以后就是用光发电太阳能支架的天下了呢

发布者:无锡市建城冷弯型钢有限公司 发布时间:2020-10-17 07:50:53 点击次数:234 关闭

  继续科普时间,文中提到的6点对于老朋友来说是老生常谈,但对于刚刚接触分布式光伏和家用光伏电站的朋友来说,还是需要好好了解和消化一下的。考虑到想要安装的新朋友越来越多,所以小编今天分享这篇文章给大家,赶紧转发收藏起来吧!

  安装屋顶式家用光伏电站,需熟悉6大基本知识(装机容量、发电量、光伏补贴、并网申请、建光伏电站、并网验收)。

  一般情况下,我们估算自家屋顶能够装多大光伏系统,可根据下面公式进行计算:

  对一般家庭来说,安装一套3到5kW的光伏发电系统即可满足日常用电所需。例如河北地区一套3千瓦系统平均每天可发电12度电左右;5千瓦系统一天发电量平均在20度,天气较好的时候可达到24度以上,足以供给户用个体使用。由于地区不同,温度和光照条件不同,所有发电量会有所差异。

  光伏补贴分为国家补贴和地方补贴,国家补贴为0.42元/度电,共补贴20年,地方补贴因各地政策不同而有所差异。

  1.自发自用,余电上网模式:即光伏所发的电量优先为用户的家用电器等设使用,用不完的电量卖给国家电网。当然,所发电量不够用时,家用设用电还需要从电网取电。

  其中:国家补贴0.42元/度,补贴20年;各地方补贴政策不同,详细情况可关注“光伏能源圈”在对话框输入“补贴”进行查询。

  其中:国家补贴0.88元/度-0.98元/度,补贴20年;各地补贴政策不同。

  知道了安装系统的相关知识,我们还需要到电网进行并网申请,保证安装好后能够与电网相连,才能拿到补贴和售电收益!

  步:带上身份证,房产证(土地使用证),到当地电力局,规模不同受理单位是不一样的,家用系统到区县电力局就可以办理。

  第二步:制订接入系统方案,这一步是电网完成的,不需要你做,静等消息吧,当然,有些地方电网会让你等得比较久。

  第三步:确认接入系统方案,这一步主要就是确认是全额上网还是余电上网,一般来说,业主用电电价比较高且用电量较大的适合自发自用模式,否则直接选全额上网即可。

  第五步:找一个有资质的施工单位,注意不要太贪图便宜,太低的价格是做不出来好系统的,是选择正规可靠的家,不要贪图一时的便宜,否则安装的系统质量无法保证,售后找不到人可就悲剧了哦!

  首先施工方会来看场地,并出初步的图纸,一般有平面图,效果图,工程预算等,现在一般选用255W-260W组件,有经验的工程队大约只需要二个工作日即可完成施工,这个过程是非常快速的,然后,你家的屋顶上就多了一个漂亮的光伏电站啦!

  建成后的分布式光伏电站经并网验收后加装双向电表,然后签订售电合同,你就可以合法的向电网输送电力。

  近参加了一个光伏发电预测的比赛,次接触这类课题,看了很多关于光伏发电预测和负荷预测的论文,算是入了一个门。主要工作还是在数据清理上和特征工程上。做好了这两项后面的预测过程倒是比较简单。比赛要求:利用之前若干时段的光伏发电参数,预测未来两个月的正向有功总电量。

  原始数据表 “data.csv”,提供了用户 A1-A5 的 2016 年 12 月 31 日-2018 年 1 月 1 日 瞬时有功、瞬时无功、A相电流、B 相电流、C 相电流、A 相电压、B 相电压、C 相电压、正向有功总 9 个属性的数据表,共 342768 条数据,其中正向有功为预测对象。截取其中一个月的数据图形如下图1所示,可知预测对象正向有功为累计值,呈其他 8 个属性数据为瞬时值,需对正向有功进行差分处理,转化为瞬时值。另外,每日数据为从晚至早逆序排列,也需逆序处理。

  通过对每日采集点的频数统计,显示每日数据值小于 96 点的日期,缺失情况如图4,发现数据集中存在缺失值,需补充完整。

  (1)splitDataSet():主要功能是划分数据:将“data.csv”数据集按用户类型A1-A5划分为五个数据集,以便分别处理和预测。

  (2)reduceDataSet(work):主要功能是对数据进行清洗:其一,根据属性相关性计算结果剔除瞬时无功、A相电流、B相电流、C相电流、A相电压、B相电压、C相电压等7列属性,增加A相功率、B相功率和C相功率3列。其二,由于预测值正向有功是连续数据,按照缺失值等于前期值,补全所有数据缺失点,并计算每日增量,将正向有功累积值转化为瞬时值。其三,将数据表中属性值倒叙累加,得到每天0点时刻瞬时有功、A相功率、B相功率和C相功率的每天累加值,并根据初赛要求,提取所有0点时刻采集的数据。

  (3)loadDataSet(work):主要功能是提取经过数据清晰的训练数据集

  (5)normData(dataSet):主要功能是对数据进行无量纲归一化处理。

  (7)saveFile(work):主要功能是保存程序运行的中间数据文件

  PredictLabel.py程序的主要功能是执行样本训练和数据预测,具体函数如下:

  步骤2:将瞬时有功、A相功率、B相功率和C相功率数据倒序累加得到累计值;

  步骤3:计算瞬时无功、A相电流、B相电流、C相电流、A相电压、B相电压、C相电压瞬时值和瞬时有功、A相功率、B相功率和C相功率累计值与预测对象正向有功每日瞬时值之间的相关性;

  步骤4:计算外部数据集中日平均气温、日气温、日气温、日照时长和降水量等属性指标与预测对象瞬时有功之间的相关性;

  步骤5:根据相关性结果,选择高相关性的指标形成用户电量预测数据集(具体为瞬时有功、A相功率、B相功率、C相功率);根据相关性结果,选择高相关性的指标形成瞬时有功预测数据集(具体为日平均气温、日气温、日气温、日照时长和降水量);

  步骤1:在用户电量预测数据集中,选择80%数据样本进行模型训练,以小 MSE 为标准优化模型参数,重复10次;在瞬时有功预测数据集中,选择80%数据样本进行模型训练,以小 MSE 为标准优化模型参数,重复10次。

  步骤2:在用户电量预测数据集中,选择剩下20%数据,带入训练好的模型中进行电量预测,计算预测结果的MESE;在瞬时有功预测数据集中,选择剩下20%数据,带入训练好的模型中进行电量预测,计算预测结果的MESE;

  步骤1:将2018年8月-2018年9月的外部数据作为属性值代入瞬时有功预测模型,得到2018年8月-2018年9月的瞬时有功预测值。

  步骤2:利用步骤一中预测的2018年8月-2018年9月的瞬时有功预测值,调用另一个模型预测2018年8月-2018年9月的每天正向有功的增量的值

  步骤3:将增量累加到2018年7月31日的正向有功值,得到每天的累计正向有功值。

  使用K-交叉验证,每次取 0.8 的数据集作为样本,和 0.2 的验证集比较。

  由于终值是一个累加值,初始值达数千,而每天的增量范围为0-50,因此终的预测结果非常理想。

  在设计太阳能小屋时,需在建筑物外表面(屋顶及外墙)铺设光伏电池,光伏电池组件所产生的直流电需要经过逆变器转换成220V交流电才能供家庭使用,并将剩余电量输入电网。不同种类的光伏电池每峰瓦的价格差别很大,且每峰瓦的实际发电效率或发电量还受诸多因素的影响,如太阳辐射强度、光线入射角、环境、建筑物所处的地理纬度、地区的气候与气象条件、安装部位及方式(贴附或架空)等。因此,在太阳能小屋的设计中,研究光伏电池在小屋外表面的优化铺设是很重要的问题。

  附件1-7提供了相关信息。请参考附件提供的数据,对下列三个问题,分别给出小屋外表面光伏电池的铺设方案,使小屋的全年太阳能光伏发电总量尽可能大,而单位发电量的费用尽可能小,并计算出小屋光伏电池35年寿命期内的发电总量、经济效益(当前民用电价按0.5元/kWh计算)及投资的回收年限。

  在求解每个问题时,都要求配有图示,给出小屋各外表面电池组件铺设分组阵列图形及组件连接方式(串、并联)示意图,也要给出电池组件分组阵列容量及选配逆变器规格列表。

  在同一表面采用两种或两种以上类型的光伏电池组件时,同一型号的电池板可串联,而不同型号的电池板不可串联。在不同表面上,即使是相同型号的电池也不能进行串、并联连接。应注意分组连接方式及逆变器的选配。

  问题1:请根据山西省大同市的气象数据,仅考虑贴附安装方式,选定光伏电池组件,对小屋(见附件2)的部分外表面进行铺设,并根据电池组件分组数量和容量,选配相应的逆变器的容量和数量。

  问题2:电池板的朝向与倾角均会影响到光伏电池的工作效率,请选择架空方式安装光伏电池,重新考虑问题1。

  问题3:根据附件7给出的小屋建筑要求,请为大同市重新设计一个小屋,要求画出小屋的外形图,并对所设计小屋的外表面优化铺设光伏电池,给出铺设及分组连接方式,选配逆变器,计算相应结果。

  附件3:三种类型的光伏电池(A单晶硅、B多晶硅、C非晶硅薄膜)组件设计参数和市场价格

  附件4:大同典型气象年气象数据。特别注意:数据库中标注的时间为实际时间减1小时,即数据库中的11:00即为实际时间的12:00

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