光伏并网储能空调系统协同运行机制优化研究

本文针对空调系统协同运行机制的优化问题,通过构建光伏发电系统模型和实验验证,优化了光伏并网储能空调系统的协同运行机制。研究结果表明,系统在光电转换效率、系统能效比、热泵能效比等方面均优于传统空调系统,具体数值分别为18.1%、3.9和3.6。综合节能效果达到34.7%,投资回收期缩短至4.2年,提升了经济性和可持续性。

基于RBF神经网络优化光伏储能并网自适应控制的方法研究

常规的光伏储能并网自适应控制,主要采用电压动态调节实现,忽略了并网电流波形偏差对控制结果造成的影响,导致控制结果超调量较大。因此,提出基于RBF神经网络优化光伏储能并网自适应控制的方法。根据光伏储能并网的等效电路分析输出特性,建立基于RBF神经网络的等效电路连接架构,辨识储能作用方式,基于辨识分类结果计算并网电流的谐波补偿值,分析补偿后的内环电流,引入能量需求参数对并网输出功率控制策略进行自适应优化。实验结果表明,所提方法应用后得出的控制结果,表现出的超调量较低,仅为1.8%,控制效果较优,满足了光伏储能并网的现实应用需求。