光伏发电系统及其孤岛效应的仿真与实验研究

分析了光伏并网发电系统的工作原理及其孤岛效应现象,提出了主动式孤岛效应识别方法:主动频率偏移法。在MATLAB/SIMULINK下分别进行了系统的建模与仿真,并进行了实验研究。结果表明:实验与仿真结果吻合,输出并网电流波形良好,和电网电压同频同相,基本上可以在100ms内有效地检测出系统的孤岛效应。

太阳能光伏并网发电系统的研究

针对光伏阵列的特点,提出了基于最大功率点跟踪(MPPT)的光伏阵列并网发电方案,采用电网电压前馈和电流跟踪技术,建立了相关的控制模型,实现了网侧电流正弦化且为单位功率因数,实验结果证明了方案的正确性。

光伏系统直流故障电弧识别方法研究

故障电弧已成为引起光伏产品发生火灾的最常见原因,研究光伏系统中直流故障电弧特性及检测方法对保障光伏系统运行的安全性和可靠性有重要意义。本文设计了光伏系统直流故障电弧测试系统,在光伏电池板不同的工作点下,采集不同电极间隙,不同位置处发生电弧时的电弧电压、电流信号,在研究电弧特性基础上,提取有利于故障电弧模式识别的电流信号的时频特征,通过BP神经网络进行故障电弧的检测。理论分析和实验结果表明了该方法的可行性和有效性。

基于感应电机的户用光伏水泵系统性能的试验研究

针对基于感应电机的低压直流输入(48V DC)户用光伏水泵系统(induction-motor-based residential photovoltaic water pump system:IMRPWPS),根据其4类不同工况,对基于直流高频变换的直-交变换器效率、机泵效率以及系统效率性能进行了实验测试,并根据测试的系统效率特性以及仿真计算,对系统的单位出水费用进行了计算。通过对实验结果分析、研究发现,IMRPWPS系统性能除了取决于系统各部件的容量配置以外,光伏水泵的工作扬程及感应电机电压频率比(U/f)的选择都将对系统的效率及其分布有显著影响;单纯以系统输出功率的最大运行控制策略,并不一定能使系统单位出水费用最低。因此,针对特定的安装地点,选择合适的变换器和机泵扬程流量特性以及优化的感应电机U/f比值,对提高小功率IMRPWPS系统的经济性有重要意义。

光伏发电系统建模及对配电网可靠性影响研究

针对影响光伏发电系统出力的两个因素(光照辐射强度和光伏组件温度)分别建立相应的时序数学模型。引入运行状态系数(operation state coefficient,OSC)表征设备运行状态对光伏发电系统出力的影响。将光照资源的波动性和设备的运行状态相结合,得出光伏发电系统的多状态时序出力模型。采用序贯蒙特卡罗法,对含光伏发电系统的配电网进行可靠性评估,通过不同的指标来衡量光伏发电系统对配电网可靠性的影响。研究表明,光伏发电系统接入配电网后能有效提高配电网的供电可靠性。

基于Z源逆变器的光伏水泵系统研究

提出了一种基于新型Z源逆变器的光伏水泵系统,阐述了Z源逆变器的工作原理及其带直通零矢量的SVPWM控制策略。由于独特的Z网络的存在,逆变器不会因逆变桥臂的误触发而遭到损坏,而且在系统不附加其它升压环节的情况下,输出电压仍可比输入电压高。系统控制方法采用光伏阵列电压和Z源电容电压双闭环控制,通过阵列电压环对光伏阵列进行最大功率点的跟踪,Z源电容电压闭环控制的目的是稳定Z源电容电压,从而对整个Z源逆变器的可靠运行提供保证。

局部阴影下光伏阵列的最大功率点跟踪算法研究

针对局部阴影下光伏阵列输出功率的多峰值问题,传统的MPPT跟踪算法不能准确跟踪系统的最大功率点,为此,该文研究了3种基于人工智能算法的光伏阵列MPPT算法,包括粒子群算法、灰狼算法和改进人工蜂群算法。该文详细介绍了3种人工智能算法的原理及算法流程,并在Matlab/Simulink中搭建系统的仿真模型,对比3种算法在静态阴影遮挡和阴影突变情况下的MPPT跟踪性能,结果表明:3种人工智能算法均能有效跟踪光伏阵列的最大功率点,跟踪误差均小于0.5%,其中粒子群算法跟踪精度最高,收敛速度最慢,而灰狼算法跟踪精度最低,收敛速度最快,在收敛稳定性方面,相较于灰狼算法和改进人工蜂群算法,粒子群算法更易陷入局部最优。

基于重复控制和电压前馈控制的光伏并网发电系统研究与设计

提出了一种基于重复控制和电网电压前馈控制相结合的光伏并网发电系统。重复控制可以抑制周期性的负载扰动,改善稳态情况下的并网电流波形;同时,采用电网电压的前馈控制来抵消电网的影响,使系统近似成为一个简单的无源跟随系统。实验结果表明,控制策略简单有效,系统的并网电流波形较好。

光伏并网发电系统的控制策略研究

本文提出了一种采用新型控制策略的光伏并网发电系统。基于内模原理的改进型并网电流的重复控制技术可以抑制周期性的负载扰动,改善稳态情况下的并网电流波形,有效降低并网电流波形的THD;电网电压的前馈控制可以抵消电网作用,使系统近似成为一个简单的无源跟随系统。实验结果表明,控制策略简单有效,系统的并网电流波形较好。

通用型水泵电机的光伏驱动系统研究

目前光伏水泵的推广面临两个方面的障碍,一方面是应用较多的专用型光伏机泵成本较高;另一方面利用通用变频器驱动通用机泵时光伏利用率低。为了克服这些不足,设计了一种针对通用型水泵电机的光伏驱动系统。系统基于数字信号控制器dsPIC30F2010和IPM智能功率模块,实现了安全稳定运行、真正的最大功率跟踪(TMPPT)及模块化结构。分析了系统的硬件结构,探讨了系统的控制思想及实现,并用实验结果证明了设计的正确性。

具有同步发电机特性的储能型光伏并网发电系统研究

基于虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)控制的并网逆变器可以对电网的频率和电压起到一定的支撑作用.但是,仅由光伏供电的逆变器难以模拟同步发电机的特性.本文提出一种具有同步发电机特性的储能型光伏并网发电系统,并给出了相应的VSG控制策略、DC–DC控制策略以及协调控制方法;建立了系统的小信号模型,分析了参数取值对动态性能和稳定性的影响.仿真结果不但表明该系统具有同步发电机特性,可实现光伏阵列的最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)和储能的充放电控制;而且验证了理论分析的正确性.

光伏水泵系统SVPWM控制的研究

分析了一种基于空间矢量脉宽调制(SVPWM)控制的光伏水泵变频调速系统,该控制具有对光伏阵列母线电压的动态补偿功能,保证在光伏阵列工作电压大范围变化条件下,变频驱动电机满足恒磁通调速控制。同时给出了系统的硬件控制和软件实现方法,及其实验波形。实验结果表明,该系统运行稳定可靠,输出电流谐波失真小。

光伏水泵集中群控系统的流量优化算法研究

针对多台水泵并联运行的光伏水泵集中群控系统,提出一种流量优化算法,实现系统功率的合理分配,并以预估流量最优值方式控制各单元的启停投切,使群控系统全天运行在流量最优的工况下。该文建立水泵并联装置的数学模型,由实验得到额定转速下扬程曲线、功率曲线的性能参数,并利用Newton迭代法求解系统工况。实验和仿真结果,表明采用该流量优化算法后,系统的日扬水量得到显著增加。

光伏并网群控系统设计及效率分析研究

介绍了一种高性能的光伏并网群控系统装置。该装置包括光伏阵列板、多台并网逆变器和中央控制器。光伏阵列采用集中式方法连接、多台逆变器等功率运行的控制方法;中央控制器通过CAN总线同逆变器通信。根据MPPT算法,光伏组件通过回馈电压的扰动得到最大功率跟踪点。仿真结果证明了运用该方法设计的群控系统,发电效率明显提高。

光伏发电系统最大功率跟踪的稳定性研究

由于光伏阵列的IV特性存在强烈的非线性,光伏系统的最大功率跟踪工作电压可能处于不同的非线性区段,系统调节器的不合理设计,可能造成系统的不稳定甚至崩溃。笔者针对光伏系统存在的不稳定区域问题,通过建立系统状态方程和传递函数,分析系统在MPPT控制中出现的不稳定现象和原因,并进行了仿真和实验验证,确定了影响因素。通过对系统控制参数的正确调节以及母线电容的适当选择可以增加系统的稳定性。

大规模光伏发电对电力系统影响综述

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。以太阳能、风能为代表的大规模可再生能源并网发电已经成为新型电力系统不可阻挡的发展趋势,对电力系统深层次的影响正在凸显,各国学术界和工程界均给予极大关注。该文的目的,在于综述国内外大规模光伏发电研究现状,探究光伏发电与电力系统间交互影响的因素,提炼存在的学术和工程问题,理清下一步研发思路。论文从电力系统规划、仿真、调度、控制角度,重点讨论了大规模光伏系统的建模与仿真、大规模光伏接入对系统动态和稳态特性的影响、大规模光伏外送及消纳的关键技术分析;同时,根据作者观点,分类提出了可进一步研究的重点内容,供读者参考。

光伏并网功率调节系统

光伏并网发电系统能被应用于虚弱电网末梢,为减小负载的无功和谐波对电网的影响,提出将光伏并网发电与无功补偿一体化,构成光伏并网功率调节系统,以提高供电质量和减少功率损耗。分析了系统的工作模式、瞬时无功检测方法、光伏最大功率跟踪及并网功率的合成控制,以数字信号处理器DSP为主控制芯片,研制了工程化样机,并给出相应的实验结果。

基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型

随着光伏发电系统的大规模应用,其输出功率预测技术可以有效地缓解该类随机能源对电力系统的不利影响。提出了一种基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型,利用输出功率的历史值、过往及预测日气象信息,对输出功率进行直接预测。通过对影响输出功率各项因素的分析,得出了预测模型输入变量选择的理论依据;为了提高模型在各种天气条件下的预测精度,提出了相似日选择算法和训练样本确定方法;针对传统BP学习算法易陷入局部极小点、收敛速度慢等缺陷,利用增加动量项和可变学习率相结合的方法对其进行了改进。最后通过预测结果分析,验证了所提模型和算法的有效性。

基于灰色系统校正-小波神经网络的光伏功率预测

为提高非理想天气条件下的光伏功率预测精度,提出基于灰色系统校正-小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的预测方法。首先以基于相似日算法的WNN进行逐时功率预测,并进行累加获得日累加功率。根据光伏出力历史数据,确定各广义天气类型的平均偏差比,并以平均偏差比进行平滑处理后的相邻日功率建立离散灰色系统模型(discrete gray model,DGM),进行日总功率预测并获得及其判断区间。最后以日总功率值判断区间为标准对累加功率值进行校正,得到校正后的各时段的预测值。算例结果验证了所提方法的有效性。

大型光伏电站无功电压控制研究

为了满足光伏电站并网对公共连接点(Point of common coupling,PCC)无功电压控制要求,基于九区图原理,以PCC电压和功率因数均合格为最优控制目标,针对PQ电源型和PV电源型的大型光伏电站提出了的无功电压控制策略。搭建了PQ电源型和PV电源型大型光伏电站的等效模型,给出光伏电站无功电压控制策略实施流程图。以典型光伏电站出力和负荷动态变化为基础,通过搭建一个含大型并网光伏电站的110 kV系统,对光伏电站的无功电压控制进行仿真。仿真结果验证了所提策略的有效性和实用性。