5个研究背景和意义示例,教你写计算机光伏论文

今天分享的是关于光伏的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到光伏等主题,本文能够帮助到你

巴基斯坦旁遮普邦拉合尔市太阳能降低居民电费的综合分析

这是一篇关于净计量,分布式发电,光伏,公用事业账单,全国的论文, 主要内容为在未来几年,随着现代电子设备在家庭中的使用成倍增加,对电能的需求将增加,这使得传统方法的经济可行性更加不确定。在巴基斯坦等地区,由于夏季漫长炎热,太阳能已成为化石燃料和煤炭等传统能源的一种经济实惠、环境友好的替代品。本文探讨了太阳能经济效益背后的原因,以及与传统能源相比,太阳能可负担性的因素。在巴基斯坦,2015年,国家电力监管局(NEPRA)推出了净计量激励措施,允许1kWp至1MWp的风能和光伏分布式发电系统向电网出售多余的电力,并将其与电网消耗的电力进行净额结算。这项研究的主要目的是传播人们的意识,鼓励人们使用太阳能,同时解决国家持续的电力短缺问题。对拉合尔供电公司(LESCO)巴基斯坦用户进行了全面的经济分析,该公司拥有5kW、10kW和15kW太阳能分布式发电(DG)容量的净计量系统。微电网优化软件HOMER Pro?模拟了详细的经济分析。经济分析给出了(NPC)净现值成本、(LCOE)平准化电力成本、(IRR)内部收益率和(ROI)投资回报率的结果,并计算了系统的投资回收期。基于5kW、10kW和15kW太阳能分布式发电(DG)系统,结果表明,随着DG发电容量的增加,投资回收期和LCOE降低。总的来说,净计量有助于缓解巴基斯坦的能源危机,促进绿色能源的发展。更具体地说,DG净计量系统可以极大地帮助巴基斯坦拉合尔等炎热和漫长的夏季地区为消费者赚取可观的利润。

面向微电网的飞轮储能系统能量管理控制策略研究

这是一篇关于飞轮储能系统,矢量控制,光伏,分布式协同控制,SoC平衡,鲁棒性的论文, 主要内容为随着可再生能源的迅猛发展,光伏和风力发电系统大规模并网,对电网稳定运行带来了严峻挑战。飞轮储能以其高储能密度和快速响应等诸多优点,对于提高供电的可靠性与电能质量有关键作用。本文以飞轮储能系统为对象,对飞轮储能单元、光伏-飞轮储能系统及飞轮储能阵列系统进行能量管理控制策略研究,主要工作内容如下:(1)设计了飞轮储能装置机械结构,并建立飞轮储能单元永磁同步电机模型。采用解耦控制、矢量控制和空间矢量脉宽调制方法对飞轮储能单元进行充放电控制设计。利用Matlab/Simulink搭建飞轮储能单元仿真平台,验证了控制策略的可行性。(2)建立了光伏电池数学模型,利用最大功率点跟踪技术设计光伏电池控制器。并结合飞轮储能单元控制模型,构建了光伏-飞轮储能系统模型。通过仿真平台,验证了控制策略的可行性,并确保光伏电池输出波动时,通过飞轮储能单元的充放电控制,能够保证负载的稳定运行。(3)针对飞轮储能阵列系统,通过定义飞轮单元的荷电状态(SoC)和能量状态,建立飞轮储能阵列充放电模型。基于平均能量状态估计器和平均期望功率估计器设计了分布式协同控制器,实现飞轮阵列各单元共同提供所需的总功率,并动态平衡各单元充放电状态。利用Matlab/Simulink搭建飞轮储能阵列系统仿真平台,验证了分布式协同控制算法的可行性。(4)通过广泛的模拟研究,分析了SoC平衡策略、网络连通性、有信息的智能体个数对控制器性能的影响,仿真结果表明SoC平衡策略确保各单元充放电速率一致性,通信网络拓扑对平均能量状态估计器和平均期望功率估计器收敛速度的影响与其特征值有关。最后分析分布式协同控制器对通信网络连接中断的鲁棒性,验证了分布式协同控制器具有较强的抵抗能力。本文针对面向微电网的飞轮储能系统进行能量管理控制策略研究,为提高微电网可靠性和电能质量提供了新思路。

基于区域微气象的光伏出力预测系统研发

这是一篇关于区域微气象,光伏,出力预测,NARX神经网络的论文, 主要内容为“碳达峰、碳中和”在今年两会上被首次写入政府工作报告,近年来风电、光伏等新能源发电迎来了爆发式增长,而新能源发电存在电站选址较为分散、地处偏远,以及缺少针对新能源的气象预测等问题。此外,新能源发电出力受气象条件影响较大,而突变的出力会影响电网安全稳定运行。本文致力于在区域内进行微型气象站布点,并研究先进的能源出力预测算法及系统,兼顾气象数据的纵向时间历史性和横向区域连续性来对光伏电站的出力进行短期预测,以增加电网运行的可靠性。论文首先以淮安市金湖县为例,对比说明了当前国内外新能源电站出力预测情况,分析了目前国内外能源出力预测算法及电力气象监测领域存在的不足,提出了本文的主要任务。第二章根据提出的主要任务,首先设计了一种基于区域微气象的光伏出力预测系统方案。然后对光伏电站发电进行了详细分析,研究了光伏电站的具体运行方式和运行原理。从温度、湿度和光照等方面对光伏电站的出力情况进行了分析和讨论,总结了光伏电站出力存在陡降现象的原因。第三章针对基于布点的微气象站监测数据设计了一种自组织、低功耗、低数据率、低成本的改进版NARX神经网络算法,对光伏电站进行出力预测。在网络模型上兼顾气象数据的时间历史性和区域连续性,在处理过拟合问题上训练时采用贝叶斯正则化算法,将网络权值平方和与误差平方和的加权作为性能评价函数,采用莱温伯格-马夸特算法进行权值和阈值调整,并采用正则化算法进行权值修正。第四章进行了硬件选型以及软件技术设计。硬件方面,对气象各传感模块进行了选型,各传感器在485总线上通过统一的Mod Bus协议与主处理器通讯,硬件装置通过4G专用网络接入。在软件方面,后端选择了Django框架进行开发,前端选择了Vue进行开发。论文最后基于软硬件设计结果,制作了区域微气象监测装置,并在实际的光伏电站进行安装、软硬件联调及测试,结果满足预期设计指标。

基于Web的光伏数据可视化监测系统的研究

这是一篇关于光伏,可视化,数据监测,Web,数据挖掘的论文, 主要内容为近年来全球光伏产业飞速发展,光伏电站建设数量持续增长,然而光伏电站通常搭建在交通不便、环境恶劣的地方,长期在无人值守状态下运行,运维人员对光伏数据进行监测、管理、分析较为困难,且许多光伏电站均存在系统操作繁琐、数据管理混乱、数据分析困难、数据库不统一、运维效率低下等问题,通常以传统方式提供监测数据,且数据间没有关联性,数据检索效率不高。本文将可视化技术与Web技术相结合,采用浏览器/服务器(browser/server,B/S)模式设计开发一套光伏数据可视化监测系统,构建科学的光伏数据库结构,将光伏数据以可视化图表的形式直观呈现在运维人员面前,并支持多种交互操作,以便快速理解数据特性并迅速发现问题、解决问题,并通过数据挖掘相关算法对数据做深层次的分析。本文主要包含以下工作内容:(1)分析光伏发电数据可视化监测系统需求,采用B/S模式设计系统架构。调研贵州盘县鹅毛寨光伏电站工程概况、光伏数据类型,提出系统整体设计目标以及实现方案。(2)开展光伏数据实时刷新的异步通信机制分析,研究Web后端光伏数据监测系统低耦合度的分层运维模式,分析光伏数据时间序列可视化Web端实现方法,建立光伏数据库对象关系映射(object relational mapping,ORM)管理模型,提出基于支持向量回归(support vector regression,SVR)的光伏发电功率预测方法。(3)根据鹅毛寨光伏电站数据需求设计可视化流程,分析可视化主流工具。基于SVG和Canvas技术,建立Web前端光伏数据可视化框架。完成前端光伏数据可视化系统功能模块设计。(4)基于Django和MySQL进行后端光伏数据监测系统功能设计,对光伏数据库进行需求分析以及数据库表设计,完成Web系统后台管理模块设计。完成光伏数据预处理过程,运用随机森林回归(random forest regression,RFR)完成数据降维,基于SVR建立光伏发电功率预测模型并进行误差验证。(5)将系统进行实际云服务器部署并测试各功能模块,测试结果表明,本文设计实现的Web光伏数据可视化监测系统功能正常,界面设计简洁实用,可视化效果良好,有效提升运维效率,效果符合预期。