光伏发电系统性能及可靠性评估

摘要

作为国际上公认的理想替代能源，太阳能是一种分布广泛且丰富的清洁能源，由于近年来光伏组件及电站其他组成部件成本降低，且光伏发电技术日趋完善，各国政府开始大力开发和利用太阳能，建立光伏电站。研究光伏电站的性能及可靠性，对最大程度利用太阳能资源，优化光伏电站的运行具有重大意义。
　　首先，对光伏发电系统的原理和分类等进行了简单介绍，建立了光伏系统的精细化效率模型，主要考虑了电池板的温升和电池板清洁频率对光伏系统效率的影响。
　　其次，提出了一套包括光资源和光伏电站性能的指标体系，基于实际运行数据，采用主成分分析法和熵权法进行光伏电站的综合评估，应用基于极大似然估计准则的最优融合算法，将主成分分析法和熵权法的评价结果进行了有效结合。
　　再次，在光伏系统电气架构图的基础上，考虑到光伏系统各部分之间的相互关系，并基于一些假设，建立光伏系统的故障树。用指数分布作为元件的故障分布，针对已有故障树的逻辑结构，应用概率函数，计算最小割集，并得出不同时间段内，整个系统和各部件的可靠性和故障率。
　　最后，将故障树转化为贝叶斯网络，应用桶排除法，计算顶事件发生概率，进行诊断推理，识别系统的薄弱环节，进行因果推理，判断系统中各元件和中间节点事件发生与否的相互概率关系。阐述了用贝叶斯网络方法进行光伏系统可靠性评估的有效性和优越性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题的背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 国内研究现状

1．2．2 国外研究现状

1．3 本课题的主要研究内容

第2章 光伏发电系统精细化建模

2．1 光伏发电原理、系统组成及分类

2．2 精细化光伏系统效率模型

2．2．1 光伏系统综合效率

2．2．2 光伏电池组件温度计算模型

2．2．3 光伏电池组件清洁频率对效率的影响

2．3 本章小结

第3章 基于主成分分析法与熵权法的光伏发电系统性能评估

3．1 光伏电站性能评估指标

3．1．1 指标定义

3．1．2 研究对象简介

3．1．3 指标计算及发电量比较

3．2 基于主成分分析法的光伏电站性能评估

3．2．1 主成分分析法简介

3．2．2 SPSS软件简介

3．2．3 主成分分析法在光伏电站性能评估中的应用

3．3 基于熵权法的光伏电站性能评估

3．3．1 熵权法简介

3．3．2 熵权法评估模型及结果

3．4 基于观测值融合算法的评估结果融合

3．5 本章小结

第4章 基于故障树的大型并网光伏系统的可靠性研究

4．1 大型并网光伏系统

4．2 基于故障树的光伏电站可靠性定量分析

4．2．1 概率函数和故障分布

4．2．2 故障树的建立

4．2．3 最小割集计算

4．3 结果和讨论

4．4 本章小结

第5章 基于贝叶斯网络的光伏系统可靠性评估

5．1 贝叶斯网络分析法

5．1．1 贝叶斯网络简述

5．1．2 贝叶斯网络的常用概率公式

5．1．3 贝叶斯网络推理算法中的桶排除法

5．2 贝叶斯网络评估模型

5．2．1 贝叶斯网络的建立

5．2．2 模型分析

5．3 结论

5．4 本章小结

第6章 结论与展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

攻读硕士期间发表的论文及其他成果

致谢