光伏发电系统组件热斑效应影响分析及其控制方法研究

“热斑效应”是光伏发电系统在受到树木、云层、鸟粪等遮挡，或因长期未清洁而积累灰尘等情况下，出现的一种严重威胁系统正常运行的现象。“热斑效应”不仅会使其光伏转换效率急剧下降，严重时还成为负载吸收系统功率并生热，甚至危及系统的安全运行。 本项目针对光伏发电系统的“热斑效应”，对其产生机理和对系统运行的影响进行深入研究,进而提出改变光伏阵列拓扑结构、建立优化的多层级联DC/DC变换器、组合优化控制策略、智能最大功率点跟踪算法以及新型的光伏阵列阴影检测方法等，其中主要的研究成果为：（1）针对复杂不均匀光照情况下光伏组件或光伏阵列输出特性呈现严重非线性及多极值点的问题，鉴于粒子群算法和人工鱼群算法在多维多峰函数优化、全局寻优方面的良好性能，提出了带扩展记忆粒子群优化人工鱼群MPPT控制方法和自适应全局最优引导的人工鱼群MPPT控制方法；（2）针对不均匀光照下光伏阵列功率输出的多峰特性，在综合考虑实际系统响应速度和全局最大功率点跟踪控制精度的基础上，提出了一种基于两阶段粒子群算法的MPPT控制方法；（3）为了克服热斑效应造成的光伏发电系统输出P-V曲线的多峰值特性，本文提出一种基于改进粒子群算法和变步长扰动观察法相结合的最大功率点跟踪控制方法；（4）针对光伏阵列在部分遮荫的情况下会出现的P-V曲线的多峰特性，难以用常规的方法跟踪最大功率点的问题，提出了一种改进的变步长扰动观察和全局扫描法实现最大功率点跟踪；（5）为了从根源上降低不均匀光照下对光伏系统的影响，实现对单块光伏电池板的独立控制，通过分析对比现有光伏系统拓扑结构以及MPPT控制方法，提出了一种多层级联DC/DC转换器与新型的智能MPPT算法相结合的控制系统。 综上所述，本项目研究和探索了针对光伏系统“热斑效应”新的控制方法，以提高光伏发电系统在不均匀光照以及“热斑效应”下的转换效率，为保障光伏发电系统安全与可靠运行提供理论和技术支持。 2100433B

热斑效应是光伏发电系统在受到树木、云层、鸟粪等遮挡，或因长期未清洁而积累灰尘等情况下，出现的一种严重威胁系统正常运行的现象。热斑效应不仅会使其光伏转换效率急剧下降，严重时还成为负载吸收系统功率并生热，甚至危及系统的安全运行。本项目针对光伏发电系统的热斑效应，对其产生机理和对系统运行的影响进行深入研究,进而提出改变光伏阵列拓扑结构、建立优化的DC/DC变换、逆变和微逆变方式、组合优化控制策略、智能最大功率点跟踪算法以及基于模式识别技术的遮阴检测算法等，研究和探索针对光伏发电系统热斑效应新的控制方法，以提高光伏发电系统在不均匀光照下的转换效率，为保障光伏发电系统安全与可靠运行提供理论和技术支持。

《房地产调控政策的影响及其效应研究》首先回顾了我国多轮房地产调控政策。其次分别从货币渠道、信贷渠道和资产价格渠道梳理了单一房地产调控政策效应和各类政策的叠加效应，并从静态效应拓展到动态效应，还利用计量模型验证效应的存在性。再次，从宏观环境、土地供给、资金来源、房地产供求、房地产价格等层面证实了每轮房地产调控政策都是有效的。然后基于数据和微观主体的抵减行为等剖析了房地产调控中存在的问题。后站在建立房地产市场长效机制的高度，从土地、信贷、税收、住房租赁、保障房、行政手段、行业自律和监管、政策组合、基础性工作、城市群发展战略等诸多方面提出了完善房地产调控政策的建议。

第1章 引论

1．1基本概念

1．1．1统计诊断的概念

1．1．2强影响观测值和强影响个体

1．1．3Cook距离

1．2线性混合效应模型

1．3本书的结构

1．3．1似然函数框架下的统计诊断

1．3．2Q函数框架下的统计诊断

1．3．3方差结构对统计诊断的影响

1．3．4两水平的影响分析

1．4预备知识

第2章 基于似然函数的影响分析

2．1影响分析简介

2．2基于Hessian阵的影响度量

2．2．1基于Hessian阵的影响度量的定义

2．2．2广义Cook距离Ci和C*i的计算

2．3基于Fisher信息阵的影响度量

2．3．1基于Fisher信息阵的影响度量的定义

2．3．2广义Cook距离Di和D*i的计算

第3章 基于Q函数的影响分析

3．1引言

3．2基于国的Cook型统计量QDi

3．2．1IC结构的QDi

3．2．2AR(1)Ⅰ结构的QDi

3．2．3AR(1)Ⅱ结构的QDi

3．2．4AR(1)Ⅲ结构的QDi

3．2．5UCⅠ结构的QD。

3．2．6UCⅡ结构的QDi

3．3基于EQ的cook型统计量QD*i

3．3．1IC结构的QD*i

3．3．2AR(1)Ⅰ结构的QD*i

3．3．3AR(1)Ⅱ结构的QD*i

3．3．4AR(1)Ⅲ结构的QD*i

3．3．5UCⅠ结构的QD*i

3．3．6UCⅡ结构的QD*i

第4章 协方差阵结构对统计诊断的影响

4．1IC结构

4．2AR(1)Ⅰ结构(最佳结构)

4．3AR(1)Ⅱ结构

4．4AR(1)Ⅲ结构

4．5UCⅠ结构

4．6UCⅡ结构

4．7六种协方差结构的对比

4．7．1QD*i(θ)的比较

4．7．2QD*i(β)的比较

4．8小结

第5章个体水平和观测值水平影响分析的关系

5．1观测值水平影响分析

5．1．1基于Q的广义Cook统计量QDij

5．1．2基于EQ的Cook统计量QD*ij

5．2两个水平的影响度量之间的关系

5．2．1QDi与QDij之间的关系

5．2．2QD*i与QD*ij之间的关系

5．3结论和最后的注

参考文献

附录 本书用到的数据 2100433B