太阳能光伏发电智能诊断系统研究综述

随着计算机技术和人工智能的迅速发展,将人工智能的理论和方法用于故障诊断,太阳能光伏发电智能诊断研究成为了一个新的方向.本文介绍了智能诊断的几种方法,并且结合这些方法给出了太阳能光伏发电设备的智能诊断方案,具有一定的理论研究意义和工程实用价值.     

短期光伏发电系统功率预测

针对光伏功率预测没有充分利用历史数据的问题，提出一种改进随机森林算法与长短期记忆神经网络相结合的预测方法（IRF-LSTM）。利用粒子群算法优化随机森林算法中的参数，并对原始气象数据进行特征选择。将特征选择后的结果作为输入，对预测模型输出的结果进行反归一化处理得到预测的功率序列。选用某光伏电站的实测数据对该算法模型进行预测，结果表明：该方法能充分利用预测时刻之前的气象时间序列，有效提高光伏功率预测精度，与RF-LSTM方法、单一LSTM方法相比具有更高的准确性，预测误差更小。     

一种新型聚光光伏组件的光学设计

传统的聚光光伏组件(CPV)采用菲涅耳透镜聚光或者大型反射式聚光。这些组件的尺寸较大,不利于聚光光伏组件的小型化与模块化。该文主要设计制作了一种新型平板反射式聚光器,并应用到聚光光伏系统中完成相关测试,上述工作均在顺德中山大学太阳能研究院完成。该文提出了一种新型的平板反射式聚光器的设计方法。文章首先介绍聚光器的建模方法,然后进行软件模拟与分析,最后制作聚光器并组装成聚光光伏组件(CPV)进行相关测试,组件的结构设计也将详细介绍。测试结果表明通过该光学设计方法能够灵活,有效的设计适应不同应用要求的反射式聚光器。     

给体-受体型聚合物光伏电池材料的设计合成及器件

给体-受体型聚合物是目前研究最广且性能最优的太阳能电池材料。本文以笔者课题组的研究成果为基础,结合国内外最新研究结果,综述了给体-受体型聚合物光伏电池材料及其电池器件加工工艺与技术的最新研究进展。本文介绍的聚合物材料主要包括卟啉类、萘并二噻吩类、苯并噻(噁)二唑类、二茚并二噻吩类等,电池器件加工技术方面则包括溶剂添加剂和界面修饰层的应用及其对光伏电池性能的影响等。     

计算机控制太阳能光伏水制氢及储能发电系统的研究

虽然太阳能、氢能利用技术有很多优势,但太阳能资源间歇性不稳定所带来的可靠性低的缺陷却影响着负载的连续使用。太阳能光伏水制氢及储能发电系统能通过计算机控制提供稳定可靠的电能,具有很高的推广应用价值。从太阳能光伏水制氢发电系统、计算机控制电解水制氢系统、储氢技术、氢能利用技术等方面,详细介绍了计算机控制太阳能光伏水制氢及储能发电系统的功能。     

基于改进的布谷鸟搜索光伏电池模块参数识别与仿真

光伏电池模块参数识别是一个具有多个局部极值的非线性优化问题,传统的优化技术很难进行精确识别.基于交叉熵方法构建一种改进的布谷鸟搜索,该方法利用交叉熵全局优化算法和布谷鸟搜索的协同演化来快速而精确识别光伏模块参数.实验结果表明所构建的算法用于识别光伏模块参数是可行和有效的,且具有全局搜索能力强、优化精度高和鲁棒性好等特性.     

神经网络控制算法在光伏并网逆变器控制中的应用

针对太阳能光伏发电并网逆变器的特点,分析了传统PID控制方法的局限性,详细介绍了基于BP神经网络整定的PID控制系统的设计方法,编写了光伏发电并网逆变器控制程序,并进行了计算机仿真实验.仿真结果证明,基于BP神经网络PID控制的光伏并网逆变系统具有抗干扰能力强、并网电流正弦波波形质量好等特点,完全能够实现与电网电压同频同相.     

额定功率下光伏发电系统的功率控制研究

通过对光伏电池的分析,应用Matlab/simlink仿真软件工具,建立了光伏电池的数学模型和仿真模型.基于此模型,针对光伏发电系统效率低的问题,研究了在额定条件下光伏发电最大功率跟踪问题.分别对最大功率跟踪控制的两种方法PID控制与改进扰动法控制进行了仿真,并分析了这两种方法各自的优缺点.仿真结果表明,PID控制的振荡小,而改进扰动法的效率更高.     

电镜成像方式对数字散斑相关方法结果的影响

研究了扫描电镜成像方式对数字散斑相关方法计算结果的影响,在此基础上对等离子喷涂铜涂层的变形场进行分析。结果表明二次电子成像和背散射电子成像的机理不同,应用时需要以相关系数及其标准差为标准,选取更为合适的成像方式。通过数字散斑相关方法显化了等离子喷涂铜涂层在加载过程中的应变场,结果表明随加载力增加,裂纹尖端应变场逐渐由蝴蝶状区域转为圆形钝化区。     

1MW屋顶并网光伏系统实践

云南师范大学屋顶并网光伏系统具有不同的屋面结构、组件安装方式以及接入电压等级,以其为基础,详细介绍了1 MW屋顶并网光伏系统的系统构成、组件安装、逆变器选型等,并且对该光伏系统的运行数据以及效益进行分析.