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考虑频率二次跌落和风速差异的风储联合持续调频控制策略
A Coordinated Wind-Energy Storage Continuous Frequency Regulation Control Strategy Considering Secondary Frequency Drop and Wind Speed Differences
朱昭丞 · 陈渊睿 · 曾君 · 应耿宁 等5人 · 电力系统自动化 · 2025年1月 · Vol.49
为提升风电场持续频率支撑能力，解决风机在最大功率点难以长期参与调频的问题，提出一种考虑频率二次跌落与风速差异的风储联合持续调频控制策略。通过单台风机与储能协同控制延长调频时间并抑制频率二次跌落，设计基于风机稳态功率动态调整的储能备用功率整定方法，并结合风电场内风速差异优化储能功率分配，实现多风机协调调频。仿真结果表明，该策略显著延长调频出力时间，有效抑制频率二次跌落，并提升不同风速下风机的调频协调性。
解读: 该风储联合调频策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。研究提出的储能备用功率动态整定方法可直接应用于风储混合电站的EMS能量管理系统，优化储能系统的SOC管理和功率分配策略。针对频率二次跌落的抑制技术可增强阳光电源构网型GFM控制算法的频率支撑能力，提升电网适...
结合风向与降水效应的光伏组件温度预测模型
Photovoltaic Module Temperature Prediction Model Incorporating Wind Direction and Precipitation Effects
José F. B. de F. Filho · Washington L. A. Neves · Flavio B. Costa · IEEE Journal of Photovoltaics · 2025年6月
本研究提出了一种创新方法，除了对环境温度、风速、太阳辐照度和相对湿度等常用分析变量进行考量外，还纳入了风向和降水等未被充分研究的气候因素，以估算光伏组件的工作温度。该研究填补了文献空白，提高了光伏组件温度估算模型的预测准确性。所开发的方法旨在整合来自任何地点的测量数据，并利用两年多测量收集的数据进行了验证，证明所得预测模型既有效又精确。该方法采用多元线性回归推导预测模型，确保在不同环境背景下具有适应性和准确性。结果表明，与其他模型相比，预测性能有显著提升。这一进展有助于全球分布式光伏系统的更好设...
解读: 该温度预测模型对阳光电源SG系列光伏逆变器和iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。精准的组件温度预测可优化MPPT算法，通过实时温度修正提升功率追踪精度；风向、降水等环境因子的引入，可增强智能诊断系统对异常发热的识别能力，实现预测性维护。该模型可集成至iSolarCloud平台，结合气...
加热光伏组件对积尘行为和能量产出的影响
Impact of heated PV modules on soiling behavior and energy yield
Guido Willersa · Volker Naumann · Said Elhamaoui · Ralph Gottschalga 等5人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.302
积尘会降低光伏系统的能量产出，尤其是在干旱和半干旱地区。因此，当前科学研究的主要重点是开发高效的清洁技术。与此相辅相成，本研究探讨了一种通过智能加热光伏组件来缓解积尘的策略。研究结果表明，在有利风况条件下，加热光伏组件可减少粉尘积聚，这一减少量最多有望带来每日每平方米0.064千瓦时的太阳能增益。然而，通过对在摩洛哥开展的实验室测试和户外实验进行综合评估，发现该系统的整体能量平衡为每日每平方米-0.24千瓦时，即加热系统消耗的能量超过了其减轻积尘损失所节省的能量。研究还表明，当风速低于2.7米/...
解读: 该研究揭示加热除尘方案能耗负平衡(-0.24kWh/m²/日),对阳光电源SG系列逆变器及iSolarCloud平台具有重要启示。建议通过智能运维策略优化:利用MPPT算法实时监测组件污损导致的功率衰减,结合气象数据(风速>2.7m/s、风向)智能预测最佳清洁时机,避免低效加热方案。可将该负面案例纳...
通过机器学习实现全球最优太阳能电池板倾角的预测
Global prediction of optimal solar panel tilt angles via machine learning
Bilal Rinchi · Raghad Dababseh · Mayar Jubran · Sameer Al Dahidi 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.382
摘要 本研究提出了一种全面的数据驱动方法，利用五个经过优化的机器学习模型和来自光伏地理信息系统（PVGIS）的12,499个全球位置的数据，预测光伏系统的最优倾角。首先，我们研究了40种不同特征组合的预测精度，这些特征包括每个位置的纬度、经度、海拔、温度、相对湿度、风速、水平面总辐射和散射辐射。其次，我们评估了四种不同数据分辨率对模型性能的影响，包括年均数据、带年方差的年均数据、月均数据以及带月方差的月均数据在气象特征上的应用。第三，我们探讨了在所有情况下将纬度作为绝对值处理的影响。研究发现，将...
解读: 该机器学习优化倾角预测技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和iSolarCloud平台具有重要应用价值。研究通过多层感知器模型实现1.029°精度的倾角预测,可集成至智能运维系统,为全球12,499个站点提供精准安装指导。结合月度气象数据分解方法,可优化MPPT算法的跟踪策略,提升发电效率0.5-2%。...
浮式光伏系统中浮筒设计参数的一维瞬态热建模与分析
One-dimensional transient thermal modelling and analysis of pontoon design parameters in floating photovoltaic systems
Brendan Willemse · Johannes Pretorius · Michael Owena · Arnold Rixb · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.297
摘要 本研究模拟了浮式光伏组件在不同辐照度平面、风速、空气温度和水温条件下的热行为。采用一种瞬态一维有限差分模型计算电池温度、效率和输出功率。该模型利用南非斯泰伦博斯一处浮式光伏系统连续46天的实验数据进行验证，预测背板温度的均方根误差为4.00°C，决定系数R² = 0.91。在稳定和波动的辐照条件下，分别观察到R² = 0.92和R² = 0.90的强相关性。研究发现，较高的浮筒温度（TP > Tair > TW）会削弱水体邻近带来的热效益。通过因子设计敏感性分析，考察了组件倾角、浮筒发射率...
解读: 该研究揭示浮式光伏系统中浮筒设计对组件温度和效率的关键影响,对阳光电源SG系列光伏逆变器在水面电站的应用具有重要价值。研究发现优化浮筒设计可提升组件效率0.21%、能量输出1.28%,这为我司开发水面光伏专用逆变器的MPPT算法优化提供依据。建议结合iSolarCloud平台集成水温、浮筒温度等环境...
考虑气候应力和盐度效应的海上光伏组件应用退化率分析
Degradation rate analysis of offshore PV module applications considering climatic stresses and salinity effects
Aidha Muhammad Ajmal · Yongheng Yang · Yinxiao Zhu · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.295
摘要 人口密度的增加导致对土地空间的需求上升以及土地资源竞争加剧。因此，漂浮式光伏（FPV）系统应运而生，以利用水面空间替代陆地资源。然而，海洋环境中的FPV组件由于暴露于高相对湿度（RH）、温度变化、风速、盐度以及紫外线（UV）辐射等条件下，其性能会迅速下降。因此，有必要采取措施以促进对光伏组件寿命的预测，从而帮助投资者和决策者推动FPV电站的建设。本文提出了基于大气数据输入的物理退化模型，用于比较海上与陆上光伏组件的退化速率。为了分析气候应力对海上光伏组件的影响，采用了适用于陆上光伏组件的退...
解读: 该研究揭示海上光伏组件因高湿、盐雾侵蚀导致年降解率增加0.05-0.13%,寿命缩短2-5年,对阳光电源SG系列逆变器的海洋环境适应性设计具有重要参考价值。建议在漂浮式光伏系统中强化MPPT算法的动态补偿能力,针对盐雾腐蚀导致的功率衰减特性优化逆变器输入电压范围。结合iSolarCloud平台可开发...