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光伏电站常见故障原因分析
针​对​光​伏​电​站​发​电​效​率​正​常​损​失​、​异​常​损​失​,​分​析​系​统​设​计​、​组​件​、​逆​变​器​、​电​线​线​缆​等​硬​件​方​面​的​故​障​原​因​。
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光伏发电短期发电功率预测方法研究
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3秒自动关闭窗口基于神经网络的光伏阵列发电预测模型的设计_图文_百度文库
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基于神经网络的光伏阵列发电预测模型的设计
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一种并网型光伏电站光功率及发电量预测的方法50
第29卷第2期2010年6月青海电力QINGHA；Jun.,2010；一种并网型光伏电站光功率及发电量预测的方法；李军,许继生,王生渊,景满德,李春来,尚国斌；(1.青海电力科学试验研究院,青海西宁81000；摘要:通过实测光伏电站所在区域主要气象参数和光伏；关键词:并网光伏电站;光功率;预测;方法；中图分类号:TM615文献标识码:A文章编号:1；AFor
第29卷第2期2010年6月青　海　电　力QINGHAIELECTRICPOWER　Vol.29No.2　Jun.,2010一种并网型光伏电站光功率及发电量预测的方法李　军,许继生,王生渊,景满德,李春来,尚国斌111112(1.青海电力科学试验研究院,青海西宁.西宁供电公司,青海西宁810003)摘　要:通过实测光伏电站所在区域主要气象参数和光伏电站电气参数,应用BP神经网络算法建立光伏电站数学模型,形成预测样本数据库,不断与历史数据、历史曲线、历史预测结果进行对比与改进,以实现较小的误差预测。光伏电站光功率及发电量预测,有利于提高电网接纳光伏发电的能力,促进电网对不稳定可再生能源的接纳和消化。关键词:并网光伏电站;　光功率;　预测;　方法中图分类号:TM615　　　文献标识码:A　　　文章编号:10)02--03AForecastMethodofOpticaltionofShunt-connectedStationLIJun1,XUJiΟsheng1ManΟde1,LIChunΟlai,SHANGGuoΟbin12Abstract:Thrmeteorologicparametersandphotovoltaicpowerstationelectricityparametersofstationsiteregion,paperestablishesphotovoltaicpowerstationmathematicalmodelusingBPneuralnetworkalgo2rithm,andformsforecastsampledatabase,thusmakescomparisonandimprovementwithhistoricaldata,curveandforecastresult,inordertorealizelessererrorforecast,theforecastofopticalpowerandpowergenerationofphotovolta2icpowerstationispropitioustoimprovethecapabilityofpowergridadoptingthephotovoltaicgeneration,anditwillpromotepowergridadoptionanddigestionabilityonunstableandrenewableenergy.Keywords:shunt-connectedphot　　　method　　随着国家新能源发展战略的实施,大规模并网光伏电站相继开工建设。为多渠道接纳新能源,提高能源创造的经济价值,满足能源、环境以及经济发展的安全,国家电网公司全面启动了建设坚强智能电网的宏伟战略,与此同时,电网需要开展一系列新能源并网技术研究,开展并网型光伏电站光功率及发电量预测是急需研究的关键技术之一。光伏电站的日输出功率具有随机波动特点,在变化过程中还会出现由于天气突变造成短时间输出功率急剧变化的现象。因此,光伏电站接入电网,会给电网可靠、稳定运行带来诸多问题,而且给电网调度增加困难,影响传统开机方式和调度方式。开展并网型光伏电站光功率预测研究,可在一定范围内改善以上问题,提高电网运行的稳定性。开展并网型光伏电站光功率及发电量预测研究是实现智能电网的重要环节。1　基于BP神经网络建立模型BP神经网络是基于误差反向传播算法的人工神经网络,它随着数据信息的不断变化,可进行自我学习改进,完成正向误差传播和反向误差传播。数据每经一次处理,神经网络就可完成一次自我学习,不断完成教学修正,自动对各数据计算权重值进行调整优化,直至数据处理结果和实际　　作者简介:李　军(1972-),男,陕西西安人,高级工程师,青海电力科学试验研究院总工,从事电网技术监督及研发工作。收稿日期:第2期李　军等:一种并网型光伏电站光功率及发电量预测的方法能进行较准确预测。19测量接近,并不断进行神经网络的学习训练。并网型光伏电站光功率及发电量预测的BP神经网络模型结构如图1所示。光伏电站的各电气参数,如逆变器特性、电池板参数、电池组件温度等数据也需要进行实时准确测量与数据积累。预测方法原理方框图如图3所示,从图中可看到就地实测环境数据和光伏电站电气参数是预测的主要依据。在取得各参数一定数据量基础后,应用BP神经网络算法建立光伏电站数学模型,采集各参数数据并自动生成分类数据库,不断与历史数据、历史曲线、历史预测结果进行对比与学习训练,改进BP神经网络算法、光资源分析经验修正公式、气象参数权重公式,减少预测误差。图1　并网型光伏电站光功率及发电量预测的BP在实际预测中,,并实时读取电气参数,发电量值进行比较、网络学习训练、误差修正,形成多种类型的预测样本,并不断优化预测样本。图3　预测方法原理方框图综上所述,预测光功率及发电量的过程为:采集实时数据(分为3个部分:组件的实时输出电压、电流、功率、热流采集;综合气象就地实时环境数据;并网点电能质量、计量数据。以上各部分分别建立历史数据库);数据的分析由BP神经网络算法、光资源分析的经验修正公式、环境影响因素权重公式等建立的数学模型和分析程序进行数据处理。数据处理能力的改进依赖于BP神经网络的程序自学习、历史数据的不断丰富、预测与实践工况的不断修正。2　预测方法准确对光伏电站进行光功率及发电量预测,必须实测光伏电站所在区域主要气象参数和光伏电站电气参数。光伏电站发电量预测的影响因素如图2所示。3　预测样本建立图2　光伏电站发电量预测的影响因素关系图根据图2可以看到光伏电站所在区域微观气象数据的采集与积累,是正确进行光功率及发电量预测的关键因素。其中光伏电站所在区域的全年总辐射、净辐射、散射辐射、直接辐射和反射辐射,以及气温、风速、气压、降水等数据必须做到精确测量与分析,至少积累一年以上的历史数据,才在预测过程中建立预测天气样本,当预测系统收集到一定规模的数据量时,系统开始建立不同类型的天气样本。如冬季多云天气样本的建立,当系统收集到第一个冬季多云气象数据和实测发电量时,数据库建立第一个冬季多云天气样本。当出现第二个冬季多云天气时,预测发电量偏差超过10%时,系统自动建立第二个样本,随着不同多云天气的变化,使用插入法建立10～20个不同发电量的冬季多云天气样本,并建立样本20青　海　电　力第29卷数据库。样本参数包括各种气象数据、光照数据、实测发电量、预测发电量、预测误差等。提前预测光伏发电的波动情况,以合理安排应对措施,提高系统的安全性和可靠性;在一定程度上促进大规模光伏电站电力“发得出、送得出、落得下、用得上”,保证光伏电站的安全经济运行。调度部门可以合理安排发电计划,使光伏发电和常规发电方式一样,具有可预测性,提高电网运行经济性和电网接纳光伏发电的能力,促进电网对不稳定可再生能源的接纳和消化。参考文献:〔1〕黄金花,彭晖1风电场短期发电功率的神经网络方法预测研究〔J〕1电工电气,4　应用分析当电网调度要求某并网型光伏电站预报次日(周、月)发电量曲线时,通过该方法建立的光功率及发电量预测系统,可较准确预测和提供以上要求的曲线,电网调度可合理安排一定周期内某并网型光伏电站和常规电站的开机方式和运行方式,保证电网稳定运行,使光伏电站实现发电量最大化。5　结束语光伏电站使用光功率及发电量预测系统,可(上接第17页)117　1)在湿法烟气脱硫过程中,为保证脱硫效率目前,供应不足问题,各企业积极拓展煤源,导致电厂实际燃用煤种与设计煤种有较大偏差,特别是实际硫分高于设计硫分,不同程度影响了锅炉的安全经济运行,给脱硫设施的安全运行及脱硫效率带来影响。当实际燃用煤种的硫分高于设计硫分时,钙硫比小于设计的钙硫比,提供的吸收剂不能满足吸收烟气中SO2需要,须通过增加石灰石浆液量来维持脱硫效率;当实际燃用煤种的硫分远高于设计硫分时,即使增加石灰石供浆量也无法保证脱硫效率;当实际燃用煤种的硫分低于设计硫分时,钙硫比高于设计的钙硫比,脱硫率完全由吸收剂量决定。118　氧化风量对脱硫效率的影响氧化风量也是影响脱硫效率的重要因素。氧-参与烟气脱硫的化学反应,使HSO3氧化为SO4,随着烟气中氧含量的增加,CaSO4?2H2O2-及脱硫系统的安全稳定运行,吸收塔内的pH值一般维持在5～612之间;2)脱硫系统采用的CaCO3含量要求高于90%,细度要求90%通过325目筛或250目筛,CaO的含量大于50%;3)在湿法烟气脱硫过程中,烟气与脱硫剂的接触反应时间越长,吸收塔浆液循环量越多,越有利于提高脱硫率;4)进入吸收塔的原烟气温度一般不得高于160℃,烟尘浓度不得高于200mg/m;5)在运行中严格控制系统中氯离子含量(一3般控制在20000mg/l以内),确保其在设计允许范围内(一般设计在40000mg/l左右),否则导致脱硫效率下降;6)从源头控制锅炉燃煤的硫分在设计范围内,确保脱硫系统的正常运行;7)当氧量一定时,增开氧化风机能提高脱硫效率;8)加强CEMS系统仪表的日常维护工作,为脱硫系统的正常运行调整提供可靠的保证。参考文献:〔1〕石灰石粉品质对湿法烟气脱硫性能的影响〔EB〕http://air./solutions/38337.htm,2009.的形成加快,脱硫率呈上升趋势。如果氧化风量不足,造成循环浆液中亚硫酸钙的含量增加,导致石膏品质降低的同时还影响脱硫效率。因此,在同等运行条件下,增加氧化风量可提高脱硫率。119　CEMS系统仪表对脱硫效率的影响CEMS系统仪表经常出现零点漂移、取样管道积水、堵塞以及漏风等故障,导致CEMS系统工作异常,脱硫效率数据显示不准确。包含各类专业文献、行业资料、中学教育、生活休闲娱乐、各类资格考试、专业论文、幼儿教育、小学教育、一种并网型光伏电站光功率及发电量预测的方法50等内容。
　一种并网型光伏电站光功率及发电量预测的方法[J]. 青海 电力,):18-20. [2]陈昌松,段善旭,殷进军.基于神经网络的光伏阵列发电预测模型的设计[J].... 　准确的 发电量预测,不仅可以成为光伏电站系统设计的依据,更能给项目经济分析提供 必要的数据支持。 本文对 MW 级光伏并网电站发电量的计算方法进行了研究,通过一个... 　测和直接对光伏发电系统的输出功率预测两种方法进行....1%的太 阳能转为电能,转化率 5%,每年的发电量...大容量并网型光伏电站功... 暂无评价 6页 免费 光伏... 　6、 并网型光伏发电系统由太阳能电池组件方阵将 (光) 能转换成 (电能),并经...19、太阳能电站基本巡视方法: 1)用眼看 用双目巡视设备看的见的地方,观察他们... 　光伏电站发电量计算方法_电力/水利_工程科技_专业资料。光伏电站发电量计算方法 1MW屋顶光伏电站年发电量计算 1)1MW屋顶光伏电站所需电池板面积 一块235MW的多晶... 　光伏电站发电量计算方法[1]_电力/水利_工程科技_专业资料。光伏发电量计算方法1MW...并网光伏电站考虑安装角度因素折算后的效率为 0.8 8。 所以实际发电效率为O.9... 　可能同时达到最大功率输 出, 因此光伏阵列的输出功率要低于各个组件的标称功率...光伏电站发电量计算方法 3页 1下载券
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