基于神经网络的光伏电池建模
基于神经网络的光伏发电最大功率点跟踪算法

第 3 1卷 第 6期
苏 海 滨 , : 基 于 神 经 网络 的光 伏 发 避 大 功率 点 跟 踪 算 法 等 《 电最 、
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5
电流 ; 电 池 的 短 路 电 流 ; I为 s q为 电 子 电 荷 ; 。为 等 U 效 二 极 管 的 端 电 压 ; 电 池 输 出 电 压 ; 波 尔 兹 U 为 k为 曼常 量 ; T为 绝 对 温 度 ; 为 二 极 管 曲 线 因 素 , P— A 称
式之一 … .
光 伏 发 电 的 电 池 板 一 般 价 格 较 高 , 且 转 换 效 而
)
I
( )买 际 电路 b
率较低 , 光伏 发 电最 大功率点 技术 的使 用 , 以提高 可
光伏 发 电的效率 , 降低 系 统 整 体 造 价 . 目前 最 大 功 率
( )理 想 电 路 a
关键词 : 伏发电; 光 最大 功 率 点 跟 踪 ; 经 网络 神
中 图 分 类号 : P 8 T 5 3 4 T 1 3; K 1 . 文 献 标 志码 : A
在 现代社会 能源 紧缺 、 态 环境恶化 的情况 下 , 生
电 路 的理 想 形 式 和 实 际 形 式 分 别 如 图 l a 和 ( ) () b 所 示 . 均 为 硅 型 光 伏 电 池 本 身 的 固 有 电 阻 , 相
和 光 照 强 度 , 习算 法 采 用 梯 度 下降 法 , 出量 为 电 压 信号 , 于 调 节 C k变换 器 的 开 关 占空 比. 真 结 果 表 学 输 用 u 仿
基于一种改进的BP神经网络光伏电池建模

M o ei g o o o o t i d l fPh t v l c—Ar a s d o mp o e n a r y Ba e n I r v d BP
Ne a t r s I e tfc to ur lNe wo k d n i a i n i
( 上海交通大学 电子信息与 电气工程学 院 自 动化 系 。 海 20 3 ) 上 000
摘要: 由于光伏 电池具有 高度非线性特性 , 以建模 , 难 而传统 的数学模 型难 以满足 光伏控制系统设计和应用 的要求 。该 文利
用神经 网络具有 逼近任 意复杂非线性 函数 的能力 , 神经 网络技 术应用到 光伏 阵的建模 中 , 将 避开 了该模块 内部 的复杂性。 模 型以太 阳能 日照 、 以及负载 电压作 为神经 网络辨识模 型的输入 量 , 阵输 出电流为输 出量 , 用改进型 B 算法 , 温度 光伏 采 P 建 立 了光伏 电池 的动态 响应模 型, 然后预测 了最 大功率点 。文 中给出模 型的结构 , 训练 步骤和仿 真结 果。仿真结 果表明 , 方法 可行 , 建立 的模 型精度较 高 , 为设 计光伏 实时控制 系统奠定 了基础 。 从而 关键词 : 光伏 电池 ; 神经网络 ; 建模
l 引言
太阳能 电池 根据光生伏特 应 原理 , 将太 阳光能直接转 化为电能 , 化过 程 中 , 有污染 和噪 声 。太 阳能是 可再 在转 没
me t aa a e u e a d t esr c u e a d t e n v lB g rt m f e r l e w r s i e t c t n s se a e gv n na d t r s d, l n t t r h o e P a oih o u a t o k ni ai y t m i e . h u n l n n d i f o r T e v l i d a c r c ft e mo e r r v d b e smu a in r s l .T e n u a e o k d e ig ma e t h a i t a c u a y o d la p o e y t i l t u t d yn h e h o e s h e r n t r s mo l k s i l w n p s il o d sg n—l e c n r l ro V y tm. o sb e t e in o i o tol fP s s n e e KE YW ORDS: h t v h i ra P o o o ac ar y;Ne r e o k;Mo ei g ua n t r l w d l n
基于模糊神经网络的光伏系统MPPT控制方法

文 章 编 号 :0 3 19 2 0 )4~0 2 1 0 —6 9 (0 7 0 0 5—0 3
基 于 模 糊 神 经 网 络 的 光 伏 系 统 M PPT 控 制 方 法
冯 冬 青 , 军磊 , 大 中 马 沈
( 郑州 大 学 电 气 工 程 学 院 , 南 郑 州 河 400 ) 50 1
Ke o d : h t v l i ;MP y w r s p o o ot c a PT;f z y;n u a n t r uz e rl e wo k
基 础 上 , 出 了 一 种 基 于 模 糊 神 经 网 络 的 光 伏 提
1 引 言
当前 , 由于全 球 性 能 源危 机 , 界 普 遍 重 视 可 世
定外 部条件 下有 唯一 最大值 存在 。
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方 法有很 多 , 如恒定 电压 控制法 , 动观测 法 , 扰 导纳
再生 能源 的利用 研究 。在所 有可 再生 能源 中 , 伏 光
MP T控制方 法 , 进 行 了较 详 细的实验 研究 。 P 并
2 光 伏 电 源 特 性 及 现 有 最 大 功 率 点 跟 踪 ( P 方 法 比较 MP T)
光伏 电池输 出 电流 、 压 关 系 如式 ( ) 电 1 所 示 E , 出功 率 见 式 ( ) 由式 ( ) 知 光 伏 电池 1输 ] 2。 1可 输 出功 率是 日照 强度 和温度 的 函数 , 该输 出功 率在
A PPT M PV y t m nt o e ho s d o z y Ne r lNe wo k S s e Co r lM t d Ba e n Fu z u a t r
F ENG n —i g Do gqn ,M A u — iS J n l , HEN —h n e Daz o g
BP神经网络在光伏发电MPPT中的应用

张 蔚(1977—),女,讲师,硕士,从事电力电子技术应用方面的研究。
BP 神经网络在光伏发电M PPT 中的应用张 蔚(南通大学电气工程学院,江苏南通 226019)摘 要:介绍了光伏电池的特性,提出了一种基于B P 神经网络的最大功率跟踪的控制策略,并进行了仿真试验。
结果表明,该方法能够快速、准确地跟踪光伏电池的最大功率点,具有较好的控制精度,从而提高了电能的转换效率。
关键词:光伏发电系统;最大功率跟踪;B P 神经网络中图分类号:TK 514 文献标志码:B 文章编号:167428417(2010)04200542040 引 言光伏发电系统是指能将太阳能直接转化为电能的装置。
光伏电池电流-电压输出特性是非线性的,且其输出特性受日照、温度等因素的影响较大。
另外,光伏电池的转换效率很低,价格昂贵,初期投入大,因此,有必要采用最大功率跟踪控制来提高光伏系统的效率。
目前常用的最大功率点跟踪方法有扰动观测法[1]、恒定电压法[2]、增量电导法[3]、最优梯度法[4]等。
这些方法存在控制复杂、难于实现、扰动量无法确定等问题。
本文提出了一种基于B P 神经网络的MPPT 控制方法,仿真结果表明该方法能够实现较好的控制性能。
1 光伏电池特性1.1 光伏列阵的数学模型电池分为非晶硅、多晶硅等多种类型,又因为各自制造技术的不同而表现出不同的I 2U 输出特性。
I 2U 输出特性是指在某一确定的日照强度和温度下,光伏电池的输出电压和输出电流之间的关系。
同一类型的光伏电池由于日照强度、环境温度的不同,I 2U 输出特性也不同。
图、图分别为光伏电池随光照与温度的变化曲线。
图1 光伏电池I 2U特性随辐射强度变化曲线图2 光伏电池I 2U 特性随环境温度变化曲线 由图1、图2可以看出,光伏电池的I 2U 特性与辐射强度、环境温度之间是非线性的。
光伏电池处于暗处时,其输出的伏安特性与二极管的伏安特性相似。
根据光伏电池的内部结构及其输出特性,可以把光伏电池单元等效为图3所示的电路。
神经网络模型在能源预测中的应用研究

神经网络模型在能源预测中的应用研究随着能源问题日益突出,对能源的预测需求也越来越迫切。
传统的预测方法主要基于统计学方法或经验模型,但随着计算机技术的不断发展,神经网络模型作为一种新型的预测方法,得到了广泛关注和研究。
神经网络是一种模拟人类神经元的计算模型。
它由大量的节点(或称为神经元)组成,每个节点都能够接收来自其他节点的输入信号,并根据一定的计算规则产生输出。
神经网络具有自适应性、非线性、并行处理等特点,能够应对不确定性、复杂性和非线性关系等问题,因此在能源预测中具有很大的潜力和应用前景。
一、神经网络模型在能源需求预测中的应用研究神经网络模型可用于分析和预测能源需求的时间序列和影响因素,如气候变化、经济发展、人口结构等。
神经网络模型的优势在于可处理多元非线性问题,其理论模型基于非线性输入输出映射关系,对预测精度要求高的问题,神经网络模型预测效果较好。
我国能源需求与经济增长密切相关,因此神经网络模型被广泛应用于我国各省市能源需求预测。
例如,对于天津市的能源需求预测,可以通过神经网络模型对天津市历史能源需求数据进行学习,分析影响因素后,进行预测。
二、神经网络模型在能源生产预测中的应用研究神经网络模型在能源生产预测中的应用主要涉及电力负荷预测和风电/光伏发电预测。
电力负荷预测是保证电力市场运行稳定、保障用电安全的重要工作之一,而风电/光伏发电预测是大力推进清洁能源发展的关键。
神经网络模型在电力负荷预测中发挥重要作用。
通过对多元数据进行分析,它可以准确预测电网负荷变化,为电力调度提供科学依据。
例如,神经网络模型可以通过学习室内外气温、光照强度、假期时间等影响因素,精准预测未来一段时间内的用电需求,并提前预测节假日、天气变化等因素对电力负荷的影响。
在风电/光伏发电预测方面,神经网络模型也成为了研究热点。
通过对天气数据、风力、温度、湿度等多元因素的分析,神经网络模型可以准确预测风电/光伏发电的发电量、供电量、电网接入等。
基于BP神经网络算法的光伏发电预测研究

神经网络算法的光伏发电预测研究式中,P V为光伏电源的输出功率;源额定功率;G C为工作点的辐射强度;温度,其值与环境温度近似;k为功率温度系数。
由此式中,di为Xi和Yi之间的等级差。
气温、相对湿度、全球水平辐射(W/m2)、风向、降水的逐小时数据;Y2.2 光伏发电输出功率预测模型建立(1)构建神经网络架构。
具有s型隐神经元和线性输出神经元的两层前馈网络,在数据一致和隐层神经元足够多的情况下,可以很好地拟合多维映射问题。
本文利用MATLAB中的神经网络拟合模块,建立具有图2 双层前馈神经网络输入-输出关系(2)结果分析。
经过MATLAB模拟贝叶斯算法训练出来的模型,多次调整分析后,每迭代一次神经网络参数都会经过调整,经过多次迭代后,均方误差(MSE)随之降低,但是随着网络开始过度拟合训练后,验证的数据集将会增加,均方误差也会增加,matlab中均方误式中,SSE表示和方差;n表示样本个数;真实数据;表示拟合的数据;w i>0。
图3为神经网络的训练性能,由图可知,经过轮的训练迭代之后,最佳的训练性能是第0.15283,并且整体的训练结果和测试结果的变化曲线相对贴合,说明训练出来的神经网络模型图3 神经网络训练性能结语本研究通过选用斯皮尔曼相关性分析识别出影响光伏发电输出功率的关键因素,并采用贝叶斯正则化算法优化神经网络,构建了对光伏发电输出功率的准确预测模型。
该模型建基于大量实践数据,能够捕获复杂的非线性关系,实现更高的准确性和稳定性。
核心优势在于提升了光伏发电输出功率预测的精度。
通过重要影响因素选择和优化算法,模型达到了较高的解释力和精度。
本研究进一步提高了光伏发电输出功率预测模型的准确率。
本模型所采用的自变量在实际中较难获取,未来研究应与实践紧密结合,构建精度更高、覆盖更广、实用价值更大的光伏发电输出功率预测模型,为我国光伏发电事业发展提供有力支撑。
参考文献:图1 2015年全年光伏发电数据集表1 光伏发电阵列参数名称参数数组评级10.5kW面板评级175W面板数量2×30面阵列区2×38.37m2逆变器尺寸2×6kW逆变器类型SMA SMC 6000A 追踪器类型DEGEnergie 5000NT。
基于粒子群算法的BP神经网络光伏电池建模

复杂 的物 理结构 , 直接面 向其外部 特性 , 不需 要光伏
电池 的 详 细 物 理 参 数 , 而 大 大 简 化 了 建 模 过 从
程 。文献 [ ] 用 B 3采 P神 经 网 络 对 光 伏 电 池 建 模 ,
从 图 中可以看 出 , 光伏 电池具 有 很强 的非线性
特 性 , 同 一 种 光 照 和 温 度 条 件 下 , 着 电 压 的 上 在 随
第3 0卷 第 2期
21 0 1年 4月
电 工 电 能 新 技 术
Ad a c d Te h oo y o e ti a g n e i g a d En r y v n e c n lg fEl crc lEn i e rn n e g
Vo . 0,No 2 13 .
播 ( P 神 经 网 络 建 模 方 法 。神 经 网络 具 有 很 强 的 非 线 性 拟 合 能 力 , 同 时 也 存 在 收 敛 速 度 慢 、 B ) 但 容
易陷入局 部极值 、 建模精度 不 高等 缺点 。本 文采 用粒子群 算法来优 化神 经网络 的 内部连接权 值 , 以
改善神经 网络的性 能 , 并基 于这种 改进 的神 经 网络构 建光伏 电池动 态模 型 。测试及仿 真结 果表 明,
7 O 6 0 5 O
芝 4 0
嚣o 3
2 0 1 0
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行状 态 的瞬 态变化 , 且表达式 复杂 , 算繁琐 。而 并 计 实 际应用多 只针 对 光伏 电池 的外部 特性 , 对其 内部
机理 并无要求 , 以传统 数学 模 型并 不 一 定能 适应 所
工程上 的需要 ¨ 。
恶化 , 能源 紧缺和环 境保 护 已成 为 全球 面 临 的重 大 问题 , 低碳经济 已成 为世界各 国的重要 国策 , 开发 及 利用新 能源成 为 了各 国关 注 的焦点 。太 阳能作为 一 种取 之不尽且清 洁无 污 染 的能 源 , 为 了新 能 源领 成 域开发 和研 究 的重 点之一 。 光伏 电池可直 接 将太 阳能转 换 为 电能 , 是太 阳 能利用 的重 要组成 部分 。 目前 已有 的光伏 电池模型 多是基 于光 伏 电池 物理特性 所建立 的数学模 型 。这 些 模型虽能 表征光伏 电池 的内部原理却 不能有 效地
BP神经网络在光伏发电MPPT中的应用

BP神经网络在光伏发电 MPPT中的应用摘要:本文主要介绍BP神经网络的结构、分类和性能参数,对BP神经网络光伏发电在MPPT中的应用进行分析,通过建立网络模型的方式,实现模型训练,对仿真结果进行分析。
结合BP神经网络模型的分析,改善神经网络。
关键词:光伏发电;BP神经网络;模型光伏发电系统是将太阳能转化成电能的一种方式,光伏电池在使用的环节中,其电流和电压的传输呈现出非线性特征。
光伏电池本身的电能转化率比较低,成本高。
因此,通过BP神经网络的应用,可以实现MPPT控制,有效的改善光伏电池的性能。
一、BP神经网络概述(一)BP神经网络的元模型人脑最基本的单元就是神经单元,通过相关的研究表明,人脑由数以万计的神经元构成,神经元之间通过突触连接起来。
生物神经网络为BP神经网络的研究奠定了坚实的基础,在对生物神经元的结构进行分析的基础上,掌握信息传递的方式,将其抽象化,从而可以展示BP神经元模型。
BP神经元在输入和输出信号中要采用非线性,神经元通过塑造函数的方式确定神经元的输入向量,其他的神经元是输入向量突触之间的连接,叫做连接权,权值可以表示神经元的激活状态。
1.BP神经元的结构BP神经网络与生物神经网络比较而言,前者与后者十分相似,是对后者的模拟。
通过对生物神经网络结构的主体模拟。
对生理结构和相关机制进行分析,涉及多学科的知识。
再对生物神经网络的功能进行模拟,掌握生物神经网络的学习和识别。
功能,通过集中模拟的方式站在功能角度上对BP神经。
网络进行研究,提升BP神经网络信息传递的效率。
1.BP神经网络的学习BP神经网络需要经过学习的过程才能具备智能性特征。
因此,BP神经网络可以在有教师学习的环境下学习,可以起到监督的效果,这种学习方式是在教师信号的引导下执行。
BP神经网络在学习中要通过网络输入信息的方式,将相应的信息输出,然后结合网络实际输出的信号进行对比,结合误差有效地调整权值。
在无教师学习的环节中,BP神经网络需要不断地输入大量的信息。
基于改进CNN-LSTM的光伏发电功率预测及仿真研究

基于改进CNN-LSTM的光伏发电功率预测及仿真研究基于改进CNN-LSTM的光伏发电功率预测及仿真研究摘要:随着可再生能源的快速发展,光伏发电作为一种清洁能源技术受到了广泛关注。
光伏发电的功率预测对于系统管理和电力调度具有重要意义。
本文提出了一种基于改进CNN-LSTM模型的光伏发电功率预测方法,并进行了相关的仿真研究。
实验结果表明,该方法可以有效地预测光伏发电功率的变化,并对实际的发电情况进行准确的预测。
第一章引言1.1 研究背景随着环境污染和化石燃料消耗等问题日益突出,可再生能源的发展成为迫切需求。
光伏发电作为一种清洁、可再生的能源技术,具有广阔的应用前景。
然而,由于光伏发电受天气等因素的影响,光伏发电的功率具有较大的波动性和不确定性,因此如何准确地预测光伏发电功率成为一个重要的研究课题。
1.2 相关研究目前,针对光伏发电功率预测的研究主要集中在时间序列分析、传统统计分析和机器学习方法上。
时间序列分析方法通过建立数学模型来分析历史数据,并根据模型预测未来的发电情况。
传统统计分析方法利用统计学方法对历史数据进行分析,并提取规律用于预测。
机器学习方法则通过训练模型来学习历史数据中的模式,并根据学习到的模式进行预测。
1.3 研究目的本文旨在提出一种基于改进的CNN-LSTM模型的光伏发电功率预测方法,并进行相关的仿真研究。
通过该方法,能够更准确地预测光伏发电的功率变化,并为电力调度和系统管理提供参考。
第二章改进的CNN-LSTM模型2.1 CNN-LSTM模型概述CNN-LSTM模型是一种将卷积神经网络和长短期记忆网络相结合的预测模型。
卷积神经网络主要用于提取输入数据的时空特征,而长短期记忆网络则用于捕捉数据之间的时间关系。
通过将这两种网络结合起来,可以更好地预测光伏发电的功率变化。
2.2 改进的CNN-LSTM模型在传统的CNN-LSTM模型中,由于缺乏对输入数据中空间关系和时序关系的充分利用,导致预测的准确度不高。
基于混合神经网络的光伏发电量预测的研究与实现

基于混合神经网络的光伏发电量预测的研究与实现随着能源需求不断增长和可再生能源的重要性日益凸显,光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式,受到了广泛关注。
为了优化光伏发电的产能,提前预测光伏发电量十分重要。
本文将基于混合神经网络方法,对光伏发电量进行预测,并进行相关实现。
混合神经网络是神经网络和其他预测模型的结合,在光伏发电量预测中有较好的应用效果。
它综合了不同模型的优势,能够更好地拟合数据并提高预测精度。
本文将使用混合神经网络方法进行光伏发电量的预测。
在实现上,首先需要收集和整理光伏发电相关的数据,包括光照强度、温度、风速等气象数据,以及相应的光伏发电量数据。
然后将数据集分成训练集和测试集,其中训练集用于模型的训练和参数调优,测试集用于评估模型的预测效果。
接下来,选择合适的神经网络结构进行模型设计。
混合神经网络通常由多个隐含层组成,每个隐含层包含若干个神经元。
在本文中,可以选择具有多个卷积层和池化层的卷积神经网络结构,以及具有多个全连接层的前馈神经网络结构。
在模型训练过程中,采用梯度下降法进行参数优化,通过最小化误差函数来获取最优的模型参数。
同时,可以引入正则化技术,如L1或L2正则化,来减小模型的过拟合程度。
此外,还可以采用交叉验证方法选择最优的模型结构和参数。
完成模型训练后,使用测试集进行模型评估。
常用的评估指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等。
通过对比模型预测结果与真实值之间的差异,可以评估模型的准确性和预测能力。
最后,考虑到光伏发电量受多个因素影响,并且部分因素可能存在时序相关性,可以引入时间序列模型,如长短时记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU),将时间维度考虑进来,提高模型预测能力。
综上所述,本文介绍了基于混合神经网络的光伏发电量预测的研究与实现。
通过合理选择神经网络结构、训练和调优模型参数、引入时间序列模型等手段,可以提高光伏发电量预测的准确性和可靠性。
混合神经网络方法在光伏发电领域有很大的应用潜力,并能够为光伏发电系统的优化提供重要的参考依据。
光伏电池工程用数学模型研究

光伏电池工程用数学模型研究随着可再生能源的日益重视和广泛应用,光伏电池作为一种重要的可再生能源转换设备,其研究和发展具有重要意义。
为了准确模拟光伏电池的性能和行为,需要建立有效的数学模型。
MATLAB是一种强大的数学计算和仿真软件,为光伏电池建模提供了便利。
光伏电池的通用数学模型可以根据物理原理和电路拓扑结构建立。
在物理原理方面,光伏电池利用半导体材料的光电效应将光能转化为电能。
这个过程可以表示为:$P_{in} = P_{out} + P_{loss}$,其中$P_{in}$为输入光功率,$P_{out}$为输出电功率,$P_{loss}$为损失功率。
在此基础上,根据能量守恒定律和半导体方程,可以建立光伏电池的数学模型。
在电路拓扑结构方面,光伏电池可以等效为电压源和电阻抗的组合。
其中,电压源表示光伏电池的开路电压$V_{OC}$,电阻抗表示光伏电池的内阻$R_{s}$。
根据电路原理,可以列出光伏电池的通用数学模型:$V_{OC} = V_{mp} + I_{mp}R_{s}$其中,$V_{mp}$为最大功率点电压,$I_{mp}$为最大功率点电流。
对于一个给定的光伏电池,其$V_{OC}$、$R_{s}$、$V_{mp}$和$I_{mp}$均为工作温度和光照强度等外部参数的函数。
利用MATLAB进行光伏电池建模时,可以根据上述数学模型编写程序代码。
根据物理原理和电路拓扑结构建立数学模型函数,然后使用MATLAB的仿真计算功能对函数进行求解和分析。
例如,可以使用MATLAB的优化工具箱对光伏电池的最大功率点进行寻址和控制,提高系统的效率和稳定性。
MATLAB还可以方便地绘制各种图表和图形来可视化结果,帮助人们更好地理解光伏电池的性能和行为。
基于MATLAB的光伏电池通用数学模型可以有效地模拟光伏电池的性能和行为,为光伏电池的研究和发展提供了有力支持。
光伏电池作为一种清洁、可再生的能源转换设备,已日益受到人们的。
基于RBF-BP神经网络的光伏MPPT研究

摘要 : 针对光伏 电池的输出特性 受光 照强度 、 温度 等因素的影 响而具有 的非线性特性 的问题 , 为 了提高光伏发电系统 的发电
效率必须对 其输出功率进行 追踪 , 并且 为了克服 MP P追踪过程 中收敛速度慢 和精 度低的缺 点 , 提 出了一 种 R B F—B P组合 神经网络对光伏阵列最大功率点追 踪的算法 。首 先通过对光伏 电池输 出特性 的研究 , 确定了温度和光照强度是影响光伏 电
ABS TRACT: Th e p a p e r p r e s e n t e d a t r a c k i n g a l g o r i t h m f o r t h e ma x i mu m p o we r p o i n t o f p h o t o v o h a i c a r r a y s b a s e d o n a RBF—B P n e u r a l n e t w o r k .F i r s t l y ,t h r o u g h t h e r e s e a r c h o n t h e o u t p u t c h a r a c t e r i s t i c s o f p h o t o v o h a i c c e l l s ,w e d e — t e m i r n e d t h a t t h e t e mp e r a t u r e a n d l i g h t i n t e n s i t y we r e t h e ma i n f a c t o r s a f f e c t i n g t h e ma x i mu m p o w e r o u t p u t o f p h o t o — v o l t a i c c e l l s .T h e n w e c o n s i d e r e d t h e t w o f a c t o r s a s t h e i n p u t s o f RB F—B P n e u r a l n e t w o r k t o d e s i g n p h o t o v o h a i c a r o r a y ma xi mu m p o w e r p o i n t t r a c k i n g s y s t e m.F i n a l l y ,u s i n g Ma t l a b,w e e s t a b l i s h e d t h e s i mu l a t i o n mo d e l o f t h e s y s t e m. T h e s i mu l a t i o n r e s u l t s s h o w t h a t t h e s y s t e m h a s h i g h t r a c k i n g p r e c i s i o n o f ma x i mu m p o we r p o i n t ,f a s t r e s p o n s e s p e e d , e t c .S o i t r e li a z e s t h e ma x i mu m p o w e r p o we r p o i n t t r a c k i n g a n d i mp r o v e s t h e e f i c i e n c y o f p h o t o v o l t a i e p o w e r g e n e r a —
基于神经网络的光伏系统MPPT控制算法设计

基于神经网络的光伏系统MPPT控制算法设计吕晨旭【摘要】提出一种基于人工神经网络(ANN)的最大功率点跟踪(MPPT)控制算法.该算法通过扰动和观察(P&O)方法获得人工神经网络模型所需的参数,并分为离线和在线两种模式:离线模式通过测试神经网络参数,找到最佳的网络结构、激活函数和训练算法;在线模式实现优化人工神经网络以便应用于光伏系统.人工神经网络的输入变量为输出功率参数和电压参数,输出变量为归一化的增加或者减少占空比(+1或者-1).通过Matlab/Simulink模型对所提跟踪算法的性能进行测试验证,结果显示所提算法表现出良好的动态响应速度和稳态控制精度.%A maximum power point tracking (MPPT) control algorithm based on artificial neural network (ANN) is pro-posed. The algorithm can obtain the parameters needed by the ANN model by means of perturbation and observation (P&O) method. It includes the offline mode and online mode. The former mode can find the optimal network structure,activation func-tion and training algorithm by testing the neural network parameters. The latter mode can optimize the ANN,and apply it to the PV system. The input variables of the ANN are taken as the parameters of the output power and voltage,and the output variable is normalized as the increased or decreased duty ratio(+1 or -1). The performance of the proposed tracking algorithm is tested with Matlab/Simulink model for verification. The results show that the algorithm has perfect dynamic response speed and high steady-state control accuracy.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2018(041)003【总页数】5页(P132-135,140)【关键词】人工神经网络;扰动与观测算法;光伏电池模型;MPPT控制;离线模式;在线模式【作者】吕晨旭【作者单位】国网忻州供电公司,山西忻州 034000【正文语种】中文【中图分类】TN711-34;TP2730 引言目前,光伏(PV)能量转换系统已经成为最重要的可再生能源系统之一。
基于灰色BP神经网络的光伏发电系统最大功率点跟踪

( 东北 电力 大学 电气工程 学院 , 吉林 吉林 1 3 2 0 1 2 )
摘
要: 为了提高太 阳能 的利用率 , 应使光伏 阵列 时刻都工作 在最大功率点上 。提 出分别利用 B P神经网络法与灰色 B P神经
网络法对最大功率 点进 行跟踪 , 对 给定参数 的光伏电池特性进行 仿真分析 , 对建立 好的 B P神经 网络通过 Ma t l a b编程进行 训 练, 得 到最优 的训练系数 , 从 而可以得到给定参数 的光伏 电池 的最大功率点跟踪模 型 ; 计算 出跟踪误差 , 再结 合灰色预测 方法 对误差进行校正 , 进而得 出误差较小 的预测模 型和最大功率点 跟踪模 型。计 算结果 表 明, 基于 灰色 B P神 经 网络 法对最大 功
p o we r p o i n t a l l t h e t i me .T h i s p a p e r p r o p o s e s t o t r a c k t h e ma x i mu m p o we r p o i n t s e p a r a t e l y b y BP n e u r a l n e t w o r k
Ma x i m um p o we r po i nt t r a c k i n g o f ph o t o v o l t a i c po we r s y s t e m b a s e d o n g r e y BP ne ur a l ne t wo r k
基于BP神经网络单硅太阳电池模型参数的解析研究

中图分类 号
T M 9 1 4 . 4 T P 3
文献标 识码
ANALYT I CAL S T UDY oN THE P ARAM ETERS oF S I NGLE S I LI CoN S oL AR
CELL M oDEL BAS ED oN BP NEURAL NETW oRK
第3 1 卷第 3期
2 0 1 4年 3月
计 算机 应 用与软 件
Co mp u t e r A p p l i c a t i o n s a n d S o f t w a r e
Vo 1 . 3 1 No . 3 Ma r .2 0 1 4
基于 B P神 经 网络 单 硅 太 阳 电池模 型 参 数 的解 析 研 究
Ab s t r a c t
BP n e u r a l n e t wo r k i s印 p l i e d t o s o l v e t h e ma t h e ma t i c a l mo d e l o f s i n g l e s i l i c o n s o l a r c e l l s .T h r o u g h t h e d e d u c t i o n a n d s i mp l i i f c a -
胡海燕 胡克满
( 宁波职业 技术学院
王民 权
浙 江 宁波 3 1 5 8 0 0 )
( 宁波华索 光伏设 备有 限公 司 浙江 宁波 3 1 5 0 0 0 )
摘
要
利用 B P神经 网络对单硅太 阳电池数学模型进行求解 。通过 对 I - V方程 的推导和 化简 , 结合测试得 到 的开路 电压、 短路
基于神经网络算法的电池管理系统预测建模研究

基于神经网络算法的电池管理系统预测建模研究电池是一种常见的能量存储装置,广泛应用于移动设备、电动汽车和可再生能源系统等领域。
然而,电池的性能和寿命会受到多种因素的影响,因此需要有效的电池管理系统来监测和控制电池的运行状态。
近年来,基于神经网络算法的电池管理系统预测建模研究引起了广泛关注。
神经网络算法是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型。
其通过学习和训练数据集,能够建立有效的预测模型。
在电池管理系统中,神经网络算法可以通过分析电池的历史数据和环境信息,预测电池的容量、健康状态和寿命。
这对于提高电池的性能和延长电池的使用寿命具有重要的意义。
首先,基于神经网络算法的电池管理系统可以准确预测电池的容量。
电池容量是指电池所储存能量的大小,对电池可用性和工作时间有直接影响。
传统的电池容量预测方法通常依赖于数学模型,但这些模型难以准确预测电池的容量,尤其在实际使用中可能会受到多种因素的影响。
而基于神经网络算法的电池管理系统可以通过学习和分析大量的电池数据,提高电池容量的预测准确性。
其次,基于神经网络算法的电池管理系统可以判断电池的健康状态。
电池的健康状态是指电池的性能和寿命,是评估电池工作状态的重要指标。
通过传感器收集的电池信息(如电压、温度等),结合神经网络算法的学习和预测能力,可以准确判断电池的健康状况,及时发现电池的异常情况,并采取相应的措施进行维修或更换。
最后,基于神经网络算法的电池管理系统还可以预测电池的寿命。
电池寿命是指电池使用的时间,它与电池的容量衰减速度有关。
传统的电池寿命预测方法主要基于电池容量的衰减模型,但这些模型往往比较简单,难以准确预测电池的寿命。
而基于神经网络算法的电池管理系统可以综合考虑多种因素,如电池的充放电循环、温度和电流等,提高电池寿命的预测精度。
总的来说,基于神经网络算法的电池管理系统预测建模研究在电池管理领域具有重要的应用价值。
它可以提高电池容量预测的准确性,判断电池的健康状态,并预测电池的寿命。
基于LSTM网络模型的光伏发电功率短期预测系统

基于LSTM 网络模型的光伏发电功率短期预测系统DOI :10.19557/ki.1001-9944.2024.04.006常振成,游国栋,肖梓跃,李兴韫(天津科技大学电子信息与自动化学院,天津300222)摘要:光伏发电受天气因素影响,具有明显的间歇性和波动性特征。
该文提出了一种基于LSTM 网络模型的光伏发电功率短期预测方法,该方法以STM32单片机为控制核心,实时采集光照辐度、温度、相对湿度、风速等数据。
利用相关系数法筛选相关度较高的因素,作为LSTM 网络模型的输入变量,对未来光伏发电功率进行短期预测。
MATLAB 仿真实验结果表明,该文所提方法与其他预测模型相比具有较高的预测精度,在晴天与多云天气下预测的MAPE 值分别为4.943%和4.997%,有利于我国电力系统的稳定运行和电网工作人员的调度。
关键词:STM32单片机;短时预测;LSTM 网络模型;实时采集;光伏发电功率中图分类号:TM615;TP18文献标识码:A文章编号:1001鄄9944(2024)04鄄0026鄄05Short 鄄term Power Prediction System for Photovoltaic Power Generation Based on LSTM ModelCHANG Zhencheng ,YOU Guodong ,XIAO Ziyue ,LI Xingyun(School of Electronic Information and Automation ,Tianjin University of Science &Technology ,Tianjin 300222,China )Abstract :Photovoltaic power generation is af fected by weather factors and has obvious intermittent and fluctuating characteristics.In this paper ,a short 鄄term prediction method of photovoltaic power generation based on LSTM network model is proposed ,which uses STM32microcontroller as the control core to collect data such as radiance ,tempera 鄄ture ,relative humidity ,and wind speed in real time.The correlation coefficient method is used to screen the factors with high correlation and use them as input variables of the LSTM network model to make short 鄄term predictions of future photovoltaic power generation.The results of MATLAB simulation experiments show that the proposed method has high prediction accuracy compared with other prediction models ,and the MAPE values predicted in sunny and cloudy weather are 4.943%and 4.997%respectively ,which is conducive to the stable operation of China ’s power system and the dispatch of power grid staff.Key words :STM32MCU ;short 鄄term forecasting ;LSTM network model ;real 鄄time collection ;photovoltaic power generation收稿日期:2023-11-14;修订日期:2024-03-06基金项目:天津市应用基础与前沿技术研究计划项目(13JCZDJC29100);天津市重点研发计划项目(17YFZCNC00230);大学生创新创业计划项目(202310057101)作者简介:常振成(2002—),男,本科,研究方向为新能源并网发电;游国栋(通信作者)(1973—),男,硕士,教授,研究方向为新能源并网发电。
基于人工智能的光伏发电预测研究

基于人工智能的光伏发电预测研究在当今这个科技高速发展的时代,人工智能作为一种新兴技术正在被越来越多的领域应用。
其中,光伏发电产业也正在逐渐向人工智能技术迈进。
基于人工智能技术的光伏发电预测研究,正是这个领域中的一个重要研究方向。
一、光伏发电预测的意义光伏发电作为一种新兴的清洁能源,一直以来都备受关注和支持。
但是,由于它受到气象条件的制约,其发电效率和产量并不稳定,这也给光伏发电产业带来了很大的挑战。
因此,精准的光伏发电预测就显得尤为重要。
通过人工智能技术对光伏发电的预测可为光伏发电产业提供更加准确的预测数据,帮助产业做出合理的生产和市场决策。
特别是在今后的发展中,随着光伏发电系统规模的不断扩大和制造成本的不断下降,光伏发电将逐步成为主流能源,这对光伏发电的预测精度提出了更高的要求,人工智能技术因此也具备了更大的应用前景。
二、基于人工智能的光伏发电预测方法光伏发电预测基于人工智能技术的方法有很多,其中主要有以下几种:1. 人工神经网络方法人工神经网络是一种基于模拟神经系统的计算模型,可以通过输入数据和自适应调整参数,实现光伏发电的预测。
人工神经网络方法具有高度灵活性和自适应性,能够对各种光伏发电系统的复杂性进行处理,同时也具有较高的预测准确度。
2. 支持向量机方法支持向量机是一种基于统计学习理论的分类器,可以通过分类边界的最大化来进行预测。
在光伏发电预测中,支持向量机可以将离散的气象数据和发电量进行处理,从而提高预测准确度。
3. 遗传算法方法遗传算法是一种基于自然进化过程的优化算法,可以通过模拟自然选择进行优化。
在光伏发电预测中,遗传算法可以提高预测准确度,同时也可以优化预测模型的参数。
三、未来的发展趋势虽然基于人工智能的光伏发电预测技术已经有了很大的进展,但在未来的发展中,还有一些值得探讨的问题。
1. 数据质量的问题人工智能的预测精度在很大程度上依赖于数据的质量。
然而现实中,气象数据存在着一些不确定性和误差,这对光伏发电的精确预测带来了很大的挑战。
光伏发电预测模型的研究及实现

光伏发电预测模型的研究及实现随着环保及可再生能源的重视,光伏发电也逐渐成为人们关注的焦点。
但由于天气、地理位置等因素的影响,光伏发电的产量存在不确定性。
为了更好的规划和利用光伏发电资源,光伏发电预测模型的研究及实现成为一个必然趋势。
一、光伏发电预测模型的类型及原理光伏发电预测模型可以分为气象统计预测法、物理模型法及人工神经网络预测法等。
其中,气象统计预测法主要是通过历史气象数据及光伏发电效率数据来制定预测模型,预测未来光伏发电的产量。
物理模型法则是基于光伏电池的特性、太阳辐射的变化等物理因素来确定预测方程,实现对光伏发电的预测。
人工神经网络预测法则是通过对光伏发电数据所需的训练样本进行学习,得到预测模型,从而对光伏发电资源进行预测。
二、光伏发电预测模型的应用光伏发电预测模型的研究及应用可以极大地提高光伏发电系统的效率及稳定性,同时也为光伏发电的市场推广提供了基础。
在实际应用中,光伏发电预测模型被广泛应用于公共建筑大型光伏发电站、太阳能发电洁净示范区等多个领域。
三、光伏发电预测模型的实现对于光伏发电预测模型的实现,不同的预测方法对应着不同的实现方式。
但总的来说,实现预测模型需要考虑的因素有:光伏电池的类型及特性、气象因素、前期预测数据的准确性等。
针对这些因素,我们可以通过开发相应的预测软件,利用机器学习算法、统计分析法等方式对光伏发电数据进行处理,从而得出较为准确的预测结果。
四、光伏发电预测模型的未来展望随着光伏发电技术及智能化技术的不断提高,光伏发电预测模型也将迎来更广阔的应用领域。
例如,在城市规划中,可以通过预测光伏发电的产量来设计更加有效的城市建筑。
在农村和偏远地区,则可以通过预测光伏发电的产量来改善当地能源状况。
总之,光伏发电预测模型的研究及实现对于推广光伏发电、提高能源利用率以及推进低碳经济具有重要的意义。
未来,我们可以通过不断地研究及应用,让光伏发电预测模型更加稳健可靠,从而更好地服务于社会发展的需要。
基于卷积神经网络的光伏阵列故障检测的研究与实现

基于卷积神经网络的光伏阵列故障检测的研究与实现基于卷积神经网络的光伏阵列故障检测的研究与实现近年来,光伏发电作为一种清洁能源的代表,得到了广泛的应用和发展。
然而,由于光伏阵列存在各种潜在的故障,如组件老化、电池短路等,这些故障会降低光伏系统的发电效率,甚至导致系统完全失效。
因此,对光伏阵列的故障进行及时准确的检测和诊断是非常重要的。
传统的光伏阵列故障检测方法通常基于物理模型和规则,这些方法需要大量的计算和专业知识,且对故障类型较为有限。
而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)作为一种深度学习方法,具有自动学习特征的优势,可以更好地应用于光伏故障检测。
本文基于卷积神经网络,研究并实现了光伏阵列故障的检测方法。
首先,我们采集了大量的光伏阵列工作状态数据,包括正常运行和不同故障情况下的数据。
然后,对采集到的数据进行预处理,包括归一化、降噪等,以便于神经网络的训练和学习。
接下来,我们设计了一个卷积神经网络模型,用于从原始数据中提取特征,以实现光伏阵列故障的自动检测。
我们选择了适当的卷积核和池化层,以提高网络的特征提取能力和减少计算复杂度。
另外,为了防止过拟合现象的发生,我们还加入了dropout层和正则化,以提高网络的泛化能力。
经过训练,我们的模型能够准确地识别光伏阵列中的各种故障,如组件损坏、接线松动等。
为了评估模型的性能,我们采用了准确率、精确率、召回率等指标进行评估。
实验结果表明,我们的模型在故障检测方面表现出较高的准确性和稳定性。
综上所述,本文基于卷积神经网络的光伏阵列故障检测研究与实现取得了一定的成果。
通过大量的实验验证和评估,我们的方法在光伏阵列故障检测方面具有一定的应用前景。
未来的工作可以进一步优化模型的结构和参数,以提高检测精度和效率,并在实际光伏系统中进行广泛的应用和验证。
此外,我们还可以考虑将其他深度学习算法应用于光伏阵列故障检测中,以寻求更好的解决方案综合基于卷积神经网络的光伏阵列故障检测研究与实现的成果,我们成功开发了一个能够自动检测光伏阵列故障的模型。
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基于 MATLAB6.5毕业设计说明书题目:基于神经网络的光伏电池建模姓名:王晔楠导师:仲志丹学校:河南科技大学学院:机电工程学院专业:机械设计及其自动化2008 年 5 月前言太阳能电池根据光生伏特效应原理 ,将太阳光能直接转化为电能 , 在转化过程中 ,没有污染和噪声。
太阳能是可再生能源 ,利用这种能源不仅能够减少燃料损耗 ,还可以改善环境污染和全球变暖给人类生存所带来的威胁 ,因而越来越受到人们的关注。
太阳电池阵列 (也称为光伏阵 )本质上是一种高度非线性功率源。
其功率输出主要随太阳能日照和电池温度的变化而变化。
前已建立目的模型大多是基于光伏阵的物理模型进行建模 ,对系统功率流进行计算 ,从而对系统的长期稳态性能进行评价。
然而 ,这种方法需要有太阳电池和生产规格等详细的物理参数。
对于用户而言 ,这些参数不容易获得 ,而且推导出的数学模型不一定准确 ,因此基于此法预测的最大功率点与实际情况相差较大 [ 1 ]。
其建模精度极为有限 ,而且这些模型表达式过于复杂 ,难以满足工程上对光伏系统的实时控制要求。
人工神经网络建模不需要任何光伏阵物理定义 ,因此在电力系统工程中吸引了人们越来越多的注意 ,大量的神经网络技术应用于光伏系统中 [ 2~ 4 ]。
这些方法大多采用反向传播多层感知器型神经网络 (M LP - BP ) , 然而 , 在训练中存在局部极值 , 不能建立最优模型或者不适合于特殊的系统。
基于以上原因 ,本文采用改进的 BP神经网络辨识方法对光伏电池进行辨识建模 ,以太阳能日照、温度以及负载电压作为神经网络辨识模型的输入量 ,光伏电池输出电流为输出量 ,根据实验的输入输出数据建立光伏系统的电压 /电流模型。
实验结果表明 ,与传统的数学模型相比 , BP 建模的精度较高 , 训练时间短 , 更重要的是建模过程避免了复杂的解析建模 ,通过神经网络的计算 ,可以快速地得到电堆的输入 /输出特性。
这说明基于 BP 神经网络技术建立光伏阵这一个复杂非线性系统的模型是可行的1基于神经网络的光伏电池建模摘要由于光伏电池具有高度非线性特性 ,难以建模 ,而传统的数学模型难以满足光伏控制系统设计和应用的要求。
文利用神经网络具有该逼近任意复杂非线性函数的能力 ,将神经网络技术应用到光伏阵的建模中 ,避开了该模块内部的复杂性。
模型以太阳能日照、度以及负载电压作为神经网络辨识模型的温输入量,光伏阵输出电流为输出量,采用改进型BP 算法 , 建立了光伏电池的动态响应模型 ,然后预测了最大功率点。
文中给出模型的结构 , 训练步骤和仿真结果。
仿真结果表明 ,方法可行 , 建立的模型精度较高 , 从而为设计光伏实时控制系统奠定了基础。
关键词:光伏电池 ;神经网络 ;建模2Modeling of Photovoltaic - Array Based on Improved BP Neural Networks IdentificationABS TR AC T Fo r t h e s e ri o u s co m p l ex i t y o f p h o t o v o l t ai c arra y ( P V) , m o d el i n g o f i t i s v er y d i ffi cu l t an d th e ex i s ti n gm o d el s are t o o co m p li cat ed t o b e ap p l i ed t o d esi gn i n g an d co n t ro l li n g t h e s ys t em , es p eci al l y t o o nl i n e co n t ro l li n g. In t h i s p ap er, we t r y t o es t ab li s h a v o l t ag e an d cu r ren t m o d el o f P V arra y by using n eu ral n et wo rk s i d en t i fi cat i o n t ech n i q u es . Th et em p erat u re, rad i at i o n an d v o lt a ge o f t h e s ol ar cel l s are t ak en as t h e i n p ut an d t h e cu rr e n t as t h e o ut p u t o ft h e n eu ral n et wo rk s m od el . In t hi s wa y, we can av o i d t h e i n t ern al co m p l ex i t y o f P V m o d u l e. Th e 59 5 gro u p s ex p eri m en t a l d at a are u s ed , an d t h e s t ru ct u re an d t h e n o v el BP al go ri t h m o f n eu ral n et wo rk s i d en ti fi cat i o n s ys t em ar e gi v en . Th e v ali d i t y an d accu rac y o f t h e m o d el are p ro v ed b y t h e s im u l at i o n res u l ts . Th e n eu ral n et wo rk s m od el i n g m ak es i t p o s si b l e t o d es i gn o n - l i n e co n t ro ll er o f P V s ys t em . KE YW O RDS : P h o t o v o lt ai c arr a y; N eu r al n et wo rk ; M o d eli n g3目录第一章概述...... 6 §1.2. 国内外同类设计(或同类研究)的概况综述 (7)...... 0 图 1 单个光伏电池等效电路 0...... 1 图 3 典型光伏电池 V - I、 P - V 特性随温度变化曲线 .. 1 第三章光伏电池的数学模型 (2)4§3.1 光伏电池的数学模型的建立...... 2 总结...... 24 参考文献...... 25 致谢...... 27 附录 (28)5第一章概述§1.1 设计(或研究)的依据与意义太阳能可以不分地域地辐射到地球的每一个角落,从而成为21 世纪最具大规模开发潜力的新能源之一。
在中国,太阳能资源较好的地区占国土面积 2 / 3 以上,主要集中在西部地区,尤其是西北和青藏高原,年平均日照时间在 2200 小时以上;中国陆地每年接受的太阳辐射量约合 24000 亿吨标准煤。
太阳能的转换利用方式有光 -热转换、光 -电转换和光 -化学转换等三种方式。
接收或聚集太阳能使之转换为热能,然后用于生产和生活的一些方面,是光 -热转换即太阳能热利用的基本方式。
太阳能热水系统是目前太阳能热利用的主要形式,是利用太阳能将水加热储它于水箱中以便利用的装置。
利用光生伏打效应原理制成的光伏电池,可将太阳光能直接转换成电能加以利用,为光电转换,光伏发电。
称即光化学转变尚处于研究试验阶段,种转换技术包括光伏电池电极化这水制氢、利用氢氧化钙和金属氢化物热分解储能等。
光伏发电应用首先要解决的是怎样将太阳能转换为电能。
伏电光池就是利用半导体光伏效应制成,是一种将太阳辐射能直接转换为它电能的转换器件。
由若干个这种器件封装成光伏电池组件,再根据需要将若干个组件组合成一定功率的光伏阵列,并与储能、测量、控制等装置相配套,即构成光伏发电系统。
中国是世界上最大的发展中国家,人口众多,工业化任务远未完成。
国民经济建设的发展,人民生活水平的提高,社会各项事业的进步,必将对能源的供应提出更多、更高的要求。
中国光伏发电的需求6量巨大,市场广阔。
各方面的预测表明, 21 世纪中叶太阳能将成为中国能源直接供应的一支主力军。
光伏发电已成为现实,并在全球范围内迅猛发展。
如果说石化能源是 21 世纪的能源主体,那么可以说以太阳能为主体的新能源将成“为 21 世纪人类能源的主体,掌握了未来的能源就掌握了人类未来的命运”光伏发电的时代正在向我们走来!,1.2. 国内外同类设计(或同类研究)的概况综述计(§ 1.当今世界各国尤其是发达国家对于光伏发电技术十分重视,对针其制定规划,增加投入,大力发展。
美国能源部于 1990 年开始启动光伏制造技术的产业化计划,通过国家可再生能源实验室实施,并成立了国家 PV 中心,与产业界、大学和研究机构联合进行研究,以大幅度降低光伏电池的生产成本。
这一计划的实施,已取得明显效果:商品化晶体硅光伏电池组件的光电转化效率达到 1 2 % -1 4 %;生产规模从过去的 1 -5 M W p / 年发展到 5 -2 0 M Wp / 年;生产工艺不断简化,自动化程度不断提高。
在日本和欧盟各国,也有类似计划。
2000 年以达来,界晶体硅光伏组件的生产成本降低了 32%以上,到 3 美元 /Wp 世左右。
紧紧围绕降低光伏发电成本的各种研究开发工作一直在发达国家中紧张地进行,中以晶体硅材料为基础的高校光伏电池和各种薄其膜光伏电池为基础的研究工作是热点课题。
大利亚新南威尔士大学澳研制的高校单晶硅光伏电池效率已达 2 4 . 7 %,美国、日本和德国也达到了 23%。
薄膜光伏电池的研究工作主要集中在非晶硅薄膜光伏电池、 C d Te 系光伏电池和多晶硅薄膜光伏电池等。
非晶硅薄膜光伏电池主要是通过双结和三结迭层光伏电池克服衰降和提高效率。
过努经力,已有许多新的突破,目前实验室效率已经超过 1 0 % 。
C d Te 系光伏电池效率已达到 1 5 . 8 %, C IS 系光伏电池效率已达到 1 7 %,而且都已有了光伏电池效率约为 10%的中试生产线。
晶硅薄膜光伏电池的多实验室效率已超过 1 7 %,成为世界关注的新热点。
美国、日本和俄罗斯等国均投入大量资金进行空间太阳能电站的研究试验,期大规模以7利用太阳能为人类提供源源不断的电力,其前景十分诱人。
光伏发电与建筑相结合是目前世界上大规模利用光伏技术发电的研究开发热点,美国、日本和欧盟各国都在作为重点项目积极地进行,除在屋顶安装光伏电池外,已推出把光伏电池装在瓦片内的产品和光伏幕墙。