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MPPT电荷控制器使用模糊逻辑与太阳能光伏系统集成的电池
与其他可再生能源（RE）资源相比，太阳能已成为发电，替代传统来源的最突出和前瞻性来源。但是，太阳能光伏（PV）能量产生取决于太阳辐照度和细胞温度。通过实现最大功率点跟踪（MPPT）算法，可以最大化太阳能PV的功率。尽管如此，仍然存在较慢的收敛速率，最大功率（MPP）周围的显着波动以及由太阳能PV的快速辐照度变化引起的漂移问题。为了防止振荡并达到PV模块的稳态和连续输出，在这项工作中设计了基于模糊的逻辑（FL）的MPPT。选择了作为DC-DC转换器和铅酸电池作为输入的，选择了扰动和观察（P＆O）MPPT方法。将使用MATLAB Simulink开发总体设计，并将在恒定和步骤辐照度下评估FL-MPPT电荷控制器的效率。此外，将监控电池的充电状态（SOC），以防止过度充电和排放。此外，将使用或不使用MPPT方法来评估控制器的有效性。基于从常数和步进辐照度水平获得的模拟结果，带有P＆O算法的FL-MPPT电荷控制器和铅酸电池，因为负载能够在延长电池寿命的同时保持最大的系统效率。两种辐照度概况的FL-MPPT电荷控制器的效率约为96％，而没有FL-MPPT算法的系统仅达到42％的效率。
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参考：[1] Paletta，Q.，Arbod，G.，Lasenby，J.，2021。深度学习辐照度预测模型的基准测试 - 深度分析。太阳能224，855–867。[2] Schmidt，T.，Stührenberg，J.，Schellhorn，M.，Blum，N.，Lezaca Galeano，J.，Hammer，A.，Von Bremen，L.太阳辐照基于所有天空成像仪网络的现状：可变性信息的高分辨率数据的价值。EMS年会2023，03.-08。2023年9月，Bratislava，Slowakei。
国际电力与能源系统杂志
光伏功率斜率控制 (PRRC) 是未来电力系统的一项重要辅助服务。尽管通过安装存储系统或辐照度传感器来实现这一目标的研究已经非常广泛，但对电力削减方法的研究却很少。后者缺乏效率，因为它会主动产生电力放电，但就资本支出而言，它是一种经济有效的解决方案。本文提出了一种新型的无存储、无传感器光伏 PRRC，用于并网应用，其中光伏功率而不是电压是受控量。与文献中现有的方法相比，上述贡献使得有效跟踪功率斜率限制成为可能。该方法由实时曲线拟合算法辅助，该算法可在次优运行时估计最大功率点。因此，不需要直接温度或辐照度测量系统。提出的 PRRC 策略的验证已通过模拟进行测试，并与文献中另一种可用的方法进行了比较，其中考虑了实场高度变化的辐照度数据。已经通过控制器硬件在环实时完成了所提策略的实验验证。
使用人工神经网络与正输出超升洛转换器的循环神经网络控制器优化太阳能
在当今世界，对清洁能源的需求至关重要。从历史上看，水电、风能和太阳能等可再生能源提供了可持续的解决方案。光伏 (PV) 系统使用半导体光伏电池将阳光转化为电能，这种电池已经高效使用了 30 多年。光伏电池效率取决于辐照度（太阳光子强度）和温度。辐照度越高，效率越高，而温度越高，效率越低。尽管光伏系统输出电压较低，但可以使用 DC-DC 正输出超升 Luo 转换器进行优化，以满足负载要求，从而提高系统效率。太阳辐照度全天都在变化，影响光伏电池的输出。最大功率点跟踪器 (MPPT) 调整系统的工作点以保持峰值效率。本研究重点是设计 AI 控制器来管理 MPPT。我们使用三个数据集比较了人工神经网络 (ANN) 和循环神经网络 (RNN) 的性能。目标是确定用于优化太阳能系统的最有效 AI 控制器。
开发基于辐照度的天气衍生品以对冲太阳能系统的云风险
对于转向大量使用太阳能的大型能源消费者来说，辐照度变化会导致发电量和能源支出的波动。最终用户现金流的波动会损害他们的财务健康，尤其是在多云的年份。本文探讨了基于辐照度的天气衍生品在减轻多云天气风险方面的效用，并通过将其应用于两座智利铜矿的案例研究来衡量所开发的衍生品的有效性。天气衍生品是与基础天气变量挂钩的金融工具，可作为合同持有人的保险，根据指数值执行赔偿金。本研究制定了一份基于每月辐照度总和和多云天数排序的综合指数合同，以减轻太阳能矿的天气风险。合同的设计和评估基于 LEELO，这是一种线性优化模型，可输出太阳能光伏、电池存储和电转气系统的最佳规模，以及这些系统在给定矿井的负荷、辐照度和技术成本下的运行情况。结果表明，合同在多云气候下有效，安装太阳能系统的矿井的效用在 2030 年之前不断增加。2030 年之后，电池开始成为一种更具成本效益的风险对冲机制，因为它们变得更便宜。© 2020 由 Elsevier Ltd. 出版。
极热对可变可再生能源（VRE）一代的影响
在此案例研究中，采用了大型太阳能农场模型1，描述了天气变量与典型装置的发电机输出之间的关系。风场“电力转换模型”是由Aemo开发的，用于此案例研究，该案例使用了观察到的众多操作风电场的性能（图2）。太阳能农场模型描述了不同水平的全球水平辐照度（GHI），直接正常辐照度（DNI）和风速在10 m处的归一化交流功率变化。风电场模型将输出描述为在150 m和温度下风速的函数。太阳能或风力的输出被标准化（从0到1的比例描述），因为实际输出将取决于面板的大小，品牌和数量。
2021年8月18日太空太阳能：美国的外星能源
请注意，在美国西南部，年度千瓦时的峰值达到约3000 kWh/m 2的峰值。这等于大约125个完整的24小时峰值辐照度（1 kW/m 2）。SSP平台将
