基于組態優化的光伏陣列控制技術的研究的綜述報告_第1頁
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文檔簡介

基于組態優化的光伏陣列控制技術的研究的綜述報告隨著太陽能電池技術的不斷創新和進步，光伏陣列已成為大規模太陽能電力生成的主要形式。然而，光伏陣列存在許多問題，如部分陰影遮擋，不同模塊性能不均，自陰影等，這些問題會導致光伏發電量降低和損失。因此，基于組態優化的光伏陣列控制技術成為研究熱點之一。本綜述報告將介紹基于組態優化的光伏陣列控制技術研究的發展現狀、問題及其解決方案。研究現狀隨著能源需求的不斷增加，太陽能作為一種清潔能源被廣泛應用。太陽能電池的技術已取得了長足的進步，因此，光伏陣列成為太陽能發電的主要手段。光伏陣列是由多個光伏電池模塊組成的，并能通過一個電池串聯并聯組成更大的光伏陣列。在光伏陣列傳統的控制方法中，只關注整個光伏陣列的輸出電壓和電流方面的控制，無法解決組件之間的影響，陰影遮擋等問題。然而，基于組態優化的光伏陣列控制技術可以實現對每個組件的電池串聯并聯和輸出功率等進行控制。它通過控制電池的連接方式和輸出功率分布來適應瞬時變化的光照環境，提高光伏陣列發電量和性能。目前，國內外已有很多關于基于組態優化的光伏陣列控制技術的研究。主要問題基于組態優化的光伏陣列控制技術存在一些問題需要解決，這些問題主要包括：1.陰影遮擋由于陰影遮擋等問題，這些遮擋導致光強度的不均勻分布，并且在串聯電池的電壓不同的情況下，會導致某些電池的輸出電流為零，從而導致整個陣列的輸出功率和效率降低。2.光強度和溫度對性能的影響光伏電池的性能隨著光照強度的變化而變化。隨著光強度上升，光伏電池的電流將相應提高，但是電池的電壓會降低。另外，隨著光伏電池的溫度升高，電池的電阻升高，從而電池的輸出電流和電壓下降。因此，這些因素對光伏陣列的性能產生影響。3.深度學習算法的應用深度學習算法可以有效的解決大規模復雜問題。將深度學習算法安裝在光伏陣列控制器中，可以向系統成功傳輸感知的數據，并生成適當的控制策略，進而提高光伏陣列的控制質量和最終的發電能力。解決方案1.陰影遮擋問題的解決可以采用分層組態來解決陰影遮擋問題。這種組態方法可將光伏電池串聯并聯組成的分層陣列分解為若干個分層陣列，以實現對陰影嚴格分層。陣列中電池極數的變化可以使得組件之間的電流得到更均勻的分配。2.光強度和溫度對性能的影響光強度和溫度的影響可以通過光伏陣列控制器進行控制。該控制器可以根據實時監測的數據進行自適應控制，以保證陣列的最大發電能力。例如，基于模型預測控制（MPC）方法，實現對環境溫度和光強度的預測，從而將光伏陣列更好地適應瞬時變化的環境并發揮極致發電能力。3.深度學習算法的應用需要在光伏陣列控制器中安裝深度學習算法，并對其進行參數訓練，使其能夠感知數據并生成更優的控制策略。通過使用深度學習算法，可以幫助控制器更好地適應光照變化，從而實現陣列的最大發電能力。結論光伏陣列作為強勁的清潔能源，不斷被廣泛使用。由于光伏陣列的特性和環境，光伏陣列的控制變得相當重要，其中基于組態優化的光伏陣列控制技術尤為重要。通過解決陰影遮擋，光

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