建筑光伏组件的积灰检测与输出功率预测模型研究

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1、西安建筑科技大学硕士学位论文建筑光伏组件的积灰检测与输出功率预测模型研究专业：智能建筑硕士生：从光杰指导教师：于军琪教授摘要随着绿色建筑、零能耗建筑的发展及光伏发电技术的成熟，建筑光伏发电系统的应用日益广泛。然而长期的积灰会导致建筑光伏发电系统的输出功率大幅下降，影响其有效使用。由于建筑光伏发电系统的输出功率具有波动性和随机性，并网后将给电网的安全稳定运行带来问题，为降低影响，需对光伏系统的输出功率进行准确的预测。实际中，大量的光伏输出功率预测方法主要考虑气象因素的影响，忽略了积灰的影响，从而导致输出功率预测精度降低。因此，考

2、虑积灰因素的光伏输出功率预测方法研究具有重要价值。论文以建筑光伏系统为研究对象，研究积灰对其输出特性的影响，提出光伏组件表面积灰的检测方法，建立了积灰程度评价模型，并在此基础上构建光伏输出功率衰减模型。综合气象因素和积灰影响因素，建立光伏短期输出功率预测模型，以提高光伏输出功率的预测精度。论文研究内容：首先，对光伏组件表面积灰的物化特性进行实验分析研究，得到：建筑光伏组件表面积灰主要来源于土壤和道路扬尘，部分积灰可能来源于“雾霾”；开发建筑光伏组件输出特性监测系统，采集了积灰组件与清洁组件的发电参数及气象数据，对比分析了积灰对

3、光伏组件输出特性的影响，分析发现：连续积灰12天的光伏组件输出功率衰减了8.87%；同时，在积灰累积的初期，光伏组件输出功率衰减较快，随着时间的推移，输出功率衰减逐渐趋缓。其次，提出了建筑光伏组件表面积灰检测方法和积灰程度评价模型。通过滤波和增强预处理积灰光伏组件的红外图像，使用改进的Otsu分割算法对红外图像进行处理，并良好的识别光伏组件表面积灰区域，取得了满意的识别检测效果。最后，结合积灰因素和气象因素，分别建立了光伏输出功率BP神经网络和SVM回归预测模型。利用两种预测模型对不同天气类型下的光伏输出功率进行预测，预测结果

4、表明：对多云和阴天的光伏输出功率预测，BP神经网络预测模型的西安建筑科技大学硕士学位论文预测效果最好；而对于晴天，SVM回归预测模型的预测效果最佳，预测精度最高。总之，研究积灰对建筑光伏组件的影响及其检测技术，可为的后期的清洁维护提供技术支持；同时，准确预测建筑光伏组件的输出功率，对电网安全稳定运行及电网的操作管理与优化调度具有重要的意义。关键词：建筑光伏组件；积灰影响；积灰检测；预测模型本研究得到陕西省重点研发计划“大型公共建筑能耗监测与管理系统研究”（2017ZDCXL-SF-03-02）和陕西省教育厅服务地方科学研究计划

5、“面向智慧城市的建筑能源监管系统研究”（17JF016）的资金资助。西安建筑科技大学硕士学位论文ResearchonDust-accumulationDetectionandOutputPowerPredictionModelofBuildingPhotovoltaicModulesSpecialty：IntelligentBuildingAuthor：CongGuangjieSupervisor：Prof.YuJunqiAbstractWiththedevelopmentofgreenbuildingandzero-ener

6、gybuildingaswellasmaturityofphotovoltaic(PV)powergenerationtechnology,andtheapplicationofbuildingPVpowergenerationsystemisincreasinglywidespread.However,Long-termdust-accumulationcanleadtoasignificantdropintheoutputpowerofthebuildingPVpowergenerationsystem,affecting

7、itseffectiveuse.BecauseoftheoutputpowerofthebuildingPVpowergenerationsystemhavethevolatilityandrandomness,andaftergridconnection,itwillbringproblemstothesafeandstableoperationofthepowergrid.Thusinordertodecreasetheeffect,itneedstoaccuratelyforecasttheoutputpowerofth

8、ePVsystem.Actually,alargenumberofpredictionmethodsofPVoutputpowermainlyconsidertheinfluenceofmeteorologicalfactors,neglectingtheeffectofdu