包邮 光伏发电特征的分析与计算

目录前言第1章 光伏发电的基本原理及其应用 11.1 太阳能及太阳电池 11.2 太阳电池的构造及发电原理 31.2.1 基本工作原理 31.2.2 PN结形成 41.2.3 电池发电过程 61.3 太阳电池的种类 61.3.1 硅系太阳电池 71.3.2 化合物系太阳电池 91.3.3 有机半导体系太阳电池 101.4 太阳电池的等值电路和伏安特性 131.4.1 太阳电池单二极管模型 131.4.2 太阳电池双二极管模型(两个二极管并联) 141.4.3 太阳电池三二极管模型(三个二极管并联) 151.4.4 太阳电池伏安特性及性能参数 161.5 太阳电池的表征 171.5.1 电池测试标准条件 171.5.2 典型太阳电池测试仪器构成 171.5.3 便携式电池特性参数获取系统的研制 181.6 太阳电池离网和并网发电 251.6.1 离网太阳能光伏发电系统的组成 261.6.2 并网太阳能光伏发电系统的组成 26参考文献 28第2章 太阳电池所处环境、聚光及其缺陷对发电的影响 302.1 光强和温度对单晶硅与非晶硅太阳电池输出特性影响的对比实验 302.1.1 实验测量设备及测试内容 312.1.2 实验结果与讨论 312.1.3 结论 372.2 通过透镜焦点位置调制太阳电池开路电压 382.2.1 实验装置及测量方法 382.2.2 实验结果及讨论 392.2.3 结论 412.3 染料敏化太阳电池的红外热场特征 412.3.1 实验样品、装置和测量 422.3.2 结果和讨论 432.3.3 结论 46参考文献 46第3章 遮阴对太阳电池发电的影响规律 503.1 遮挡率与光强同时改变对太阳电池片性能的影响 523.1.1 引言 523.1.2 实验设计 523.1.3 实验结果与分析 523.1.4 结论 553.2 各种遮挡模式下太阳电池片性能研究 563.2.1 实验样品、实验设备以及遮挡模式 563.2.2 实验结果与分析 573.2.3 小结 603.3 遮阴下光伏发电数学模型的对比 613.3.1 遮阴条件下的光伏发电模型 613.3.2 实验结果与讨论 653.3.3 结论 66参考文献 67第4章 光伏发电预测技术 704.1 全工况下光伏组件输出特性的预测建模 714.1.1 光伏组件输出特性预测模型的建立以及误差判断标准 714.1.2 仿真系统的搭建与结果分析 734.1.3 实际环境中光伏组件输出特性预测结果与分析 774.1.4 结论 794.2 基于两种不同温度下电池电性参量建立光伏发电预测模型 794.2.1 光伏发电预测模型温度系数建立 804.2.2 实验数据测量与预测过程 814.2.3 预测结果分析 814.2.4 结论 844.3 光伏发电神经网络预测中模型参数的影响 844.3.1 实验仪器、样品与测量内容 844.3.2 神经网络预测模型的建立 854.3.3 结果与讨论 854.3.4 结论 894.4 影响神经网络预测光伏发电的气象因素 904.4.1 测量系统以及神经网络预测结构 904.4.2 结果与分析 914.4.3 结论 94参考文献 94第5章 光伏发电的参数提取技术 985.1 太阳电池单二极管模型中参数提取方法的综述 1005.1.1 解析提取参数方法 1005.1.2 借助Lambert W函数提取参数方法 1035.1.3 构建或利用特殊函数提取参数方法 1055.1.4 利用智能算法提取参数方法 1085.1.5 总结与展望 1115.2 提取太阳电池参数中解析方法和显函数方法 1115.2.1 理论基础及拟合过程 1115.2.2 拟合结果及分析 1125.2.3 结论 1145.3 基于Lambert W函数和多项式拟合提取太阳电池五个参数的方法及光强对参数的影响规律 1155.3.1 参数提取方法的理论及应用 1155.3.2 实验内容及结果分析 1175.3.3 结论 1195.4 基于Lambert W函数及微分电导方程提取太阳电池五个参数的方法及光入射角度对参数的影响规律 1205.4.1 参数提取方法的理论及应用 1205.4.2 实验内容及结果分析 1235.4.3 结论 124参考文献 125第6章 光伏发电的工程模型 1316.1 光伏工程数学模型的建立及仿真电路的搭建 1316.1.1 光伏工程模型建立 1316.1.2 仿真电路的搭建 1326.1.3 仿真结果与讨论 1346.1.4 结论 1386.2 太阳电池工程数学模型精确度对比分析研究 1386.2.1 太阳电池工程数学模型 1386.2.2 太阳电池单二极管电流输出方程与八种工程数学模型对比分析 1416.2.3 结论 1456.3 光强或电池温度改变下的两类光伏发电工程模型适用性研究 1456.3.1 简化模型与指数模型 1466.3.2 模型结果对比与分析 1486.3.3 结论 150参考文献 150第7章 光伏系统发电*大功率点跟踪技术的研究 1527.1 扰动观察法、电导增量法及其改进算法的研究 1547.1.1 扰动观察法 1547.1.2 改进的扰动观察法 1557.1.3 电导增量法 1557.1.4 改进的电导增量法 1587.1.5 电路仿真图 1597.1.6 仿真结果对比分析 1607.1.7 结论 1627.2 遮阴条件下光伏发电*大功率点的智能跟踪理论综述 1627.2.1 传统的GMPPT控制算法 1637.2.2 混合优化算法 1717.2.3 总结与展望 1767.3 遮阴下光伏发电*大功率点跟踪的粒子群智能算法研究 1767.3.1 遮阴下光伏发电*大功率点跟踪的建模 1767.3.2 遮阴下粒子群优化算法*大功率点跟踪的仿真电路图 1787.3.3 结果与分析 1797.3.4 结论 182参考文献 182第8章 总结与展望 1858.1 国内外光伏发电的趋势 1858.1.1 光伏建筑一体化应用 1868.1.2 光伏发电技术在农业中的应用 1888.1.3 光伏发电技术在LED照明中的应用 1898.2 光伏发电技术的展望 1908.2.1 光伏材料 1908.2.2 发电跟踪与预测技术 1918.2.3 电池参数提取技术 1928.2.4 并网技术 193参考文献 194