基于形状参数的光伏组件输出功率模型与研究
发布时间：2022-04-26 20:20
由于全球能源短缺,光伏发电清洁、安全、可再生的优点以及人们对可再生能源的日益增长的兴趣,使得近年来安装的光伏（Photovoltaic,PV）规模出现了大幅增长。光伏组件作为大型光伏系统的基本组成模块,其输出建模与不同操作条件下的功率输出对光伏发电系统的设计,制造,以及评估至关重要。然而,光伏组件制造商提供的组件于某一特定条件——标准测试条件（Standard Testing Condition,STC）下的电气参数不足以用于精准的对光伏组件在大范围的实际光照、温度条件下运行时的电气特性与功率输出建立模型。因此,本课题选取光伏组件在不同工作条件下的输出功率与电流-电压（Ⅰ-Ⅴ）特性和建立输出特性方程中参数与环境参数之间的关系为主要研究内容,实现快速、可靠地对光伏组件的电气输出建立模型,这对光伏组件最大功率点追踪、以及光伏并网后的电网调度均至关重要。本文研究输出特性随光照和温度的变化关系,目前光伏组件输出Ⅰ-Ⅴ特性常用的模型包括单二极管模型（Single diode model,SDM）和数学幂指数模型（Power Law model,PLM）。单二极管模型参数的物理意义明确,但是Ⅰ-Ⅴ...
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 光伏发电
1.3 光伏发电原理
1.4 光伏电池材料分类
1.4.1 硅基光伏电池
1.4.2 非晶硅光伏电池
1.4.3 多元化合物光伏电池
1.4.4 钙钛矿光伏电池
1.5 光伏电池输出特性建模
1.6 本文研究内容及意义
第二章 光伏电池的建模与参数辨识
2.1 光伏电池电流电压输出特性模型
2.1.1 物理模型
2.1.2 数学模型
2.2 模型参数求取方法
2.3 天气因素对模型参数的影响
2.3.1 太阳辐照强度的影响
2.3.2 电池温度的影响
2.3.3 其他环境因素的影响
2.4 本章小结
第三章 基于形状参数的光伏组件功率解析模型
3.1 形状参数模型
3.2 基于形状参数的光伏组件功率解析模型介绍
3.2.1 参考条件下形状参数的求取
3.2.2 形状参数随太阳辐照度温度的变化规律
3.2.3 任意条件下的光伏组件的功率输出
3.3 实验验证
3.3.1 实验数据简介
3.3.2 输出电特性(I-V)验证
3.3.3 输出功率验证
3.3.4 形状参数随太阳辐照度温度的变化规律验证
3.4 本章小结
第四章 基于形状参数的光伏组件功率人工神经网络模型
4.1 基于二输入人工神经网络的光伏组件输出功率模型介绍
4.1.1 人工神经网络结构
4.1.2 人工神经网络训练
4.2 实验验证
4.2.1 实验验证数据介绍
4.2.2 传统硅基光伏电池的验证结果
4.2.3 新型非硅基光伏电池的验证结果
4.2.4 形状参数实际值与人工神经网络计算值的对比
4.3 基于四输入人工神经网络的光伏组件输出功率模型
4.3.1 太阳天顶角与方位角
4.3.2 输出功率模型计算结果
4.4 本章小结
第五章 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
附录
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的学术论文
学位论文评阅及答辩情况表
【参考文献】：
期刊论文
[1]欧盟可再生能源法律和政策现状及展望[J]. 张光耀. 中外能源. 2020(01)
[2]到2050年，可再生能源将提供世界一半的电力[J]. 陆倩. 石油石化节能. 2019(10)
[3]面向2049年的中国能源市场展望[J]. 周琼芳,张全斌. 经济界. 2019(05)
[4]我国钙钛矿光伏电池产业的未来[J]. 刘埃森. 科技与金融. 2019(07)
[5]我国可再生能源的发展阶段与面临挑战[J]. 朱彤. 中国国情国力. 2019(07)
[6]太阳能电池的分类问题[J]. 赵雨,朱燕艳. 应用能源技术. 2019(01)
[7]2030年后世界能源将走向何方?——全球主要能源展望报告分析[J]. 曹斌,李文涛,杜国敏,吴浩筠. 国际石油经济. 2016(11)
[8]我国太阳能光伏产业现状及未来展望[J]. 孔凡太,戴松元. 中国工程科学. 2016(04)
[9]钙钛矿太阳能电池的原理组成及研究进展[J]. 宋春梅,李中. 世界有色金属. 2016(10)
[10]太阳能电池的最终效率探讨[J]. 钱志成,戴晓,史鹏,尹万健,娄艳辉,邹贵付. 科学通报. 2016(09)
硕士论文
[1]光伏组件工程解析模型及最大功率点跟踪研究[D]. 赵钒卿.山东大学 2016
[2]光伏发电系统建模及功率控制方法研究[D]. 陈丽文.兰州理工大学 2014
本文编号：3648670
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 光伏发电
1.3 光伏发电原理
1.4 光伏电池材料分类
1.4.1 硅基光伏电池
1.4.2 非晶硅光伏电池
1.4.3 多元化合物光伏电池
1.4.4 钙钛矿光伏电池
1.5 光伏电池输出特性建模
1.6 本文研究内容及意义
第二章 光伏电池的建模与参数辨识
2.1 光伏电池电流电压输出特性模型
2.1.1 物理模型
2.1.2 数学模型
2.2 模型参数求取方法
2.3 天气因素对模型参数的影响
2.3.1 太阳辐照强度的影响
2.3.2 电池温度的影响
2.3.3 其他环境因素的影响
2.4 本章小结
第三章 基于形状参数的光伏组件功率解析模型
3.1 形状参数模型
3.2 基于形状参数的光伏组件功率解析模型介绍
3.2.1 参考条件下形状参数的求取
3.2.2 形状参数随太阳辐照度温度的变化规律
3.2.3 任意条件下的光伏组件的功率输出
3.3 实验验证
3.3.1 实验数据简介
3.3.2 输出电特性(I-V)验证
3.3.3 输出功率验证
3.3.4 形状参数随太阳辐照度温度的变化规律验证
3.4 本章小结
第四章 基于形状参数的光伏组件功率人工神经网络模型
4.1 基于二输入人工神经网络的光伏组件输出功率模型介绍
4.1.1 人工神经网络结构
4.1.2 人工神经网络训练
4.2 实验验证
4.2.1 实验验证数据介绍
4.2.2 传统硅基光伏电池的验证结果
4.2.3 新型非硅基光伏电池的验证结果
4.2.4 形状参数实际值与人工神经网络计算值的对比
4.3 基于四输入人工神经网络的光伏组件输出功率模型
4.3.1 太阳天顶角与方位角
4.3.2 输出功率模型计算结果
4.4 本章小结
第五章 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
附录
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的学术论文
学位论文评阅及答辩情况表
【参考文献】：
期刊论文
[1]欧盟可再生能源法律和政策现状及展望[J]. 张光耀. 中外能源. 2020(01)
[2]到2050年，可再生能源将提供世界一半的电力[J]. 陆倩. 石油石化节能. 2019(10)
[3]面向2049年的中国能源市场展望[J]. 周琼芳,张全斌. 经济界. 2019(05)
[4]我国钙钛矿光伏电池产业的未来[J]. 刘埃森. 科技与金融. 2019(07)
[5]我国可再生能源的发展阶段与面临挑战[J]. 朱彤. 中国国情国力. 2019(07)
[6]太阳能电池的分类问题[J]. 赵雨,朱燕艳. 应用能源技术. 2019(01)
[7]2030年后世界能源将走向何方?——全球主要能源展望报告分析[J]. 曹斌,李文涛,杜国敏,吴浩筠. 国际石油经济. 2016(11)
[8]我国太阳能光伏产业现状及未来展望[J]. 孔凡太,戴松元. 中国工程科学. 2016(04)
[9]钙钛矿太阳能电池的原理组成及研究进展[J]. 宋春梅,李中. 世界有色金属. 2016(10)
[10]太阳能电池的最终效率探讨[J]. 钱志成,戴晓,史鹏,尹万健,娄艳辉,邹贵付. 科学通报. 2016(09)
硕士论文
[1]光伏组件工程解析模型及最大功率点跟踪研究[D]. 赵钒卿.山东大学 2016
[2]光伏发电系统建模及功率控制方法研究[D]. 陈丽文.兰州理工大学 2014
本文编号：3648670
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