光伏电池的产量和光伏组件参数为什么不一样

摘 要 光伏电池作为光伏发电系统嘚重要组成部分对其模型的研究是光伏发电技术中 一个重要方面。建立合适的光伏电池模型对光伏发电系统设计光伏发电预测以及光 伏发电系统成本和性能评估有着重要的意义。 现有的研究主要基于光伏电池基本工作原理对光伏电池采用单二极管或双二极 管等效电路,建立其数学物理模型分析光伏电池工作温度和太阳辐照度对光伏电池 伏安特性的影响。本文在在单二极管等效数学模型的基础上仅靠光伏组件参数厂商提供 的标准测试条件下的开路电压,短路电流最大功率点电压,最大功率点电流等四个 参数建立光伏电池工程用数學模型并在 MATLAB 中建立光伏电池工程用仿真模块, 运用于光伏逆变器的设计中 在对光伏发电系统的设计,经济成本运算和运行中都需要運用光伏电池及组件 模型来进行发电预测。目前对用于光伏发电预测模型的建立有两种方法:物理方法和 统计方法 物理方法主要基于光伏电池等效电路模型建立更符合多使用光伏电池组件的精 确模型来进行光伏发电预测。Sandia 光伏阵列模型是完全依靠大量的实验确定参数的 经驗模型它对光伏组件参数的描述极具精确性,缺点是需要进行大量的实验且对实验装 置要求较高本文采用 5 参数模型和 Luft et.al’s TRW 模型对同一光伏组件参数建模,并将 这两者模型预测的伏安特性与实测光伏组件参数特性比较分析产生误差的原因,并给出 5 参数模型改进方法采用 Luft et.al’s TRW 模型进行预测,与实测值比较并分析造 成误差的原因。 国内主要采用人工神经网络的方法建立光伏发电预测统计模型本文研究了其模 型的结构设计,参数设计样本选取和训练等方面对光伏发电预测精度的影响。并建 立了光伏发电预测统计模型所建立模型基于 BP 神经網络,采用预测日 24 个时刻的 太阳辐照度、温度、风速和预测日前一天 24 个时刻的历史发电量作为输入预测当天 24 个时刻的光伏发电量能够达箌很好的预测效果。这种基于数值天气预报光伏发电 预测统计模型对光伏发电并网系统以及电网的稳定经济运行有着重要的意义 关键词:光伏电池模型;最大功率点跟踪;发电预测;神经网络 I


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