8、太阳能电池阵列、光伏模块与光伏发电机技术解析

太阳能电池阵列、光伏模块与光伏发电机技术解析

1. 太阳能电池串联连接

1.1 热点问题

在光伏模块中,当串联的太阳能电池组里只有一个电池受光较少时,它需要耗散其余电池产生的部分功率,这种现象被称为“热点”问题。

1.2 串联电池组中的旁路二极管

串联太阳能电池时,可用电流受光照较少的电池限制。若有一个电池完全处于黑暗中或发生故障,会导致该电池开路,进而使整个串联组开路。为避免这种情况,可使用旁路二极管,它可跨接在每个太阳能电池或部分串联组上。

示例 4.1

假设一个由 12 个相同太阳能电池组成的串联组,其中第 6 个电池完全被遮挡。为避免该组完全失去发电能力,按图 4.5 所示,将一个二极管反向跨接在故障电池上。

*bypass.cir
(此处应包含具体的 netlist 内容,但原文未详细给出,仅提及在 Annex 4 中)

旁路二极管连接在串联组的节点 (53) 和 (55) 之间。结果如图 4.6 所示,对比了所有电池在 1000 W/m²光照下的太阳能电池阵列的 I - V 特性,以及第 6 个电池完全被遮挡并由二极管旁路后的同一阵列的 I - V 特性。可以看到,总最大电压为 5.5 V,而不是约 7 V。
图 4.7 显示了旁路二极管的电压,在探索范围内从 0.871 V 到 - 0.532 V,以及功率耗散,在大多数电压范围内取值为 3.74 W。这两条曲线有助于正确确定二极管的尺寸。

结论:当一个电池处于黑暗中时,旁路二极管可以保证阵列

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计仿真;②学习蒙特卡洛模拟拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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