无锡地区分布式光伏电站发电量模拟分析
无锡前洲镇邓巷136号屋顶
无锡前洲镇邓巷136号屋顶邓黎明光伏电站项目接入系统方案无锡供电公司经济技术研究所2013.8.一、一次接入系统方案1项目概况1.1光伏电站概况无锡市前洲镇邓巷136号屋顶光伏发电项目（以下简称前洲镇邓巷136号）位于前洲镇邓巷136号居民住宅屋顶，利用住宅朝阳部分屋面安装光伏组件，建造光伏电站。
1.2规模、并网方式及并网时间本工程光伏电站装机总容量为2.3kwp，发电量意向消纳方式为自发自用余电上网，本工程光伏发电站属于分布式电源，计划于2013年投运。
1.3发电系统接线本项目电站总容量为2.3kmp，本光伏电站采用功率230w 的组件，5块1串，2串，一共安装10块组件，总发电功率达到2.3kmp。
直流电通过1台并网逆变器逆变为单相完成直交转换，逆变器布置居民住宅屋墙壁。
逆变输出220v交流经汇总后并入公共380v电网其中一相。
光伏电站的接入系统具有唯一的电网接入点。
发电系统接线见图1-1.图1-1发电系统接线示意图1.4本项目周边配电网概况无锡市前洲镇邓巷136号所处小区由10千伏蟆塘线邓壹支线08#杆经容量200kV A桃园（六）配电箱受供电。
配电网供电概况见图1-2.图1-2本工程配电网供电概况图2一次接入系统方案2.1接入电压等级本工程整体容量2.3kwp，按照就近原则整体接入380/220v 配电电网。
本工程光伏电站属于小型光伏电站。
2.2接入系统方案根据本光伏电站2.3kmp发电容量，综合考虑了本项目周边供电网络现状及发展，并兼顾节约资源、工程可行性、电网安全等方面要求，提出2.3kwp光伏电站接入系统方案如下：本工程光伏发电电力汇流经逆变后，通过新建1回380/220v电缆线路接入前洲镇邓巷136号所处新安装居民邓黎明电表箱，新建线路采用电缆，长度约30m,导线截面6平方毫米，光伏电站接入系统方案如图2-1所示。
图2-1光伏电站接入系统方案示意图共连接点（pcc）为邓巷136号所处居民电表箱进线侧，并网点(POI)为光伏电站220v出现侧。
XX分布式光伏发电项目测算模型分析
XX分布式光伏发电项目测算模型分析分布式光伏发电是指将光伏发电系统分散地安装在建筑物、屋顶或者园区等分布式场所，通过电网接入进行自发自用和余电上网。
与传统的集中式光伏发电相比，分布式光伏发电具有安装方便、减少输电损耗、提高电网负载能力等优点。
建立一个分布式光伏发电项目的测算模型能够全面评估项目的可行性和经济效益，为投资决策提供参考。
下面从技术分析、经济分析和环境影响分析三个方面进行详细介绍。
1.技术分析技术分析主要包括选址分析、系统组成和发电量预测。
首先需要对项目选址进行分析，考虑建筑物或屋顶的朝向、倾角等因素，以最大限度地利用太阳能资源。
然后确定系统的组成，包括光伏组件、逆变器、支架等设备的选择和数量。
最后进行发电量预测，根据太阳辐射量和光伏组件的转换效率，计算每年的发电量。
2.经济分析经济分析主要包括项目投资和运营成本、收益预测、资本回收期等。
首先需要估计项目的投资成本，包括光伏组件、逆变器、支架的购置费用，以及安装、运输等费用。
然后考虑项目的运营成本，包括设备维护和管理费用等。
接下来进行收益预测，根据每年的发电量和电价，计算每年的收益。
最后计算资本回收期，即项目的投资成本能够在多长时间内回收。
3.环境影响分析环境影响分析主要考虑项目对环境的影响。
首先需要评估项目对土地资源的利用情况，以确定是否存在大面积征用土地的情况。
然后考虑项目对水资源的影响，包括项目用水量和排水量的估计。
接下来进行噪音、废气等环境污染的评估。
最后对项目的环境影响进行评估和总结。
通过以上的分析，可以得出分布式光伏发电项目的可行性和经济效益，为投资决策提供参考。
同时，还可以从技术、经济和环境角度优化项目，提高发电效益，减少对环境的影响。
光伏系统的电站运行数据分析
光伏系统的电站运行数据分析光伏系统作为一种清洁能源利用的方式，正得到越来越广泛的应用。
为了确保光伏系统能够高效稳定地运行，对电站的运行数据进行分析是非常必要的。
本文将从数据收集、数据分析以及数据利用三个方面，探讨光伏系统电站运行数据的分析方法。
一、数据收集对于一个光伏电站来说，数据的收集是开展数据分析的第一步。
在光伏系统中，可以采集的数据主要包括发电量、光照强度、温度等信息。
这些数据可以通过传感器等设备来获取，并且需要定期地进行采集和记录。
对于大型光伏电站来说，可以借助自动化的监控系统，实现对数据的实时监测和采集。
二、数据分析1. 数据预处理在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行预处理。
预处理的目的是去除异常数据、补充缺失数据以及对数据进行清洗和归一化处理。
只有经过预处理的数据才能够得到准确可靠的结果。
2. 发电量分析光伏电站的核心目标就是发电，因此对发电量的分析是非常重要的。
可以通过对历史发电量的数据进行统计和分析，找出发电量的变化规律。
例如，可以比较不同季节、不同天气条件下的发电效果，找出影响发电量的主要因素，进而优化光伏系统的设计和运行策略。
3. 光照强度与温度分析光照强度和温度是影响光伏系统发电效果的两个重要因素。
通过对光照强度和温度与发电量的关系进行分析，可以找出最佳的光照强度和温度范围，优化光伏系统的发电效率。
同时，还可以通过对光照强度和温度的长期变化趋势进行分析，预测未来的发电情况，为电站的管理和维护提供参考依据。
三、数据利用1. 运维管理通过对电站运行数据的分析，可以及时发现运行故障和异常情况，并采取相应措施进行修复。
例如，当发现某个组件的发电效果异常低下时，可以进行检修或更换；当发现某个区域的光照强度明显下降时，可以及时调整光伏板的安装角度。
通过及时的运维管理，可以最大程度地保证光伏系统的稳定运行。
2. 优化设计通过光伏系统运行数据的分析，可以得到各个因素对光伏发电效果的影响程度，并进一步优化系统的设计。
光伏发电系统的建模及仿真分析
光伏发电系统的建模及仿真分析作者：张海晶景志慧来源：《中国科技博览》2018年第06期[摘要]光伏发电（Photovoltaic power system，PV）作为一种典型的分布式发电技术，其并网运行具有重要的研究价值和广阔的应用前景，本文将在Matlab/Simulink仿真环境中建立具有通用性的光伏发电工程模型，并进行仿真分析。
[关键词]光伏发电；建模；仿真分析中图分类号：TM615 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）06-0291-01引言分布式发电（Distributed Generation，DG）是近些年倍受关注的一种发电形式，它利用太阳能、风能、潮汐能等可再生的清洁能源发电，实现了能源利用的多样化，被认为是一种极有发展前途的发电技术。
而光伏发电无疑是其中极具代表性和发展前景的一种。
因此，建立具有通用性的光伏系统工程用模型十分必要。
1.光伏发电系统工作原理按目前常见的两级式光伏发电系统建模，第一级为DC-DC变换，第二级为DC-AC变换。
第一级在光伏电池与负载之间增加了一个DC-DC变换器[1]，如图1所示，其作用是升高光伏电池输出直流电压到一个合适的水平。
2.光伏电池的数学模型光伏电池是光伏发电系统的基础和核心。
它是利用某些材料受到太阳光照时而产生的光伏效应，将太阳辐射能转换成电能的器件[3]。
光伏电池的等效电路如图2所示：其中为光生电流，为二极管结电流，为结电容（分析中可忽略），为串联电阻、低阻值小于，为并联电阻、高阻值数量级为。
根据电路原理及shockloy的扩散理论[2]可得：（2.1）其中为反向饱和电流（数量级为），为电子电荷（），为二极管因子（取值范围）1：5，k为波尔兹曼常（），T为绝对温度。
电池厂家一般提供光谱，光照强度，电池温度时（此状态称为标准情况，简称标况）的参数。
：光伏电池短路电路；：光伏电池最大功率点电流；：光伏电池开路电压；：光伏电池最大功率点电压。
分布式光伏发电系统性能分析与评估
分布式光伏发电系统性能分析与评估概述分布式光伏发电系统是一种将光伏发电设备分布在多个地点、接入电网进行并网发电的系统。
以其可分布性、环境友好、可靠性高等优势逐渐引起人们的关注。
然而，如何对分布式光伏发电系统进行性能分析与评估，仍是一个值得深入探讨的课题。
一、分布式光伏发电系统的性能分析1. 光伏发电效率的评估分布式光伏发电系统的核心是光伏组件，其直接影响发电效率。
光伏组件的效率是指其将太阳光转换为可利用电能的能力。
通过对光伏组件的电流-电压特性曲线进行分析，可以得到组件的最佳工作点和效率，从而评估系统的发电效率。
2. 电网接入性能的分析分布式光伏发电系统需要与电网进行接入并网发电。
电网接入性能的优劣将直接影响系统的发电能力和可靠性。
通过对系统与电网之间的电压、频率等参数进行分析，可以评估系统的电网接入能力，进而优化系统的运行策略。
3. 发电系统的可靠性评估分布式光伏发电系统的可靠性对于长期稳定运行至关重要。
可靠性评估包括对系统的故障率、失效率、重要性等指标进行分析。
通过对系统的故障模式和失效概率进行研究，可以提出相应的改进方案，提高系统的可靠性和故障处理能力。
二、分布式光伏发电系统的性能评估1. 发电量的评估分布式光伏发电系统的核心目标是提供可靠、稳定的电能供应。
通过对系统发电量的评估，可以确定系统的发电能力。
评估方法包括基于光照、温度等环境因素的定量评估和基于历史数据的统计分析，以及基于模型仿真的数值计算。
2. 经济性评估分布式光伏发电系统的经济性评估是系统建设和运行过程中必不可少的一项指标。
评估内容包括投资成本、运维成本、发电收益等方面。
通过对系统建设和运行成本的分析，并结合行业标准和市场需求，可以评估系统的经济可行性，并为系统的设计和运营提供依据。
3. 环境影响评估分布式光伏发电系统的建设和运营对环境有一定的影响。
通过对系统的环境影响进行评估，可以确定系统的环境可持续性。
评估内容包括对能源消耗、温室气体排放、土地利用等方面的分析。
分布式光伏发电的特性分析与预测方法综述
分布式光伏发电的特性分析与预测方法综述一、分布式光伏发电系统的特性分析1. 光伏发电系统的工作原理光伏发电系统把光能直接转换为电能，是一种直接利用太阳能的发电方式。
光伏发电系统主要由光伏组件、逆变器、电池组、电网连接及监控系统等组成。
光伏组件是发电系统的核心部分，它通过光电效应将光能转换成电能。
逆变器则是将光伏组件产生的直流电转换成交流电供电网络使用。
（1）分布广泛：分布式光伏发电系统可以建设在城市的屋顶、田间地头、工业区、农村等多个地方，可以充分利用各种空闲资源，具有分布广泛的特点。
（2）建设周期短：相比起大型集中式发电厂，分布式光伏发电系统的建设周期短，可以更快速地投入使用，为当地提供清洁能源。
（3）对配套设施要求低：分布式光伏发电系统对配套设施的要求较低，无需传输输电线路，无需燃料，降低了设备的投资成本。
（4）扩建维护灵活：分布式光伏发电系统可以根据需求进行适当扩建，维护灵活，并且对电网冲击较小，能够有效应对电力需求的不断增长。
分布式光伏发电系统由于受到天气、季节等因素的影响，其发电量具有一定的波动性。
其典型特点在于日内和日周循环波动，以及季节循环波动。
这种波动性可能给发电计划和电网调度带来一定的困难，因此需要对分布式光伏发电系统的发电量进行准确预测。
1. 传统的时间序列分析方法传统的时间序列分析方法是一种常见的用于预测分布式光伏发电系统的发电量的方法。
该方法基于历史数据，通过建立数学模型对未来的发电量进行预测。
常用的模型包括ARIMA模型、指数平滑模型、灰色模型等。
该方法简单易行，不需要大量的计算资源，但对于某些非线性、非稳定的时间序列数据，预测效果可能不甚理想。
2. 人工神经网络方法人工神经网络是一种模仿人脑神经网络结构和功能的数学模型，可以通过大量的历史数据对未来的发电量进行预测。
人工神经网络方法可以处理非线性、高维度、非稳定等问题，具有很强的适应性和泛化能力。
人工神经网络方法需要大量的数据训练和参数调整，计算复杂度比较高。
光伏发电系统发电量分析方法和主要事项
光伏发电系统发电量分析方法和主要事项光伏发电系统是一种利用光能转换为电能的设备，随着清洁能源的重要性日益凸显，光伏发电系统在各个领域得到广泛应用。
为了有效监测和评估光伏发电系统的发电量，必须进行专门的分析。
下面将介绍光伏发电系统发电量分析方法和主要事项。
1.光伏发电系统发电量分析方法（1）实时监测：通过安装监测仪器和传感器，实时监测光伏发电系统的发电量，可以及时发现并解决问题，保证系统运行稳定。
（2）历史数据分析：通过对历史发电数据的分析，可以了解系统在不同季节、不同天气条件下的发电量变化趋势，为系统优化提供建议。
（3）效率分析：通过对系统的发电效率进行分析，可以评估系统在光照条件下的发电性能，找出影响系统效率的主要因素，进而采取措施提高系统效率。
（4）比对分析：将实际发电量与理论发电量进行比对分析，找出产生发电量误差的原因，并提出改进措施，提高系统发电效率。
2.光伏发电系统发电量分析主要事项除了以上提到的分析方法外（1）光照条件：光伏发电系统的发电量受到光照条件的直接影响，因此要充分了解当地的光照情况，选择合适的安装位置和倾角，以最大程度地提高系统发电效率。
（2）温度影响：光伏发电系统的发电效率会随着温度的升高而降低，因此要合理设计散热系统，减少温度对系统性能的影响。
（3）定期检查：定期对光伏发电系统进行检查和维护，保证系统正常运行，及时发现和排除故障。
（4）系统优化：通过对系统的发电量数据进行分析，及时发现并解决问题，进一步优化系统设计和运行，提高系统的发电效率和稳定性。
总之，光伏发电系统的发电量分析是保证系统正常运行和提高发电效率的关键步骤。
通过合理选择分析方法和关注主要事项，可以及时发现问题，提出解决方案，努力实现光伏发电系统的稳定和高效运行。
分布式光伏发电的特性分析与预测方法综述
分布式光伏发电的特性分析与预测方法综述分布式光伏发电是指将光伏发电设备分布在多个地点，通过接入到电网进行发电并向用电用户提供电力。
随着光伏技术的不断发展和成熟，分布式光伏发电系统在全球范围内得到了广泛的应用。
分布式光伏发电系统具有很强的灵活性、可持续性和清洁性，对于提高能源利用效率和减少环境污染具有重要意义。
对分布式光伏发电系统的特性进行深入分析和预测方法的研究具有重要意义。
一、分布式光伏发电系统的特性分析1. 灵活性分布式光伏发电系统可以根据用电需求的变化进行灵活调整。
通过与电网进行连接，可以根据不同时段的用电情况进行自动发电，并且还可以将多余的电力进行存储或者卖给电网，实现发电和用电的平衡。
2. 可持续性光伏发电是一种可再生能源，通过太阳能转化为电能，不会产生二氧化碳等温室气体，对环境具有良好的保护作用。
光伏发电系统的寿命较长，具有较低的维护成本，能够长期稳定地提供电力。
3. 清洁性光伏发电不会排放任何污染物，对环境和生态具有良好的保护作用。
相比传统的火力发电、燃煤发电等，分布式光伏发电系统具有更高的环保性，对改善环境质量有着重要意义。
1. 基于气象数据的预测方法光伏发电的功率输出与气象因素密切相关，如太阳辐射、温度、风速等。
基于气象数据的预测方法是一种常见的预测手段。
通过监测气象数据，结合光伏发电的特性参数，可以对光伏发电系统的发电情况进行较为准确的预测。
通过对历史光伏发电系统的数据进行分析，可以得到不同季节、不同天气情况下的光伏发电输出情况。
基于历史数据的预测方法可以为系统的运行提供重要的参考依据，为系统的运行和管理提供支持。
三、未来发展趋势随着光伏技术的不断成熟和发展，分布式光伏发电系统将会越来越受到重视，并得到更广泛的应用。
未来，我们可以预见以下几个发展趋势：1. 技术不断创新随着技术的不断进步，光伏发电技术将不断创新，光伏电池的转换效率将会不断提高，系统的稳定性和可靠性也将得到显著提高。
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Meteo data : Simulation variant :
Wuxi CH, Meteonorm SYN File New simulation variant
Simulation date 07/10/14 19h49
Simulation parameters Collector Plane Orientation Horizon Near Shadings PV Array Characteristics PV module Si-mono Model Manufacturer Number of PV modules In series Total number of PV modules Nb. modules Array global power Nominal (STC) Array operating characteristics (50oC) U mpp Total area Module area Inverter Characteristics Inverter pack Model Manufacturer Operating Voltage Number of Inverter STP 250S-24/Vb Suntech 17 modules In parallel 2856 Unit Nom. Power At operating cond. 714 kWp 532 V I mpp 5542 m2 SG100K3 Sungrow 450-820 V 7 units Tilt Free Horizon No Shadings 23 deg Azimuth 0 deg
Grid-Connected System: Main results
Project : Simulation variant :
Main system parameters PV Field Orientation PV modules PV Array Inverter Inverter pack User's needs Main simulation results System Production
715光伏发电 New simulation variant
System type tilt Model Nb. of modules Model Nb. of units Unlimited load (grid) Grid-Connected 23 deg STP 250S-24/Vb 2856 SG100K3 7.0 azimuth Pnom Pnom total Pnom Pnom total 0 deg 250 Wp 714 kWp 100 kW ac 700 kW ac
Effective irradiance on collectors PV conversion Array nominal energy (at STC effic.) PV loss due to irradiance level PV loss due to temperature Module quality loss Module array mismatch loss Ohmic wiring loss Array virtual energy at MPP Inverter Loss during operation (efficiency) Inverter Loss over nominal inv. power Inverter Loss due to power threshold Inverter Loss over nominal inv. voltage Inverter Loss due to voltage threshold Available Energy at Inverter Output Energy injected into grid
Loss diagram over the whole year
1291 kWh/m2
Horizontal global irradiation +4.9% Global incident in coll. plane -3.4% IAM factor on global
1309 kWh/m2 * 5542 m2 coll. efficiency at STC = 12.88% 934 MWh -3.2% -5.9% -1.6% -2.1% -0.8% 814 MWh -3.6% 0.0% 0.0% 0.0% -0.0% 784 MWh 784 MWh
0.0 W/m2K / m/s 56 oC 1.5 % at STC 1.5 % 2.0 % at MPP 0.05
User's needs :
Unlimited load (grid)
PDF pdfFactory Pro
PVSYST V5.56
07/10/14 Page 2/3
168 strings 250 Wp 639 kWp (50oC) 1202 A
Unit Nom. Power Total Power
100 kW AC 700 kW AC
PV Array loss factors Thermal Loss factor Uc (const) 20.0 W/m2K Uv (wind) => Nominal Oper. Coll. Temp. (G=800 W/m2, Tamb=20oC, Wind=1 m/s.) NOCT Wiring Ohmic Loss Global array res. Module Quality Loss Module Mismatch Losses Incidence effect, ASHRAE parametrization IAM = 7.4 mOhm Loss Fraction Loss Fraction Loss Fraction 1 - bo (1/cos i - 1) bo Parameter
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
0.0
Jan
Feb
Mar
Apr
May
Jun
Jul
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
New simulation variant Balances and main results
GlobHor kWh/m2 January February March April May June July August September October November December Year Legends: GlobHor T Amb GlobInc GlobEff 68.1 77.7 95.8 119.9 141.9 126.0 153.8 146.1 116.6 101.0 75.5 68.6 1291.0 T Amb oC 3.13 4.33 8.57 14.17 19.55 23.40 27.93 27.75 23.01 17.84 11.70 5.56 15.64 GlobInc kWh/m2 83.8 87.3 101.4 120.4 137.1 120.3 146.7 145.0 120.4 113.3 92.6 86.7 1354.9 GlobEff kWh/m2 81.1 84.4 98.0 116.1 132.1 115.8 141.4 140.1 116.3 109.7 89.7 83.9 1308.6 EArray MWh 53.63 55.79 63.14 73.16 81.32 70.27 83.57 82.42 70.25 67.68 57.12 55.22 813.57 EArray E_Grid EffArrR EffSysR E_Grid MWh 51.60 53.76 60.78 70.52 78.43 67.61 80.59 79.52 67.74 65.24 55.01 53.20 784.01 EffArrR % 11.54 11.54 11.24 10.97 10.71 10.54 10.28 10.26 10.53 10.78 11.13 11.50 10.84 EffSysR % 11.11 11.12 10.82 10.57 10.33 10.14 9.92 9.89 10.15 10.39 10.72 11.07 10.44
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PVSYST V5.56
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Grid-Connected System: Loss diagram
Project : Simulation variant :
Main system parameters PV Field Orientation PV modules PV Array Inverter Inverter pack User's needs
PDF pdfFactory Pro
Normalized Energy [kWh/kWp/day]
Performance Ratio PR
1.0 PR : Performance Ratio (Yf / Yr) : 0.810
Performance Ratio PR
4
0.6
3
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Jun
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PVSYST V5.56
0 System: Simulation parameters
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Geographical Site Situation Time defined as
715光伏发电
Wuxi CH Latitude Legal Time Albedo 31.6oN Time zone UT+8 0.20 Country Longitude Altitude China 120.3oE 30 m