本发明专利技术公开了一种基于遗传算法的光伏系统，其包括太阳能电池电量输出模块、蓄电池充放电模块、系统优化算法实现模块，太阳能电池电量输出模块与蓄电池充放电模块连接，蓄电池充放电模块与系统优化算法实现模块连接。本发明专利技术根据安装地点当地的气象数据以及负载需求，确定太阳能光伏发电系统中太阳能电池和蓄电池的最佳容量匹配，利用改进的遗传算法使优化结果在满足负载需求的同时能够降低供电成本。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种光伏系统，特别是涉及一种基于遗传算法的光伏系统。
技术介绍
由于可再生能源应用的快速发展，在较大型的太阳能光伏发电系统中，传统的经验设计已经很难满足系统经济性、可靠性的要求，因而采用计算机进行仿真计算和优化设计就显得非常必要。目前国内设计方法普遍采用的设计思路是根据负载每天的总耗电量以及由当地气象数据得到的日辐射量计算得出太阳能电池组件串联支路数和并联支路数；根据太阳电池方阵发电量与耗电量之差的不足部分，确定蓄电池的容量。由于上述计算光电和蓄电池容量的方法一般是以天为计算单位的，这样就和系统的实际运行情况有一定的偏差。因为在一天中具体到每小时有时负载需要用电但是可再生能源发电满足不了负载需求，而有时可再生能源发出电量而负载并没有用电需求，这样以一天负载的总用电量和可再生能源一天的总发电量作为确定选择系统部件容量的依据就并不是很精确。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于遗传算法的光伏系统，其根据安装地点当地的气象数据以及负载需求，确定太阳能光伏发电系统中太阳能电池和蓄电池的最佳容量匹配，利用改进的遗传算法使优化结果在满足负载需求的同时能够降低供电成本。本专利技术是通过下述技术方案来解决上述技术问题的一种基于遗传算法的光伏系统，其特征在于，其包括太阳能电池电量输出模块、蓄电池充放电模块、系统优化算法实现模块，太阳能电池电量输出模块与蓄电池充放电模块连接，蓄电池充放电模块与系统优化算法实现模块连接。优选地，所述太阳能电池电量输出模块分为两个部分第一部分为数据转换模块，将入射到水平面上的太阳辐射数据转换为太阳能电池板倾斜面上的太阳辐射数据；第二部分为发电量计算模块，根据转换后的太阳辐射数据计算太阳能电池板的发电量。优选地，所述数据转换模块需要输入的数据包括安装地点的一年8760小时的太阳辐射数据文件，数据转换模块运行需要调用安装地点参数数据库，首先读取安装地点的经度、纬度和当地标准时间经度，经计算后求得安装地点的时角，然后计算大气层外的太阳能辐射量进而求得大气透明度；在输入安装地点的地面反射率、太阳能电池板的倾角和方位角后可以求得太阳辐射的直射分量、散射分量和反射分量进而求得在太阳能电池板倾斜面上的太阳辐射数据。优选地，所述发电量计算模块需要输入的数据包括由数据转换模块计算输出的倾斜面上的太阳辐射数据，发电量计算模块运行需要调用太阳能电池特性参数数据库，首先选择太阳能电池型号然后读取太阳能电池的各项参数数据，然后根据环境温度数据求得太阳能电池板的表面温度，进而求得太阳能电池的发电量输出。优选地，所述蓄电池充放电模块模拟实际运行中蓄电池的充放电过程并计算负载的失电小时数。优选地，所述系统优化算法实现模块是确定太阳能电池电量输出模块和蓄电池充放电模块模的最佳容量匹配，系统优化算法实现模块根据遗传算法首先编码随机产生初始化群体，然后确定决策变量。本专利技术的积极进步效果在于本专利技术根据安装地点当地的气象数据以及负载需求，确定太阳能光伏发电系统中太阳能电池和蓄电池的最佳容量匹配，利用改进的遗传算法使优化结果在满足负载需求的同时能够降低供电成本，延长蓄电池寿命。附图说明图1为本专利技术基于遗传算法的光伏系统的原理框图。具体实施例方式下面结合附图给出本专利技术较佳实施例，以详细说明本专利技术的技术方案。如图1所示，本专利技术基于遗传算法的光伏系统包括太阳能电池电量输出模块、蓄电池充放电模块、系统优化算法实现模块，太阳能电池电量输出模块与蓄电池充放电模块连接，蓄电池充放电模块与系统优化算法实现模块连接。太阳能电池电量输出模块在输入安装地点的太阳辐射数据后输出太阳能电池方阵的发电量。太阳能电池电量输出模块分为两个部分第一部分为数据转换模块，将入射到水平面上的太阳辐射数据转换为太阳能电池板倾斜面上的太阳辐射数据。第二部分为发电量计算模块，根据转换后的太阳辐射数据计算太阳能电池板的发电量。数据转换模块需要输入的数据包括安装地点的一年8760小时的太阳辐射数据文件，数据转换模块运行需要调用安装地点参数数据库，首先读取安装地点的经度、纬度和当地标准时间经度，经计算后求得安装地点的时角，然后计算大气层外的太阳能辐射量进而求得大气透明度。在输入安装地点的地面反射率、太阳能电池板的倾角和方位角后可以求得太阳辐射的直射分量、散射分量和反射分量进而求得在太阳能电池板倾斜面上的太阳辐射数据。发电量计算模块需要输入的数据包括由数据转换模块计算输出的倾斜面上的太阳辐射数据，发电量计算模块运行需要调用太阳能电池特性参数数据库，首先选择太阳能电池型号然后读取太阳能电池的各项参数数据，然后根据环境温度数据求得太阳能电池板的表面温度，进而求得太阳能电池的发电量输出。蓄电池充放电模块模拟实际运行中蓄电池的充放电过程并计算负载的失电小时数。蓄电池充放电模块首先读入安装地点的负载需求数据，然后读入太阳能电池电量输出模块计算的电量输出，判断可再生能源发电能否满足负载的需求，如果能满足负载的需求可再生能源给负载供电，剩余的能量给蓄电池充电，如果不能满足负载的需求则用蓄电池放电来满足负载的用电需求，如果蓄电池也满足不了负载用电需求，那么逆变器关断停止给负载供电，负载失电小时数累加I。系统优化算法实现模块是确定太阳能电池电量输出模块和蓄电池充放电模块模的最佳容量匹配，系统优化算法实现模块根据遗传算法首先编码随机产生初始化群体，然后确定决策变量。决策变量包括太阳能电池板串、并联支路数，蓄电池串、并联支路数，然后经过选择运算、交叉运算和变异运算产生下一代群体，在反复迭代运算基础上的到系统优化后的最优解。遗传算法在传统遗传算法的基础上，引入微粒群算法与交叉算法相结合，基本思想是引入微粒群算法求解得到多个子群体的局部最优个体，再将这些局部最优个体组成的群体进行随机配对后应用交叉算法求解。遗传算法是一个迭代过程，它模仿生物在自然环境中的遗传和进化机理，反复将选择算子、交叉算子、变异算子作用于群体，最终可得到问题的最优解或近似最优解。虽然算法的思想比较单纯，结构也比较简单，但它却也具有一定的实用价值，能够解决一些复杂系统的优化计算问题。遗传算法国内外研究多年，本专利技术就是将遗传算法应用到光伏系统设计的方法。本领域的技术人员可以对本专利技术进行各种改型和改变。因此，本专利技术覆盖了落入所附的权利要求书及其等同物的范围内的各种改型和改变。本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于遗传算法的光伏系统，其特征在于，其包括太阳能电池电量输出模块、蓄电池充放电模块、系统优化算法实现模块，太阳能电池电量输出模块与蓄电池充放电模块连接，蓄电池充放电模块与系统优化算法实现模块连接。
【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的光伏系统，其特征在于，其包括太阳能电池电量输出模块、蓄电池充放电模块、系统优化算法实现模块，太阳能电池电量输出模块与蓄电池充放电模块连接，蓄电池充放电模块与系统优化算法实现模块连接。2.如权利要求1所述的基于遗传算法的光伏系统，其特征在于，所述太阳能电池电量输出模块分为两个部分:第一部分为数据转换模块，将入射到水平面上的太阳辐射数据转换为太阳能电池板倾斜面上的太阳辐射数据；第二部分为发电量计算模块，根据转换后的太阳辐射数据计算太阳能电池板的发电量。3.如权利要求2所述的基于遗传算法的光伏系统，其特征在于，所述数据转换模块需要输入的数据包括:安装地点的一年8760小时的太阳辐射数据文件，数据转换模块运行需要调用安装地点参数数据库，首先读取安装地点的经度、纬度和当地标准时间经度，经计算后求得安装地点的时角，然后计算大气层外的太阳能辐射量进而求得大气透明度；在输入安装地点的地面反射率...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾国强，
申请(专利权)人：青海骄阳新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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