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固定式光伏阵列最佳倾角的CAD计算方法 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了一种计算机辅助下的选取固定式光伏阵列最佳倾角的CAD计算方法。文章首先提出了太阳电池发电量的计算模型,然后介绍了使用CAD方法求解某地区最佳倾角的软件设计方法。在收集中国10座城市的近30年的辐射数据的基础上利用本方法计算了10座城市的最佳倾角的选取值,计算结果表明最佳倾角的选取和当地的纬度有很大关系。使用曲线拟合法推导出了三种不同地表情况下光伏阵列最佳倾角取值和当地纬度的函数关系式,相关检验证明拟合结果与计算数据达到高度相关,此函数关系式可以为中国地区设计光伏阵列倾角提供参考依据。 相似文献
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刘莹 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》2019,38(6):555-558
为提高光伏电站的发电量和收益,提出将每年划分为多个时间区间,对每个时间区间内光伏阵列的最佳倾角进行分别计算的优化方法.使用Labview语言开发了计算软件,以辽宁省沈阳市为例进行了计算,比较了固定倾角和多倾角情况下光伏组件表面接收到的总辐照量.对固定倾角和多倾角情况下的投资和收益情况进行了详细比较.搭建了实验平台并进行对比实验,实验结果表明:利用多倾角阵列比固定倾角阵列的发电量有明显提升. 相似文献
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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。 相似文献
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《青海大学学报》2016,(6)
为深入研究新型光伏器件的实际性能及影响光伏电站发电效率的关键性因素,设计并建成一座多种光伏设备组合交叉安装的50 k Wp并网光伏实验电站。根据电站实际运行数据,对比了不同气象条件下光伏阵列选用不同类型组件、智能优化器以及不同容量逆变器的发电状况,分析了辐射量变化对光伏电站发电量的影响。结果表明:各类型光伏组件中双面电池输出特性表现最佳,其发电量高于其他类型组件;对于无阴影遮挡的光伏发电系统,智能优化器的作用得不到有效发挥;采用较小容量逆变器可减少太阳能电池组串模块间的差异性带来的影响,增大光伏阵列总发电量;受太阳辐照度变化影响各类型光伏组件实际输出最为稳定的是多晶硅电池。多晶硅电池和双面电池在并网光伏发电系统应用中具有较大的优势。 相似文献
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针对大长宽比的平单轴光伏板风荷载特性展开风洞试验研究,分别考虑了单体和阵列布置形式、0°至60°下7种光伏板倾角和7个来流风向,分析了光伏板的最不利来流风向、单体模型和阵列模型的风荷载分布,讨论了阵列布置时风荷载的干扰效应,与四个国家或地区的抗风规范进行了对比并给出了分区体型系数建议值. 研究发现:0°与180°为光伏面板阻力和倾覆弯矩的最不利风向;局部体型系数的分布及大小、绕转轴的弯矩系数和整体体型系数受到光伏板倾角及来流风向的影响. 对于绕转轴倾覆弯矩系数,小倾角的平单轴光伏板相对于大倾角的平单轴光伏板数值更大,对于光伏面板阻力,大倾角的平单轴相对于小倾角的平单轴光伏板更不利. 局部体型系数分布沿来流风方向呈现梯度变化,气流分离导致迎风拐角位置处的局部风荷载发生剧烈变化且出现极大值. 相似文献
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孔祥文 《中国新技术新产品精选》2011,(14):159-159
坡屋面作为传统建筑屋面的一个分类,近年来,随着住宅产业的快速发展,坡屋面以其造型多变、色彩亮丽和隔热性能优越的特点在住宅中的使用率越来越高,从沿海到内陆城市的住宅建设中出现了坡屋面热,在实际工程中越来越多地涌现。同时由于夏热冬冷地区气候比较恶劣,以及气候对屋顶的影响非常大,所以对坡屋面这类型围护构造的研究有非常重要的现实意义。 相似文献
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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。 相似文献
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《湖北民族学院学报(自然科学版)》2016,(1)
利用Matlab软件平台搭建了光伏电池阵列的仿真电路模型,研究了光照因素、温度因素及光伏电池内部参数对光伏阵列电气特性的影响,并针对动态光照条件下光伏阵列的输出特性进行仿真和计算.研究结果表明:光照强度、温度和串联电阻的变化对光伏阵列开路电压、短路电流、伏安特性、输出功率及最佳工作点具有显著影响,光伏阵列的仿真模型可以较好实现光伏阵列的动态仿真. 相似文献
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为了解苏州地区各因素耦合对光伏发电性能的影响,在苏州科技大学搭建了太阳能光伏一体化材料试验台,将所采集到的同步光伏发电数据及环境气象参数进行研究分析,首先采用了多元线性回归方程的分析方法,分析了各影响因素与光伏板表面温度之间的关系。接着研究了光伏板表面温度对光伏板发电量的影响;并采用了一元线性回归方程分析其之间的关系。然后采用趋势面分析法,分析了光伏板表面温度和太阳辐射量量对多晶硅光伏板发电量的影响。研究表明:环境温度每升高1℃,光伏板表面温度增加0.908℃;室外风速每增大1 m/s,光伏板表面温度降低0.056℃;总太阳辐射强度每升高1 W/m~2,光伏板表面温度增加0.035℃;室外湿度每增大1%,光伏板表面温度降低0.172℃;且光伏板表面温度每升高1℃,发电量增加0.073 W·h。同时,趋势面分析发现光伏板表面温度与太阳辐射量对发电量的影响呈双向变化的趋势,即太阳辐射量的正向变化,光伏板表面温度负向变化,且两级变化趋势明显,中间变化趋势平缓。 相似文献
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光伏发电量受天气状况,光伏逆变器的质量,光伏组件的清洁度等诸因素影响,其中天气状况的时序性变化较大程度影响发电量。针对不同地区天气时序性变化导致的光伏发电量预测不准确等问题,提出了一种由卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)混合模型的光伏发电量预测方法,其中通过CNN建立地域之间的空间相关性,LSTM捕捉发电数据之间的时间依赖关系。对神木县红民发电厂和庆城县绿能动力发电厂的光伏发电数据进行测试,实验结果表明,本文所提出的CNN-LSTM混合神经网络方法在光伏发电量预测方面具有较高的准确性和稳定性,比LSTM神经网络模型精度提升4.3%左右。 相似文献
14.
《河南科技大学学报(自然科学版)》2020,(1)
光伏阵列的最佳安装角度是充分利用太阳能发电的有效手段之一,最佳安装角度大多依据当地夏至日的太阳高度角来确定,较少考虑当地区域气候条件的影响。本文基于天文学基础推导出光伏阵列的辐射度计算公式,结合当地的周期气候特征,通过数据拟合的方法对光伏阵列的安装角度进行优化。实验结果表明:桂林理工大学分布式光伏发电站的最佳方位角为南偏西11.3°,最佳倾斜角为27.5°,此时光伏发电效能最高。 相似文献
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光伏阵列的最佳安装角度是充分利用太阳能发电的有效手段之一,最佳安装角度大多依据当地夏至日的太阳高度角来确定,较少考虑当地区域气候条件的影响。本文基于天文学基础推导出光伏阵列的辐射度计算公式,结合当地的周期气候特征,通过数据拟合的方法对光伏阵列的安装角度进行优化。实验结果表明:桂林理工大学分布式光伏发电站的最佳方位角为南偏西11. 3°,最佳倾斜角为27. 5°,此时光伏发电效能最高。 相似文献
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《河南科技大学学报(自然科学版)》2021,(1)
光伏阵列的最佳安装角度是充分利用太阳能发电的有效手段之一,最佳安装角度大多依据当地夏至日的太阳高度角来确定,较少考虑当地区域气候条件的影响。本文基于天文学基础推导出光伏阵列的辐射度计算公式,结合当地的周期气候特征,通过数据拟合的方法对光伏阵列的安装角度进行优化。实验结果表明:桂林理工大学分布式光伏发电站的最佳方位角为南偏西11.3°,最佳倾斜角为27.5°,此时光伏发电效能最高。 相似文献
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陈刚 《重庆大学学报(自然科学版)》2014,37(Z2):71-72
国家提倡节能减排大力支持新能源发电项目,在四川地区具有丰富的风和太阳能资源,如何把这些资源转换成人们日常生活所用,通过风能和太阳能发电是比较直接的途径。四川地区的风能和太阳能比较丰富的地方一般都是地处山区,山区的地形地貌陡峻,地质构造复杂,厂区征地、道路运输、施工方法、施工周期、对周边环境影响等因素在电厂站址总体布置时都应考虑。对于光伏电站光伏板阵列的布置将对整个厂区征地面积和发电量的大小起控制作用,以我公司设计的某光伏发电厂为依托详细阐述光伏电站光伏板的总体布置。 相似文献