基于发电量影响因素区域聚类的光伏组件最佳安装倾角研究

摘要

光伏组件是光伏发电系统最重要的组成部分，其发电能力是光伏发电工程投资论证、系统设计和运维决策的重要根据。光伏组件的发电量受太阳辐射、环境温度、灰尘颗粒、风速、降雨、相对湿度和安装参数等因素影响，这些因素往往具有动态变化和显著地理差异的特征，且相互之间存在一定的耦合关系。而现有研究中，发电量的预测、安装参数的优化设计、清洁方案的确定等基本局限于特定的地理区域，并未反映影响因素的地理差异。此外，以往的清洁策略研究都是在固定的最佳倾角下获得最佳清洁周期，并未考虑清洁周期对最佳倾角的影响，但在不同的安装倾角和清洁周期下，粉尘的积聚程度是不同的，因此，有必要综合考虑这些因素的影响，以制定更有效的清洁策略，然后确定实际的最佳安装倾角。　　针对目前研究中存在的问题与不足，论文系统开展了如下方面的研究工作：　　（1）基于光伏组件发电量影响因素的地理区域聚类。首先采用故障树分析方法定性分析影响光伏组件发电量的环境因素与安装因素，再运用灰色关联方法对环境因素进行定量分析，提取纳入区域聚类的发电量影响因素并对其进行定量度量，进而构建影响因素的面板数据模型，对中国大陆31个省份进行聚类分析。　　（2）光伏组件发电量预测模型仿真分析。构建光伏组件发电量预测模型，模型综合考虑了环境因素与人为因素的影响，主要包括太阳辐射量、日照时数、最高气温平均值、月平均气温、相对湿度、月平均风速、降雨量、PM10粉尘浓度、最低气温平均值、地理纬度、安装倾角与清洁周期；将该预测模型与现有方法进行比较，验证了模型的准确性和有效性；运用所建立的预测模型计算不同安装方案的发电量，通过方案比较获得光伏组件最佳倾角。　　（3）光伏组件表面积灰对发电量与最佳安装倾角的影响。将所构建的光伏组件发电量预测模型用于其他聚类区域类别地区内光伏组件最佳安装倾角的研究，主要包括月、季度、年最佳倾角与发电量预测，以及清洁周期与光伏组件安装倾角之间的定量关系。　　（4）基于清洁周期与最佳倾角的成本与收益评估。构建基于清洁周期与最佳倾角的成本与收益评估模型，通过该模型确定光伏组件的最佳安装倾角与最佳清洁周期，并根据各聚类区域的上网电价与清洁成本计算盈利。　　综上所述，本文所解决的问题不仅可以为不同地理区域光伏组件最佳安装参数和清洁方案的设计提供依据，也可以为光伏发电项目的投资论证、系统设计和运维决策奠定坚实的基础。

目录

第1章 绪论

1.1课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3主要研究内容及研究技术路线

1.4 本章小结

第2章 基于发电量影响因素的区域聚类

2.1影响因素的定性分析

2.2影响因素指标数据的定量分析

2.2.1发电量影响因素灰色关联度分析

2.2.2 影响因素的定量度量

2.2.3基于影响因素指标数据的面板数据构建

2.3 基于模糊C均值的中国大陆区域聚类

2.3.1时间权重的计算

2.3.2模糊C均值聚类算法

2.3.3基于影响因素的中国大陆地区区域聚类

2.4 本章小结

第3章 基于区域聚类的光伏组件发电量预测模型

3.1光伏组件倾斜面上小时太阳辐射量预测模型

3.2基于安装倾角与灰尘沉积关系的有效辐射量计算

3.3发电量预测模型

3.4 本章小结

第4章 光伏组件发电量预测模型的仿真分析

4.1 月发电量仿真分析

4.2 年发电量仿真分析

4.3 本章小结

第5章 不同清洁周期下光伏组件最佳倾角仿真分析

5.1 无积灰情况下光伏组件发电量与最佳倾角计算

5.1.1 光伏组件月发电量与倾角关系

5.1.2 光伏组件季度（年）发电量与倾角关系

5.1.3 光伏组件处于不同最佳倾角时发电量分析

5.2 不同清洁周期时光伏组件月最佳倾角分析

5.3 不同清洁周期时光伏组件年最佳倾角分析

5.4 本章小结

第6章 基于清洁周期与最佳倾角的成本与收益评估

6.1 积灰清洁周期策略分析

6.2 光伏组件清洁周期优化模型

6.3 光伏组件清洁周期与年收益优化模型

6.4 本章小结

第7章 总结与展望

7.1本文工作总结

7.2 创新点

7.3研究不足与未来展望

参考文献

硕士期间发表的学术论文和参与的科研项目

一、攻读硕士学位期间发表的学术论文

二、攻读硕士学位期间参与的科研项目

致谢

声明