太阳能光伏发电系统设计及供电系统优化方法研究

论文摘要

以常规能源为基础的能源结构随着资源的不断耗用以及环境污染问题的日益严重将愈来愈不适应可持续发展的需要,加速开发利用以太阳能为主题的可再生能源已成为人们的共识。太阳能光伏发电系统是利用太阳电池半导体材料的光生伏打效应,将太阳光辐射能直接转换为电能的一种新型发电系统。利用洁净的太阳光能的光伏发电技术有着十分广阔的应用前景。本文首先介绍了光伏系统的发电原理、组成及分类,并设计了一套太阳能光伏发电系统,且将其成功运用于猪岛和湖平岛发电,为我国用太阳能光伏发电技术解决无电区的供电问题作出了贡献,并积累了宝贵的经验。在此基础上,本文以提高光伏系统的经济运行为原则,从理论上对蓄电池组进行了研究。根据蓄电池的容量与放电电流的关系,即蓄电池放电电流不同,所能够放出的容量也不相同,放电电流越大,能够放出的电量越小,提出了一种电流控制的蓄电池组动态管理策略,着重于通过添加间歇时间和容量驱动机制,完成由一组蓄电池到另一组蓄电池的切换过渡,从而延长蓄电池组的使用寿命。光伏系统中逆变器输出的220V AC电能通过低压架空线路送到终端用户,低压电网拓扑结构的优化可以降低光伏系统的运行成本。最后本文创造性地将变电站供电范围用K-means聚类算法分成若干个较小的分区,并在每个小分区内用改进的最小生成树算法进行低压电网拓扑结构优化,从而完成了对整个太阳能光伏电站供电网络的整体优化。经过MATLAB程序调试与仿真表明,线损有所降低,提高了光伏系统中电能的利用率。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的选题背景
• 1.2 光伏发电产业的现状及其发展
• 1.2.1 国外光伏发电产业发展现状及其发展
• 1.2.2 国内光伏发电产业发展现状及其发展
• 1.3 太阳能光伏发电系统的原理、组成及分类
• 1.3.1 太阳能光伏发电系统的原理
• 1.3.2 太阳能光伏发电系统的组成
• 1.3.3 太阳能光伏发电系统的分类
• 1.3.4 太阳能光伏系统的特点
• 1.4 本文的主要工作
• 第2章 太阳能光伏系统设计及应用案例
• 2.1 太阳能光伏系统总体设计原则
• 2.2 太阳能光伏发电系统的容量设计
• 2.2.1 蓄电池设计方法
• 2.2.2 太阳能电池阵列设计
• 2.2.3 蓄电池和光伏组件方阵设计的校核
• 2.2.4 太阳能电池方阵倾角的确定
• 2.2.5 由水平辐射量计算太阳能电池方阵平面上的辐射量
• 2.2.6 太阳能电池方阵前后间距的计算
• 2.3 控制器设计
• 2.3.1 控制器的基本原理
• 2.3.2 控制器的几个重要指标
• 2.4 逆变器设计
• 2.4.1 逆变器的基本原理
• 2.4.2 逆变器的几个重要指标
• 2.5 光伏系统的其它硬件设计
• 2.6 光伏电站系统工程的应用案例
• 2.6.1 应用背景
• 2.6.2 总体设计
• 2.6.3 太阳能电池阵列设计
• 2.6.4 蓄电池组设计
• 2.6.5 控制器设计
• 2.6.6 逆变器设计
• 2.6.7 线路设计
• 2.6.8 控制房设计
• 2.6.9 案例的积极意义
• 2.7 本章小结
• 第3章 电流控制的蓄电池动态管理策略研究
• 3.1 光伏系统中的蓄电池介绍
• 3.1.1 光伏系统中蓄电池使用环境
• 3.1.2 目前光伏系统中常用的蓄电池
• 3.1.3 在太阳能光伏系统中铅酸蓄电池寿命影响因素分析
• 3.2 蓄电池分组充放电管理策略
• 3.2.1 简单蓄电池分组放电管理策略
• 3.2.2 蓄电池简单分组策略的缺点
• 3.3 蓄电池组电流控制动态管理策略
• 3.3.1 蓄电池放电率和容量的关系
• 3.3.2 电流控制策略（Current-controlled Strategy）
• 3.3.3 最佳匹配策略（BM）
• 3.3.4 时间最佳匹配策略（TBM）
• 3.3.5 容量最佳匹配策略（CBM）
• 3.4 本章小结
• 第4章 低压电网拓扑结构优化方法研究
• 4.1 低压电网拓扑结构优化思想
• 4.2 聚类算法介绍
• 4.2.1 聚类定义
• 4.2.2 聚类算法的分类
• 4.2.3 聚类分析
• 4.2.4 数据对象的相似性量度
• 4.2.5 聚类分析中所遇到的问题
• 4.2.6 聚类分析评价标准
• 4.2.7 聚类的一般步骤
• 4.2.8 K-means算法的基本原理
• 4.3 最小生成树理论
• 4.3.1 图论概述
• 4.3.2 图的基本概念
• 4.3.3 树的基本概念
• 4.3.4 最小生成树算法
• 4.3.5 最小生成树算法的特点
• 4.4 基于K-means聚类算法和改进最小生成树算法的低压电网拓扑结构优化
• 4.4.1 低压电网的图论模型
• 4.4.2 K-means算法结构分析
• 4.4.3 K-means聚类算法在低压电网拓扑结构优化中的优化结果
• 4.4.4 前推回代法介绍
• 4.4.5 改进的最小生成树算法
• 4.4.6 改进的最小生成树仿真结果
• 4.5 本章小结
• 第5章 结论与展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 工作中不足及展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间发表的论文