奚霽仲, 李 飛, 張 興, 馬銘遙, 吳 凡, 陳 武
(1. 合肥工業大學電氣與自動化工程學院, 安徽省合肥市 230000; 2. 國網安徽省電力有限公司廣德縣供電公司, 安徽省宣城市 242000)
太陽能資源的開發利用是所有可再生能源中投資增長速度最快的,其中太陽能光伏發電是太陽能資源利用的主要方式之一,而發電量是定量評估光伏發電單元效益的重要指標。現有的對光伏發電單元的優化常以實現特定條件下的效率提高為目標,在全年復雜多變的環境下是否可以增加發電量仍然未知,因此對光伏發電單元發電量進行仿真具有重要意義。
大部分太陽能光伏發電量預報主要是通過太陽總輻射的準確預報,結合光伏電站歷史發電量數據分析,進而得到光伏發電量預報[1]。文獻[2]找到并改進了一種適用于新加坡氣候條件的輻射估計模型,但沒有對后續光伏發電系統進行研究。文獻[3-4]利用神經網絡法或多元線性回歸法,通過氣象數據和往年發電量計算得到光伏發電系統的發電量。這種計算方式將逆變器效率和線纜的損耗作為定值進行考慮,沒有考慮逆變器參數和控制策略等因素對發電量造成的影響。因此,需要搭建可以反映光伏發電單元電力電子特性的詳細模型。文獻[5]利用受控源法來模擬并網光伏發電單元的逆變器電能轉換和傳輸系統特性,也可以考慮部分參數對發電量的影響,但模型中并網光伏發電單元的輸出電流只含有基波分量,不夠精確。……