找到 3 条结果
基于层次时间序列方法的稀疏数据集光伏系统性能预测
Hierarchical Time-Series Approaches for Photovoltaic System Performance Forecasting With Sparse Datasets
Edris Khorani · Sophie L. Pain · Tim Niewelt · Ruy S. Bonilla 等6人 · IEEE Journal of Photovoltaics · 2024年10月
由于太阳能发电供电具有间歇性，这给系统和电网运营商带来了挑战。由于数据收集困难以及互联系统存在不一致性，预测光伏（PV）发电厂和屋顶光伏系统的性能往往颇具挑战。基于光伏系统在地理和时间上的相似性所形成的分层聚合结构，我们提出一种简化方法，用于预测单个光伏装置的性能，并评估这些假设装置对整个电网的影响。我们利用发电的分层特性，并确定气象数据集，以预测输入数据未测地区的新系统或现有系统的性能。我们展示了一种方法，即通过对公用事业和屋顶光伏装置的公开可用数据集应用分层模型来提高电网稳定性。使用16周已...
解读: 该层次时间序列预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。在光伏电站运维场景中，通信故障或传感器异常常导致数据稀疏，该方法通过多层级数据聚合可显著提升SG系列逆变器功率预测精度，优化MPPT算法的前瞻性控制。对于储能系统，准确的光伏出力预测能改...
亚小时级分解-转移模型对温带气候的误差分析
Subhourly Error Analysis of Decomposition–Transposition Model Pairs for Temperate Climates
Yazan J. K. Musleh · Willow Herring · Carlos D. Rodríguez-Gallegos · Stuart A. Boden 等5人 · IEEE Journal of Photovoltaics · 2024年11月
光伏（PV）系统可行性软件利用分解 - 转换模型对来近似计算光伏阵列平面（POA）辐照度。本研究分析了15种光学模型对的准确性，采用分钟级输入辐照度，通过将跟踪系统和55°朝南倾斜系统的POA预测值与实测值进行对比，评估了温带环境下的POA预测情况。以平均绝对误差（MAE）≤5%为基准，研究揭示了不同天空条件下的误差差异。受天气条件和系统类型的影响，模型估算误差范围在2.67%至51.07%之间。对于跟踪系统，评估显示在晴朗条件下，有10种模型对的误差保持在范围内。然而，在部分多云的天空条件下，...
解读: 该亚小时级辐照度预测精度研究对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT算法优化具有重要价值。精准的POA辐照度模型可提升iSolarCloud平台的发电量预测准确性，特别在温带多云天气下优化MPPT跟踪策略，减少散射辐射条件下的功率损失。研究成果可应用于光伏电站前期可行性评估工具，提高ST储能系统的容量...
灰尘和倾角对沙漠环境中光伏性能的影响
Impact of dust and tilt angle on the photovoltaic performance in a desert environment
Mansour Alzahrani · Tasmiat Rahman · Muhyaddin Rawac · Alex Weddell · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.288
摘要：光伏（PV）组件表面的灰尘积聚会显著降低其性能，尤其是在沙漠环境中。清洁可能成本高昂或不可行。本文对沙漠环境下光伏组件的性能进行了全面研究，重点分析了不同倾角下灰尘对输出功率衰减的影响，以确定在不清洁条件下的最佳倾角。七组光伏组件安装在吉达市工程学院屋顶上，倾角分别为0°、15°、25°、45°、60°、70°和90°。在为期12个月的时间内，记录了清洁和积尘状态下组件的输出功率。结果表明，灰尘积聚、组件倾角以及降雨均显著影响功率输出。最大平均输出功率的最佳倾角随太阳的季节性位置以及组件表...
解读: 该研究对阳光电源SG系列光伏逆变器在沙漠环境应用具有重要指导意义。研究表明灰尘积累可导致80%功率损失,25°倾角在全年表现最优(损失20.7%),这为我们的MPPT优化算法提供了环境适应性改进方向。建议结合iSolarCloud平台开发基于倾角和灰尘累积的智能预测维护模型,通过功率曲线异常识别触发...