基于退化轨迹和Wiener模型的光伏组件剩余寿命预测方法

针对光伏组件退化过程呈现的非单调、随机特性以及对组件剩余寿命自适应预测的需求,建立基于维纳(Wiener)过程的退化模型,在此基础上,提出一种结合退化轨迹自适应更新光伏组件剩余寿命的方法。首先,构建基于Wiener过程的光伏组件功率退化模型,刻画组件退化过程的非单调性以及组件退化过程的时间不确定性和个体差异性;然后,基于光伏组件的退化轨迹,联合贝叶斯更新和期望最大化(EM)算法对模型参数进行实时自适应更新,并在此基础上预测光伏组件的剩余寿命分布。最后,通过比较不同方法下光伏组件剩余寿命预测值的误差,验证所提方法的可行性与优越性。     

实用环境下光伏组件发电效率评价方法研究

以光伏组件为研究对象,通过综合分析实用环境中的影响因素,提出以实用环境影响因素作为权重,结合光伏组件的发电特性,通过加权计算方式来评估光伏组件实用环境下的发电效率。结果证明,采用新的评价方法能全面反映光伏组件的发电性能,弥补了单一条件下光伏组件发电效率评价方法的缺陷,更加凸显其在实用环境中的品质特性。     

积灰对光伏组件发电性能影响的研究

提出了一种评估积灰对光伏组件发电性能影响的有效方法及其数学模型。该方法通过监测光伏发电效率和光伏组件连续积灰的灰尘密度值,建立了输出功率退化数学模型,从理论上说明光伏组件表面积灰对发电效率的影响,为定量研究灰尘影响发电效率提供了理论支撑。搭建了试验平台进行试验研究,验证了输出功率退化数学模型的精度。     

光伏组件寿命衰退建模与寿命预测高斯随机过程回归方法研究

服役中光伏组件受到内部老化及外界环境影响,组件寿命衰减过程呈高度的非线性、随机性。针对光伏组件衰退机理及其过程,分析光伏组件衰退过程、衰退因子及其对光伏组串电池组件特性的影响,提出基于指数衰减的太阳电池衰退电路模型,并利用退化模型定量分析衰退因子对寿命预测指标输出功率的影响;进而,选取等效串联电阻和输出功率作为光伏组件寿命预测指标,提出综合输出功率和等效串联电阻的联合高斯随机过程寿命预测方法,并分析核函数和数据特性对寿命预测的影响。仿真与实例验证表明：所提寿命预测模型具有精度高、鲁棒性强的优点。     

基于BP神经网络光伏组件价格预测的研究

根据光伏组件的构成,将影响组件价格的因素分为技术因素和非技术因素,并采用网站数据采集法和专家咨询法确定各主要因素的分项价格,构建BP神经网络预测模型,在此基础上利用Matlab内置的Neural Net Fitting模块对组件价格进行预测,结果表明BP神经网络对组件价格预测的相关性较好,预测价格与实际价格偏差率为-2.62%～2.11%,预测结果可接受度为89.47%,预测精度满足实际需要,为光伏项目的顺利实施提供了辅助决策依据。     

具有初始退化随机特征的光伏组件可靠性评估

基于逆高斯过程,考虑到初始退化具有随机特征,建立光伏组件的性能退化模型,并对其可靠性进行评估.失效机理分析表明,光伏组件的退化过程主要表现为输出功率的衰减,其衰减具有单调、随机特征,且初始退化也具有随机特征,据此建立光伏组件带有时移的逆高斯性能退化模型;基于极大似然估计方法,给出模型参数及可靠度函数的估计;基于所建模型...     

光伏组件加速试验应用现状及发展趋势

通过分析各种环境因素对光伏组件性能的影响及光伏组件在户外环境中出现的失效现象,回顾近几年来加速试验在光伏组件寿命预测、户外失效现象分析以及加速试验与计算机数值仿真相结合等发展方向的最新研究和技术进展,认为现有的标准加速试验程序并不能有效地预测光伏组件的寿命及失效现象,需发展更贴切现实环境的加速试验程序对组件寿命进行预测,尤其是需结合长期的户外监测数据和计算机仿真模拟技术对光伏组件进行寿命预测和失效分析。     

基于DPM模型的光伏组件冲蚀磨损特性分析

文章运用离散相模型(DPM)模拟了风沙气固两相流中的沙粒对光伏组件表面的冲蚀磨损,分析了不同的风速、沙粒粒径、安装倾角下,光伏组件表面冲蚀率的变化情况。研究结果表明:光伏组件表面的冲蚀率随着风速的变化呈指数变化趋势;光伏组件表面冲蚀率随着安装倾角的变化而发生明显变化。这说明风速和安装倾角是影响光伏组件表面冲蚀率的两个重要因素。     

基于PVsyst的太阳能光伏电池电气特性的仿真研究

在不同辐照强度和光伏电池温度、有无旁路二极管条件下,利用光伏软件PVsyst对多晶硅光伏电池组件及其单体电池的反向特性进行了研究,对不同旁路二极管数量、局部电池不同阴影率条件下的光伏组件输出特性进行了仿真。基于辐照强度、电池温度、旁路二极管对光伏组件及其电池反向特性的影响,对旁路二极管和局部电池阴影率对光伏组件发电性能的影响进行了分析。研究结果表明:当光伏电池加反向恒定电压时,随辐照强度、电池温度升高,流过电池的电流逐渐升高;当无旁路二极管的光伏组件加反向电压时,随反向电压升高,电流升高缓慢,当带旁路二极管的光伏组件加反向电压时,旁路二极管导通,电流急剧升高;当光伏组件局部电池被遮挡时随旁路二极管数量增加,光伏组件功率损失逐渐减小,当光伏组件无旁路二极管时随光伏组件局部电池阴影率升高,光伏组件输出功率持续下降。     

自然降雨下光伏组件积灰预测方法研究

为了预测光伏组件上的积灰量,以相关气象因素为输入变量,基于最小二乘支持向量机(LSSVM)预测算法,并通过改进粒子群算法(PSO)中惯性因子的衰减方式提高预测算法寻优鲁棒性。在积灰预测模型中考虑当地时空因素,引入强相关的降雨量,并结合光伏组件发电功率衰减率,建立自然降雨清洗下的积灰预测模型。在杭州地区进行测量实验,通过实例计算表明此模型可快速预测统计周期内光伏组件积灰量以及积灰引起功率衰减率,为精准预测光伏发电功率和制定组件清洁频率提供依据。     

光伏组件封装胶膜的种类及交联度的研究

为了应对全球气候变暖的问题，多国政府制定了碳达峰、碳中和的目标（下文简称为“‘双碳’目标”）和计划。太阳能作为一种清洁的可再生能源，是世界能源转型的重要方向之一。光伏组件作为光伏发电系统中的核心部分，将在“双碳”目标中起着至关重要的作用。概述了目前市场上主流的光伏组件封装胶膜的种类，对封装胶膜的分子结构、交联机理、交联特性、交联度的影响因素进行了介绍，分析了交联度对光伏组件性能的影响，并对封装胶膜今后的发展方向和发展趋势进行了展望。在全球光伏发电装机容量增长前景明确、光伏组件整体需求增大和渗透率提升的背景下，光伏组件封装胶膜的市场需求将会不断提升，并将不断研发出与新太阳电池技术相匹配的功能性封装胶膜。     

光伏封装材料对组件性能的影响分析

通过光伏组件不同封装材料和封装方式的常规测试及老化测试对比．讨论了不同材料和不同封装方式对光伏组件性能的影响差异，重点分析了PIB封装密封材料在组件封装中的作用及其对组件的影响。     

积尘对太阳能光伏电池板表面玻璃透过率的影响分析

灰尘是广泛存在于大气中的微粒,影响大气对太阳光的折射率和透过率并进而影响空气能见度,累积在太阳能光伏组件表面,遮挡了光线的入射,降低太阳能光伏组件表面封装玻璃透过率,从而降低太阳能光伏组件的功率输出。通过对光伏组件表面积尘对透过率的影响研究,可为光伏发电技术提供一定的理论基础,实验结果可会对进一步的光伏发电研究起到一定的借鉴作用。     

封装胶膜的体积电阻率对光伏组件抗PID性能的影响研究

为分析不同体积电阻率的封装胶膜对光伏组件漏电流及抗PID性能的影响,首先挑选了不同分子结构的封装胶膜,测试其体积电阻率;再分别采用不同类型的封装胶膜封装成光伏组件,通过实验设备模拟户外高温高湿恶劣环境,对比了不同类型封装胶膜封装的光伏组件的漏电流及抗PID性能差异。研究结果表明：在相同实验条件(实验箱中环境温度85℃、相对湿度85%,外接-1000 V直流电源,测试时间96 h)下,采用不同分子结构封装胶膜封装的光伏组件表现出不同的抗PID性能;封装胶膜的体积电阻率越高,水蒸气透过率越低,对应的光伏组件的漏电流绝对值越低,光伏组件的抗PID性能越好;光伏组件应用于高温高湿环境中时应优先选择共聚烯烃(POE)封装胶膜。     

多主栅光伏组件的性能分析

分析了不同规格焊丝对多主栅光伏组件性能的影响,并对比了多主栅光伏组件与常规5主栅光伏组件的电学性能差异,最后对多主栅光伏组件的弱光性能进行了实验分析。结果发现,当采用直径为0.40 mm的圆形焊丝时,多主栅光伏组件的性能更佳;同时,多主栅技术可显著提升组件的短路电流和填充因子;相比常规5主栅光伏组件,多主栅光伏组件的功率约提升了2.5%;背钝化多主栅单晶硅光伏组件具有相对较好的弱光响应。     

不同因素对各类型晶体硅光伏组件温度系数的影响研究

以7种不同类型的晶体硅光伏组件作为研究对象,通过温度系数测量实验,针对光伏组件老化、太阳电池技术、太阳电池尺寸、光伏组件类型等因素对晶体硅光伏组件温度系数的影响进行了分析研究。首先研究了常规老化多晶硅光伏组件的温度系数,然后探讨了双面单晶硅光伏组件温度系数测试方法的具体要求,最后对比分析了采用不同太阳电池技术和尺寸封装的不同类型单晶硅光伏组件的温度系数。研究结果表明：1)在光伏电站现场使用过的常规老化多晶硅光伏组件的温度系数依然保持稳定;2)使用门框内表面为黑色的瞬态太阳光模拟器对双面单晶硅光伏组件进行温度系数测试时,可以不必对光伏组件背部进行遮挡;3)并串结构的半片单晶硅光伏组件的温度系数与太阳电池尺寸、单面或双面发电无直接关系;4)PERC、TOPCon单晶硅光伏组件的温度系数虽然存在一定的差异,但总体来看差异不大。     

沙漠沙尘对光伏组件温度性能影响实验研究

通过选取不同积沙密度和沙尘粒径分别沉积在光伏组件表面,对光伏组件温度性能影响展开研究。结果表明:清洁光伏组件的背板温度高于积沙光伏组件的背板温度。当光伏组件表面的积沙密度不断增大时,光伏组件的温度呈现先下降后上升的趋势;当光伏组件表面的积沙密度小于等于35 g/m~2时,影响温度的主要因素是遮挡而造成吸收辐射能的减小;当光伏组件表面的积沙密度增大至35 g/m~2时,由遮挡而影响的温度降低幅度达到最大值,当组件表面积沙密度大于35 g/m~2,表面积沙使组件的散热性能降低,热阻增大,背板温度上升;当组件表面的沙尘完全遮挡住太阳辐射时,组件的温度不会上升,此时组件温度与环境温度相接近;当光伏组件表面积沙粒径增大时,光伏组件的温度整体呈现先下降后上升的趋势,且在粒径为0.04～0.06 mm时光伏组件的温度最低,与清洁组件相比其温度降低的最大值为6.62℃,在沙尘粒径为0.3～0.4 mm时光伏组件的温度是积沙组件中温度最高的,与清洁组件相比其温度降低的最大值仅为2.3℃,温度降低的最小值仅为0.85℃。     

结合太阳辐射量计算与CNN-LSTM组合的光伏功率预测方法研究

为了提高模型预测性能,提出一种综合太阳辐射模型及深度学习的光伏功率预测模型。首先,利用太阳辐射机理建立太阳辐射模型（SRM）,估算出水平面上总辐射值,再由斜面辐照度转换方法计算出光伏组件所接收的斜面辐射值。其次,通过皮尔逊相关分析法筛选出对光伏功率影响较大的主要因素,将斜面辐射计算值及主要影响因素作为输入,采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）建立光伏功率SRM-CNN-LSTM预测模型。分别利用春夏秋冬四季典型日的数据开展对比实验,结果表明：与几种其他方法相比,该文方法具有更好的预测效果。     

沙尘沉降对光伏组件功率输出影响的实验研究

我国西北部是沙尘暴频发区域,光伏组件长期暴露在沙尘环境下,长时间的积尘严重影响了光伏组件的工作效率,导致输出功率降低。光伏组件安装倾角的变化会导致沙尘沉降质量和组件板面温度的变化,进而影响光伏组件的输出功率。通过沙尘沉降对光伏组件功率输出影响的实验研究,得到的结论能够为沙尘环境下太阳能光伏电站的建设和维护提供实验和理论支撑。     

北京地区多种光伏组件发电性能对比实验研究

该课题组设计建造了一座光伏试验电站,对单晶硅光伏组件、多晶硅光伏组件、非晶硅光伏组件、铜铟镓硒光伏组件和碲化镉光伏组件进行长期监测,对监测数据进行统计并分析了温度、弱光和湿度对不同光伏组件的影响,设计了阴影遮挡试验和灰尘清洗试验。研究表明,薄膜光伏组件的温度效应优于晶硅光伏组件,其输出功率损失低于晶硅光伏组件;对于晶硅光伏组件由于表面积尘和阴影遮挡而引起的输出功率损失要高于薄膜光伏组件;而弱光和湿度对光伏组件发电性能的影响没有明显差异。通过分析试验电站的监测数据,发现铜铟镓硒光伏组件单位装机容量的发电量最高,其发电量高出多晶硅光伏组件5.72%,而次于铜铟镓硒光伏组件发电能力的是单晶硅光伏组件和多晶硅光伏组件。