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| 1 | 旱区光伏组件疏水性表面自清洁研究与参数优选显示文摘表面积尘会严重影响光伏组件的发电效率,可涂覆疏水性涂层提高其自清洁能力来降低积尘量。该研究将灰尘颗粒视为规则球体,基于颗粒接触力学理论,建立光伏组件表面与灰尘颗粒的黏附力学模型,简化光伏组件自清洁时灰尘的受力模型。采用不同疏水性涂层来改变光伏组件表面参数,计算得到光伏组件的自清洁性能与灰尘粒径、表面性能间的关系。研究结果表明:1)光伏组件表面自清洁性能与表面材料弹性模量和摩擦系数相关。2)清洁200μm粒径以下的灰尘,光伏组件的表面弹性模量对自清洁性能起主要作用;清洁200μm粒径以上的灰尘,表面摩擦系数起主要作用。3)涂覆不同的疏水性涂层,光伏组件可自清洁不同粒径范围的灰尘。4)以中国西北地区为例,灰尘粒径分布为250~500μm,可选择涂覆弹性模量在0~2700 MPa内,摩擦系数为0.1的疏水性涂层以提高光伏组件的自清洁能力。研究结果可为旱区光伏电站制备及涂覆疏水性涂层除尘提供理论依据。 | 张东 俞凯 闫承涛 刘畅 申永前 安周建 | 2022 | 农业工程学报2022，38，17： | 2 |
| 2 | 基于改进SSA-SVM光伏板积灰预测及功率影响研究显示文摘由于长期的板面积灰会对光伏板输出功率有影响,而积灰又受天气状况影响,因此为了探究气象因素与光伏板表面的积灰量的关系,提出一种基于改进麻雀算法(MSSA)优化的支持向量机(SVM)的积灰预测模型。经过综合性的选择,该模型把降雨量、温度等气象因素作为输入,对板面的积灰进行预测。通过引入Logistic-tent混沌映射对种群进行初始化,避免种群产生集聚性;又引入一个动态变化因子,对发现者和加入者的数量进行自适应的调整,改善原始麻雀算法收敛速度慢、精确度低和容易出现局部收敛的缺点。将改进算法寻优得到的参数带入模型,并与其他寻优算法模型进行比较,结果表明:MSSA-SVM积灰预测模型预测误差更小,拟合程度更高。最后分析积灰密度对输出功率的影响,并根据降雨情况对组件清洗进行指导。 | 高瑜 孔晓龙 王寅清 姜丰 | 2023 | 西安科技大学学报2023，43，2： | 0 |
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