线计算效率,能有效地满足负荷转供的实时性。