基于太阳能光伏并网发电系统的设计探讨

近几年来,太阳能光伏发电技术迅猛发展,而且被看作是最具有潜能的新型能源之一,本文将结合太阳能光伏发电的技术原则,详细分析太阳能光伏并网发电的形式以及陈列模式,并对太阳能光伏并网发电系统的具体建设提出建议。     

光伏发电在变电站中的应用

在介绍光伏发电概念及意义的基础上,叙述了太阳能光伏发电系统的基本组成、光伏发电在变电站的应用等,对太阳能光伏发电系统的全寿命周期经济性进行了论证。     

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DSP的光伏逆变器控制平台的设计

光伏并网发电是太阳能发电发展的必然趋势.为了实现对光伏逆流器的控制,提出了一种基于DSP的光伏逆变器控制平台的设计方案,并基于该设计方案加以实现.该控制平台主要用在kw级小功率光伏发电系统.实验运行结果表明,网侧电流的波形接近正弦,同时表明此控制平台性能稳定、抗干扰能力强、可靠性高.     

光伏并网发电系统对电网的影响分析

在新时期的发电系统发展及应用中，太阳能光伏发电系统因为由太阳能光伏阵列、逆变器以及控制器三部分组成，具有初期投资低、无污染等优点，所以其发展前景良好，已成为当前较为常用的发电系统。然而，由于技术和政策的局限性，使得光伏并网在运用过程中易受地理、容量以及气象和时间等的影响，致使其发电量减少，其面临的问题对电网也产生了巨大的影响。基于此，该文从光伏并网发电系统的优势入手，对光伏并网发电系统对电网的影响作了详尽的分析，以期能为业内同仁提供有益的参考。     

基于DSP的光伏并网发电系统的设计

光伏并网发电是太阳能光伏发电应用发展的趋势,提高转换效率和降低成本是光伏发电技术发展的关键。本系统采用国内外先进的DSP数字处理芯片TMS320F28027,在增加少量外围电路的基础上,能够使整个系统的效率得到很大提高,降低能量损耗。     

光伏并网发电系统的应用研究

作为常规电能的一种补充和替代,太阳能这种环保的新能源会得到越来越广泛的应用。本文介绍了太阳能并网发电技术及系统构成;分析了光伏并网发电对电网的影响;阐述了光伏并网系统实现的控制方法。对今后该系统的进一步完善和研发工作,提出了一些建议和看法。     

光伏并网发电和无功补偿综合控制装置设计

光伏并网发电是太阳能资源利用的重要方式,具有无功补偿功能的光伏并网发电系统对改善供电质量,提高发电效率有重要意义。本文提出一种将逆变器和静止无功发生器相结合的三相光伏并网发电控制装置。该装置能够实时检测光伏阵列输出电压和电流、电网电压和负载电流,具有过压、欠压、过流、断相、短路等保护功能。     

城市住宅小区屋顶并网光伏发电系统的实现

为了促进光伏发电技术的商业应用,针对城市住宅小区的特点,提出了一种屋顶太阳能并网光伏发电系统方案.对屋顶太阳能电池组件的布置和分组串接技术、光伏系统外置设备的防雷保护技术、并网逆变器控制保护技术以及光伏系统负荷选择等问题进行了研究.结合浙江省慈溪市天和家园住宅小区屋顶太阳能并网光伏发电系统的应用,具体介绍了该系统所采用的技术措施及做法.实践表明,这些方法与措施能够满足要求.     

如何三万元建成家庭太阳能光伏发电系统

本文深入浅出的介绍了如何花费三万元建成家庭太阳能光伏发电系统的方法,对组成太阳能光伏发电系统的几个部分及其原理进行阐述。并对发电量、投资成本及成本回收周期进行测算,结合国家对光伏发电支持的各项政策,最终得出花费三万元建成家庭太阳能光伏发电系统可行的结论。     

商场冷凝水耦合光伏/光热系统在不同气候区的适宜性研究

光伏光热技术是太阳能的主要利用方式之一,太阳能光伏光热一体化（Solar photovoltaic-thermal, PV/T）系统可实现系统产电和热量的双重效益。基于不同气候区的气候特征,以商场冷凝水耦合光伏/光热系统为研究对象。本文在确定制冷季冷凝水量的基础上,计算分析了系统一次能源节约率及环境效益,研究了该系统在不同气候区的适宜性。结果表明,在寒冷地区、夏热冬冷地区和夏热冬暖地区,PV/T系统比光伏（Photovoltaic,PV）系统更加高效节能。在整个制冷季中,PV/T系统的发电量均高于PV系统,海口的发电效率提升了0.53 %,拉萨的发电效率提升了0.11 %;PV/T系统在海口地区一次能源节约率最高,达到59.62 %;青岛CO2减排量最高,总减排量达到5.5 t。     

基于同步矢量电流比例-积分控制器的光伏并网系统

太阳能是一种丰富干净的可再生性能源,研究可靠的光伏并网发电系统控制策略非常重要。该文分析了光伏阵列特性、光伏电源与交流电源之间功率流动特征,提出了改进常压法与同步矢量电流比例-积分(PI)调节器控制的空间矢量脉宽调制(SVPWM)调制方法相结合的单级式光伏并网系统,使电压源型光伏并网逆变器输出电流完全与电网电压相位一致,向电网输送的电能质量符合IEEE929-2000标准要求。仿真与实验结果一致,表明了所提出的控制方案具有良好的动态和稳态性能。     

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。     

复合光伏阵列的优化匹配研究

为了提高光伏发电效率,降低独立光伏发电系统成本,将强光特性的单晶硅电池和弱光特性的非晶硅电池复合应用在发电系统中。通过对太阳电池的I-V特性分析,构建复合光伏阵列输出功率与辐照强度、温度之间的关系,通过辐射量、日照时数等气象参数对定容量的独立光伏发电系统进行了光伏复合组件的优化研究。     

双V型槽式低倍聚光光伏系统实验研究

为了减少单位产能所需的电池面积和降低光伏系统发电成本,采用低倍聚光器将太阳光汇聚在光伏电池上,对太阳电池进行低倍聚光.设计双V型槽式低倍聚光光伏系统,利用太阳跟踪系统和数据采集系统研究了在不同聚光条件下,常规单晶硅太阳电池组件的短路电流、开路电压、最大功率等电池特性参数,利用在电池组件下加装散热器来解决聚光后组件温度升高的问题.实验结果表明,采用双V型低倍聚光后,电池功率提高了27%,短路电流提高了25%,开路电压和填充因子变化不大,电池表面温度升高到44.8℃.利用双V型槽式低倍聚光光伏系统,增大了电池组件发电功率,为使用简单可靠的聚光器降低光伏系统发电成本提供了有效方法.     

遮阳式光伏新风系统性能模拟与优化

对一种新型遮阳式光伏新风系统进行研究,该系统在夏季利用光伏板发电的同时为建筑遮阳,在冬季则可以利用光伏板余热加热新风.采用类区域方法建立了遮阳式光伏新风系统的光电光热转换模型,并采用实验数据对系统模型进行验证,在此基础上对遮阳式光伏新风系统进行优化.研究表明:随着新风量增大,光伏板发电效率、新风得热量与集热效率增大,新风温升与送风温度减小;系统发电效率和集热效率随太阳辐照强度的增大而增大.本文研究的遮阳式光伏新风系统能够有效实现太阳能发电、建筑遮阳和新风加热功能,为建筑节能提供一种新方法.     

短路电流法和变步长电导增量法结合的MPPT算法

最大功率跟踪技术被广泛的应用于光伏发电系统,从而使光伏阵列在阳光的照射下发出最大功率。变步长电导增量法因为易于应用且跟踪精度较高而被广泛采用,然而传统的变步长电导增量法在响应时间和功率振荡方面还存在一定的缺陷,本文提出了一种新颖的短路电流法与变步长电导增量法结合的算法,实验结果表明,采用新算法的光伏发电系统的稳态特征和暂态特性都表现优异。     

面向光伏消纳的光伏-废弃矿井抽蓄-蓄电池联合发电系统优化调度策略

 为提高光伏消纳能力,构建了一种含废弃矿井抽蓄-蓄电池混合储能的联合发电系统。针对联合发电系统,分别研究了光伏、废弃矿井抽蓄电站及蓄电池的数学模型,引入弃光成本,提出了以联合发电系统总运行成本最低和光伏消纳量最大为目标的优化调度模型,结合功率平衡约束、废弃矿井抽蓄电站运行约束、电池储能运行等约束,利用CPLEX优化工具实现调度模型最优解求取。通过算例,对系统在光伏-废弃矿井抽蓄、光伏-电池储能和光伏-废弃矿井抽蓄-电池储能3种不同调度方式下的光伏消纳效果进行对比,结果表明,本调度策略可以达到系统运行成本最优、降低弃光的效果。     

太阳能光伏发电系统的计算机仿真与分析

借助LabVIEW软件平台,建立了太阳能光伏发电系统的模型,动态地模拟了真实太阳能光伏发电的过程,展示了太阳辐射强度的变化对太阳电池输出特性曲线的影响．建立了光伏发电最大功率跟踪模型,以家用光伏发电系统为例,进行了优化设计;并通过计算机仿真对系统作了检测评估,分析了影响光伏发电效率的因素．     

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...