分析太阳电池及阵列中二极管的作用

 具体分析二极管在太阳电池、光伏组件和光伏阵列的作用。利用Matlab中Simulink 仿真工具,根据太阳电池的仿真模型,建立光伏组件和阵列的仿真模型,分析计算二极管在太阳电池、组件及阵列中的作用,仿真分析计算具有不同导通电压的二极管对光伏组件和阵列输出功率的影响。计算结果表明正确选择二极管的导通电压对提高光伏组件和阵列输出功率是有益的。     

一种PSO-SVM的光伏阵列故障检测与分类

提出一种粒子群优化支持向量机的光伏阵列故障检测与分类的方法.分析了光伏阵列输出特性和故障类型,选择合适的特征向量及归一化方式.选用径向基核函数优化模型结构,并利用PSO算法对参数进行寻优,提高模型精确度.结合实验平台获取光伏阵列正常工作和8种故障状态的实测数据,随机划分为训练集和测试集,并建立PSO-SVM故障检测与分类模型.实验表明,应用本模型进行故障检测准确率达99.89%,分类准确率达98.68%,优于BP神经网络以及决策树的检测和分类结果.     

基于PSO-SVM的光伏阵列故障检测与分类

光伏阵列故障的精确检测是提高光伏电站运行可靠性和安全性的重要因素之一。本文提出了粒子群优化支持向量机(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine, PSO-SVM)的光伏阵列故障检测与分类的方法。分析了光伏阵列输出特性和故障类型,选择合适的特征向量及归一化方式。选用径向基核函数优化模型结构,并利用PSO算法对参数进行寻优,提高模型精确度。结合实验平台,获取光伏阵列正常工作和8种故障状态的实测数据,随机划分为训练集和测试集,并建立PSO-SVM故障检测与分类模型。实验表明应用本文模型进行故障检测准确率达99.89%,分类准确率达98.68%,优于BP (Back Propagation)神经网络以及决策树的检测和分类结果。     

基于仿真模型的光伏组串故障分析方法

本文提出一种基于伏安输出曲线仿真的光伏组串故障诊断方法.采用Matlab/Simulink软件,以光伏组件数学模型为基础,构建光伏组串故障分析模型.使用模型对存在灰尘沉积、阴影遮挡、组件功率衰减等问题组串伏安输出特性进行仿真,验证故障分析模型的准确性,并总结不同故障类型下组串伏安输出特性的变化规律.     

一种光伏阵列实时状态监测与故障定位系统

开发一种光伏阵列状态监测和故障定位系统,该系统将连续采集、 间歇采集、 自动定时采集、 故障检测定位等功能集成到统一的Matlab平台. 提出一种“阈值法－Hampel辨识法”相结合的光伏阵列离群值检测算法,该算法通过比较不同光伏组串瞬时电流进行异常检测实现故障定位. 基于实验室光伏并网发电平台上的故障模拟,重点研究了线线故障和失配故障条件下的故障检测与定位. 实验结果表明：该系统能够自动定时采集光伏电气特性数据并快速、 准确地判断是否发生故障及实现故障组串定位,具有良好的应用前景.     

阴影遮挡条件下光伏阵列建模及PSO优化控制算法的研究

基于现有五参数模型构建了阴影条件下的光伏阵列多峰输出特性模型,该模型能够仿真阴影条件下光伏阵列的I-U性能曲线.在此多峰模型基础上,搭建了MPPT控制模型,利用优化后的PSO算法实现多峰情况下的最大功率点追踪,并与原始PSO算法进行对比,仿真结果表明该算法能够快速且准确的追踪到多峰下的最大值.     

基于PSIM的光伏阵列仿真建模

根据光伏阵列物理机制的数学表达公式确定公式中的各个参数,采用PSIM软件进行物理机制的仿真建模,模拟实际光伏模块在不同的光照强度及环境温度下的I——V和P——V输出特性.基于物理本质的仿真模型具有较高的仿真度,建立该模型为光伏发电系统的研发以及模拟实时动态跟踪最大功率点提供了良好的仿真平台.     

光伏太阳能电池组件Matlab通用仿真模块

采用工程用太阳能电池5参量模型及参数确定法,获取高精度的光伏组件通用模型,在Matlab/Simulink平台中建立该模型的通用模块,利用变步长动态仿真法,快速、准确地获得光伏组件在不同光强度和温度下的输出特性曲线.仿真实验表明,该通用模块不仅可以准确获得太阳能电池单体输出特性,而且可以准确获得光伏组件输出特性,与目前采用的相似模块相比,其具有使用方便、精度高及通用性强的优点.     

高斯-赛德尔法求解光伏阵列最大功率点基准值

为了快速且准确地求解光伏电池模型参数,进而求解局部阴影条件下光伏阵列的最大功率基准点值,采用高斯-赛德尔法,从工程实际出发,根据局部阴影下的光照情况,把光伏阵列模型分解成光照均匀条件下的多个新光伏阵列模型,利用光伏电池数据手册可以快速且准确地求解模型参数。仿真结果表明:高斯-赛德尔法能够快速且准确地求解拆分后模型的光伏阵列最大功率点基准值;该方法适用于光伏阵列在局部阴影条件下的输出特性和各个峰值点最大功率基准值求解问题。     

50kW_p并网光伏实验电站的综合设计、搭建与运行

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。     

采用ELM和优化电压传感器布局的光伏阵列故障检测与区域定位

为快速检测并定位光伏阵列中出现的故障,提出一种新的传感器布局策略,通过优化电压传感器的位置减少电压传感器的数量,同时显化故障的特征.然后,将定位问题转化为分类问题,选用极限学习机(ELM),将最大功率点处的电压数据作为输入训练分类模型.结合实验室屋顶光伏并网发电平台获取的故障数据,对健康状态和所设置的3种故障状态下细化的故障共18种类别,进行分类模型的建立与测试.实验表明,应用本模型故障检测与区域定位的精确率达99.52%,优于所对比的支持向量机、多层感知机网络和随机森林的诊断结果.     

光伏电池阵列模型的Matlab设计与仿真

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.     

基于仿真模型的太阳能光伏电池阵列特性的分析

为了寻找更好的实现光伏发电系统最大功率点跟踪控制方法,基于仿真模型,研究了太阳能光伏电池阵列的特性。采用Matlab/Simulink模块,基于单个光伏电池的物理特性建立了太阳能光伏电池阵列的仿真模型。模型不但能分析太阳能光伏电池阵列所具有的随着光照强度和温度不同而变化的P-V和I-V非线性特性,而且可仿真太阳能光伏电池阵列工作在最大功率点以及稳定工作区域内时具有线性关系,并进行了理论推导。该模型简单明了,计算速度快。仿真结果表明:仿真与实验结果相符合,当光伏阵列工作在稳定区域内的情况下,dP/dV与I存在线性关系,模型具有通用性与实用性。     

基于仿真模型的太阳能光伏电池阵列特性的分析

为了寻找更好的实现光伏发电系统最大功率点跟踪控制方法,基于仿真模型,研究了太阳能光伏电池阵列的特性。采用Matlab/Simulink模块,基于单个光伏电池的物理特性建立了太阳能光伏电池阵列的仿真模型。模型不但能分析太阳能光伏电池阵列所具有的随着光照强度和温度不同而变化的P-U和I-U非线性特性,而且可仿真太阳能光伏电池阵列工作在最大功率点以及稳定工作区域内时具有线性关系,并进行了理论推导。该模型简单明了,计算速度快。仿真结果表明:仿真与实验结果相符合,当光伏阵列工作在稳定区域内的情况下,dP/dU与I存在线性关系,模型具有通用性与实用性。     

基于改进导航圆算法的光伏阵列清扫机器人路径跟踪控制

为解决光伏阵列清扫机器人行进时易受组件间边框和光滑组件表面的影响,出现偏移原轨迹的问题,首先给出针对光伏阵列清扫机器人的运动学模型和超宽带定位系统,之后通过仿真分析原导航圆算法机器人调节距离较长的问题,提出一种基于改进导航圆算法的光伏阵列清扫机器人路径跟踪算法,对原导航圆算法的纠偏角重新修正,然后对修正后的纠偏角进行调...     

利用改进初始化的残差-密集连接网络的光伏阵列故障诊断

针对在现实生活中光伏阵列大部分运行在正常的工作状态,缺少故障数据的问题,提出一种改进初始化的方法代替随机初始化来训练深度学习模型,以提高故障诊断模型的可靠性.同时,提出基于残差-密集连接网络的光伏故障诊断模型,并基于I-V曲线与最大功率点、温度、辐照度和填充因子作为输入特征.最后,通过多种光伏阵列故障数据检测所提出的方...     

基于改进萤火虫算法的光伏最大功率点跟踪

光伏电池的最大功率点跟踪是实现光伏系统高效发电的关键技术.分析光伏阵列的输出特性,提出一种改进的萤火虫算法(IFA).将混沌理论与正态分布引入传统萤火虫算法(FA),提高全局搜索范围并避免陷入局部最优;在MATLAB中搭建模型进行仿真.结果表明:该改进算法在均匀光照、局部遮阴和温度突变时均能快速精准地实现对全局最大功率...     

基于优化奇偶重构法的光伏阵列自适应重构技术设计

对于光伏阵列而言,阴影遮挡和阵列损坏会导致其输出功率降低。为了提升光伏阵列的输出功率,提出了一种优化的奇偶重构方法(Optimized Odd Even Configuration, OOEC),纠正了奇偶重构法(Odd Even Configuration, OEC)在局部阴影超过4列时,重构效果差的缺点。所提出的方法将光伏阵列分为自由重构模块和固定重构模块,根据不同的阴影情况调整连接方式,确定最佳的连接关系,并与Arrow So Du ku, Zig-zag, OEC三种方法进行仿真实验对比,仿真结果表明,经过OOEC重构后的光伏阵列输出功率明显提高,光伏阵列的PU输出特性曲线更加趋向于单峰,并且从失配损耗,功率提升百分比,性能比,均衡指数上看来,OOEC有着更好的性能。     

光伏阵列解析模型的研究

根据光伏阵列的特性和工作原理,抽象出光伏阵列的物理模型,从而给出光伏阵列的数学仿真模型。牛顿迭代法和不动点迭代法被用来求解代表光伏阵列伏安特性的超越方程。牛顿迭代法因其快速收敛而更适合用于求解光伏阵列的数学模型中超越方程。通过这个光伏阵列的数学模型,可以得到光伏阵列较为准确的伏安特性曲线。光伏阵列数学模型可以进一步应用在光伏系统的仿真当中。     

基于TMS320F2812和BUCK电路的光伏阵列模拟器

采用TMS320F2812DSP为控制器,BUCK电路为主电路,研究与设计了一种新型光伏阵列模拟器.模拟算法利用模拟器负载电流与阵列特性电流的差值控制BUCK电路开关的占空比,调节模拟器输出电压,使模拟器的工作点逐步逼近光伏阵列I-V特性的工作点,实现对光伏阵列输出特性的模拟.阵列的特性电流值由存贮于DSP中的工程数学模型,根据选定的不同光照量和环境温度条件计算得到.MATLAB仿真和模拟器样机的实验结果表明,本文模拟器的逼近与稳定时间约为80ms,仅为传统逐点逼近法的25%,且超调小于4%,稳态误差小于1%,均优于传统逼近法,且能够实现光伏阵列不同I-V特性曲线的完整模拟.