基于主成分分析的短期PV/T组件温度预测

为进一步提高光伏/光热(photovoltaic/thermal,PV/T)综合利用系统中PV/T组件温度预测精度,该文采用主成分分析法对原始输入样本数据进行预处理,提取主成分,并利用遗传算法优化BP神经网络结构,对组件温度数据建立预测模型。仿真结果表明,相对于未经主成分提取的神经网络,该方法使得网络模型在晴天和多云天气条件下的预测精度分别提高了7.68%和4.97%,使得网络模型预测精度更高,泛化性能更强。     

利用PVT组件降低热斑效应危害的研究

该研究简要介绍了热斑效应产生的原理及危害和PV/T组件的结构及原理。研究了PV/T组件对于降低热斑效应的实际效果。设计了一套背面回路矩形流道的扁盒式不锈钢水冷PV/T组件,利用自来水循环流动于PV/T组件,以达到对光伏组件降温散热的目的,从而保护光伏组件,减少热斑效应带来的不良影响,增加组件的实际使用寿命,同时组件的温度降低可提高其发电效率。与传统光伏组件进行对比实验,结果表明,PV/T组件对于降低热斑效应危害具有良好的效果,值得推广。     

V形槽式低倍聚光光伏光热一体化组件性能

设计搭建了一种V形槽式低倍聚光光伏光热一体化(PV/T)组件,将V形槽式聚光器与无空腔型PV/T组件结合起来。通过Trace Pro软件模拟发现,V形槽式低倍聚光PV/T系统单日制热量的增加百分比随安装角度的增大呈先增大后减小的趋势。当安装角度为23°时,增强作用最明显,聚光后光热转化功率能提高8.57%。实验结果表明,安装角度23°时总发电量比原来提高了19%。通过动态调整反光铝板安装角度,发现在太阳光照强度最强时V形槽安装角度在20°~30°之间移动时,整体的聚光效率最高。V形槽式低倍聚光PV/T组件的光伏光热效率均高于原有的无空腔PV/T组件和有空腔PV/T组件,具有较大的应用价值。     

商场冷凝水耦合光伏/光热系统的应用分析

太阳能光伏光热(solar photovoltaic-thermal, PV/T)技术将光伏和光热结合,可实现产电效率的提高和低品位热源的综合利用。基于商场空调冷凝水的实时回收量,本文研究建立了冷凝水水冷式PV/T系统,研究了该系统的性能和环境效益。在确定商场的空调冷凝水的逐时水量的基础上,将冷凝水水冷式PV/T系统与单一光伏(photovoltaic, PV)系统的性能进行对比分析。结果表明,冷凝水水冷式PV/T系统通过收集制冷季商场内空调产生的大量冷凝水作为冷却介质,降低了光伏电池板的温度,典型日的光伏效率提升了17.78%,在整个制冷季,冷凝水水冷式PV/T系统较单一的PV系统净发电量增加了365.55 kW·h,具有6 938.27 kW·h的节能效益,可减排6.439 t二氧化碳。     

相变控温光伏电池组件

分别以低温石蜡和聚乙二醇作为相变控温材料与光伏电池结合制备相变控温光伏组件(PV/PCM).实验研究了两种相变材料、聚乙二醇用量以及相变导热结构对组件的控温效果;实验室与现场测试了PV/PCM组件的温度-光辐射-功率曲线.研究表明,聚乙二醇作为相变控温材料效果更佳;增加相变材料用量,控温时间延长,但两者间并非线性关系;采用钢丝束能有效加强传热效果.聚乙二醇PV/PCM组件的最大冷却度达30℃,冷却时间可达6h,组件的开路电压提高6%,功率提高10%.     

非晶硅薄膜太阳能电池热模型的模拟与实验研究

为了研究柔性非晶硅薄膜太阳能电池(a-Si PV)在晴和多云天气下的温度值,基于能量守恒法建立了a-Si PV的光热模型,考察了各部分参数取值,编写了微分方程的求解程序,并设计研制了一套实验模型进行验证.实验结果表明:a-Si PV电池的温度受日照辐射强度的影响最为显著;安装角度和环境温度也在一定程度上影响a-Si PV的温度值;晴天时的温差大于多云天气下的温差.实测值与模拟值对比表明:该模型可以准确模拟PV温度在晴和多云天气下的变化;数值结果与实验结果最大差值为3.9°C,主要原因是多云天气日照辐射强度的波动性和PV材料热容引起的热响应时滞.建立的a-Si PV热模型考虑了主要的影响因素,可较为准确地得到在晴和多云天气下的温度变化.     

光伏及光热一体化的工艺性能分析

制作了一套集光伏组件与平板集热器为一体的PV/T复合系统,并在昆明地区进行了试验,就光伏组件和平板集热器结合的参数、有无遮阴及如何提高热性能进行了探讨,为今后PV/T复合系统的设计、生产和安装提供参考。     

温度梯度对PV/T系统热电性能的影响

制作了一种将透明光伏组件与平板集热器合为一体的新型PV/T系统,并就温度梯度对系统热电性能的影响进行了实验研究,结果表明:温度分布不均匀、电池排列对系统的热、电性能影响较大.     

电热冷联产光伏辐射板集热集冷性能优化

建立了电热冷联产光伏辐射板(PV/R)组件三维计算流体力学模型,采用Fluent软件进行了夏季晴天工况下管间距和操作流量对组件集热集冷性能影响的模拟分析与优化,并探讨了PV/R组件的经济性和运行模式.集热模式下,PV/R组件电池平均工作温度能控制到50,℃以下,增加流体流量、减小铜管间距有利于降低电池工作温度,但减小管间距不利于集热温度和集热效率的提高.集冷模式下,提高流体与环境之间温差能有效提升辐射制冷功率,流体与环境温差为5~10,℃时,辐射制冷功率达到40~90,W/m~2.权衡集热和集冷性能,PV/R组件优化管间距和适宜流量范围分别为130,mm和180~240,L/h,对应的集热温度、集热效率和辐射制冷功率分别为38~45,℃、48%,~52%,和50~60,W/m~2.     

V型槽式低倍聚光PV/T组件性能研究

本文设计搭建了一种V型槽式低倍聚光PVT组件,将V型槽式聚光器与无空腔型PV/T组件结合起来。通过Trace Pro软件模拟发现,V型槽式低倍聚光PV/T系统单日制热量的增加百分比随安装角度的增大呈先增大后减小的趋势,当安装角度为23°时,增强作用最明显,聚光后光热转化功率能提高8.57％。实验结果表明,安装角度23°时总发电量比原来提高了19%;通过动态调整反光铝板安装角度,发现在太阳光照强度最强时V型槽安装角度在20°-30°之间移动时整体的聚光效率最高。V型槽式低倍聚光PVT组件的光伏光热效率均高于原有的无空腔PV/T组件和有空腔PV/T组件,具有较大的应用价值。     

基于聚类分析的短期负荷智能预测方法研究

短期电力负荷预测作为电网企业的基本工作,其精度的提高对于电网企业运营管理和调度管理具有较大的意义,然而由于电力负荷受到诸多非线性因素的影响,因此得到高精度的电力负荷预测结果是比较困难的.本文首先利用数据挖掘中的k-means聚类技术对训练集的气象数据进行聚类分析,分析提取相似日,在提取相似日的相关历史数据后,建立支持向量机模型进行短期电力负荷预测.经算例结果证明,由该方法得出的预测结果平均相对误差为0.88%,和同结构支持向量机预测的平均相对误差(1.66%)以及ARMA预测的平均相对误差(3.81%)相比,预测精度得到明显的提高,证明了该方法的有效性.     

太阳能辅助地源热泵联合供暖系统模拟研究

为了改善寒冷季节建筑物供暖能耗偏高的问题,利用太阳能光伏光热系统辅助地源热泵（PV/T-GSHP）进行联合供暖。以北京市某民用节能建筑为研究对象,利用瞬时系统模拟程序TRNSYS对PV/T-GSHP系统在供暖季（2018?11—2019?03）的应用进行了模拟分析。针对当地气象参数和系统设备性能指标,建立了4种不同的温度调控策略,并与传统的地源热泵系统（GSHP）模拟结果进行对比。研究结果表明：PV/T系统的光电、光热转换效率分别达到了15.0%和46.6%;与GSHP系统相比,PV/T-GSHP系统的性能系数和整体性能系数平均提升了6.9%和10.3%;通过10 a的长期运行模拟,PV/T-GSHP系统的土壤温度降幅仅为8.0%。     

利用热斑温度估算光伏组件最大输出功率

根据太阳电池材料饱和电流密度与温度特性关系,构建了温度与太阳电池饱和暗电流密度、光伏组件最大输出功率的数学模型.利用红外热像仪测量15块光伏组件在工作条件下热图像,并且采用I-V特性测试仪得到组件最大输出功率和校正到标准测试条件下的最大输出功率,并与数学模型结果相比较,发现相对误差小于6%.     

基于DTW-SC与Bi-LSTM网络的电动公交短期充电负荷预测

对电动公交车进行较为精准的短期充电负荷预测,有利于电网合理调度,从而在一定程度上缓解大规模电动公交车接入对电网冲击的影响。因此,提出一种基于DTW-SC与Bi-LSTM网络的电动公交短期充电负荷预测方法,以提高负荷预测精度。首先,结合电动公交车充电负荷具有的间歇性和波动性特点,提出基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)的改进谱聚类(Spectral Clustering, SC)方法,对公交车日充电负荷曲线进行聚类;其次,对每类负荷综合考虑时间、日类型、温度及历史负荷值等影响因素,利用双向长短期记忆(bi-directional-long short-term memory, Bi-LSTM)构建电动公交车短期充电负荷预测模型;最后,利用某市实际天气数据和历史负荷数据进行仿真验证,并与其它预测方法进行对比分析。实验结果表明,所提方法能提高短期充电负荷预测准确度。     

热电泵-相变材料热控系统的实验研究

为解决排热功率剧烈变化的航天器大功率组件的温度控制问题,提出了小型热电泵相变材料热控系统。通过实验研究了5种不同设计方案下大功率组件的温度波动情况,其中将大功率组件置于相变材料容器和热电泵之间的方案最佳,能有效降低大功率组件最高温度和温度波动幅度,其最低温度为24.5℃,最高温度为55.2℃。研究了大功率组件在向阳期间和阴影期间工作的两种模式对温度波动的影响,发现前者更有利于降低大功率组件的最高温度和温度波动幅度。结果表明,采用该热控系统对航天器短时大功率组件进行温度控制是可行的。     

快中子照相CCD成像系统反射镜组件设计

基于反射镜组件的刚度、强度和热尺寸稳定性,采用背部4点支撑方案设计了反射镜组件。对反射镜组件进行的静、动态刚度及热尺寸稳定性分析结果表明,反射镜在重力载荷和4℃温升载荷及温度和重力耦合变形下,面形精度达到PV≤λ/10,RMS≤λ/50(λ=400nm)。模态分析结果证明该结构有足够的动态刚度。     

基于关联规则及BP神经网络的风电场输出功率预测

针对风电场输出功率预测受气象因素不确定性和异常历史数据的影响而出现的预测结果精度不高的问题,提出基于关联规则及BP(back propagation)神经网络的风电场输出功率预测方法.对异常和缺失数据进行处理,采用改进K-means聚类算法对温度/风速气象数据进行聚类分析,使用Apriori算法挖掘风电场输出功率与气象因素间的关联规则,将关联规则应用于BP神经网络.将4种方法的预测误差进行对比,结果表明:相对其他3种方法,该文方法的最大相对误差、最小相对误差、平均相对误差均最小;其最大相对误差不超过5.78％,最小相对误差仅为0.01％.因此,该文方法能提高风电场输出功率预测的准确度,具有有效性.     

水-异丁醇二元体系溶解度和液液相平衡

在常压,温度为25~60℃条件下,采用浊点法测定水-异丁醇二元体系的溶解度和液液相平衡数据,并用非随机(局部)双液体(NRTL)模型进行关联计算,考察温度对模型参数的影响.结果表明:当该二元体系的模型参数均与温度成线性关系时,关联精度最高,最大相对误差为0.22%,平均相对误差为0.09%;而当模型参数均与温度无关时,最大相对误差为0.69%,平均相对误差为0.51%,也能满足关联精度要求.用文献报道的,从二元汽液相平衡数据关联得到的模型参数,所预测的二元液液相平衡关系仍存在较大的偏差,最大相对误差为6.14%,平均相对误差为4.87%.说明该二元组分在沸点附近汽液两相间的作用力与其在30~60℃时液液两相间的作用力有较为明显的差别.     

基于径向基函数和模糊逻辑的短期电力负荷预测

综合考虑温度、日期类型和天气等因素对短期电力负荷的影响,提出了将径向基(RBF)网络和模糊逻辑相结合的预测方法。利用具有非线性逼进能力的RBF神经网络预测出预测日的最大负荷值和最小负荷值,并用模糊逻辑预测出预测日的负荷系数,进而得到预测日的负荷值。实际算例表明:该方法同BP网络相比,具有较高的预测精度,证明了该方法的有效性。     

光伏发电系统孤岛运行状态的故障特性分析

为光伏发电(PV)系统及其相关元件合理地配置保护,研究了接入到380V/50Hz低压配电网的三相PV系统,并使用欧姆定律及对称分量法对其馈线或联络线的不同类型故障进行了理论分析.同时,在PSCAD/EMTDC中搭建了PV系统的实时仿真模型,并对理论分析结果进行了仿真验证.理论分析和仿真结果一致表明:在PV系统孤岛运行时...