基于串联型DC module的光伏发电系统研究

提出了一种基于串联型直流功率单元（DC module）电路的光伏发电系统,讨论了采用单端反激变换器实现的DC module电路。由于反激变换器用于升压变换时变压器原边电流较大,当并联使用时效率较低,为了减小DC module电路升压压力,提高每组变换器能量传输效率,采用串联形式的DC module电路,且每组DC module电路使用独立的最大功率追踪算法,由此组成的光伏发电系统提高了DC module电路的升压效率,且可以实现每块光伏电池板的最大功率点跟踪,解决了不同光照（阴影）、不同规格以及不同朝向等因...     

基于BIPV系统的太阳能小屋设计

本文在光伏建筑一体化系统(BIPV系统)的基础上研究光伏电池在小屋外表面的优化铺设问题。光伏组件的安装设计对建筑项目全年寿命周期各阶段的发电量与经济效益的指标有重要影响。对于问题1,在小屋外表面铺设电池分组阵列时我们从使小屋的全年光伏电池发电总量最大化而单位发电量费用最小化出发。对于问题2,在考虑电池板的朝向与倾角对光伏电池工作效率的影响的情况下,确定方阵的最优倾角是光伏发电系统优化中必不可少的重要环节和先决条件。通过Matlab软件建立倾斜放置的光伏电池板表面接收太阳辐射能模型,计算得到光伏板上的辐射能,推导出光伏电池板的最佳倾角,并同时建立基于光伏电池板安装的最佳倾角模型。对于问题3,根据附件7给出的小屋建筑要求,用机械制图软件UG绘制出小屋的外形图。根据问题1,2的铺设方案,并采用自动跟踪式独立光伏电池,对所建小屋进行光伏组件的优化铺设。     

光伏系统直流变换器的建模与仿真

从推动光伏产业发展的角度讨论了在我国有发展前景的光伏并网系统电路结构,对多支路、两极式光伏并网发电系统的直流变换器进行了重点研究．在理论分析的基础上,建立了光伏电池、Boost变换器及其MPPT控制模块的仿真模型,对MPPT的主要算法进行了对比仿真,提出在早晚太阳辐射较弱的时间段,提高光能利用率行之有效的措施．仿真结果用于指导光伏系统直流变换器的设计及其控制算法的选择．     

一种Zigbee网络群控聚光光伏系统设计

聚光光伏能有效降低光伏发电成本,如何实现聚光器跟踪系统的可靠性、精度及成本达到合理平衡是目前聚光光伏发电研究的重要内容之一。提出了一种基于Zigbee网络自动跟踪群控系统设计方案,该系统通过定日器检测太阳光强并确定太阳位置,再通过Zigbee网络将太阳位置发送给各聚光器的控制器调整聚光器的朝向,从而使太阳电池板获得更多的光照强度。     

太阳能光伏新风系统性能研究

将光伏电池板发电与建筑新风系统结合,提出了一种太阳能光伏新风系统,利用光伏发电的同时利用光热预热新风,建立了太阳能光伏新风系统实验平台,并对其冬季工况进行研究,结果表明:太阳能光伏新风系统的平均发电效率为12.7%,平均集热效率为24%,一次能源利用效率为57.3%;实现了对太阳能的光热、光电综合利用,不仅可以提高光伏电池板的发电效率,而且通过对光伏底板热量的回收利用对冬季室外新风加热;太阳能光伏新风系统能使建筑能耗大幅度降低,真正实现建筑节能,同时也达到了通风换气的目的,改善了室内空气品质,提高了房间舒适度.为建筑节能和光伏建筑一体化系统应用提供一种新方法.     

机械振荡条件下微功率光伏电池板的输出特性研究

漂浮式光伏发电具有不占耕地,温升效应低,防止水过量蒸发等优势,正逐渐受到大家的青睐。然而水面起伏波动导致光伏电池板产生的机械振动,会使其输出电压和电流产生低频振荡,发电品质急剧恶化。本文选择了一微功率光伏电池板,对其在典型天气下的动、静态输出特性进行研究,在此基础上搭建了光伏发电的Simulink仿真模型,仿真得出了动态条件下的的光伏电池的P-U和I-U特性曲线,探究了光伏电池板机械振荡角度和频率变化下输出功率极值点的变化情况。研究结果表明,动态条件下光伏电池板的P-U特性曲线会出现多个局部极值点,且电池板振荡角度对功率极值点的影响更大,为后续漂浮式光伏发电的最大功率点跟踪算法的研究提供了更为直观的数据支撑。     

基于双向变换器的光伏储能控制

光伏发电系统通过双向变换器引入储能环节进行控制,光伏电池发出的能量经DC-DC变换后供给直流母线侧负载,并通过双向变换器使用蓄电池进行能量管理.介绍了双向变换器的工作原理,分析了光伏电池、蓄电池和直流母线负载所消耗的能量处于不同状态时的系统能量管理策略.给出了基于Boost变换器的光伏电池最大功率跟踪的控制算法和基于双向变换器的蓄电池充放电控制算法,提出了一种改进的充电控制策略.以MATLAB/Simulink为仿真平台,搭建了该系统的仿真模型,并针对系统的各工作状态进行仿真研究,仿真试验结果验证了该系统控制算法的合理性和可行性.     

针对烟囱效应对太阳能空调系统性能影响研究

根据BIPVT技术和热压下的热通风理论以及利用光伏板构建试验台,通过对室外干球温度ta以及玻璃盖板到光伏电池板之间的距离l等参数进行变化,得出结论,室外干球温度对光伏电池板的温度存在正比影响;且玻璃盖板到光伏电池板表面之间的距离l越小,节能型空调系统的性能提升越大;基于对季节性数据处理,同时对节能空调,其系统光伏热结构进行分析,冬季和夏季两季气温变化,各层之间的平均温差为17. 55℃和22. 17℃,与此同时其发电效率则会分别提高2. 72%和7. 09%.     

基于语义分割的光伏组件积灰检测与分析

为了解决恶略环境条件下难以对光伏电池板表面积灰定性定量分析的问题,提出了一种基于深度学习算法的光伏电池板表面积灰智能检测方法。首先,构建数据集,通过实地调研采样以及在实验室模拟等方法并利用图像处理技术构建完备的数据集;然后,利用深度学习语义分割技术对数据进行训练并对其优化;最后,采用图像处理技术对输出图像进行处理,以解决对积灰的定性定量分析。实验结果表明所提方法的有效性,可以应用于光伏电池板表面积灰的智能检测。     

基于多端口能量路由器的微网系统及其调试

为加速推动能源互联网建设,对于其核心设备——能量路由器的研究具有重要意义。依托浙江某分布式能源示范工程,开展基于多端口能量路由器的小型微网系统研究与调试。阐述了工程用五端口双向能量路由器拓扑结构,并以此为基础构建微网系统,其包含分布式光伏、储能装置与具有电能自发自用功能的智慧小屋系统。在调试过程中,通过协调配合DC/DC变换器之间的技术参数与控制策略,平抑能量路由器输出侧直流母线电压波动,消除光伏出力无法下送至能量路由器的缺陷。能量路由器控制内部直流母排电压稳定与各端口功率平衡,保证微网安全可靠地并、离网运行。结果验证了以多端口能量路由器为核心设备组建微网系统的合理性与有效性,且调试优化过程对日后多端口能量路由器的实际工程应用具有指导价值。     

分布式光伏电站可靠性评价

随着光伏发电大规模增长,光伏电站的可靠性评价受到了更多关注.本文通过分析分布式电站特征问题,如复杂环境、电网波动性大、散热条件差、复杂安装条件等,并运用故障树理论建立了分布式光伏电站的可靠性评价方法.通过对系统中各器件的失效模型进行分析,获得发电系统的整体失效数据,结论提出了几种合理改善电站可靠性的措施意见.该结论有助于建立更加灵活高效的分布式光伏发电系统维护策略,并为优化分布式系统提供一整套思路,为未来光伏电站配置储能系统提供评价指标参考.     

基于越限风险评估的分布式光伏电源接入配电网适应性研究

为合理评价现状配电网对规划分布式光伏电源的适应性,针对分布式光伏电源接入配电网引起的电压和潮流越限问题,讨论了典型接入配电网拓扑和接线模式,并在MATLAB/Simulink环境下建立了含分布式光伏电源模型的IEEE34标准节点配电网络系统.考虑到分布式光伏电源的随机出力扰动和负荷波动给配电网运行带来的风险,建立节点电压越限和支路潮流越限风险评估指标模型,分析了相同节点对不同容量电源的接纳能力,重点讨论了分布式光伏电源接入配电网准入容量.以配电网典型实际参数为例进行仿真实验,仿真结果验证了应用风险评估指标模型评估分布式电源接入配电网适应性的合理性.     

基于辐照量的光伏电站系统效率非稳态计算方法

基于实测数据,系统分析了日辐照量对光伏阵列转换效率、逆变器效率、光伏电站系统效率的影响,结合光伏电站结构分析了影响光伏电站系统效率的因素,建立了光伏阵列转换效率、逆变器效率与日辐照量之间的非线性模型,提出了一种基于辐照量的光伏电站系统效率的非稳态估算方法。结果表明：光伏阵列转换效率、逆变器效率随日辐照量的波动导致了光伏电站系统效率随日辐照量变化。该方法可用于计算电站的月或年总发电量,能够更加准确地计算出目标电站的系统效率并预测电站发电量,在光伏电站的效率分析、运营评估等工程方面有着良好的应用前景。     

含分布式光伏、储能的低压配电网电压 调节及储能SoC均衡方法

随着可再生能源渗透率的不断提高,配电网电压波动和越限问题日益严重。为解决这一问题,文中分析低压配电网中分布式光伏电源接入对电网电压的影响,进而将节点电压幅值与节点注入功率的关系线性化;提出基于功率里程数的低压配电网电压优化模型,通过求解优化目标,计算出分布式电池储能的输出;为提升分布式储能的利用效率,设计分布式储能的荷电状态(SoC)均衡控制策略;并根据重庆巫溪地区低压配电网0.4 kV线路数据,在MATLAB/Simulink上搭建配电网仿真模型,设计4种仿真案例对所提出的模型与方法进行有效性验证。仿真结果表明,文中提出的方法能够有效地调节低压配电网中的电压并能实现分布式储能的SoC均衡控制。     

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.     

基于深度强化学习的分布式能源系统运行优化

分布式能源系统凭借其高效、环保、经济、可靠、和灵活等特点成为中国能源未来发展的重要方向。目前中国的很多分布式能源系统经济效益较差,主要原因是能源系统没有良好的运行策略。提出了一种基于深度强化学习的分布式能源系统运行优化方法。首先,对分布式能源系统的各个设备进行数学建模;其次,深入阐述了强化学习的基本原理、深度学习对强化学习的结合原理及一种基于演员评论家算法的分布式近端策略优化(distributed proximal policy optimization, DPPO)算法流程,将分布式能源系统运行优化问题转化为马尔可夫决策过程(Markov decision process, MDP);最后,采用历史的数据对智能体进行训练,训练完成的模型可以实现对分布式能源系统的实时优化,并对比了深度Q网络(deep Q network, DQN)算法和LINGO获得的调度策略。结果表明,基于DPPO算法的能源系统调度优化方法较DQN算法和LINGO得到的结果运行费用分别降低了7.12%和2.27%,可以实现能源系统的经济性调度。     

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。     

基于Web的分布式PACS系统研究

传统的 PACS系统是基于专门的工作站及封闭的系统结构 ,然而由于互联网技术的迅猛发展 ,已经可以用来进行有效的、低成本的生物影像信息的传递。文章讨论了一种基于 Web的 PACS系统的一个新的争端问题并阐明了这种 PACS系统的结构形式。该 PACS系统的使用将会降低应用成本 ,较好地解决了系统界定、部门优化、远程通讯及柔化实验等问题     

Distributed Scheduling Problems in Intelligent Manufacturing Systems

Currently, manufacturing enterprises face increasingly fierce market competition due to the various demands of customers and the rapid development of economic globalization. Hence, they have to extend their production mode into distributed environments and establish multiple factories in various geographical locations.Nowadays, distributed manufacturing systems have been widely adopted in industrial production processes. In recent years, many studies have been done on the modeling and optimization of distributed scheduling problems.This work provides a literature review on distributed scheduling problems in intelligent manufacturing systems. By summarizing and evaluating existing studies on distributed scheduling problems, we analyze the achievements and current research status in this field and discuss ongoing studies. Insights regarding prior works are discussed to uncover future research directions, particularly swarm intelligence and evolutionary algorithms, which are used for managing distributed scheduling problems in manufacturing systems. This work focuses on journal papers discovered using Google Scholar. After reviewing the papers, in this work, we discuss the research trends of distributed scheduling problems and point out some directions for future studies.