光伏发电综述

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《2024年光伏发电系统功率预测方法研究综述》范文

《2024年光伏发电系统功率预测方法研究综述》范文

《光伏发电系统功率预测方法研究综述》篇一一、引言随着环境保护和可持续发展的需求日益增强,光伏发电系统作为一种清洁、可再生的能源形式,已经得到了广泛的应用和关注。

准确地进行光伏发电系统功率预测,对提升系统运行效率、保障电力供应稳定以及降低运营成本等方面具有极其重要的意义。

本文将对光伏发电系统功率预测方法进行全面研究综述。

二、光伏发电系统功率预测的研究背景与意义光伏发电系统功率预测是利用历史数据、环境因素等,通过特定的算法模型对未来一段时间内光伏发电系统的输出功率进行预测。

其研究背景主要源于对可再生能源的依赖性增强以及对电力供应稳定性的需求。

其意义在于提高光伏发电系统的运行效率,优化电力调度,降低运营成本,同时也有助于提高电力系统的稳定性,减少因电力供需不平衡导致的能源浪费。

三、光伏发电系统功率预测的主要方法目前,光伏发电系统功率预测的主要方法包括基于物理模型的方法、基于统计学习的方法和基于人工智能的方法。

1. 基于物理模型的方法:通过建立光伏电池板的物理模型,分析光照、温度等环境因素对光伏发电系统的影响,进行功率预测。

这种方法精度较高,但计算复杂,对模型参数的准确性要求较高。

2. 基于统计学习的方法:利用历史数据和气象数据,通过回归分析、时间序列分析等方法进行功率预测。

这种方法计算简单,但需要大量的历史数据支持。

3. 基于人工智能的方法:利用神经网络、支持向量机等人工智能技术进行功率预测。

这种方法可以处理非线性、时变性的问题,具有较高的预测精度和泛化能力。

四、各种功率预测方法的优缺点及适用场景1. 基于物理模型的方法:优点在于可以较为准确地反映光伏电池板的实际工作状态,但计算复杂,对模型参数的准确性要求高,适用于对精度要求较高的场景。

2. 基于统计学习的方法:优点在于计算简单,需要的数据量相对较小,但需要大量的历史数据支持,适用于数据资源丰富的场景。

3. 基于人工智能的方法:优点在于可以处理非线性、时变性的问题,具有较高的预测精度和泛化能力,适用于复杂多变的场景。

《2024年光伏发电系统功率预测方法研究综述》范文

《2024年光伏发电系统功率预测方法研究综述》范文

《光伏发电系统功率预测方法研究综述》篇一一、引言随着社会经济的持续发展和人们对绿色能源需求的不断增长,光伏发电技术日益成为重要的可再生能源之一。

光伏发电系统的功率预测作为其关键技术之一,对于提高光伏发电的利用率、优化能源调度和降低运营成本具有重要意义。

本文旨在全面综述光伏发电系统功率预测方法的研究现状,分析各种方法的优缺点,为进一步的研究和应用提供参考。

二、光伏发电系统功率预测方法概述光伏发电系统功率预测方法主要分为两大类:基于物理模型的方法和基于数据驱动的方法。

1. 基于物理模型的方法基于物理模型的方法主要依据气象、光照等自然因素对光伏发电系统的影响进行建模,通过模型预测未来时刻的光照强度、温度等参数,进而预测光伏系统的功率输出。

这类方法通常需要精确的气象数据和复杂的物理模型,因此计算量较大,但预测精度相对较高。

2. 基于数据驱动的方法基于数据驱动的方法主要利用历史数据和机器学习算法进行功率预测。

这类方法不需要建立复杂的物理模型,而是通过分析历史数据中的规律和趋势,建立输入与输出之间的映射关系,实现对未来时刻功率的预测。

常用的数据驱动方法包括人工神经网络、支持向量机、时间序列分析等。

三、光伏发电系统功率预测方法研究进展1. 基于物理模型的功率预测方法研究进展近年来,研究者们针对光伏系统的物理特性,提出了许多改进的物理模型。

例如,考虑了光照强度、温度、风速等多个因素的综合影响,提高了模型的预测精度。

此外,还有一些研究者将物理模型与数据驱动方法相结合,进一步提高预测性能。

2. 基于数据驱动的功率预测方法研究进展随着机器学习技术的发展,越来越多的研究者将机器学习算法应用于光伏功率预测。

例如,利用深度学习算法建立深度神经网络模型,通过对历史数据的训练和学习,实现对未来时刻功率的准确预测。

此外,还有一些研究者将不同的机器学习算法进行集成,以提高预测性能。

四、各种方法的优缺点分析1. 基于物理模型的优点在于其具有明确的物理意义和较高的预测精度,但需要精确的气象数据和复杂的物理模型,计算量较大。

国内外光伏发电研究现状综述

国内外光伏发电研究现状综述

国内外光伏发电研究现状综述
光伏发电是以太阳能为载体,使用半导体物质将太阳能转换成电
能的一种可再生能源技术。

目前,国内光伏发电技术发展正以蓬勃的
势头在世界上攻坚,其发展、应用遍及世界各地,在很大程度上改变
了和改善了人们的生活。

国内的光伏发电技术已经取得了长足的进步,光伏电池的开发从
单晶硅到多晶硅、到半导体材料的研究制备、到器件的结构优化、到
聚光器组合、到系统安装施工,都取得了重大进展。

目前,国内光伏
发电技术的水平已经达到了国际先进水平,在许多方面,甚至超越了
国际水平,特别是在高效节能、低噪音、环境友好等方面发挥着重要
作用。

国外光伏发电技术也有了夸张的进步,主要体现在太阳能收集效率、电池的有效转换率和产电效果等方面。

为此,国外的企业和机构
正在继续开展技术研究,探索出更好的光伏发电技术。

而且,为了应
对气候变化而采取有效措施,许多国外国家已经出台了资助政策,大
力推广可再生能源,特别是光伏发电技术,以及提高光伏发电的建设
效率和产业竞争力。

总的来说,国内外的光伏发电技术都有了较大的发展,越来越多
的人们正在关注和研究这项技术,从而实现高效、低碳、廉价的目标。

大规模光伏发电对电力系统影响综述

大规模光伏发电对电力系统影响综述

大规模光伏发电对电力系统影响综述大规模光伏发电对供电可靠性产生了影响。

由于光伏发电受到日照和天气等因素的限制,其输出功率会有较大的波动。

这会带来供电不稳定性,特别是在天气突变或日照不足的情况下。

为了解决这一问题,可以采用储能技术来平衡光伏发电的波动性,提高供电可靠性。

大规模光伏发电对电压稳定性也有影响。

光伏发电系统接入电网后,会给电网带来额外的功率注入,导致电压升高。

这对电网的稳定性造成一定的威胁。

为了保持电网的电压稳定,可以采用电压调节器等装置进行调节。

大规模光伏发电对电力质量也有一定影响。

由于光伏发电系统的输出功率受到天气等因素的影响,其电压和频率都可能产生波动,从而影响电力质量。

若光伏发电系统的电压和频率波动较大,会导致电力质量下降,对用电设备产生不利影响。

需要采取相应措施来减小光伏发电系统的电压和频率波动,保持良好的电力质量。

大规模光伏发电对电力市场也产生了一定的影响。

光伏发电具有较低的边际成本,一旦光伏发电的规模扩大,将对传统发电方式造成不小的冲击。

这可能引发电力市场的调整和变革,推动清洁能源的发展。

大规模光伏发电对输电网络也有影响。

光伏发电通常分布在较为分散的地区,需要通过输电网络将电能输送到用户端。

传统的输电网络可能无法满足大规模光伏发电的需求,需要进行一定的升级和改造,以适应清洁能源的接入。

大规模光伏发电对电力系统产生了多方面的影响,包括供电可靠性、电压稳定性、电力质量、电力市场和输电网络等方面。

为了更好地应对这些影响,需要采取相应的技术和管理措施,促进光伏发电的健康发展,实现清洁能源的可持续利用。

分布式光伏发电的特性分析与预测方法综述

分布式光伏发电的特性分析与预测方法综述

分布式光伏发电的特性分析与预测方法综述一、分布式光伏发电系统的特性分析1. 光伏发电系统的工作原理光伏发电系统把光能直接转换为电能,是一种直接利用太阳能的发电方式。

光伏发电系统主要由光伏组件、逆变器、电池组、电网连接及监控系统等组成。

光伏组件是发电系统的核心部分,它通过光电效应将光能转换成电能。

逆变器则是将光伏组件产生的直流电转换成交流电供电网络使用。

(1)分布广泛:分布式光伏发电系统可以建设在城市的屋顶、田间地头、工业区、农村等多个地方,可以充分利用各种空闲资源,具有分布广泛的特点。

(2)建设周期短:相比起大型集中式发电厂,分布式光伏发电系统的建设周期短,可以更快速地投入使用,为当地提供清洁能源。

(3)对配套设施要求低:分布式光伏发电系统对配套设施的要求较低,无需传输输电线路,无需燃料,降低了设备的投资成本。

(4)扩建维护灵活:分布式光伏发电系统可以根据需求进行适当扩建,维护灵活,并且对电网冲击较小,能够有效应对电力需求的不断增长。

分布式光伏发电系统由于受到天气、季节等因素的影响,其发电量具有一定的波动性。

其典型特点在于日内和日周循环波动,以及季节循环波动。

这种波动性可能给发电计划和电网调度带来一定的困难,因此需要对分布式光伏发电系统的发电量进行准确预测。

1. 传统的时间序列分析方法传统的时间序列分析方法是一种常见的用于预测分布式光伏发电系统的发电量的方法。

该方法基于历史数据,通过建立数学模型对未来的发电量进行预测。

常用的模型包括ARIMA模型、指数平滑模型、灰色模型等。

该方法简单易行,不需要大量的计算资源,但对于某些非线性、非稳定的时间序列数据,预测效果可能不甚理想。

2. 人工神经网络方法人工神经网络是一种模仿人脑神经网络结构和功能的数学模型,可以通过大量的历史数据对未来的发电量进行预测。

人工神经网络方法可以处理非线性、高维度、非稳定等问题,具有很强的适应性和泛化能力。

人工神经网络方法需要大量的数据训练和参数调整,计算复杂度比较高。

太阳能光伏发电技术应用综述

太阳能光伏发电技术应用综述

河南科技2012.10上能源是社会和经济发展以及科技创新的重要物质保障,开发利用可再生能源是解决能源危机的主要途径,太阳能光伏发电是一种最具有可持续发展的最理想的特殊性能优越的可再生能源发电技术,太阳能光伏发电设备产业,是人类社会发展与科技创新的重大项目工程,是世界发展速度最快的产业之一。

为实现能源和环境可持续发展,世界各国均将太阳能光伏发电作为可再生能源发展的重点,我国也将太阳能光伏发电列入新能源发展计划之中。

本文,笔者介绍了太阳能光伏发电的优点和我国的发展现状,对太阳能光伏发电进行了技术经济分析,并对太阳能光伏发电产品推广应用提出了建议。

一、太阳能光伏发电的优点太阳能光伏发电的能量资源是来自太阳能,太阳能量资源有取之不尽,用之不竭的巨型可再生能源。

据测验统计,太阳能照射到地球上的能量资源,要比目前人类消耗总能量大6000倍,太阳能在地球上分布很广,只要有光照的场所和地理位置适合的地区,就可使用太阳能发电系统来发电。

现在的光伏发电设备非常便利,即装即发电,不用任何类型的变压器,只要符合机电电压产品,就可直接使用。

太阳能发电装置,不论是平原,山区高原以及广阔的大海和太空都可使它来发电,目前人类所有的建筑物:包括楼房、馆所、房墙、房项、窗户以及走廊休闲空间等都可利用起来,使用太阳能光伏发电设备发电来取得电力资源,以解决供电不足的问题。

光伏发电全过程是利用太阳的光辐射能通过光电池作用直接转换为电能,因此光伏发电是一种最具有可持续发展的,最具特殊性能的可再生能源的发电技术。

太阳能光伏发电,能量转换过程简单,它是直接将光能转换为电能,没有中间环节(如热能转换为机械能,再由机械能推动磁电机组运转作用产生电能的机械旋转作用),所以光伏发电不但无噪音,而且又无能耗无有毒污染气体排放、无水源冷却系统与设备,节省了资金投入。

目前人类使用的电力资源恰恰相反,它的换取模式主要以燃煤、燃气、燃油等,一次性燃烧物质在燃烧过程中,把热能转换成机械能,再由机械能推动发电机组运转的作用中获得到了电能。

太阳能发电技术综述

太阳能发电技术综述

太阳能发电技术综述太阳能作为一种可再生能源,具有很高的发展潜力和广阔的应用前景。

在当前推动绿色能源发展的背景下,太阳能发电技术成为了人们关注的焦点。

本文将综述太阳能发电技术的各个方面,包括光伏发电技术、太阳能热发电技术以及太阳能光热联合发电技术。

一、光伏发电技术光伏发电技术是利用太阳能电池将太阳能转化为电能的一种技术。

太阳能电池是将光能直接转化为电能的器件,常见的太阳能电池有晶体硅太阳能电池、多晶硅太阳能电池、非晶硅太阳能电池等。

光伏发电技术具有环保、可再生、分布式发电等优势,不受地域限制,可以应用于各个领域,如建筑物屋顶、太阳能电站等。

目前,光伏发电技术已经得到了广泛应用,市场规模不断扩大。

二、太阳能热发电技术太阳能热发电技术是利用太阳能将光能转化为热能,再通过热能转化为电能的一种技术。

太阳能热发电技术包括槽式集热器系统、太阳能塔式集热器系统等。

槽式集热器系统通过镜面将太阳光聚焦在一个集热管上,使管内的工质受热,产生高温和高压蒸汽,再通过涡轮机发电。

太阳能塔式集热器系统通过高塔将太阳光聚焦在接收器上,接收器受热后产生高温流体,通过换热器转化为蒸汽,再通过涡轮机发电。

太阳能热发电技术具有高效、稳定的特点,可以实现大规模发电。

三、太阳能光热联合发电技术太阳能光热联合发电技术是将光伏发电技术和太阳能热发电技术结合起来的一种发电方式。

通过太阳能光热联合发电系统,可以使得光伏电池在发电过程中产生的热量通过集热器回收利用,提高能量利用效率。

太阳能光热联合发电技术可以兼具光伏发电技术和太阳能热发电技术的优势,既可以转化光能为电能,又可以利用余热发电,提高整体发电效率。

总结太阳能发电技术作为一种清洁、可再生的能源技术,在解决能源和环境问题上具有重要意义。

光伏发电技术、太阳能热发电技术以及太阳能光热联合发电技术是目前主流的太阳能发电技术。

随着技术的不断进步和成本的降低,太阳能发电技术的应用将越来越广泛,对推动绿色能源发展和实现可持续发展目标具有重要意义。

《2024年光伏发电功率预测方法研究综述》范文

《2024年光伏发电功率预测方法研究综述》范文

《光伏发电功率预测方法研究综述》篇一一、引言随着环境问题日益严峻,清洁可再生能源的发展受到了世界范围内的广泛关注。

光伏发电作为清洁能源的重要一环,在全球范围内的装机容量持续增加。

然而,光伏发电受气候条件、季节变化等外部因素影响,其输出功率的波动性给电网稳定运行带来挑战。

因此,准确预测光伏发电功率成为了迫切需要解决的问题。

本文旨在综述光伏发电功率预测方法的研究现状、存在的问题及发展趋势。

二、光伏发电功率预测方法概述光伏发电功率预测方法主要分为两大类:物理模型法和数据驱动法。

1. 物理模型法物理模型法主要是基于气象、光照等物理因素,建立光伏发电系统的物理模型进行预测。

这种方法考虑了影响光伏发电的各种因素,包括光照强度、温度、风速等。

通过对这些因素的测量和预测,结合物理模型进行计算,从而得出光伏发电功率的预测值。

物理模型法的优点是准确性较高,但需要大量的气象数据和复杂的计算过程。

2. 数据驱动法数据驱动法主要是利用历史数据、统计方法等手段进行预测。

该方法无需建立复杂的物理模型,而是通过对历史数据的分析和学习,发现数据间的规律和趋势,从而对未来的光伏发电功率进行预测。

数据驱动法包括时间序列分析、机器学习等方法。

其中,机器学习方法在光伏发电功率预测中得到了广泛应用,如支持向量机、神经网络等。

三、光伏发电功率预测方法的研究现状目前,国内外学者在光伏发电功率预测方面进行了大量研究。

在物理模型法方面,研究人员不断改进模型结构,提高模型的准确性和稳定性。

同时,越来越多的学者开始关注数据驱动法在光伏发电功率预测中的应用。

其中,机器学习方法在光伏发电功率预测中表现出了良好的性能。

此外,随着深度学习技术的发展,深度学习模型如卷积神经网络、循环神经网络等也被广泛应用于光伏发电功率预测中。

四、存在的问题及挑战尽管光伏发电功率预测方法取得了一定的研究成果,但仍存在一些问题和挑战。

首先,现有的预测方法在面对复杂的气候条件和季节变化时,其准确性有待进一步提高。

《2024年光伏发电功率预测方法研究综述》范文

《2024年光伏发电功率预测方法研究综述》范文

《光伏发电功率预测方法研究综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转变和环境保护意识的提高,可再生能源逐渐成为人类社会发展的重要方向。

其中,光伏发电以其清洁、无污染、可持续等优点,受到了广泛关注。

然而,光伏发电受天气、时间、地理位置等多种因素影响,其输出功率具有较大的波动性。

因此,对光伏发电功率进行准确预测,对于提高光伏发电的利用率、减少能源浪费、优化电网调度等具有重要意义。

本文旨在综述当前光伏发电功率预测方法的研究现状及发展趋势。

二、光伏发电功率预测方法目前,光伏发电功率预测方法主要包括物理方法、统计方法和组合方法等。

1. 物理方法物理方法主要是基于光伏电池的工作原理和光、电、热等物理特性进行预测。

该方法考虑了光伏电池的电气特性、光照强度、温度等影响因素,通过建立物理模型对光伏发电功率进行预测。

物理方法的优点在于预测精度较高,但需要大量的物理参数和复杂的计算过程。

2. 统计方法统计方法主要是利用历史数据和统计学原理进行预测。

该方法通过分析历史数据中的天气、光照、温度等因素与光伏发电功率的关系,建立统计模型进行预测。

统计方法具有简单易行、计算量小等优点,但受历史数据质量和数量的限制,预测精度可能有所降低。

3. 组合方法组合方法是将物理方法和统计方法相结合,充分利用两者的优点进行预测。

该方法通过建立混合模型,将物理特性和统计规律相结合,提高预测精度。

组合方法的优点在于综合考虑了光伏发电的物理特性和统计规律,具有较高的预测精度。

三、研究现状及发展趋势目前,国内外学者在光伏发电功率预测方面进行了大量研究,取得了丰富的成果。

一方面,随着人工智能、机器学习等技术的发展,越来越多的研究者将神经网络、支持向量机、深度学习等算法应用于光伏发电功率预测中,提高了预测精度和稳定性。

另一方面,研究者还在不断探索新的预测方法和模型,如基于数据挖掘的预测方法、基于多源信息的融合预测方法等。

未来,光伏发电功率预测方法将朝着智能化、精细化、实时化的方向发展。

国内外光伏发电研究现状综述

国内外光伏发电研究现状综述

国内外光伏发电研究现状综述光伏发电是一种利用太阳能将其转化为电能的技术,因其具有环保、可再生、分布式、安全等特点,已经成为全球范围内的研究热点。

本文将对国内外光伏发电的研究现状进行综述,以期为相关领域的研究提供参考。

一、国内光伏发电研究现状我国光伏发电的发展始于上世纪80年代,经过几十年的努力,已经成为全球最大的光伏市场。

目前,我国光伏发电已经进入了快速发展的阶段,研究热点主要集中在以下几个方面:1. 光伏电池技术研究光伏电池是光伏发电的核心部件,其性能直接影响光伏发电的效率和成本。

目前,国内光伏电池技术主要包括多晶硅、单晶硅、非晶硅和柔性薄膜等。

其中,单晶硅光伏电池具有高转换效率、长寿命和稳定性好等优点,但成本较高;多晶硅光伏电池成本低,但转换效率较低。

未来,国内光伏电池技术研究将继续致力于提高转换效率、降低成本、提高稳定性和寿命等方面。

2. 光伏组件研究光伏组件是由多个光伏电池组合而成的,其性能直接影响光伏发电的功率和效率。

目前,国内光伏组件的研究主要集中在提高光伏组件的耐久性、稳定性和效率等方面。

未来,国内光伏组件的研究将继续致力于提高光伏组件的效率和降低成本等方面。

3. 光伏系统集成研究光伏系统是由光伏电池、光伏组件、逆变器、电池储能系统等多个部件组成的,其性能直接影响光伏发电的效率和稳定性。

目前,国内光伏系统集成的研究主要集中在提高光伏系统的效率、稳定性和可靠性等方面。

未来,国内光伏系统集成的研究将继续致力于提高光伏系统的效率和降低成本等方面。

二、国外光伏发电研究现状国外光伏发电的发展始于上世纪70年代,目前已经成为全球范围内的研究热点。

国外光伏发电的研究主要集中在以下几个方面: 1. 光伏电池技术研究目前,国外光伏电池技术主要包括多晶硅、单晶硅、非晶硅、柔性薄膜和有机太阳能电池等。

其中,柔性薄膜和有机太阳能电池具有成本低、生产工艺简单等优点,但转换效率较低;单晶硅光伏电池具有高转换效率、长寿命和稳定性好等优点,但成本较高。

《2024年光伏发电功率预测方法研究综述》范文

《2024年光伏发电功率预测方法研究综述》范文

《光伏发电功率预测方法研究综述》篇一一、引言随着社会对可再生能源的需求日益增长,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。

然而,光伏发电受天气、时间等因素影响较大,其功率预测成为了一个重要的研究方向。

本文旨在全面综述光伏发电功率预测方法的研究现状,分析各种方法的优缺点,为后续研究提供参考。

二、光伏发电功率预测方法概述光伏发电功率预测方法主要包括统计学习方法、物理模型法、混合模型法等。

统计学习方法基于历史数据和气象数据,通过建立模型进行预测;物理模型法则基于光伏电池的物理特性进行建模和预测;混合模型法则结合了统计学习和物理模型法的优点,提高了预测精度。

三、统计学习方法在光伏功率预测中的应用统计学习方法在光伏功率预测中应用广泛,主要包括线性回归、支持向量机、神经网络等方法。

这些方法通过分析历史数据和气象数据,建立模型进行预测。

其中,神经网络方法在处理非线性问题时具有较好的效果,因此在光伏功率预测中得到了广泛应用。

然而,统计学习方法对数据的依赖性较强,当数据量不足或质量不高时,预测精度会受到影响。

四、物理模型法在光伏功率预测中的应用物理模型法基于光伏电池的物理特性进行建模和预测,包括辐射模型、温度模型等。

该方法能够考虑光伏电池的实际工作情况,因此具有较高的预测精度。

然而,物理模型法的建立需要较为详细的设备参数和气象数据,对于一些数据不完备的情况,其应用受到限制。

五、混合模型法在光伏功率预测中的应用混合模型法结合了统计学习和物理模型法的优点,既考虑了历史数据和气象数据,又考虑了光伏电池的实际工作情况。

通过综合分析多种因素,混合模型法能够提高预测精度。

目前,混合模型法已成为光伏功率预测的研究热点。

六、光伏发电功率预测方法的挑战与展望尽管光伏发电功率预测方法已经取得了较大的进展,但仍面临一些挑战。

首先,数据质量对预测精度的影响较大,如何提高数据的准确性和完整性是亟待解决的问题。

其次,现有方法在处理复杂天气条件和快速变化的光照条件时仍存在一定困难。

《2024年光伏发电系统功率预测方法研究综述》范文

《2024年光伏发电系统功率预测方法研究综述》范文

《光伏发电系统功率预测方法研究综述》篇一一、引言随着环境保护和可持续发展的需求日益增强,可再生能源的利用成为全球的关注焦点。

其中,光伏发电作为绿色、清洁的能源,已在全球范围内得到广泛应用。

然而,由于光伏发电系统受环境因素影响较大,其功率输出的不稳定性成为了制约其进一步发展的关键问题。

因此,光伏发电系统功率预测方法的研究显得尤为重要。

本文旨在全面综述光伏发电系统功率预测方法的研究现状、主要方法和挑战,为后续研究提供参考。

二、光伏发电系统概述光伏发电系统是利用太阳能电池板将光能转化为电能的一种系统。

其工作原理是利用光伏效应,将太阳光转化为直流电,再通过逆变器将直流电转换为交流电,供给负载使用。

光伏发电系统的主要组成部分包括太阳能电池板、支架、逆变器等。

由于太阳能资源的随机性和波动性,光伏发电系统的输出功率也具有随机性和波动性,这对系统的功率预测提出了较高的要求。

三、光伏发电系统功率预测方法1. 统计预测法统计预测法是利用历史数据和统计模型进行预测的方法。

在光伏发电系统中,可以通过收集历史气象数据、光照数据、系统运行数据等,建立统计模型,对未来一段时间内的功率输出进行预测。

常用的统计模型包括线性回归模型、时间序列模型、神经网络模型等。

2. 物理模型法物理模型法是通过建立光伏电池的物理模型,根据环境因素(如光照、温度、风速等)对光伏电池的输出功率进行预测的方法。

该方法需要详细的物理参数和精确的环境数据,预测精度较高,但计算复杂度也较高。

3. 组合预测法组合预测法是将多种预测方法进行组合,充分利用各种方法的优点进行预测。

例如,可以将统计预测法和物理模型法进行组合,以提高预测精度。

此外,还有一些基于机器学习和深度学习的组合预测方法,如集成学习、深度神经网络等。

四、研究现状及挑战目前,国内外学者在光伏发电系统功率预测方面进行了大量研究,取得了丰富的成果。

然而,仍存在一些挑战和问题需要解决。

首先,由于环境因素的随机性和波动性,光伏发电系统的输出功率也具有随机性和波动性,这给功率预测带来了较大的难度。

分布式光伏文献综述范文

分布式光伏文献综述范文

分布式光伏文献综述范文
近年来,随着全球对清洁能源的需求增加,分布式光伏发电技术逐渐引起了人们的关注。

分布式光伏发电技术是指将光伏发电系统安装在建筑物屋顶或地面,通过并联或串联的方式接入电网,实现电力生成,同时降低了能源消耗和环境污染。

本文将围绕分布式光伏发电技术展开综述,从技术原理、应用效果、市场前景等方面进行分析。

首先,分布式光伏发电技术的核心原理是利用光伏电池将太阳光转化为电能。

光伏电池是一种能够将太阳能转化为电能的半导体材料,其工作原理基于光生电效应。

当太阳光照射到光伏电池上时,会激发电子从价带跃迁到导带,形成电流。

通过安装多个光伏电池组成的光伏阵列,可以增加发电功率,达到实用的电力输出。

其次,分布式光伏发电技术的应用效果显著。

分布式光伏发电系统不仅可以满足建筑物自用电需求,还能将多余电力输出到电网中,实现电力上网。

此外,分布式光伏发电系统还能降低建筑物的能源消耗,改善室内环境,提高建筑物的能源利用效率,降低能源消耗和环境污染。

最后,分布式光伏发电技术具有广阔的市场前景。

随着全球对清洁能源需求的不断增加,分布式光伏发电技术将成为未来能源发展的主流方向。

特别是在城市建设中,分布式光伏发电系统能够有效地利用建筑物的空间资源,促进城市能源结构的转型升级,实现可持续发展。

综上所述,分布式光伏发电技术具有重要的应用前景和市场潜力,
是未来清洁能源发展的重要方向之一。

因此,加强技术研发,推进技术创新,拓展产业链条,开发分布式光伏发电市场,将是未来分布式光伏发电技术发展的主要任务。

《2024年光伏发电功率预测方法研究综述》范文

《2024年光伏发电功率预测方法研究综述》范文

《光伏发电功率预测方法研究综述》篇一一、引言随着社会对可再生能源的需求不断增长,光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式,已逐渐成为全球能源结构转型的重要方向。

然而,光伏发电受天气、时间等因素影响较大,其功率的预测变得尤为重要。

本文将对光伏发电功率预测方法进行综述,以期为相关研究提供参考。

二、光伏发电功率预测的背景及意义光伏发电的功率预测是优化电网调度、提高能源利用效率的关键手段。

准确的预测模型能够为电力系统提供更为可靠的能源保障,减少因光伏发电波动带来的电力损失。

因此,研究光伏发电功率预测方法具有重要意义。

三、光伏发电功率预测的主要方法1. 物理模型法物理模型法主要通过分析光伏电池的工作原理及环境因素,建立物理模型进行功率预测。

该方法考虑了光照、温度等实际环境因素对光伏发电的影响,具有较高的预测精度。

然而,物理模型法需要大量的实验数据和复杂的计算过程,实现难度较大。

2. 统计模型法统计模型法主要通过对历史数据进行统计分析,建立光伏发电功率与相关因素之间的统计关系模型。

该方法简单易行,适用于短期和超短期功率预测。

然而,统计模型法的预测精度受历史数据质量和数量的影响较大。

3. 机器学习法机器学习法是近年来研究较为广泛的功率预测方法。

该方法通过训练大量数据,建立光伏发电功率与各种因素之间的非线性关系模型。

常见的机器学习方法包括神经网络、支持向量机、随机森林等。

机器学习法具有较高的预测精度和泛化能力,适用于各种复杂环境下的光伏发电功率预测。

四、各类方法的优缺点分析1. 物理模型法优点在于考虑了实际环境因素对光伏发电的影响,具有较高的预测精度。

然而,其缺点在于需要大量实验数据和复杂的计算过程,实现难度较大。

2. 统计模型法优点在于简单易行,适用于短期和超短期功率预测。

但缺点在于预测精度受历史数据质量和数量的影响较大。

3. 机器学习法优点在于具有较高的预测精度和泛化能力,适用于各种复杂环境下的光伏发电功率预测。

《2024年光伏发电功率预测方法研究综述》范文

《2024年光伏发电功率预测方法研究综述》范文

《光伏发电功率预测方法研究综述》篇一一、引言随着环保理念的普及与清洁能源的发展需求,光伏发电已成为现代社会发展的重要部分。

对光伏发电功率的预测成为了保障电力系统的稳定运行,以及提升电力资源配置效率的重要环节。

本文将系统梳理光伏发电功率预测方法的研究现状,旨在为相关研究提供参考。

二、光伏发电概述光伏发电是利用太阳能电池板将太阳能转化为电能的过程。

其工作原理基于光生电效应,即当光照射在半导体材料上时,会产生电流。

光伏发电具有环保、可再生等优点,但受天气、季节、时间等因素影响较大,因此对光伏发电功率的预测显得尤为重要。

三、光伏发电功率预测方法1. 统计学习方法统计学习方法是通过收集历史数据,利用统计学原理对光伏发电功率进行预测。

该方法主要包括参数估计、模型选择和模型验证等步骤。

常见的统计模型包括线性回归模型、时间序列分析模型等。

统计学习方法简单易行,但预测精度受历史数据质量影响较大。

2. 机器学习方法机器学习方法利用人工智能技术,通过学习历史数据中的规律,对未来光伏发电功率进行预测。

常见的机器学习方法包括神经网络、支持向量机、随机森林等。

机器学习方法具有较高的预测精度,但需要大量的训练数据和计算资源。

3. 组合预测方法组合预测方法是将多种预测方法进行组合,以充分利用各种方法的优点,提高预测精度。

常见的组合预测方法包括加权平均法、最优组合法等。

组合预测方法可以在一定程度上降低单一预测方法的误差,提高预测精度。

四、光伏发电功率预测方法研究现状目前,国内外学者在光伏发电功率预测方法方面进行了大量研究。

统计学习方法和机器学习方法已成为研究热点,各种改进算法和优化策略不断涌现。

同时,组合预测方法也逐渐成为研究趋势,通过融合多种预测方法的优点,提高预测精度。

此外,随着深度学习技术的发展,基于深度学习的光伏发电功率预测方法也成为了研究重点。

五、未来研究方向未来光伏发电功率预测方法的研究将主要集中在以下几个方面:一是提高预测精度,降低误差;二是优化算法,降低计算复杂度和计算成本;三是加强模型的自适应性,以适应不同地区、不同天气的光伏发电特点;四是结合物联网、大数据等技术,实现分布式光伏发电功率的预测和优化配置。

太阳能光伏发电【文献综述】

太阳能光伏发电【文献综述】

文献综述电气工程及自动化太阳能光伏发电摘要:太阳能是一种取之不尽、用之不竭的能源。

太阳能发电指把太阳能照射的能量转化为电能。

直接将太阳能变成电能的半导体器件称太阳能电池。

据估计,每年地球上接收到的太阳能相当于地球上每年燃烧其他燃料所获得能量的3000倍,因此大力开发与利用太阳能是21世纪的高新技术。

太阳能光伏系统由太阳能电池方阵、太阳能控制器、蓄电池组、逆变器、防反充二极管等组成。

当然,要使太阳能发电真正达到实用要求,一是要提高太阳能光电变换效率并降低其成本;二是要提高逆变器的转换效率;关键词:太阳能电池;太阳能控制器;蓄电池;逆变器;1.引言自上世纪90年代以来,可再生能源技术在世界范围内得到迅速发展,太阳能,风能,生物质能,地热能,海洋能等各类能源技术都得到了不同程度的开发。

太阳能技术是现阶段应用最广泛并已实现商业化的是太阳能热水器和晶硅电池。

风能是发展最早的技术,现已基本成熟,经济接近常规能源,并开始步入并网阶段。

生物质能技术的应用已进入产业化发展的初期。

地热能和海洋能技术也得到了高度关注,一些实验性电站运行良好,展现出广泛的利用前景。

但从可再生能源得资源状况和技术发展水平来看,今后发展较快的主要还是太阳能。

[1]2.光伏发电的关键部件——逆变器利用新能源的关键技术——逆变技术能将蓄电池、太阳能电池和燃料电池等其他新能源转化的电能变换成交流电能与电网并网发电。

因此,逆变技术在新能源的开发与利用领域有着至关重要的地位。

[2]DC-AC逆变器是应用功率半导体器件,将直流电能转换成恒压恒频交流电能的一种静止变流装置。

现在DC-AC逆变器具有广泛的应用前景,如:(1)以直流发电机、蓄电池、太阳能电池和燃料电池为主直流电源的场合,如航空静止变流器(27V或DC270V/AC115V 400Hz)、通信静止变流器(DC48V/AC220V 50Hz);(2)以变频或恒频交流电为主交流电源且采用交-直-交变化方案的场合,如飞机变速恒频电源(变频交流电/AC115V 400Hz)、新型风力发电电源(变频交流电/AC220V 50Hz);(3)不间断电源(UPS)中的核心环节——逆变器 [3-4]传统的DC-AC逆变器采用低频环节逆变技术,主要有方波逆变器,阶梯波合成逆变器,正弦波脉宽调制SPWM逆变器。

光伏发电出力预测技术研究综述

光伏发电出力预测技术研究综述

光伏发电出力预测技术研究综述光伏发电是一种利用太阳能将光能转化为电能的技术,近年来逐渐成为可再生能源中的重要部分。

光伏发电具有环境友好、无噪音、可再生等特点,因此在能源发展和环境保护方面起着重要的作用。

然而,由于光照、天气等因素的变化,光伏发电的出力也会有所波动,这给电网调度和光伏发电厂的经济效益带来一定的挑战。

因此,准确预测光伏发电出力对于电网调度和光伏发电厂的运营管理至关重要。

光伏发电的出力预测主要可以分为两类方法:基于物理模型的方法和基于数据驱动的方法。

基于物理模型的方法是通过建立光伏发电系统的数学模型,考虑光照、温度、光伏板等因素对出力的影响,从而预测光伏发电的出力。

这种方法需要大量的物理参数和较复杂的计算过程,但由于基于物理的原理,预测结果相对较准确。

然而,由于光伏发电系统的复杂性和光照等因素的随机性,物理模型的建立和参数的确定常常存在一定的误差和不确定性。

基于数据驱动的方法是通过收集历史光伏发电数据和相应的气象数据,应用数据分析和机器学习方法,建立一个从输入(气候数据)到输出(光伏发电出力)的映射模型,从而预测光伏发电的出力。

这种方法不需要事先建立物理模型,只需要大量的历史数据,并通过算法寻找其中的模式和规律。

数据驱动的方法简单直接,适用于实际应用。

然而,由于光伏发电系统的复杂性和数据的非线性特性,数据驱动的方法需要充分考虑数据的质量和特征提取的方法,以提高预测的准确性。

当前,光伏发电出力预测技术面临的挑战有以下几点:首先,由于天气因素随机性和光伏发电系统的复杂性,准确捕捉光伏发电特性和建立有效的预测模型是非常关键的。

其次,数据的质量和特征对预测结果具有重要影响,因此需要对数据进行预处理和特征选择,提高预测的准确性和可解释性。

最后,光伏发电出力的预测与实时性也有一定关系,因此需要寻找一种快速和高效的预测方法,以满足电网调度和光伏发电厂的需要。

综上所述,光伏发电出力预测技术是实现光伏发电可靠和经济运营的重要手段。

光伏发电系统文献综述

光伏发电系统文献综述

文献综述光伏发电系统主要由太阳能电池板和逆变器两部分组成:太阳能电池板实现将太阳能转化为直流电的功能;逆变器则将太阳能电池板发出的直流电转化为与电网电压同频、同相的交流电。

输出既可以给负载供电,也可以流向电网,实现太阳能并网发电。

主要参考以下几方面的文献。

(1)光伏电池原理及特性(2)Boost电路的原理和实现(3)三相逆变器的结构和控制(4)Matlab仿真1.光伏电池原理及特性光伏电池能量转换的基础是半导体PN结的“光生伏打效应”。

“光生伏打效应”是指某些特殊材料吸收了光能之后可以产生电动势的现象,气体、液体和固体中均可产生这种效应,其中尤以半导体的转换效率最高。

当半导体材料吸收光能后,由光子激发出的电子-空穴对经过分离就会产生电动势。

太阳能电池是光电转换的最小单元,太阳能电池单体工作电压为0.45~0.50V,工作电流为20~25mA/2cm,所以太阳能单体电池一般没有实用价值。

将太阳能电池单元进行串、并联后就成为太阳能电池组件,再将太阳能电池组件按要求进行串、并联后形成太阳能电池阵列。

光伏电池特性如下:(1)在接近开路电压时,它的输出电流变化很大,几乎随着电压的升高而直线下降,这时近似表现为一个恒压源;在其余时间里电流几乎不变,近似为一个恒流源。

(2)它的输出功率有个最大值,一般称为最大功率点,通常在开路电压的80%左右的地方出现。

(3)短路输出电流与光照强度成正比,开路电压与电池温度成反比。

(4)在最大功率点的左侧,输出功率随着电压的升高近似成线性增加,在最大功率点右侧,输出功率随着电压的升高近似成直线下降。

2.Boost电路的原理和实现为了能够使逆变器的输入电压(即太阳能电池的输出电压)具有宽范围、高效率的特点,系统需要设计Boost升压部分。

Boost电路是一种输出电压大于或等于输入电压的直流变换器。

最大功率点跟踪功能的实现是在DC/DC级。

将该级作为光伏电池的负载,通过改变占空比来改变其与光伏电池输出特性的匹配。

太阳能光伏发电主要技术与进展(综述)

太阳能光伏发电主要技术与进展(综述)

太阳能光伏发电主要技术与进展(综述)太阳能光伏发电主要技术与进展(综述)(中国电⼒企业联合会科技服务中⼼尹淞)⼀、概述太阳能作为⼀种可永续利⽤的清洁能源,是理想的可再⽣能源。

太阳能光伏发电是太阳能利⽤的⼀种重要形式,是利⽤太阳电池的光伏效应原理将太阳辐射能直接转换为电能的⼀种发电形式。

从能源与环境的⾓度来看,太阳能光伏发电属于真正⽆污染的清洁可再⽣能源。

太阳能光伏发电技术的研究始于⼆⼗世纪五⼗年代,近年得到迅速发展,并⾸先在太阳能资源丰富的国家如德国、⽇本和美国等国家得到了⼤⾯积的推⼴和应⽤。

为了实现能源和环境的可持续发展,世界各国都将光伏发电作为发展的重点,在各国政府的⼤⼒⽀持下,太阳能光伏产业发展迅速,太阳能光伏发电技术也得到了很⼤进展。

⼆、主要技术进展太阳能光伏发电技术主要涉及太阳能电池和矩阵、电源转换(逆变器、充电器)、控制系统、储能系统、并⽹技术等领域,本⽂主要就太阳能并⽹电站涉及的主要技术进⾏综述。

1、太阳能电池太阳电池技术是太阳能发电技术的主要组成部份。

太阳能电池主要有以下⼏种类型:单晶硅太阳能电池、多晶硅太阳能电池、⾮晶硅太阳能电池、碲化镉电池、铜铟硒电池等。

各类型电池主要性能如表1所⽰。

表 1太阳能电池分类汇总表根据表1,晶硅类电池分为单晶硅电池组件和多晶硅电池组件,两种组件最⼤的差别是单晶硅组件的光电转化效率略⾼于多晶硅组件,也就是相同功率的电池组件,单晶硅组件的⾯积⼩于多晶硅组件的⾯积。

单晶硅、多晶硅太阳能电池具有制造技术成熟、产品性能稳定、使⽤寿命长、光电转化效率相对较⾼的特点。

⾮晶硅薄膜太阳能电池具有弱光效应好,成本相对于硅太阳能电池较低的优点。

⽽碲化镉、铜铟硒电池则由于原材料剧毒或原材料稀缺性,其规模化⽣产受到限制。

我国从上世纪50年代起就开始对太阳能电池进⾏研究,上世纪80⾄90年代先后从国外引进多条太阳能电池⽣产线。

近⼏年,太阳能电池的研究开发和⽣产飞跃地发展。

整体上看,我国不但在太阳能电池⽣产能⼒上进⼊国际先进⾏列,⽽且在薄膜太阳能电池的研究开发上达到国际先进⽔平。

光伏发电的时代背景综述

光伏发电的时代背景综述

综述光伏发电(de)时代背景在人类发展(de)前5000年,对能源(de)要求远远没有最近(de)三百年来得迫切.十八世纪,英国率先开始(de)工业革命,大大推动了人类社会生产力(de)发展,以机器生产为标志(de)生产力远远高于传统手工业生产,人类进入了现代文明时代,对此,人类急切(de)需求更多(de)能源以促进生产力(de)发展.然而,自然界(de)一次能源储量有限,能源危机迫在眉睫,根据对石油储量(de)综合估算可支配(de)传统能源从全球来看,已探明(de)石油储量只能用到 20-40 年,天然气也只能延续 50-60 年左右,即使是储量最丰富(de)煤炭最多也只能够维持二三百年.就连近代才发展起来(de)核能发电(de)原料铀(de)储量也是有限(de),而且还存在安全和污染(de)难题,同样不能解决世电力(de)长期稳定供应问题.因此,如不尽早设法解决常规能源(de)替代能源,人类迟早将面临燃料枯竭(de)危险局面.同时,化石能源在开采、运输和使用过程中都会对空气和人类生存环境造成严重(de)污染.根据相关资料显示,目前,人类使用化学燃料己经为人类生存环境带来了严重(de)后果,由于大量使用化石能源,全世界每年产生约1亿吨温室效应气体,已经造成极为严重(de)大气污染,同时使得地球表面气温逐年升高,近二千年来,全球二氧化碳排放量迅速增长,如果不加以控制,温室效应将使南、北两极(de)冰山融化,这可能会使海平面上升几米,四分之一(de)人类生活空间将由此受到极大威胁.此外,由于环境恶化造成(de)“黑洞”己经使人类即将面临太阳紫外线(de)直接照射.光伏发电(de)优点太阳能作为一种新型(de)绿色可再生能源,与其他新能源相比利用最大,是最理想(de)可再生能源.特别是近几十年来,随着科学技术(de)不断进步,太阳能及其相关产业成为世界发展最快(de)行业之一.因为它具有以下(de)特点:①储量巨大:太阳能是取之不尽(de)可再生能源,可利用量巨大.太阳放射(de)总辐射能量约是1023,是极其巨大(de).其中到达地球(de)能量高达1014kw,穿过大气层到达地球表面(de)太阳辐射能大约为1013.在到达地球表面(de)太阳辐射能中,到达地球陆地表面(de)辐射能大约为1013k,相当于目前全世界一年内消耗(de)各种能源所产生(de)总能量(de)三万五千多倍.太阳(de)寿命至少尚有 40 亿年,相对于人类历史来说,太阳可源源不断供给地球能源(de)时间可以说是无限(de).②取之不尽,不需要开采和运输.③清洁无污染,无任何物质(de)排放,既不会留下污染物,也不会向大气中排放废气.④清洁、安全、无噪声.太阳能发电本身不向外界排放废物,没有机械噪声,是一种理想(de)能源;⑤可靠性高,寿命长,并且应用范围广.晶体硅太阳能电池(de)寿命可以长达20-35年,在光伏系统中,只要设计合理、选型适当,蓄电池(de)寿命可以达到10多年.太阳能几乎无处不在,太阳能电池在中国大部分范围内都能作为独立(de)电源.由此可见,在能源危机即将爆发,环境逐渐恶化(de)今天,太阳能发电技术(de)研究具有很大(de)必要性.同时,太阳能发电技术也具有重要(de)研究价值和广阔(de)应用前景.新能源是二十一世纪世界经济发展中最具决定力(de)五大技术领域之一.太阳能是一种清洁、高效和永不衰竭(de)新能源.在新世纪中,各国政府都将太阳能资源利用作为国家可持续发展战略(de)重要内容.据资料显示,到2010年,全世界光伏产业将累计达到14-15GW,这表明世界光伏产业发展有着巨大(de)发展空间.总之,从能源利用(de)国际发展趋势来看,光伏发电最终将以替代能源(de)角色进入电力市场.预计到2030年,光伏发电在世界(de)总发电量中将占到5%-20%.国外光伏发电(de)现状技术方面,经过几十年(de)发展,澳大利亚新南威尔士人研制(de)单品硅光伏电池效率己达%,多品硅电池效率突破%.同时,研究人员正在探索用切薄硅片、扩大平面面积或者使用聚光(de)方法,力争把硅片(de)成本降低到美元/WP.据预测,在今后15-20年间利用这几种方法有望把硅片(de)成本降低到美元/WP,这样,光伏系统(de)价格可以降低到接近3美元/WP.薄膜电池是在廉价衬底上采用低温设备技术沉积半导体薄膜(de)光伏器件,材料与器件设备同时完成,工艺技术简单,便于大面积连续化生产;设备能耗低,缩短了回收期.太阳能电池实现薄膜化,大大节省了昂贵(de)半导体材料,具有大幅度降低成本(de)潜力,是当前国际上研究开发(de)主要方向.除了光伏电池以外,当前国际上最新(de)研发热点主要集中在低成本、高效率、高稳定性(de)光伏逆变器件和光伏建筑集成应用系统等方面,专用逆变设备和相关系统(de)最佳配置涉及到多项技术.美国、德国、荷兰、日本、澳大利亚等国家在光伏屋顶计划(de)激励下,许多企业和研究机构成功地推出了多种不同(de)高性能逆变器.产业化方面,光伏发电发展(de)初期主要是依靠各国政府在政策及资金方面(de)大力支持,现在己逐步商业化,进入了一个新(de)发展阶段.光伏发电(de)市场前景吸引了一批国际知名企业或企业财团介入光伏电池制造业.这些大公司(de)介入,使产业化进程大大加快.预计今后10年,光伏组件(de)生产将以每年增长20%-30%甚至更高(de)递增速度发展,到2010年将可能达到4600MW/年(de)生产量,总装机容量将可能达到 1SGW.国际光伏产业在过去10年中(de)平均年增长率为20%,1998年世界太阳能电池组件生产量为155MW,2000年增长到288MW,2002年达到54OMW.截止到2006年底,世界光伏发电累计总装机容量达到了1300MW.目前全球太阳能光伏电池产业(de)销售收入超过20亿美元.预计到2050年左右,太阳能光伏发电将达到世界总发电量10%-20%,成为人类(de)基本能源之一.同时,世界光伏市场发生了很大变化,开始由主要为边远农村地区和通信设备、气象台站、航标等特殊应用领域解决供电问题,逐步向并网发电和与建筑相结合(de)常规供电方向及商业化应用方向发展.从上世纪70年代起,许多国家掀起了太阳能光伏发电热潮,美国、日本、欧盟、印度等国家纷纷制定雄心勃勃(de)中长期发展规划推动光伏技术和光伏产业(de)发展,推动这一新能源产业(de)发展.目前,世界光伏产业正以 %(de)平均年增长率高速发展,是全球增长率最高(de)产业,己成为当今世界最受关注、增长幅度最快(de)能源产业之一.自上个世纪90年代以来,国外发达国家掀起了发展“屋顶光伏发电系统”(de)研发高潮,屋顶光伏发电系统不单独占地,将太阳电池安装在现成(de)屋顶上,非常适应太阳能能量密度较低(de)特点,而且其灵活性和经济性都大大优于大型光伏并网发电,有利于普及,有利于战备和能源安全,所以受到了各国(de)重视.1993年,德国首先开始实施由政府补贴支持(de)“2000个光伏屋项计划”,同时制定了“可再生能源电力供应法”,极大地刺激了光伏发电市场.日本在光伏发电与建筑相结合(de)市场方面己经做出了十几年(de)努力,预计到2010年光伏屋顶发电系统总容量达到7600MW.日本光伏屋顶发电系统(de)特点是:太阳电池组件和房屋建筑材料形成一体,如“太阳电池瓦”和“太阳电池玻璃幕墙”等,这样太阳电池就可以很容易地被安装在建筑物上,也很容易被建筑公司所接受.1997年6月,美国前总统克林顿宣布实施“百万个太阳能屋顶计划”,计划到2010年安装100万套太阳能屋顶.许多其他发达国家也都有类似(de)光伏屋项发电项目或计划,如荷兰、瑞士、芬兰、奥地利、英国、加拿大等.属于发展中国家(de)印度也在1997年12月宣布到2020年将建成,50万套太阳能屋顶发电系统.光伏发电(de)行业标准方面,虽然现在还没有IEC(国际电工委员会)标准,但各国都颁布了相应(de)试行标准,如美国SANDIA国家实验室(de)光伏并网发电系统标准等.国内光伏发电(de)现状技术方面,经过十多年(de)努力,我国光伏发电技术有了很大(de)发展,光伏电池技术不断进步,与发达国家相比有差距,但差距在不断缩小.光伏电池转换效率不断提高,目前单晶硅电池实验室效率达20%,批量生产效率为14%,多晶硅实验室效率为12%.在2000年之后,多晶硅产品逐步走出实验室,开始形成规模生产,其效率与发达国家相比,差距在不断缩小.产业化方面,2000年以后,我国光伏产业进入快速发展期,但整体发展水平仍然落后于国际先进水平,参与国际竞争有一定(de)难度.2003年国内光伏电池(de)生产能力约20MW,但光伏组件(de)封装能力约50MW,远大于光伏电池(de)生产能力.虽然到2002年底,我国己有近20MW(de)光伏电池生产能力,但实际生产量仅为4MW左右,占世界光伏电池实际生产量(de)1%左右.在2002-2003年国家实施(de)总装机容量20MW(de)“光明工程”项目中,国内生产(de)光伏电池(de)应用量不足10%,错过了这一市场时机.近期内我国光伏发电市场仍将是为无电地区供电为主,有一定(de)市场潜力,但也有局限性.2001年及以前,我国光伏产品(de)年销售量均保持在3-4MW,其中单品硅产品占80%,非单品硅产品占20%.2005年,光明工程项目使市场年销售量猛增到20MW,光伏系统保有量达到40MW左右.从市场份额上石,光伏发电在2000年前(de)主要应用领域是:通讯行业占40%一50%,农村电气化行业(主要包括户用光伏系统和乡村级光伏发电)占40%左右,其它领域占10%左右.但2007年当年农村电气化领域(de)市场份额占到85%以上.目前,国内光电池硅片(de)生产能力己达瓦,在西藏7个无水无电县中已全部建成了光伏发电,其中功率最大(de)100KW.综上所述,我国(de)光伏市场和光伏企业面临严峻(de)挑战,如果把我国光伏产业(de)发展放到国际光伏发展(de)大环境中考虑,世界光伏产业每年以31%(de)速度发展,而我国(de)光伏产业每年只有15%(de)增长率,光伏企业(de)发展靠市场,光伏市场(de)发展靠政策.光伏发电成本高,无法与常规能源竞争,所以更需要政府制定强有力(de)法规和政策支持以驱动我国光伏产业(de)商业化发展.然而,我国(de)光伏企业虽然弱小,但经过努力已经有了一定(de)基础,当前,对光伏企业(de)发展来说机遇和挑战并存.另外,我国(de)太阳能资源非常丰富,据统计,太阳能年辐照总量大于502万千焦/平方米,年日照时数在2200小时以上(de)地区约占国土面积(de)2/3以上.随着电力电子元器件(de)发展、数字信号处理技术(de)应用以及先进(de)控制方法(de)提出,电力电子能量变换发生了巨大(de)变化.首先,元器件正向着低导通损耗、快速化、智能化、封装合理化等几个方向发展.低导通损耗将有助于并网型逆变器系统提高效率;减少发热;快速化将减小开关应力;智能化将有助于提高系统可靠性;封装(de)改进将减少寄生参数、有效散热、保持高机械强度.其次,数字信号处理技术(de)应用有助于减少并网逆变器输出(de)直流成分;提高开关频率;减小滤波器体积;改善输出波形;改善THD;快速响应电网瞬态变化.最后,先进(de)控制方法将有助于改善输出波形质量,从而减小滤波环节(de)体积;提高系统(de)动态响应性能.因此,并网型逆变器(de)发展必将沿着数字化、高频化(de)方向进行.。

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光伏发电综述摘要:人类对能源安全的担忧和环境恶化的焦虑,使得充分利用可再生能源已经成为全球共识。

以半导体光生伏打效应为基础的光伏发电技术,能满足人类的需要。

太阳能光伏发电作为一种即清洁又环保的绿色能源,是急需的能源补充,又是未来能源结构的基础。

本文介绍了太阳能光伏发电的原理、光伏发电系统的运行方式及大规模光伏发电对电力系统影响。

关键词:光伏发电;光伏系统;电力系统;综述Summarization of PV GenerationHONG Jia-rongCollege of energy resources, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, ChinaAbstract:The human concern for energy security and environmental deterioration, anxiety, makes full use of renewable energy has become a global consensus. Photovoltaic power generation technology to the photovoltaic effect as the foundation, can satisfy human needs. Solar photovoltaic power generation as a clean and environmentally friendly green energy, is in urgent need of energy supplement, is the basis of energy structure of the future. This paper introduces the influence of operation mode and principle, photovoltaic system of solar photovoltaic power generation and generation of large-scale photovoltaic power system.Key words: Photovoltaic power generation; Photovoltaic system; Power system; Review人类对化石能源枯竭、能源安全和环境恶化的担忧导致对清洁、可再生能源的需求增大,许多国家已经做出大规模开发利用太阳能发电、风力发电的决策和规划,一个以新能源发电为标志的电力系统新时代正在到来。

研究和实践表明,太阳能是资源最丰富的可再生能源,它分布广泛,可再生,不污染环境,是国际公认的理想替代能源。

在长期能源战略中,太阳能光伏发电将成为人类社会未来能源的基石,世界能源舞台的主角。

它在太阳能热发电、风力发电、海洋发电、生物质能发电等许多可再生能源中具有更重要的地位。

现在世界上许多国家都加大了对太阳能光伏发电技术的研究,并制定了相关的政策鼓励太阳能产业的发展。

近几年,世界太阳能电池组件的年平均增长率为33 %,光伏产业已成为当今发展最迅速的高新技术产业之一。

1 全球的能源局势据国际能源权威年鉴《BP世界能源统计2005》6月发布的数据显示,2004年世界一次能源消耗量为1 . 02×1010t石油当量。

到2005年底,世界石油可采量为45年,天然气可采量为61年,煤炭可采量为230年。

图1为我国与世界主要常规能源储量预测图。

从图1可以看出,全球常规能源可开采量已屈指可数。

中国的常规能源远远低于世界平均水平,约为世界总储量的10%。

从长远来看,太阳能将是未来人类主要的能源来源,可以无限期使用,因此世界上许多发达国家和部分发展中国家都十分重视太阳能在未来能源供应中的重要作用。

太阳能光伏发电与传统发电方式相比具有下列优点:(1)数量巨大。

每年到达地球表面的太阳辐射能约为1 . 8×1014t标准煤,即约为目前全世界所消费的各种能量总和的1 × 104倍。

(2)清洁干净。

太阳能安全卫生,对环境无污染,不损害生态环境,是当之无愧的“清洁能源”。

(3)获取方便。

太阳能分布广泛,既不需开采和挖掘,又不用运输,对解决边远山区以及交通不便的乡村、海岛的能源供应具有很大的优越性。

(4)时间长久。

只要有太阳,就有太阳辐射能因此是取之不尽,用之不竭的能源。

据权威机构预计,2020年光伏发电在世界电力生产中所占比例将达1%左右,2050年约占25%。

可以断言,光伏发电正在快速进入电力能源结构,并且将逐步成为其重要的组成部分。

谁掌握了可再生能源和太阳能发电技术,谁就掌握了未来发展的主动权。

2 太阳能光伏发电原理太阳能光伏发电的原理主要是利用半导体的光生伏打效应。

太阳能电池实际上是由若干个p-n结构成。

当太阳光照射到p-n结时,一部分被反射,其余部分被p-n结吸收,被吸收的辐射能有一部分变成热,另一部分以光子的形式与组成p-n结的原子价电子碰撞,产生电子空穴对,在p-n结势垒区内建电场的作用下,将电子驱向n区,空穴驱向p区,从而使得n 区有过剩的电子,p区有过剩的空穴。

这样在p-n结附近就形成与内建电场方向相反的光生电场。

光生电场除一部分抵消内建电场外,还使p型层带正电,n 型层带负电,在n区和p区之间的薄层产生光生电动势,这种现象称为光生伏打效应。

若分别在p型层和n型层焊上金属引线,接通负载,在持续光照下,外电路就有电流通过,如此形成一个电池元件,经过串并联,就能产生一定的电压和电流,输出电能,从而实现光电转换。

太阳能发电方式太阳能发电有两种方式,一种是光—热—电转换方式,另一种是光—电直接转换方式。

(1)光—热——动—电转换方式通过利用太阳辐射产生的热能发电,一般是由太阳能集热器将所吸收的热能转换成工质的蒸气,再驱动汽轮机发电。

前一个过程是光—热转换过程;后一个过程是热—动再转换成电最终转换过程,与普通的火力发电一样.太阳能热发电的缺点是效率很低而成本很高,估计它的投资至少要比普通火电站贵5~10倍。

(2)光—电直接转换方式该方式是利用光电效应,将太阳辐射能直接转换成电能,光—电转换的基本装置就是太阳能电池。

太阳能电池是一种由于光生伏特效应而将太阳光能直接转化为电能的器件,是一个半导体光电二极管,当太阳光照到光电二极管上时,光电二极管就会把太阳的光能变成电能,产生电流。

当许多个电池串联或并联起来就可以成为有比较大的输出功率的太阳能电池方阵了。

太阳能电池是一种大有前途的新型电源,具有永久性、清洁性和灵活性三大优点.太阳能电池寿命长,只要太阳存在,太阳能电池就可以一次投资而长期使用;与火力发电相比,太阳能电池不会引起环境污染。

4 太阳能光伏发电系统的运行方式太阳能光伏发电系统的运行方式主要分为离网运行和联网运行两大类。

离网运行系统:未与公共电网相联接,又称为独立太阳能光伏发电系统。

主要应用于远离公共电网的无电地区和一些特殊场所,如为公共电网难以覆盖的边远农村、海岛、通信中继站、边防哨所等场合提供电源。

联网运行系统:与公共电网相联接,共同承担供电任务。

它是太阳能光伏发电进入大规模商业化发电阶段,成为电力工业组成部分之一的重要方向,也是当今世界太阳能光伏发电技术发展的主流趋势。

联网太阳能光伏发电系统具有许多独特的优越性:(1)可以对电网调峰,提高电网末端的电压稳定性,改善电网的功率因数,有效地消除电网杂波。

(2)所发电能回馈电网,以电网为储能装置,省掉蓄电池。

与独立太阳能光伏系统相比可减少建设投资35 ~ 45,发电成本大大降低。

(3)光伏电池与建筑完美结合既可发电又可作为建筑材料和装饰材料,使资源充分利用,发挥多种功能。

(4)出入电网灵活,既有利于改善电力系统的负荷平衡,又可降低线路损耗。

光伏电池与建筑相结合的联网屋顶太阳能光伏发电系统是众多发达国家竞相发展的热点,发展迅速,市场广阔,前景诱人。

联网太阳能光伏发电系统在我国还处于实验示范的起步阶段,远远落后于美国、欧洲、日本等发达国家。

1990年德国首先开始实施由政府投资支持、被电力公司承认的“1000屋顶划”,继而扩展为“2000屋顶计划”,又于1998年提出“10万屋顶计划”,到2004年底,累计建设10万套,光伏组件总装机容量达300 MPa。

我国太阳能电池多数是用于独立光伏发电系统,到2010年以前这种现象不会有很大改变,仍然是以独立发电系统为主。

从2011年到2020年,中国光伏发电的市场将会由独立发电系统转向并网发电系统,包括沙漠电站和城市屋顶发电系统。

4 大规模光伏发电对电力系统影响4.1 对有功频率特性的影响光伏发电具有以下特性:1)外出力的随机波动性;2)电源是无旋转的静止元件,通过换流器并网,无转动惯量;3)低电压穿越期间不同的有功/无功动态特性;4)考虑电力电子等设备元件的安全,电源抗扰动和过负荷能力相对较差,易发生脱网;5)通过逆变器并网,具备四象限控制及有功/无功解耦控制的能力。

光伏系统的这些特性,使得大规模光伏接入后系统的稳态/暂态特性发生变化,进而影响到系统的运行与规划。

光伏电力大幅、频繁的随机波动性对系统有功平衡造成了冲击,进而影响到系统的一次、二次调频以及有功经济调度等运行特性,频率质量越限等风险加大;系统备用优化策略等将因光伏接入而发生变化,对与常规机组等其它多类型电源的有功频率协调控制以及调频参数整定等也提出了适应性需求;同时,由于光伏电源是非旋转的静止元件,随着接入规模的增大并替换常规电源,系统等效转动惯量降低,恶化了系统应对功率缺额和功率波动的能力,极端工况甚至会发生频率急剧变化,频率跌落速率及深度可能触发低频减载、高频切机等安控、保护动作的严重运问题。

4.2 对无功电压特性的影响大规模光伏集中接入更多是在戈壁、荒漠地区,当地负荷水平较低,接入的地区电网短路容量相对较小,大量光伏电力需通过高压输电网远距离外送,随机波动的有功出力穿越近区电网以及长输电通道,影响到电网无功平衡特性,进而造成沿途的母线电压大幅波动。

同时,目前实际并网运行的光伏电源无功电压支撑能力较弱,发生电压质量越限甚至电压失稳的风险加大;对于规模化光伏分散接入配电网而言,光伏接入改变了电网既有的辐射状网架结构,单电源结构变成了双电源或多电源,电网潮流分布大小、方向等复杂多变,潮流变得更加难控,进而影响到配电网的电压质量,影响程度与光伏接入位置、接入规模以及出力等关系较大。

4.3 对有功频率特性的影响光伏电源是静止元件,本身不参与功角振荡,不存在功角稳定问题,但由于其随机波动以及无转动惯量等特性,大规模光伏接入后改变了电网原有潮流分布、通道传输功率,减小了系统的等效惯量;同时,计及故障穿越期间光伏具有与常规机组不同的动态支撑性能,因此光伏接入后电网功角稳定性会发生变化,变化情况取决于电网拓扑结构、电网运行方式及所采用的光伏电源控制技术、光伏并网位置及规模。

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