光伏發(fā)電系統(tǒng)運行理論與關鍵技術研究.pdf

1、隨著世界經(jīng)濟的不斷發(fā)展、人口數(shù)量的不斷增加，我們對能源的需求急劇增加，而化石能源的日益匱乏，以及不斷惡化的環(huán)境問題，使得人們將目光轉(zhuǎn)向了可再生能源技術。太陽能作為可再生能源中的一種，具有資源無限、無污染及可持續(xù)性等優(yōu)點，發(fā)展?jié)摿薮蟆Ｓ捎谔柟庹盏牟环€(wěn)定性以及太陽能光伏電站發(fā)電功率的不斷增大，在系統(tǒng)的運行過程中，存在最大功率點跟蹤、功率預測、光伏組件溫度預測以及故障定位等一些實際問題。論文針對上述問題展開研究，主要內(nèi)容包括如下五個方面：

2、
　　首先，論文對江蘇省徐州地區(qū)的太陽能光照強度，以及光伏發(fā)電站的發(fā)電量進行了統(tǒng)計和分析?；诮K艾德太陽能科技有限公司提供的光伏電站運轉(zhuǎn)過程中的歷史數(shù)據(jù)，對各月份的光照強度、溫度變化以及光伏電站的發(fā)電規(guī)律進行了統(tǒng)計，給出了相應的圖表，為徐州地區(qū)光伏電站的興建和運行提供了數(shù)據(jù)支持。進一步分析了光伏系統(tǒng)運行過程中組件溫度與環(huán)境溫度的差別、光伏系統(tǒng)運行過程中輸出功率的變化等，為本論文所針對的光伏發(fā)電系統(tǒng)運行中關鍵問題的解決奠定了基礎。

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　　進而，針對光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率點跟蹤問題進行了研究，提出了一種融入免疫優(yōu)化算法具有自搜索最大功率點功能的光伏電池建模方法，對于給定的光照強度和給定的溫度，此模型可以快速計算其相應的最大功率點，為后續(xù)最大功率點算法的驗證提供了模型基礎。在分析和研究了現(xiàn)有各種最大功率點算法優(yōu)缺點的基礎上，結(jié)合恒壓法在最大功率點處無功率振蕩以及擾動觀測法使用方便的優(yōu)點，提出了一種將恒壓法和擾動觀測法相結(jié)合的光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率點跟蹤的算法，以光伏

4、系統(tǒng)最大功率點工作時的近似電壓和光伏發(fā)電系統(tǒng)當時的工作電壓作為擾動步長變化的依據(jù)，解決了原有擾動觀測法跟蹤速度和功率振蕩之間的矛盾，也解決了恒壓法不是真正意義上的最大功率點跟蹤算法的問題，仿真和實驗都驗證了所提方法的有效性。
　　針對太陽光照強度變化的不可預知性導致的光伏陣列輸出功率難預測性，提出了利用相似日和加權(quán)支持向量機對光伏電站輸出功率進行短期預測的方法，給出了相似日的選擇方法，并根據(jù)相似度確定加權(quán)支持向量機的權(quán)重系數(shù)；利用

5、歷史記錄中與待預測日相似度比較高的歷史日數(shù)據(jù)，對加權(quán)支持向量機進行訓練；解決了光伏電站在發(fā)電過程中輸出功率的不確定性，實現(xiàn)了對光伏電站輸出功率的預測。通過與基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的功率預測算法進行對比，說明了所提算法的有效性。
　　針對在最大功率點跟蹤等關鍵問題中，簡單采用環(huán)境溫度代替光伏組件溫度存在的不足，考慮溫度變化存在的不確定性，提出了采用高斯模型對光伏發(fā)電系統(tǒng)中光伏陣列組件溫度進行建模及預測的方法，建立了光伏組件溫度與光伏陣列輸

6、出功率以及環(huán)境溫度之間的仿真模型。將所提算法應用于實際系統(tǒng)中，通過與神經(jīng)網(wǎng)絡預測結(jié)果進行了對比分析，在考慮不同訓練樣本選擇機制的情況下，通過對預測誤差進行分析發(fā)現(xiàn)，采用高斯模型對光伏陣列組件溫度預測，效果較好；在光伏陣列組件溫度預測的過程中，高斯模型對小樣本數(shù)據(jù)具有很好的預測效果，預測誤差較小。
　　針對光伏陣列運行過程中可能存在的故障問題，特別是其小樣本特性，提出了將高斯分回歸算法用于光伏陣列故障定位的方法。首先，結(jié)合光伏陣列傳