复杂光照条件下光伏组件输出特性研究

为研究复杂光照条件下的光伏组件输出特性,建立了单个光伏组件的数学模型,并在此基础上分别建立了2块和3块光伏组件串联的仿真模型,且针对24 V离网发电系统建立了光伏阵列的仿真模型。利用MATLAB/simulink软件对3种模型进行模拟仿真,得到了光伏组件在多种复杂光照条件下的U-P和U-I特性输出曲线,并根据仿真结果总结了在复杂光照条件下光伏组件输出特性的规律。

基于PLC的双轴逐日控制系统的设计与研究

根据光照强度传感器的感应电流与光照强度成正比的特性,提出通过光照强度传感器检测光伏板四周光照强度的差值作为检测信号进行光照角度检测。通过转换放大电路将光感器产生的光生电流转换为适应EM231数模转换模块工作的电压,经过PLC内部程序实时计算光伏板上下和左右两组电压差值,确定光伏板的中心位置与太阳光角度的偏差,进而驱动伺服电机调节光伏电池板的角度,对太阳光垂直射入方向精准定位,实现了系统发电量的大幅提升。

基于人工鱼群优化BP神经网络的光伏功率预测算法

光伏发电的间歇性和不稳定性是影响光伏电能质量的重要因素之一。低质量电能并网会给电网安全运行带来巨大影响,导致电网消纳光伏的能力下降。光伏功率预测可以有效解决这一问题。然而,目前的光伏功率预测算法大多存在速度和精度不能兼顾的问题。为解决此问题,提出将人工鱼群算法与BP神经网结合,利用人工鱼群算法优化神经网络的权值和阈值。通过MATLAB软件建模和仿真运算,证明了光伏功率预测方法的运算速度较快,精度较高。