光伏发电量预测的实现及独立系统的优化设计

【摘要】：随着大规模集中并网光伏发电系统容量的增加,为了避免并网光伏发电系统输出功率固有的间歇性和不可控等缺点对电网的冲击,光伏发电量(或功率)预报技术成了光伏系统应用研究新的热点。在并网和微电网系统中,对光伏系统发电量做出有效的预测,将会提高电网系统运行的稳定性,安全性和可靠性；另外对于光伏电站投资者而言,做好有效的发电量预测有助于其分析投资回报周期,为投资参考。 储能设备(蓄电池,超级电容等)是独立光伏系统中的关键部件之一,其作用是为了保证在光强不足的情况下,系统能够对外输出电能,保证系统连续工作；另外由于储能设备价格较高,储能容量大会导致系统成本升高。设计独立光伏是系统工作稳定性,连续性与经济成本的综合考虑。 本文研究了光伏系统发电量短期预测的方法：利用天气预报信息中的云层量信息和环境温度信息,建立了太阳辐照模型,光伏组件温度模型,太阳电池模型,使用LabVIEW软件实现了自动预测,并将预测的结果与实测结果做了对比,结果表明该方法实现较简单,而且具有较高准确度；对于独立光伏系统,利用Trnsys软件建立了独立光伏系统的模型,借助这一模型分析了不同类型的负载情况下蓄电池容量对于独立光伏系统工作情况的影响,对于离网系统设计尤其是蓄电池容量的选择具有一定意义。 【关键词】：光伏系统 发电量预测 LabVIEW 蓄电池容量 优化设计 Trnsys
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-7
• 目录7-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 江南体育在线直播观看 发电的特点及发展现状9-12
• 1.1.1 全球光伏产业的发展9-10
• 1.1.2 中国光伏产业的发展10-12
• 1.2 光伏应用的主要形式12-13
• 1.2.1 光伏并网发电12
• 1.2.2 独立光伏系统12
• 1.2.3 微网12-13
• 1.3 光伏应用中的问题13-14
• 1.4 本论文的主要研究工作14-15
• 第二章 太阳电池基本原理、建模和影响工作的因素分析15-30
• 2.1 太阳电池的工作原理15-18
• 2.2 影响太阳电池工作的因素分析18-21
• 2.2.1 辐照度对光伏组件(系统)工作的影响18-19
• 2.2.2 光谱分布对光伏组件(系统)工作的影响19-20
• 2.2.3 温度的影响20-21
• 2.3 太阳电池的建模21-29
• 2.3.1 单二极管太阳电池22-23
• 2.3.2 双二极管太阳电池23-27
• 2.3.3 太阳电池的神经网络模型27-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第三章 光伏系统发电量预测30-45
• 3.1 国内外光伏系统发电量预测研究现状30-31
• 3.2 光伏并网系统的发电量预测的可行性及必要性31-32
• 3.2.1 发电量预测的可行性31-32
• 3.2.2 发电量预测的必要性32
• 3.3 环境参数的变化32-34
• 3.4 光伏系统发电量短期预测模型/方法34-37
• 3.4.1 环境因素—太阳辐照度和环境温度34-37
• 3.4.1.1 晴朗天气下的辐照度34-36
• 3.4.1.2 阴雨天的辐照度36-37
• 3.4.1.3 光伏组件温度37
• 3.5 预测方法的软件实现37-39
• 3.6 模型的数据验证39-44
• 3.6.1 第一个电站39-42
• 3.6.1.1 太阳辐照度—晴天和阴天39-40
• 3.6.1.2 环境温度40
• 3.6.1.3 组件温度40-42
• 3.6.1.4 发电量预测42
• 3.6.2 第二个电站42-44
• 3.7 本章小结44-45
• 第四章 独立光伏系统中蓄电池容量的优化设计探讨45-56
• 4.1 独立光伏系统45-47
• 4.1.1 独立光伏系统结构和蓄电池容量设计45-47
• 4.1.2 负载分类47
• 4.2 系统建模47-50
• 4.2.1 建模方法47-48
• 4.2.2 系统参数及仿真条件48-50
• 4.3 仿真结果讨论50-54
• 4.3.1 相同蓄电池容量52-53
• 4.3.2 不同蓄电池容量53-54
• 4.4 模拟设计家庭负载曲线54-55
• 4.5 本章小结55-56
• 第五章 全文总结与展望56-57
• 5.1 本文主要工作和创新点56
• 5.2 下一步的工作展望56-57
• 附录1——辐照度模型m文件代码57-58
• 附录2——太阳电池模型m文件代码58-61
• 附录3——光伏组件模型m文件代码61-62
• 参考文献62-64
• 攻读学位期间发表的学术论文64-65
• 致谢65-67

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