结合北京地区实际环境因素和某光伏并网发电系统运行数据,对PM2.5和环境温度进行等级划分。利用灰色关联度模型,得到系统因素(PM2.5浓度、环境温度)与系统特征(组件温度、辐射量、发电量)之间相互影响的灰色关联度及系统准优因素和准优特征。发现轻度雾霾时,对发电量影响可忽略不计;中度雾霾且环境温度偏低时,PM2.5影响组件温度,环境温度升高时,影响辐射量;重度污染甚至严重污染时,PM2.5主要影响辐射量,对组件温度影响小。 并网发电系统的实际检测数据，运用灰色关联度理论建立光伏发电量与雾霾、温度等不同因素的数学模型，进行对比分析与定量研究，得到了6个PM2．5等级、7个温度等级42种环境情况下，系统因素与系统特征之间的绝对关联度、相对关联度和综合关联度及系统准优因素和准优特征。1雾霾分级按HJ633—2012《环境空气质量指数技术规定(试行)》，将PM2．5分为6级，环境温度分为7级。将2015年中雾霾天气出现的天数统计后得到不同温度下出现在不同PM2．5等级的概率。PM2．5在不同环境温度下的出现概率如图1所示。图1PM2．5在不同环境温度下的出现概率2灰色关联模型2．1分析流程将光伏发电系统采集的数据和气象站的数据汇总灰色关联度分析-电动折弯机数控钢管滚圆机滚弧机张家港滚圆机滚弧机折弯机，依据气象数据分布特点对PM2．5值分等级，在每一个等级中对影响光伏发电系统的因素和特征做灰色关联计算，得出系统准优因素和准优特征。最后， 本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/ 对结论进行讨论分析。电器与能效管理技术(2018No．14)·能效管理·伏发电量的灰色关联度分析流程如图2所示。图2雾霾与光伏发电量的灰色关联度分析流程图2．2影响因子光伏发电功率受各种因素的影响，如组件类型、安装方向、安装角度、纬度、气候、通风状况等。将对光伏发电功率起一定作用的气象因素称为光伏发电功率气象影响因子。其具备3个特征:①多元性，即存在多个不同的气象影响因子;②差异性，即不同气象影响因子对光伏发电功率影响程度不同;③关联性，即多个气象影响因子之间存在相互关联与耦合［10］。光伏发电系统是1个多因素并行影响的非线性、多变量系统。借助灰色关联理论来分析雾霾对光伏发电系统的影响［11］。设系统因素包括PM2．5浓度、环境温度;系统特征包括组件温度、发电量、辐射量。2．3灰色关联模型依据不同等级的PM2．5值，在每1个等级内讨论PM2．5对于太阳辐射量和光伏发电组件温度的影响，并比较得出系统的准优因素和准优特征。(1)利用灰色关联度理论建立光伏发电系统的系统因素序列和系统特征序列。设Xi=［xi(1)，xi(2)，…，xi(k)，…，xi(n)］，i=(1，2，…，m1)，k=(1，2，…，n)由m1个系统因素构成的行为序列，Yj=［yj(1)，yj(2)，…，yj(k)，…，yj(n)］，j=(1，2，…，m2)由m2个系统特征构成的行为序列，xi(k)、yj(k)为时间序号k上的观测数据。如设PM2．5为系统因素X1，环境温度为系统因素X2，发电量为Y1，辐射量为Y2，组件温度为Y3，第k天9:30～15:30期间平均值作为变量x1(k)、x2(k)、y2(k)、y3(k);第k天全天的发电量作为变量y1(k)。(2)对光伏发电系统的系统因素和系统特征进行初始化灰色关联度分析-电动折弯机数控钢管滚圆机滚弧机张家港滚圆机滚弧机折弯机 本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/