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光伏發電特征的分析與計算 版權信息
- ISBN：9787030757821
- 條形碼：9787030757821 ; 978-7-03-075782-1
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
光伏發電特征的分析與計算 內容簡介
于國內太陽能光伏產業的發展，本人編寫一本光伏發電基本理論和實用技術的參考書。主要是光伏發電的特征分析與計算，發電特征是指電池輸出伏安特性、光電轉換效率等隨外界溫度、光強等的變化規律，以及電池等效電路中并聯電阻、理想因子等的計算提取方法。全部主要包括七部分，**部分光伏發電的基本原理及其應用，主要是電池的原理、電池構造、種類、單獨與并網發電等；第二部遮陰對光伏電池發電的影響規律研究，包括實驗以及仿真研究遮陰下電池的特征；第三部光伏發電預測技術的研究，主要是物理預測方法、神經網絡預測方法等的特征；第四部光伏發電的參數提取技術的研究，主要是如何提取光伏電池單二極管模型中理想因子、串聯電阻、并聯電阻、反向飽和電流和光生電流等五個參數；第五部光伏發電工程數學模型的研究，分析及研究了各種光伏電池工程數學模型的特點等；第六部分光伏系統發電優選功率的跟蹤技術研究，主要是傳統的算法(擾動觀察法、電導增量法等)以及智能算法(粒子群優化算法等)的優缺點；第七就是總結與展望。
光伏發電特征的分析與計算 目錄
目錄前言第1章 光伏發電的基本原理及其應用 11.1 太陽能及太陽電池 11.2 太陽電池的構造及發電原理 31.2.1 基本工作原理 31.2.2 PN結形成 41.2.3 電池發電過程 61.3 太陽電池的種類 61.3.1 硅系太陽電池 71.3.2 化合物系太陽電池 91.3.3 有機半導體系太陽電池 101.4 太陽電池的等值電路和伏安特性 131.4.1 太陽電池單二極管模型 131.4.2 太陽電池雙二極管模型(兩個二極管并聯) 141.4.3 太陽電池三二極管模型(三個二極管并聯) 151.4.4 太陽電池伏安特性及性能參數 161.5 太陽電池的表征 171.5.1 電池測試標準條件 171.5.2 典型太陽電池測試儀器構成 171.5.3 便攜式電池特性參數獲取系統的研制 181.6 太陽電池離網和并網發電 251.6.1 離網太陽能光伏發電系統的組成 261.6.2 并網太陽能光伏發電系統的組成 26參考文獻 28第2章 太陽電池所處環境、聚光及其缺陷對發電的影響 302.1 光強和溫度對單晶硅與非晶硅太陽電池輸出特性影響的對比實驗 302.1.1 實驗測量設備及測試內容 312.1.2 實驗結果與討論 312.1.3 結論 372.2 通過透鏡焦點位置調制太陽電池開路電壓 382.2.1 實驗裝置及測量方法 382.2.2 實驗結果及討論 392.2.3 結論 412.3 染料敏化太陽電池的紅外熱場特征 412.3.1 實驗樣品、裝置和測量 422.3.2 結果和討論 432.3.3 結論 46參考文獻 46第3章 遮陰對太陽電池發電的影響規律 503.1 遮擋率與光強同時改變對太陽電池片性能的影響 523.1.1 引言 523.1.2 實驗設計 523.1.3 實驗結果與分析 523.1.4 結論 553.2 各種遮擋模式下太陽電池片性能研究 563.2.1 實驗樣品、實驗設備以及遮擋模式 563.2.2 實驗結果與分析 573.2.3 小結 603.3 遮陰下光伏發電數學模型的對比 613.3.1 遮陰條件下的光伏發電模型 613.3.2 實驗結果與討論 653.3.3 結論 66參考文獻 67第4章 光伏發電預測技術 704.1 全工況下光伏組件輸出特性的預測建模 714.1.1 光伏組件輸出特性預測模型的建立以及誤差判斷標準 714.1.2 仿真系統的搭建與結果分析 734.1.3 實際環境中光伏組件輸出特性預測結果與分析 774.1.4 結論 794.2 基于兩種不同溫度下電池電性參量建立光伏發電預測模型 794.2.1 光伏發電預測模型溫度系數建立 804.2.2 實驗數據測量與預測過程 814.2.3 預測結果分析 814.2.4 結論 844.3 光伏發電神經網絡預測中模型參數的影響 844.3.1 實驗儀器、樣品與測量內容 844.3.2 神經網絡預測模型的建立 854.3.3 結果與討論 854.3.4 結論 894.4 影響神經網絡預測光伏發電的氣象因素 904.4.1 測量系統以及神經網絡預測結構 904.4.2 結果與分析 914.4.3 結論 94參考文獻 94第5章 光伏發電的參數提取技術 985.1 太陽電池單二極管模型中參數提取方法的綜述 1005.1.1 解析提取參數方法 1005.1.2 借助Lambert W函數提取參數方法 1035.1.3 構建或利用特殊函數提取參數方法 1055.1.4 利用智能算法提取參數方法 1085.1.5 總結與展望 1115.2 提取太陽電池參數中解析方法和顯函數方法 1115.2.1 理論基礎及擬合過程 1115.2.2 擬合結果及分析 1125.2.3 結論 1145.3 基于Lambert W函數和多項式擬合提取太陽電池五個參數的方法及光強對參數的影響規律 1155.3.1 參數提取方法的理論及應用 1155.3.2 實驗內容及結果分析 1175.3.3 結論 1195.4 基于Lambert W函數及微分電導方程提取太陽電池五個參數的方法及光入射角度對參數的影響規律 1205.4.1 參數提取方法的理論及應用 1205.4.2 實驗內容及結果分析 1235.4.3 結論 124參考文獻 125第6章 光伏發電的工程模型 1316.1 光伏工程數學模型的建立及仿真電路的搭建 1316.1.1 光伏工程模型建立 1316.1.2 仿真電路的搭建 1326.1.3 仿真結果與討論 1346.1.4 結論 1386.2 太陽電池工程數學模型精確度對比分析研究 1386.2.1 太陽電池工程數學模型 1386.2.2 太陽電池單二極管電流輸出方程與八種工程數學模型對比分析 1416.2.3 結論 1456.3 光強或電池溫度改變下的兩類光伏發電工程模型適用性研究 1456.3.1 簡化模型與指數模型 1466.3.2 模型結果對比與分析 1486.3.3 結論 150參考文獻 150第7章 光伏系統發電*大功率點跟蹤技術的研究 1527.1 擾動觀察法、電導增量法及其改進算法的研究 1547.1.1 擾動觀察法 1547.1.2 改進的擾動觀察法 1557.1.3 電導增量法 1557.1.4 改進的電導增量法 1587.1.5 電路仿真圖 1597.1.6 仿真結果對比分析 1607.1.7 結論 1627.2 遮陰條件下光伏發電*大功率點的智能跟蹤理論綜述 1627.2.1 傳統的GMPPT控制算法 1637.2.2 混合優化算法 1717.2.3 總結與展望 1767.3 遮陰下光伏發電*大功率點跟蹤的粒子群智能算法研究 1767.3.1 遮陰下光伏發電*大功率點跟蹤的建模 1767.3.2 遮陰下粒子群優化算法*大功率點跟蹤的仿真電路圖 1787.3.3 結果與分析 1797.3.4 結論 182參考文獻 182第8章 總結與展望 1858.1 國內外光伏發電的趨勢 1858.1.1 光伏建筑一體化應用 1868.1.2 光伏發電技術在農業中的應用 1888.1.3 光伏發電技術在LED照明中的應用 1898.2 光伏發電技術的展望 1908.2.1 光伏材料 1908.2.2 發電跟蹤與預測技術 1918.2.3 電池參數提取技術 1928.2.4 并網技術 193參考文獻 194
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