太阳能光伏发电实验应用平台的设计

随着社会的发展,太阳能越来越被人们重视,太阳能教学也逐渐的推广,传统的太阳能实验箱体已不能完成满足市场的需求,而太阳能实验平台更具优势,且教学更多是关注太阳能的实际应用。冬研究产品以实验实训为主,突出工业级太阳能光伏发电系统采用模块化设计,各个模块都能独立成为一套教学系统,通过搭积木的方式,浅显易懂,让学生了解太阳能光伏应用整个环节的原理及操作方法。     

光伏发电技术经济分析及发展预测

太阳是一项很重要的可再生能源,在现行世界能源与环境危机的大背景下,太阳能的应用价值日益凸显。作为太阳能应用的一项重要技术,光伏发电发展前景十分可观,而我国的光伏产业又面临着前所未有的机遇和选择。文章将结合技术经济理论和方法,从技术、企业、产业和国家这四个不同的方面,对我国的光伏产业进行深入探讨,促使我国的光伏产业向着又好又快的方向稳步前进。     

整县光伏发电的综合LSTM功率预测模型研究

为了更好实现整县屋顶光伏集约化发展,提高大规模分布式屋顶光伏并网经济性,分析基于气象数据的预测方法弊端问题,挖掘海量时序光伏发电功率数据规律,提出基于改进长短期记忆递归神经网络(LSTM)的整县光伏综合功率预测模型。使用所提模型进行单一光伏电源预测实验,结果表明,改进LSTM模型较其他模型更精准,且在整县光伏综合功率预测场景下具有更高整体预测精度,可以用于整县光伏发电功率预测,有助于实现高比例分布式光伏消纳。     

太阳能光伏发电并网应用技术——微山润峰光伏发电并网技术报告

伴随着能源危机的日益加深和环境保护的压力越来越大,太阳能的应用已经被看做是减少二氧化碳排放、防止全球气候变暖的有力手段。近年来,国家把眼光转向了安全清洁的太阳能光伏发电,加大力度促进光伏发电产业的发展。为响应国家号召,更为解决煤电产业结构重、能源消耗高、生态压力大等一系列突出矛盾,济宁市也把转变发展方式、调整经济结构作为主攻方向,积极推进资源型城市转型升级,重点发展低碳新能源产业。2009 年济宁润峰电力有限公司在微山建设了一座1MW 太阳能光伏发电示范站,电压等级10/0.4kV,主接线分别按照单母线设计,主变远期规划1 台,容量为1250K VA ,该兆瓦级太阳能光伏电站,总装机容量为1M W,共选用功率为230W 的多晶硅太阳能电池组件4348 块。选用功率为100kW 的逆变器10 台和带有跟踪系统的逆变器3 台。于2010 年1 月投入运行。电站年发电量130 万K WH,可稳定运行25 年,节约标准煤1.19 万吨,减排二氧化碳3.24 万吨。采用世界先进技术,已攻关光伏发电技术难题“孤岛效应”。电站的成功并网运行,实现了山东省在太阳能并网发电领域零的突破,将对山东省新能源的研发起到巨大的示范带动作用。     

光伏发电与经济结构调整

近年来,随着能源短缺、环境污染等问题的日趋严重,太阳能光伏作为一种清洁可再生的新能源产业,受到世界各国的普遍关注和重视。以光伏为代表的新能源产业被视为＂后金融危机时代＂拉动经济增长的新引擎。本文分析研究了光伏发电的原理,论述了发展光伏产业在我国调整经济结构、转变增长方式中的重大作用。     

分布式光伏发电系统对地区电网影响探讨

通过论证和分析分布式光伏发电对电网影响,从技术和政策的层面提出建议性措施,促进清洁能源的可持续发展。     

光伏发电与企业财务成本控制管理

光伏发电作为一个依靠太阳辐射能而兴起的环境友好型产业,独具竞争能力,引起世界各行尤其是电力行业的重视与研究开发。如何加强光伏发电项目运行中财务成本的控制及管理,成为发电企业一个新的探讨话题。鉴于此,文章通过企业财务成本控制管理在江苏东台光伏发电企业的应用为例,分析了光伏发电企业财务活动现状及解决问题的措施等。     

诺雅克：率先推出光伏发电系统电气解决方案

2010 年6 月初， 在德国的慕尼黑国际太阳能展会上，诺雅克电气全新的太阳能光伏发电电气解决方案吸引了众人的目光。这虽是诺雅克电气首次亮相专业的太阳能展，但与此之前我们可以看到，在新能源光伏行业，诺雅克电气早已颇有所为：     

内夯基础外争政策持续推进光伏发电管理水平

随着风能、太阳能等清洁能源的发展,作为对优化能源结构、推动节能减排、实现经济可持续发展的光伏能源异军突起。结合工作实际,以财务集约化和信息化“两化”建设为抓手,围绕夯实会计基础工作,加强内控体系建设、完善业财融合标准流程。     

光伏发电上网电价分析

与常规能源发电相比,目前光伏发电电价还不具备竞争优势,制定一个合理的上网电价是推动我国光伏产业健康发展的关键。上网电价决定于光伏电站的建设和运营成本,而影响光伏电站投资成本的因素很多,如太阳能辐射量、器件和设备价格、电站规模、项目融资方式、贷款利率、政府补贴额定等,这样就很难制定出一个统一的上网电价。     

基于多层次模糊综合评价法的 我国太阳能光伏发电行业风险评价研究

近年来,随着可再生能源越来越受到世界各国的重视,我国太阳能光伏发电行业在最近几年取得了快速的发展。但是在太阳能光伏发电行业迅速发展的背后也凸显出许多问题,面临着诸多风险,这些都是不容忽视的。本文将层次分析法与模糊评价法相结合,确定出各层因素的权重和风险评价矩阵,并结合实例分析,得出了目前我国太阳能光伏发电行业的风险等级为较高的结论。     

基于RBF神经网络的太阳能发电量预测

太阳能发电系统输出功率的预测,尤其是短期预测,受到各种外源因素的影响,预测结果并不理想。由于现有预测方法对外部条件的依赖性,如太阳辐射强度和环境温度等,致使存在多种变量,影响预测的效率。为此,采用径向基函数神经网络(RBFN),选择最优的输入参数,来预测20 kW太阳能电池板的功率输出,考虑效率的同时,对预测结果有了一定程度的改善。并将所提出方法与现有方法进行了比较。     

基于太阳能发电的小用户智能调配系统的方案设计

随着太阳能供电系统的技术不断进步和应用成本逐渐降低,为了提高小用户太阳能发电系统的利用率,利用ATmega32a单片机为核心设计了一种可靠性高、性能好的小用户太阳能发电智能调配系统,并对调配系统进行详细的分析,采用扰动观察法的MPPT控制策略实现对太阳能发电系统最大功率跟踪,并进行simulink仿真模拟不同太阳能光照条件下的功率跟踪情况。测试结果表明,该太阳能小用户智能调配系统方案能够保证系统快速、稳定地跟踪最大功率,从而提高整个太阳能发电系统的效率,验证该太阳小用户智能调配方案的有效性。     

基于优化BP网络的电网短期负荷预测研究

如何提升电网负荷短期预测水平是电网企业亟待解决的问题。本文针对传统的BP神经网络算法所存在的学习过程收敛速度慢、算法易陷入局部极小点和鲁棒性差等缺陷,引入粒子群优化算法对其进行优化和改进,使之具备更加完善的性能。通过实际电网负荷预测的实验与比较,证明了所构建的符合预测系统的准确度。     

模糊规则在神经网络预测模型中的应用前景

在采用径向基函数神经网络(RBFN)对太阳能发电系统输出功率进行预测的模型中,可以明确日照强度的精度对整个预测系统的精度起到了决定性的作用。通过在RBFN模型中引入模糊规则,改善云量数据的精准度,进而提高预测模型的精度。仿真结果表明,加入了模糊规则的模型,预测曲线更为近似。在全面考虑模糊的基础上,有可能提高预测精度。同时也证明了该方法可用于实际应用。     

基于因果聚类分析理论的维修成本控制体系研究

供电网络的维修维护工程比较复杂,影响的因素较多,影响方式多种多样,这给成本控制造成了很大困难。为了解决这个问题,我们采用数据分析,建立预测模型的方法,通过分析预测误差和预测的置信区间,确定维护成本的控制范围。为了提高预测得准确性,利用历史数据对要素变量进行因果聚类。然后将各类型中的变量进行主成份分析,降低变量集的维数。对选出的变量用神经网络算法构建预测模型,并利用其误差的性质确定误差范围,实现对成本的控制。     

低浓度煤矿瓦斯梯级发电系统模型

为了系统性地研究煤矿低浓度瓦斯发电及其余热回收利用技术的热力学性能,提高能源回收效率,通过对煤矿抽采瓦斯梯级发电系统进行研究,采用理论分析的方法,分别建立了瓦斯内燃机、余热锅炉、背压式汽轮机、ORC发电机组等主要设备及其他附属设备的热力学模型,并将其进行整合,联立方程组,通过顺序计算及迭代计算,给出煤矿抽采瓦斯梯级发电系统的最终计算结果.结果表明,瓦斯气所含化学能中,有22.3％ 直接由瓦斯内燃机转化为电能,余热利用系统可回收2.42％ 的电能,总发电热效率达到24.72％,增加10.85％,但瓦斯发电系统总体热效率仍然较低,有待进一步提高.本文所建立的理论计算模型可以清晰地表明现有瓦斯内燃发电系统的能量利用效率水平,以及所采用的余热利用系统对能量回收程度,该模型是对瓦斯发电及其余热利用系统所建立的完整的指标评价模型,对瓦斯发电及余热回收系统的优化和完善具有较强的指导意义.     

输变电重大工程社会效益评价指标体系研究

目前,对于输变电重大工程的社会效益评价尚未形成完整体系,当前研究多集中于评价方法的探讨和分析,对于评价体系构建的研究还较缺乏。为完善输变电重大工程社会效益评价体系,结合国内外机构和其他行业经验,从经济发展、社会发展、资源环境发展维度,利用模糊网络分析、聚类分析等方法对社会效益评价通用指标进行归类、筛选等处理,形成通用指标集;结合输变电工程特性,采用神经网络模型,提取输变电工程特性指标集;在此基础上构建输变电重大工程社会效益评价体系。     

基于主成分的BP神经网络煤层气产能预测方法

提出基于主成分的BP神经网络煤层气产能预测方法具有良好的仿真预测功能,预测结果相对误差平均1．67％,相对误差最大3．33％,最小0．22％,预测精度较高;为采用量化的排采参数预测煤层气产能提供了一种新方法。BP神经网络煤层气产能预测方法引入主成分分析,可以有效提高网络运行效率。对于产出关系不确定的煤层气井,可利用该方法获得排采参数到产气量的非线性映射关系,实现产量预测。