离网型光伏电站的设计与功率预测
来源:论文学术网
时间:2024-08-19 04:04:29
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离网型光伏电站的设计与功率预测【摘要】:能源危机对我们来说早已不再是危言耸听,随之而来的则是寻找新能源来代替传统能源成为电力行业中全新的砥柱中流。其中,在众多新能源的寻找和利用过程
【摘要】:能源危机对我们来说早已不再是危言耸听,随之而来的则是寻找新能源来代替传统能源成为电力行业中全新的砥柱中流。其中,在众多新能源的寻找和利用过程中,光伏发电行业正在如同雨后春笋般的展开,它正在成为新能源利用发电领域一个新角色。太阳能有着许多优点,如绿色环保,存储量无限多、利用方便等,正因为这些优点使得光伏发电的发展越来越快。电走进我们的生活已经有一段历史了,然而在一些偏远的山区或者太阳能资源丰富却远离主电网的区域,电力供应问题仍然影响着人们的日常生活。此时,修建离网型光伏发电系统就成为解决上述问题的一个有效措施。
本论文是依据在S市拟建离网型光伏电站的工程项目,利用PVSYSTEM软件和MATLAB软件对该离网型光伏发电系统进行系统选型和仿真研究。本论文的主要研究内容有:
首先,对影响光伏电站选址的因素进行分析,其中包括S市的经纬度,海拔等因素。然后,建立太阳能辐射强度的仿真模型,通过对仿真结果进行分析并对所选区域的太阳能资源进行评估,从而验证该地区是否适宜修建光伏电。
(1)对该离网型光伏电站进行系统设计和设备选型,其中包括光伏电池的选型、安装倾角的选择以及串并联方式的确定。另外,还包括蓄电池和离网型光伏逆变器的选择。为提高该离网型光伏系统的太阳能利用率,利用仿真软件搭建基于电导增量法的最大功率跟踪仿真模型,通过改变其跟踪步长,分别仿真不同跟踪步长下的仿真结果进行对比,从而寻找基于电导增量法下的佳跟踪步长,最后验证该离网型光伏系统的系统设计是否满足所带负荷的额定运行要求。
(2)为了避免由于增减系统所带负荷的容量而引起的系统不稳定状况,对该离网型光伏电站进行功率预测。搭建基于BP神经网络的功率预测模型,搜集该离网型光伏电站所在区域的光照强度、太阳入射角、温度等参数对该功率预测模型进行系统训练和测试,最后对其功率输出进行预测。这样,可以更好的保证该离网型光伏电站的修建的合理性。
本论文的研究成果可以为偏远的地区的离网型光伏电站的系统设计提供了一定的理论参考。
【关键词】:光伏发电系统 光伏电站的选址 最大功率跟踪 功率预测
【学位授予单位】:新疆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TM615
【目录】:
【学位授予单位】:新疆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TM615
【目录】:
- 摘要4-6
- Abstract6-8
- 目录8-10
- 第一章 绪论10-16
- 1.1 研究目的与意义10-11
- 1.2 光伏发电的研究现状11-14
- 1.3 本论文的内容安排14-16
- 第二章 光伏电站的选址16-31
- 2.1 所设计的光伏电站工程概述16-18
- 2.1.1 地理位置16-17
- 2.1.2 气象资料17-18
- 2.2 光伏电站选址的简介18-19
- 2.2.1 光伏电站选址需考虑的因素18-19
- 2.2.2 光伏电站选址的要求19
- 2.3 基于 MATLAB/SIMUlink 的太阳能辐射强度建模仿真19-30
- 2.3.1 太阳能辐射强度数学模型20-24
- 2.3.2 基于 MATALB 的太阳能辐射强度建模24-26
- 2.3.3 仿真分析26-29
- 2.3.4 仿真结果校验29-30
- 2.4 本章小结30-31
- 第三章 光伏电站的设计31-52
- 3.1 用户负载信息31-32
- 3.2 系统方案设计32-42
- 3.2.1 S 市太阳入射轨迹分析32-33
- 3.2.2 太阳能电池方阵设计33-42
- 3.3 基于 MATALB 的最大功率模块建模仿真42-51
- 3.3.1 太阳能电池的特性分析43-46
- 3.3.2 最大功率跟踪分析46-51
- 3.4 本章小结51-52
- 第四章 基于 BP 神经网络的光伏电站功率预测52-62
- 4.1 BP 神经网络的简介52-53
- 4.2 光伏电站功率预测模型的建立53-57
- 4.2.1 光伏发电电站功率预测方法简介53-54
- 4.2.2 功率预测模型结构的确定54-56
- 4.2.3 训练样本的提取56-57
- 4.2.4 预测模型的校准57
- 4.3 算例分析57-61
- 4.4 本章小结61-62
- 第五章 结论与展望62-65
- 5.1 结论62-63
- 5.2 展望63-65
- 参考文献65-69
- 攻读硕士学位期间发表的论文69-70
- 致谢70
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