光伏板对中华绒螯蟹养殖环境和生长的影响研究

光伏发电作为清洁能源近年来不断取得发展,土地等有限资源限制光伏发电的发展,将中华绒螯蟹养殖同光伏发电结合起来是一种综合利用资源的新尝试,然而光伏板对中华绒螯蟹养殖环境及生长有无影响尚无研究.因此,本研究于2019年4月到10月,在通威南京龙袍"蟹光一体"养殖基地,检测了光伏板的存在对养殖环境和中华绒螯蟹生长情况的影响.实验设置了光伏区和非光伏区4组重复.通过检测光伏区和非光伏区养殖水体光照强度、水温、溶解氧以及伊乐藻(Elodea nuttallii)生长等指标,评估了其对水环境、伊乐藻和中华绒螯蟹生长的影响,结果显示:1)光伏板存在显著降低了水面、水下20cm以及水底的光照强度(P0.05),但其不影响中华绒螯蟹正常生长,同时光伏区水体温度显著低于非光伏区(P0.05);2)光伏板的存在影响了6、7月份伊乐藻根系生长,但能够有效避免高温季节对伊乐藻生长的不利影响;3)光伏板存在导致水体溶解氧显著低于非光伏区(P0.05),但实验组的平均溶解氧含量都高于5mg/L,能满足中华绒螯蟹正常生长所需溶解氧含量;4)光伏区雄蟹体重、体长以及体宽增长显著高于非光伏区(P0.05),同时也有利于雌蟹的生长发育.     

含光/柴混合发电的配电网可靠性评估模型

光伏发电是目前很具潜力的发电形式之一,但光照强度的波动和间歇特性使得对含光伏发电的系统进行准确可靠性评估较为困难。分析了光伏发电系统(PVS)元件失效模式及其对PVS输出功率的影响,建立了元件故障阶数考虑至三阶时PVS的可靠性模型;将光照资源的不确定性和PVS的元件随机停运相组合,得出PVS输出功率的概率模型。根据孤岛外配电网元件故障对孤岛负荷可靠性的影响,定义了修复域、隔离域和零域的概念及其分层思想,有效计及了断路器/熔断器拒动影响。通过算例探讨了光伏发电系统对配电网可靠性的影响,计算结果表明光伏发电系统接入配电网能有效改善配电网供电可靠性。     

基于GA-BP的分布式光伏发电预测

基于分布式光伏发电在家庭能源管理系统(HEMS)中具有广泛的应用,光伏输出功率的准确预测影响家用设备优化调度、并网时电网的稳定性及光伏发电利用率。对光伏输出功率主要影响因素进行研究,通过选取光伏发电预测日相似日天气类型(晴天、多云、阴雨天),在传统BP预测模型基础上引入GA优化算法,建立GA-BP光伏发电预测模型。分别选取预测日相似日天气类型为晴天、阴雨天进行实验仿真,结果表明所建预测模型能够提高光伏发电预测精度,在HEMS系统中具有一定的实用价值。     

德国的5000屋顶光伏发电计划

德国在1990年年底宣布实施“1000屋顶光伏发电计划”,即准备在3年内在居民屋顶安装1～5千瓦功率级的光伏发电系统1000套,用以考察光伏并网发电系统的经济性、技术可行性和实用性。1991年将计划调整到2500个屋顶,最终又调整到5000套屋顶光伏发电系统。这项计划由德国研技部(BMFT)投资兴建,并由电力部门认可。     

基于BIPV的电力区域绿色仓库建设研究分析

随着社会发展,国家大力提倡绿色环保,从而,清洁能源发电倍受关注,其中光伏发电是更便利于人们利用光伏效应将光能转化成为一种可被人们使用的电能。传统的太阳能发电是与建筑彼此相分离,未实现空间的充分利用和可再生能源的利用,BIPV(Building Integrated Photovoltaics)的提出具有天然的优势,一方面,建筑屋顶是重要的光伏发电资源,是实现节能降耗的重要途径;另一方面,可以推进绿色建筑与新能源发电相结合,实现光储充用一体化。因此,对BIPV的研究具有重大的现实意义与实用价值。     

并网光伏发电系统发电量预测方法的探讨

为了较为准确的对并网光伏发电系统的发电量做出预测,提高光伏并网后电网的稳定性及安全性。文章对硅太阳电池组件发电功率进行了理论计算,建立了多元线性回归光伏发电功率及发电量预测模型。通过改进水电、火电和风电现有的发电量预测模型(基于BP神经网络和G(1,1)灰色理论模型),使得改进后模型更适合于并网光伏发电系统发电量的预测。最后,对三种预测模型的优缺点进行了比较,为今后并网光伏发电的预测提供了一种较为准确可行的方法。     

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...     

基于GIS平台的我国太阳能光伏发电潜力研究

太阳能光伏(PV)系统在我国的应用十分广泛,但还缺乏其在不同区域的资源利用潜力分析.建立了太阳能光伏发电潜力评估方法,通过搭建实验台研究3种常用太阳能光伏系统的转换效率和环境参数的关系,并拟合出光伏效率方程.借助地理信息系统(GIS)平台的空间分析功能研究我国各地太阳能辐射强度频数和发电潜力空间分布.通过分析发现单晶硅组件在我国西北和北方地区高达200kWh/(m2·a)以上,适宜发展PV系统,而西南地区仅约130kWh/(m2·a),可以为各地发展太阳能和制定能源发展规划提供参考.     

基于DWT-CNN-LSTM的超短期光伏发电功率预测

太阳能是未来清洁能源的关键,由于各种气象因素的影响,光伏发电通常不稳定.准确预测光伏发电功率的方法已成为解决光伏发电规划和建模问题的重要工具,可以减轻电力系统的负面影响,提高系统的稳定性.提出了一种基于离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)、卷积神经网络(convolutional...     

基于EMD-RVM的短期光伏发电系统功率预测

由于光伏发电并网会对电网产生冲击,进而影响电网的稳定,因此提高光伏发电预测的精度对电网具有重要的意义。考虑到光伏出力的非平稳性和随机性,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和相关向量机(RVM)的组合方法(EMD-RVM)对光伏发电系统功率进行预测。首先把历史数据按照天气类型进行分类,利用欧氏距离算法筛选出与待预测日特征相似的历史数据;然后将光伏发电输出功率序列进行集合经验模态分解,得到若干个不同频率的相对平稳的固有模态分量(IMF),通过分析不同分量的特征规律对各分量建立对应的RVM模型,再将各分量的预测值等权值求和得到最终预测值。仿真结果表明,同一些传统预测方法相比,利用EMD-RVM组合方法进行光伏发电预测具有较高的预测精度。     

中国家庭式光伏发电的环境与经济效益研究——以江西5kW光伏系统为例

对江西省新余市家庭光伏示范工程进行调研, 以投资回收期和内部收益率(IRR)作为经济性评价指标, 以能量回收期和年节约标准煤作为环境效益评价指标, 分析5 kW光伏系统的发电量、收益组成、环境效益以及不同补贴模式下的经济效益。结果表明, 江西省5 kW光伏发电系统的平均年发电量为4056.7度, 只有理论值的 79%。在既有国家补贴又有江西省补贴的情况下, 投资回收期平均不到8年, 平均内部收益率为11.2%, 家庭式光伏发电具有良好的经济效益, 缺少国家补贴或者江西省的补贴都会对投资的经济效益产生较大的影响。光伏发电系统还具有良好的节能和环保效益, 能量投资回收期为5.22年, 年节约标准煤1.46吨。目前家庭光伏的发展还需要国家政策的支持和合适的推广模式。     

谈光伏发电接入系统设计要点

在国民经济的发展中,能源是重要的发展基础。我国能源的消耗占据世界前列,在能源的供给以及形式上存在着很多的问题。对光伏发电资源的开发,对于解决现存的问题以及促进社会经济的可持续发展具有重要的意义。光伏发电将成为未来发展的重点,加强对其的研究具有重要的意义。在进行光伏发电接入系统的设计时,应该根据光伏发电系统规模、接入电网条件和对配电网的影响,合理制定接入配电网方案,对规模小、接入电压等级低的光伏发电系统,应适当简化接入配电网设计。主要阐述了光伏发电的作用和设计原则,并且根据实例阐述了光伏发电接入系统设计方案。     

光伏电站的设计技术研究

光伏发电是利用半导体界面的光生伏特效应而将太阳光能直接转变为电能的一种技术,主要由太阳电池板(组件)、控制器和逆变器三大部分组成,主要部件由电子元器件构成。光伏发电属于无排放、无污染、无噪音、无辐射,是绿色环保的清洁能源。该文介绍了一座拟建于高原地区的光伏电站的设计方案,并对组件的安装倾角、阵列间距等进行了建模与分析。     

攀枝花市建设“太阳能城市”的对策建议

一、昆明立法推广使用太阳能 2008年9月5日，中共昆明市委、昆明市人民政府“关于加快以太阳能和生物质能为重点的可再生能源综合开发利用的若干意见”提出：“到2010年，城市太阳能与建筑一体化应用占新建建筑比例达90％；城镇普及率达60％，农村普及率达20％，保有量达350万平方米；太阳能光伏发电应用规模达5兆瓦”；“太阳能、沼气能和生物液体燃料实行综合开发利用。     

光伏光照概率性对配电网电压的影响

分布式光伏发电接入配电网后将对配网无功电压特性产生诸多影响.文中建立了基于太阳辐射度Beta分布的分布式光伏发电系统概率模型,考虑太阳辐射度对光伏发电系统出力的影响,模拟了晴天少云、晴朗无云、晴间多云这3种典型天气情况下光伏发电系统的出力变动,得到连续时间断面的概率性光伏出力,依次进行潮流计算,并与恒功率光伏电源模型的潮流计算结果作对比.结合算例仿真,总结分析了光伏并网后对配电网稳态电压分布和电压幅值波动的影响规律,并验证了概率性分布式光伏发电模型相比于传统的恒功率模型更能够反映光伏电源出力的波动性和随机性.     

天气影响下基于风险评估的电动汽车光伏充电站需求响应

在“碳达峰、碳中和”背景下，新能源发电逐渐占主导地位，电动汽车数量增长显著，电动汽车光伏充电站将在需求响应方面有重要作用。该文提出一种天气影响下基于风险评估的电动汽车光伏充电站的需求响应方案，根据构建的“预测—预防—响应”三阶段流程图，结合电网及天气的地理信息系统(geographic information system, GIS)数据进行多层时空数据整合分析，作出风险地图；并据此进行天气对用户影响的风险评估，对装备有光伏发电的电动汽车充电站的运行成本进行建模，优化充电站资源在日前储备市场的参与方案；在用户参与下分别进行需求侧管理(demand side management, DSM)和停电应急管理(outage management, OM)，并进行案例研究。该文研究能有效预测天气对电力用户影响并将其可视化，并验证了带有光伏发电的电动汽车充电站，有助于减轻天气对电力供应造成负面影响的作用。     

太阳能光伏发电分析研究及开发应用

太阳能电池发电系统(又称光伏发电系统),从大类上分为离网光伏发电系统和并网光伏发电系统两大类。在城市太阳能光伏建筑集成并网发电得到了快速发展,光伏发电与建筑一体化是太阳能光伏与建筑的完美结合,属于分布式发电的一种。它能够减少电网用电,大大减轻公共电网的压力,就近向电网输送电力。     

基于光伏发电的微电网谐波检测方法研究

目前光伏发电是解决环境污染、能源短缺等问题的重要方法之一。光伏发电系统中大量电力电子器件的应用会产生一定量的谐波,进而影响其电能质量。然而光伏发电系统对电能质量的要求较高,因此需要对谐波进行准确检测和分析,提高系统的电能质量。对此,该文基于光伏发电系统,提出了一种改进的希尔伯特-黄变换(HHT)算法,并通过搭建实验平台进行仿真验证。结果表明,该方法能够精确地检测在光伏并网中谐波的含量,使其能够快速实现与大电网同频同相的并网功能。     

计算机控制太阳能光伏水制氢及储能发电系统的研究

虽然太阳能、氢能利用技术有很多优势,但太阳能资源间歇性不稳定所带来的可靠性低的缺陷却影响着负载的连续使用。太阳能光伏水制氢及储能发电系统能通过计算机控制提供稳定可靠的电能,具有很高的推广应用价值。从太阳能光伏水制氢发电系统、计算机控制电解水制氢系统、储氢技术、氢能利用技术等方面,详细介绍了计算机控制太阳能光伏水制氢及储能发电系统的功能。     

青藏高原家用太阳能光伏发电系统的设计及应用研究

家用太阳能光伏发电系统是将一个太阳能发电站的发电规模和容量缩小到一个家庭用电水平,并应用到家庭的发电系统.太阳能光伏发电系统是个相对成熟的系统,但是在家用过程中,在与家庭低压电网并网时,会出现太阳能发电量不能满足家庭用电需求或光伏发电量过剩等技术设计和规划方案问题.在青藏高原,还存在地理环境的特殊性,都会影响到家用太阳能光伏发电系统功能的发挥,如果解决好这些问题,不仅可以实现再生能源的最大化利用,而且会带来良好的经济效益.本文从系统结构、电池组件、逆变器和控制器等方面对青藏高原家用太阳能光伏发电系统的设计方案进行了分析,并从资源、经济等角度对其应用前景进行了分析,以期为能源建设的决策和设计提供相关参考.