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光伏發(fā)展的歷史范文第1篇

【關(guān)鍵詞】：光伏發(fā)電；太陽能；電網(wǎng)

1光伏發(fā)電的歷史

在漫漫的歷史長河中，太陽能光伏發(fā)電技術(shù)在人們生活中發(fā)展的時(shí)間并不久遠(yuǎn)，距今僅有100多年的歷史。1839年，法國物理學(xué)家安東尼?亨利?貝克勒爾（AntoineHenriBecquerel）在實(shí)驗(yàn)中首次發(fā)現(xiàn)“光生伏打效應(yīng)”（photovoltaiceffect），簡稱“光伏效應(yīng)”。1873年，英國科學(xué)家威廉?史密斯（WiloughB.Smith）發(fā)現(xiàn)了硒，此材料對(duì)光非常敏感，并且威廉對(duì)這一發(fā)現(xiàn)作出了推測：硒材料的導(dǎo)電能力會(huì)隨著陽光照射的光通量的變化而變化。美國科學(xué)家查爾斯?弗里茨（CharlesFritts）于1980年研發(fā)出一種太陽能電池，這也是全球首塊以硒材料為基底的太陽能電池。人們之所以將“光伏器件”定義為能產(chǎn)生“光伏效應(yīng)”的器件，原因是太陽能電池利用光伏效應(yīng)的原理進(jìn)行工作。

1961-1971年期間，光伏電池在技術(shù)上并沒有明顯的進(jìn)步和改變，其研究重點(diǎn)主要是如何減少開發(fā)電池的成本和如何提高電池的抗輻射能力；1972-1976年，科學(xué)家成功研發(fā)出光伏電池，并初步應(yīng)用到生產(chǎn)與生活中。此后，光伏發(fā)電逐步降低了開發(fā)成本，技術(shù)上也不斷得到改善和提高。目前，光伏發(fā)電技術(shù)正一步步走向產(chǎn)業(yè)化、規(guī)范化，并且已成為現(xiàn)在地球上主要的綠色環(huán)保可再生能源之一。

2太陽能光伏發(fā)電的優(yōu)勢

2.1資源本身

太陽是一個(gè)巨大、永久的能量源，每秒輻射到地球的能量相當(dāng)于使用500萬t的標(biāo)準(zhǔn)煤，相當(dāng)于每年就要使用130萬億t標(biāo)準(zhǔn)煤。世界上可以開發(fā)的能源當(dāng)中太陽是最大的。而且太陽照射大地時(shí)不會(huì)受到地域的限制，所以可以直接開發(fā)和使用，在開發(fā)時(shí)不會(huì)用到開采和運(yùn)輸。在隨著煤、石油、天然氣……大量的消耗，能源的供應(yīng)會(huì)越來越緊張。

2.2地理優(yōu)勢

我國太陽能資源非常豐富，理論上來說太陽能的儲(chǔ)量達(dá)到了每年的17000億t標(biāo)準(zhǔn)煤，太陽能的開發(fā)利用的潛力是巨大的。中國處于北半球，南北距離和東西距離都在5000km以上。在這遼闊的土地上有著豐富的太陽能資源。大多數(shù)地區(qū)年平均輻射量都在4kWh/m2以上，的日輻射量更是達(dá)到了7kWh/m2。年日照時(shí)數(shù)多于2000h，和同一緯度的國家相比，比歐洲、日本具有優(yōu)勢，和美國相似。

3太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)

我們通常把利用太陽能板將太陽能轉(zhuǎn)化為電能的過程叫做光伏發(fā)電，把由控制器、太陽能電池陣列、電能的儲(chǔ)存和變換裝置等組成的系統(tǒng)叫做光伏發(fā)電系統(tǒng)。光伏發(fā)電系統(tǒng)分為獨(dú)立型系統(tǒng)、并網(wǎng)型系統(tǒng)和混合型系統(tǒng)。

如圖 1 所示，獨(dú)立型光伏發(fā)電系統(tǒng)的特點(diǎn)是不與國家電網(wǎng)連接，但需要用蓄電池來儲(chǔ)存能量。在有太陽光照的情況下，該系統(tǒng)可以用于國家電網(wǎng)無法到達(dá)的用電設(shè)備。當(dāng)蓄電池中的存儲(chǔ)量小于光伏陣列的發(fā)電量時(shí)，光伏列陣產(chǎn)生的電能小于負(fù)載消耗的電能，這樣蓄電池組和光伏列陣一起給負(fù)載供電。若無太陽光照，就由蓄電池獨(dú)立為其提供電源。 如圖 2 所示，并網(wǎng)型光伏發(fā)電系統(tǒng)的特點(diǎn)是系統(tǒng)的輸出端要和國家的電網(wǎng)相連。按照接入點(diǎn)的不同，并W型光伏發(fā)電系統(tǒng)可分成配電側(cè)并網(wǎng)型光伏發(fā)電系統(tǒng)和輸電側(cè)并網(wǎng)型光伏發(fā)電系統(tǒng)。并網(wǎng)型光伏發(fā)電系統(tǒng)大多應(yīng)用于樓房外側(cè)，并網(wǎng)點(diǎn)多數(shù)在配電側(cè)。輸電側(cè)并網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)與之最大的不同是安裝地點(diǎn)不同，其大多數(shù)安在沙漠。

它的工作流程是：先利用光伏陣列把太陽能變成電能，然后利用逆變器將產(chǎn)生的直流變?yōu)榉想娋W(wǎng)要求的交流電，最終將符合條件的電能并入電網(wǎng)。

如圖 3 所示，混合型光伏發(fā)電系統(tǒng)最大的優(yōu)點(diǎn)是系統(tǒng)中不僅有光伏發(fā)電系統(tǒng)，還有多種模式的發(fā)電系統(tǒng)。當(dāng)光伏發(fā)電系統(tǒng)產(chǎn)生的電能小于負(fù)載需要的電能時(shí)，可以通過其他發(fā)電方式來彌補(bǔ)缺少的電能。

目前，風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的應(yīng)用比較廣泛，提高了整個(gè)混合型光伏發(fā)電系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。

4光伏發(fā)電發(fā)展遠(yuǎn)景

光伏發(fā)電技術(shù)將在不久以后占據(jù)能源消費(fèi)的重要地位，其發(fā)展將替代一些常規(guī)型能源，且將成為能源的主體供應(yīng)方式。預(yù)計(jì)在2030年，對(duì)于可再生能源消耗量將占到能源總消耗量的百分之三十以上，其中光伏發(fā)電也將占世界電力供應(yīng)比例的百分之十以上；而到2040年時(shí)，可再生能源的消耗量將占能源消耗總量的百分之五十以上，其中光伏發(fā)電可占到總電力百分之二十以上；二十一世紀(jì)末，可再生能源的消耗量將占到能耗總量的百分之八十以上，而太陽能光伏發(fā)電可占至百分之六十。這些數(shù)據(jù)足以表明光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前景和在能源方面所占據(jù)的重要位置。有關(guān)報(bào)道稱，至2020年時(shí)，我國會(huì)力爭將太陽能光伏發(fā)電容量到達(dá)180萬KW，至2050年可達(dá)60000萬KW。預(yù)計(jì)至2050年，可再生能源發(fā)電裝機(jī)可占我國發(fā)電裝機(jī)總?cè)萘康陌俜种?，其中太陽能電力裝機(jī)可占百分之五左右。在未來的十幾年里，將會(huì)是我國光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)的一個(gè)迅猛發(fā)展階段。

5結(jié)束語

總之，發(fā)展利用可再生能源不僅可以降低環(huán)境污染，符合我國可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略要求，也是當(dāng)今世界必須要走的能源之路。由于中國是能耗大國，且人口密度分布不合理，因此要想讓國家保持能源供給的安全性和獨(dú)立性，堅(jiān)持可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略方針及分散人口地區(qū)居民用電，就必需大力發(fā)展太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)。

【參考文獻(xiàn)】

光伏發(fā)展的歷史范文第2篇

關(guān)鍵詞 光伏發(fā)電預(yù)測；太陽輻照度；天氣預(yù)報(bào)；多項(xiàng)式回歸

中圖分類號(hào)：TM615 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-7597（2014）15-0043-02

太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率取決于太陽輻照強(qiáng)度、溫度、風(fēng)速、云量等因素，其輸出功率的變化具有不連續(xù)性和不確定性的特點(diǎn)[1]。因此，大規(guī)模集中并網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)容量的增加會(huì)對(duì)電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行產(chǎn)生影響。因此，光伏發(fā)電量預(yù)報(bào)技術(shù)對(duì)于電力負(fù)荷配合、電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行具有重要的意義。

本文是通過天氣預(yù)報(bào)給出的氣象數(shù)據(jù)，來對(duì)本文對(duì)上海浦東新區(qū)某套光伏系統(tǒng)的輸出功率預(yù)測進(jìn)行研究。

1 光伏發(fā)電系統(tǒng)出力的預(yù)測方法

目前，光伏發(fā)電系統(tǒng)出力的預(yù)測方法主要有兩種：物理方法和統(tǒng)計(jì)方法[2]。

物理方法是利用太陽能電池光伏發(fā)電的原理，通過光電轉(zhuǎn)換效率的定義來建立起影響光電轉(zhuǎn)換效率的經(jīng)驗(yàn)公式和經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，輸入太陽能總輻射預(yù)報(bào)值，進(jìn)行光伏發(fā)電量預(yù)報(bào)[3]。

統(tǒng)計(jì)方法利用建立光伏發(fā)電系統(tǒng)出力與氣象要素相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)模型后，輸入天氣預(yù)報(bào)和太陽總輻射預(yù)報(bào)值，進(jìn)行發(fā)電量預(yù)測[4]。常見的統(tǒng)計(jì)方法包括多元多項(xiàng)式回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)

絡(luò)[4]等。

表1給出了利用物理方法和統(tǒng)計(jì)方法預(yù)測光伏發(fā)電功率時(shí)所需要的數(shù)據(jù)[3]。

表1 光伏發(fā)電預(yù)測方法所需數(shù)據(jù)

物理方法 統(tǒng)計(jì)方法

電池板面積 歷史發(fā)電量數(shù)據(jù)

太陽能電池材料 歷史太陽輻照度數(shù)據(jù)

標(biāo)稱效率 歷史氣象數(shù)據(jù)

溫度系數(shù) 氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)

太陽輻照度預(yù)報(bào)值 太陽輻照度預(yù)報(bào)值

因?yàn)楸疚氖峭ㄟ^歷史數(shù)據(jù)及天氣預(yù)報(bào)來對(duì)光伏系統(tǒng)出力進(jìn)行預(yù)測，所以我們選取統(tǒng)計(jì)方法來建立預(yù)測模型。

2 太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)預(yù)測模型的設(shè)計(jì)

通過天氣預(yù)報(bào)無法獲得統(tǒng)計(jì)方法所需要的太陽輻照度預(yù)報(bào)值，所以本文先利用光伏發(fā)電系統(tǒng)歷史發(fā)電數(shù)據(jù)、太陽輻照度數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)建立了多元多項(xiàng)式回歸模型，然后在此基礎(chǔ)上建立了晴天、多云、陰天和雨天這四種天氣類型下的只以氣溫為輸入變量的預(yù)測模型。圖1給出了光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電預(yù)測框架圖。

圖1 光伏發(fā)電系統(tǒng)出力預(yù)測框架圖

本文利用的數(shù)據(jù)包括上海浦東氣象局提供的氣象資料（氣溫及天氣類型），以及光伏電站提供的相關(guān)運(yùn)行數(shù)據(jù)。對(duì)于氣象資料中的陣雨轉(zhuǎn)多云、多云轉(zhuǎn)雷陣雨等一天內(nèi)天氣類型多變的情況，我們認(rèn)為白天為多云的即為多云、白天為陣雨的即為雨天。觀察歷史發(fā)電數(shù)據(jù)可知，光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率集中在5：00-18：00內(nèi)。因此，我們認(rèn)為有效發(fā)電時(shí)間為13h。對(duì)5：00-18：00內(nèi)每5分鐘一個(gè)采樣點(diǎn)的歷史發(fā)電數(shù)據(jù)及輻照度數(shù)據(jù)進(jìn)行算術(shù)平均，計(jì)算結(jié)果如表2所示。表3給出了其中三天的計(jì)算結(jié)果。

表3 三天的歷史發(fā)電計(jì)算數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)

日期 平均有效

功率/kW 平均有效太陽

輻照度W/m2 氣象數(shù)據(jù)

氣溫/℃ 天氣類型

6月8日 12.593 245.425 24.0 陰天

6月10日 10.082 198.652 25.1 雨天

6月28日 15.110 310.701 28.8 多云

通過歷史數(shù)據(jù)建立多元多項(xiàng)式回歸模型，光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率是溫度和太陽輻照度的函數(shù)，表示為：

在現(xiàn)有的20組數(shù)據(jù)中，選取6月7日、17日、24日和27日用于誤差的評(píng)估。利用MATLAB對(duì)其余的16組數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，擬合結(jié)果為：

a=-1.10730；b=-0.00073；c=0.07630；d=-0.00001

太陽輻照度的變化具有動(dòng)態(tài)性、多擾量性等特點(diǎn)，其中云量、大氣狀況、天氣狀況等因素的影響至關(guān)重要[5]。由于天氣預(yù)報(bào)并未提供統(tǒng)計(jì)方法所需要的太陽輻照度預(yù)報(bào)值，但在同一天氣類型下，我們可以認(rèn)為每天的有效太陽輻照度平均值近似相等。所以本文對(duì)歷史數(shù)據(jù)按天氣類型分類，求出各天的有效太陽輻照度平均值Hi，再在同天氣類型下求出，將該值視為該天氣類型下的各天有效太陽輻照度平均值。表4給出了各天氣類型對(duì)應(yīng)的有效太陽輻照度平均值。

表4 各天氣類型對(duì)應(yīng)的有效太陽輻照度平均值

天氣類型 晴天 多云 陰天 雨天

日太陽輻照度平均值W/m2 484.243 368.147 261.257 181.267

將表4中的數(shù)據(jù)代入多元多項(xiàng)式回歸模型，即可得到無輻照度預(yù)測時(shí)，基于天氣預(yù)報(bào)預(yù)測光伏系統(tǒng)出力的模型。表5給出了各天氣類型下的光伏發(fā)電系統(tǒng)功率預(yù)測模型。

表5 光伏系統(tǒng)各天氣類型下的功率預(yù)測模型

天氣類型 光伏發(fā)電系統(tǒng)功率預(yù)測模型

晴天 P=33.49553-0.35350*T（kW）

多云 P=25.62699-0.26875*T（kW）

陰天 P=18.14406-0.19072*T（kW）

雨天 P=12.39479-0.13232*T（kW）

利用表5中的模型，我們可在無太陽輻照度預(yù)測時(shí)，僅根據(jù)天氣預(yù)報(bào)所提供的溫度與天氣類型預(yù)報(bào)來預(yù)測光伏發(fā)電系統(tǒng)的有效輸出功率，預(yù)測的時(shí)間尺度可達(dá)1-7d。將有效輸出功率P乘以有效時(shí)間13h，即可得到光伏系統(tǒng)發(fā)電量。

圖2給出了利用表5所建立的預(yù)測模型來預(yù)測6月7日、17日、24日和27日的發(fā)電功率。

圖2 預(yù)測功率與實(shí)際功率

在預(yù)報(bào)檢驗(yàn)中，我們采用平均絕對(duì)百分比誤差MAPE對(duì)預(yù)報(bào)誤差進(jìn)行評(píng)估[6]。經(jīng)計(jì)算，預(yù)測模型的MAPE為9.07%。根據(jù)預(yù)測精度劃分表可知，當(dāng)MAPE

在考慮影響模型預(yù)測精度的原因時(shí)，本文分析了以下幾個(gè)因素。

1）由于數(shù)據(jù)的缺乏，在計(jì)算太陽輻照度的時(shí)候，只是簡單地對(duì)同一天氣類型下的輻照度求平均，并將該平均值視為該天氣類型下的平均輻照度值。而實(shí)際情況下，即使是相同的天氣類型下，太陽輻照度也會(huì)隨赤緯角、太陽時(shí)角的變化而變化。因此，若在計(jì)算有效太陽輻照度平均值時(shí)，按季節(jié)和天氣類型區(qū)分，會(huì)使得預(yù)測模型的可靠性得到提高。

2）對(duì)多種天氣類型只是簡化為晴天、多云、陰天和雨天。實(shí)際生活中會(huì)出現(xiàn)晴轉(zhuǎn)多云、小雨轉(zhuǎn)陰等一天內(nèi)天氣類型多變的情況。并且，即使在同一天氣類型下，云量、云狀等也是有差別的，所以對(duì)太陽輻照度的影響是也是有差異的。

3）計(jì)算太陽輻照度的過程中都是對(duì)同一天氣類型下幾天的數(shù)據(jù)簡單求平均，并沒有考慮不同大氣條件的影響。實(shí)際中，太陽輻照度還與當(dāng)時(shí)大氣中水汽含量、氣溶膠等有關(guān)。另外，大氣中O3、O2、H2O等也會(huì)吸收太陽輻射。

4）上海地區(qū)屬于霧霾天氣多發(fā)的地區(qū)。霧霾天氣發(fā)生時(shí)，會(huì)造成高濃度氣溶膠事件，從而削弱了到達(dá)地面的太陽輻照度，使得光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電功率的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際值有所偏差[8]，而本文也沒有考慮到霧霾的影響。

3 結(jié)論

光伏電站輸出功率預(yù)測對(duì)于保持電力系統(tǒng)的功率平衡和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行有著重要的意義。本文依據(jù)夏季20天的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立了各天氣類型下只以溫度為輸入變量的功率預(yù)測模型，預(yù)測結(jié)果的MAPE為9.07%，表明了預(yù)測模型具有一定的參考價(jià)值。

基金項(xiàng)目

上海市科委節(jié)能減排專項(xiàng)（12dz1200302）

參考文獻(xiàn)

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光伏發(fā)展的歷史范文第3篇

【關(guān)鍵詞】 功率預(yù)測 短期預(yù)測 均方根誤差

發(fā)電與用電必須實(shí)時(shí)平衡是電力系統(tǒng)運(yùn)行的重要特點(diǎn)，只有這樣系統(tǒng)才能保證安全和穩(wěn)定。因而無論在國內(nèi)還是國外，電網(wǎng)調(diào)度部門主要負(fù)責(zé)電力系統(tǒng)的調(diào)頻、調(diào)峰、安排發(fā)電計(jì)劃和備用容量等業(yè)務(wù)。對(duì)于新能源發(fā)電方面，尤其以光伏和風(fēng)電為代表，當(dāng)其在電力系統(tǒng)中達(dá)到較高透率時(shí)，準(zhǔn)確預(yù)測其輸出功率不僅有助于調(diào)度部門提前調(diào)整調(diào)度計(jì)劃來減輕光伏風(fēng)電間歇性對(duì)電網(wǎng)的影響，而且還可減少備用容量的安排，從而降低系統(tǒng)運(yùn)行成本。因此，新能源功率預(yù)測在電網(wǎng)調(diào)度領(lǐng)域占有舉足輕重的地位，更精確的預(yù)測風(fēng)能、太陽能發(fā)電功率有利于制定合理的電力調(diào)度計(jì)劃。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

對(duì)新能源發(fā)電功率預(yù)測技術(shù)的研究較早起源于國外，尤其以丹麥、德國、瑞士、西班牙和日本等國的相關(guān)大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)為代表。上世紀(jì)90年代丹麥開始大力發(fā)展風(fēng)電，促使了其不同公司或高校開始研究新能源功率預(yù)測問題。[1]相繼產(chǎn)生了多個(gè)產(chǎn)品，如Riso實(shí)驗(yàn)室開發(fā)了Prediktor系統(tǒng)，丹麥技術(shù)大學(xué)開發(fā)出WPPT（Wind Power Prediction Tool）系統(tǒng)，而后的用于風(fēng)電功率預(yù)測的Zephry系統(tǒng)就是由Prediktor和WPPT整合而來，另外由ENFOR公司研發(fā)的用于光伏功率預(yù)測的SOLARFOR系統(tǒng)也比較有代表性；作為國際上較早大面積應(yīng)用新能源的德國，其Oldenburg大學(xué)開發(fā)了Previento系統(tǒng)，德國太陽能研究所開發(fā)了風(fēng)電功率管理系統(tǒng)（WPMS）；西班牙Joen大學(xué)建立了19kW的光伏發(fā)電站驗(yàn)證其發(fā)電預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率[2]，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以實(shí)測的光伏板溫度、日照輻射強(qiáng)度為輸入值，以其I/V曲線為目標(biāo)函數(shù)，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層傳感器，求解出逼近實(shí)際工況的I/V曲線，建立了發(fā)電功率日照強(qiáng)度、板溫之間的函數(shù)關(guān)系，經(jīng)過驗(yàn)證，該系統(tǒng)2003年發(fā)電量預(yù)測值與實(shí)測值的歷史相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.998。國內(nèi)方面光伏發(fā)電量預(yù)測技術(shù)研發(fā)起步較晚。華北電力大學(xué)[3]結(jié)合光伏組件數(shù)學(xué)模型和保定地區(qū)氣象資料，模擬了30MW光伏電站發(fā)電量數(shù)據(jù)，利用支持向量機(jī)回歸分析方法進(jìn)行功率預(yù)測，但該方法無實(shí)際光伏電站的實(shí)況發(fā)電量數(shù)據(jù)，缺乏實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，對(duì)實(shí)際光伏電站發(fā)電量預(yù)報(bào)的指導(dǎo)意義有限。華中科技大學(xué)[4]利用該校屋頂光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)資料進(jìn)行研究，通過2005―2010年不同季節(jié)氣象因素與發(fā)電量之間的相關(guān)分析，得出光伏發(fā)電量與輻照度的相關(guān)性最大、溫度次之、風(fēng)速再次之。

2 功率預(yù)測方法及分類

為提高功率預(yù)測精度，國內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)都在嘗試各種新的預(yù)測方法，主要的功率預(yù)測方法分類如（圖1）。

時(shí)間序列分析是持續(xù)預(yù)測法中的一種，其認(rèn)為風(fēng)速、輻照強(qiáng)度預(yù)測值等于最近幾個(gè)風(fēng)速、輻照強(qiáng)度歷史數(shù)據(jù)的滑動(dòng)平均值，通常只是簡單地把最近一點(diǎn)的觀測值作為下一點(diǎn)的預(yù)測值。該模型的預(yù)測誤差較大，且預(yù)測結(jié)果不穩(wěn)定。改進(jìn)的方法有ARMA模型法、卡爾曼濾波法。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法被廣泛用來解決非線性問題的建模方法。它由大量簡單元件相互連接而成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，具有高度的非線性，能夠進(jìn)行復(fù)雜的邏輯操作的非線性關(guān)系。其具有很多優(yōu)良性能，如非線性映射能力、自組織性和自適應(yīng)性能力、記憶聯(lián)想能力、容錯(cuò)能力等。

按照風(fēng)電或光伏功率預(yù)測的時(shí)間尺度可分為中長期、短期和超短期預(yù)測。對(duì)于中長期預(yù)測或更長時(shí)間尺度，主要用于風(fēng)光電場或電網(wǎng)的檢修維護(hù)計(jì)劃安排等的預(yù)測。對(duì)于30分鐘～72小時(shí)的預(yù)測，主要用于電力系統(tǒng)的功率平衡和經(jīng)濟(jì)調(diào)度、電力市場交易、暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估等稱為短期功率預(yù)測。一般認(rèn)為不超過30分鐘的預(yù)測為超短期預(yù)測。從預(yù)測模型建立角度考慮，不同時(shí)間尺度的預(yù)測有本質(zhì)區(qū)別：0～3小時(shí)的預(yù)測主要由大氣條件的持續(xù)性決定，所以如果不通過數(shù)值天氣預(yù)報(bào)也能得出較好的預(yù)測結(jié)果，如采用可得到更好結(jié)果。對(duì)于時(shí)間尺度超過3小時(shí)的預(yù)測，不考慮數(shù)值天氣預(yù)測無法反應(yīng)大氣運(yùn)動(dòng)的本質(zhì)，所以難以得到較好的預(yù)測結(jié)果，所以通常的預(yù)測方法都采用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的數(shù)據(jù)。

基于物理方法的功率預(yù)測流程示意圖如下（以風(fēng)功率預(yù)測為例）。首先通過數(shù)值天氣預(yù)報(bào)得到風(fēng)速、風(fēng)向等氣象數(shù)據(jù)，再根據(jù)電場周圍的地理信息參數(shù)（等高線、粗糙度、障礙物、溫度分層等）采用軟件計(jì)算得到風(fēng)機(jī)輪轂高度的風(fēng)速、風(fēng)向、氣溫、氣壓等參數(shù)，最后根據(jù)風(fēng)機(jī)功率曲線計(jì)算得到風(fēng)電場輸出功率。因?yàn)樵诓煌娘L(fēng)向和溫度條件下，即使風(fēng)速相同，風(fēng)電場輸出功率也不相等，因此風(fēng)電場功率曲線是一族曲線，同時(shí)還應(yīng)考慮風(fēng)電機(jī)組故障和檢修的情況。對(duì)整個(gè)區(qū)域進(jìn)行風(fēng)電功率預(yù)測時(shí)，可對(duì)所有的風(fēng)電場輸出功率進(jìn)行預(yù)測，然后求和得到區(qū)域總功率。

基于統(tǒng)計(jì)方法的風(fēng)電/光伏的功率預(yù)測不考慮風(fēng)速/輻照變化的物理過程，根據(jù)歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)找出天氣狀況與風(fēng)光電場出力的關(guān)系，然后根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)對(duì)電場輸出功率進(jìn)行預(yù)測。

兩種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)。物理方法無需大量的測量數(shù)據(jù)，但對(duì)大氣的物理特性及風(fēng)/光電場特性的數(shù)學(xué)描述要求較高，這些描述方程求解困難、計(jì)算量大。統(tǒng)計(jì)方法無需對(duì)求解方程，計(jì)算速度快，但需要大量歷史數(shù)據(jù)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與訓(xùn)練，得到氣象參數(shù)與風(fēng)/光電場輸出功率的關(guān)系。目前的趨勢是將兩種方法混合使用，稱之為綜合方法。

3 三種預(yù)測方法的對(duì)比

通過應(yīng)用三種統(tǒng)計(jì)預(yù)測算法于某案例中對(duì)其預(yù)測精度進(jìn)行了對(duì)比。案例以某島嶼上的分布式風(fēng)光電站發(fā)電量為檢驗(yàn)對(duì)象，該電站由25臺(tái)30kw并網(wǎng)光伏逆變器、5臺(tái)50kw風(fēng)機(jī)組成，合計(jì)1000kw。選取2013年4月份的歷史功率數(shù)據(jù)和歷史數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)作為模型建立依據(jù)，5月份發(fā)電量作為預(yù)測對(duì)象（因?yàn)樵搮^(qū)域4，5月份天氣變化相對(duì)最小），并采用同時(shí)段的歷史功率數(shù)據(jù)對(duì)模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。

3.1 ARMA預(yù)測模型

3.1.1 ARMA模型的基本原理

ARMA模型也稱為自回歸滑動(dòng)平均模型，是研究時(shí)間序列的重要方法之一，是由自回歸與滑動(dòng)平均兩種模型“混合”而成。常用于長期追蹤資料的研究和用于具有季節(jié)變動(dòng)特征數(shù)據(jù)的預(yù)測中，所以可將其應(yīng)用于風(fēng)電光伏功率預(yù)測領(lǐng)域。

3.1.2 預(yù)測結(jié)果及誤差分析

運(yùn)用ARMA模型分別對(duì)5月1日9時(shí)0分至5月31日18時(shí)00分進(jìn)行預(yù)測，得到原始風(fēng)電光伏總功率和預(yù)測功率。預(yù)測結(jié)果如（圖3、4）所示。

常見的預(yù)測誤差的評(píng)估方法有平均絕對(duì)誤差，均方根誤差，相關(guān)系數(shù)等。均方根誤差放大了出現(xiàn)較大誤差的點(diǎn)，能更好的反映光伏電站預(yù)測模型的準(zhǔn)確度，因此本文采用均方根誤差RMSE對(duì)模型的誤差進(jìn)行評(píng)估。

其中，N-測試樣本數(shù)；P-裝機(jī)容量。

通過Matlab的計(jì)算，我們得到各項(xiàng)指標(biāo)結(jié)果如表1。

3.2 卡爾曼濾波預(yù)測模型

3.2.1 模型基本原理

卡爾曼濾波法運(yùn)用了濾波的基本思想，利用前一時(shí)刻預(yù)報(bào)誤差的反饋信息及時(shí)修正預(yù)報(bào)方程，以提高下一時(shí)刻的預(yù)報(bào)精度。要實(shí)現(xiàn)卡爾曼濾波法預(yù)測風(fēng)光功率，首先必須推導(dǎo)出正確的狀態(tài)方程和測量方程。因已通過時(shí)間序列分析建立了風(fēng)電功率時(shí)間序列的ARMA模型，故可將ARMA模型轉(zhuǎn)換到狀態(tài)空間，建立卡爾曼濾波的狀態(tài)方程和測量方程。

3.2.2 預(yù)測結(jié)果及誤差分析（如圖5、圖6）

通過Matlab的計(jì)算，我們得到各項(xiàng)指標(biāo)結(jié)果如（表2）。

3.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

對(duì)于上文的ARMA模型和卡爾曼濾波模型都屬于線性模型，都必須先對(duì)模型結(jié)構(gòu)做出假設(shè)，然后對(duì)模型參數(shù)的估計(jì)得到預(yù)測值。因此，模型結(jié)構(gòu)的合理與否，直接影響到最終預(yù)測的精度。由于風(fēng)光電場功率具有高度的不確定性，因而單一的線性預(yù)測模型不足以挖掘其功率數(shù)據(jù)中的所有信息。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)性，可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系，所以本文選擇小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)風(fēng)光功率進(jìn)行非線性預(yù)測研究。

3.3.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法基本原理

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，把小波基函數(shù)作為隱含層節(jié)點(diǎn)的傳遞函數(shù)，信號(hào)前向傳播的同時(shí)誤差反向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖7。

3.3.2 模型建立

首先采集四月份一整月的光伏風(fēng)電功率數(shù)據(jù)，每隔15min記錄一個(gè)時(shí)間點(diǎn)，共有960個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，用前四月份30天的功率數(shù)據(jù)訓(xùn)練小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后用訓(xùn)練好多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測之后的功率數(shù)據(jù)。基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功率預(yù)測算法流程圖如圖8所示。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖9所示。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練：通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)反復(fù)訓(xùn)練100次。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)測試：用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測風(fēng)光功率，并對(duì)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分析。

3.3.3 預(yù)測結(jié)果

利用Matlab處理數(shù)據(jù)并進(jìn)行計(jì)算，我們得到基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功率預(yù)測結(jié)果（圖10、11）。

預(yù)測結(jié)果分析：

本文采用了ARMA模型、卡爾曼濾波預(yù)測算法和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)該島的分布式風(fēng)光電功率數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行了預(yù)測。分析表1～表3預(yù)測效果評(píng)價(jià)指標(biāo)，我們得到以下認(rèn)識(shí)：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中我們得到預(yù)測結(jié)果：超短期預(yù)測精確度誤差最小達(dá)到到7%，短期預(yù)測精確度誤差最小達(dá)到到9%，表明小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果已經(jīng)相當(dāng)精確。對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測曲線與線性預(yù)測模型的預(yù)測曲線進(jìn)行對(duì)比，可以看到：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于光伏風(fēng)電功率的描繪更加平緩。

4 結(jié)論與展望

在對(duì)國內(nèi)外文獻(xiàn)廣泛調(diào)研的基礎(chǔ)上，較為全面地論述了風(fēng)電、光伏功率預(yù)測技術(shù)的研究現(xiàn)狀和最新動(dòng)態(tài)，對(duì)當(dāng)前功率預(yù)測技術(shù)方法進(jìn)行了總結(jié)歸納，建立了針對(duì)某島嶼分布式風(fēng)光互補(bǔ)示范工程的高精度發(fā)電功率預(yù)測模型，成功實(shí)現(xiàn)了分布式電源總輸出（光伏風(fēng)電）的精確預(yù)測，實(shí)驗(yàn)運(yùn)行結(jié)果表明：該系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確預(yù)測次日短期和未來4小時(shí)超短期光伏發(fā)電出力，短期和超短期預(yù)測的月平均均方根誤差分別為9%和7%。

為了進(jìn)一步提高功率預(yù)測精度還需要提高數(shù)值天氣預(yù)報(bào)質(zhì)量，從而得到精度更高更豐富的區(qū)域氣象數(shù)據(jù)。因此需要盡快建立我國數(shù)值天氣預(yù)報(bào)商業(yè)化服務(wù)，進(jìn)一步完善風(fēng)電光伏功率預(yù)測系統(tǒng)，提高預(yù)測精度。

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光伏發(fā)展的歷史范文第4篇

在光伏業(yè)內(nèi)，“金太陽”示范工程幾乎成了一個(gè)負(fù)面形象的代名詞，或曰質(zhì)量不佳，或曰欺詐盛行。無論如何評(píng)價(jià)，它對(duì)中國光伏早期國內(nèi)終端市場規(guī)?；l(fā)展所發(fā)揮的重要作用，以及對(duì)中國能源發(fā)展戰(zhàn)略多種培育方式嘗試的重要意義都不可否認(rèn)。在“金太陽”正在走入歷史的時(shí)候，對(duì)于這樣一個(gè)巨大的國家扶持工程，無論是從對(duì)社會(huì)投入負(fù)責(zé)任的角度，還是從建立數(shù)據(jù)基礎(chǔ)體系的角度，“金太陽”都到了需要梳理，并給社會(huì)一個(gè)交代的時(shí)候。

關(guān)于“金太陽”，已知和未知的情況是：國家“原則上按光伏發(fā)電系統(tǒng)及其配套輸配電工程總投資的50%給予補(bǔ)助”的“金太陽”，始于2009年7月的《關(guān)于實(shí)施金太陽示范工程的通知》，終于2013年12月的《關(guān)于清算2012年金太陽和光電建筑應(yīng)用示范項(xiàng)目的通知》，4期共計(jì)批準(zhǔn)項(xiàng)目總量約為6GW，但實(shí)際完成情況未公開，實(shí)際并網(wǎng)發(fā)電情況未公開，國家總計(jì)補(bǔ)貼金額也未公開。對(duì)于補(bǔ)貼金額，有資料顯示早期計(jì)劃建設(shè)不低于500MW，補(bǔ)貼金額在百億元。但在實(shí)際運(yùn)行中，批準(zhǔn)規(guī)模增加了十倍以上，補(bǔ)貼金額大幅增加也是勢所必然。

站在今天的角度看“金太陽”，人們不難看到這樣兩點(diǎn)：

“金太陽”的積極意義在于把中國光伏推向了一個(gè)重要的發(fā)展階段。2004年以前，中國光伏難言規(guī)模，當(dāng)年組件產(chǎn)能僅為100MW。2004年以后，受歐洲市場需求突起拉動(dòng)，生產(chǎn)規(guī)模迅速提升，2008年產(chǎn)量已經(jīng)達(dá)到1780MW，產(chǎn)品99%出口，國內(nèi)需求幾乎為零。2009年“金太陽”開始實(shí)施，到2013年，組件產(chǎn)量約為30000多MW，國內(nèi)外市場需求4：6，達(dá)到了一個(gè)必要的格局。之所以說“必要”，是因?yàn)槌鲇谀茉撮L期發(fā)展戰(zhàn)略考慮，人類選擇了以早期承擔(dān)巨額成本的方式發(fā)展光伏新能源，從2004年開始，以德國為代表的歐洲首先承擔(dān)了起這份責(zé)任。從2009年“金太陽”開始，中國作為一個(gè)負(fù)責(zé)任的大國也承擔(dān)起了這份責(zé)任。“金太陽”的實(shí)施，客觀上達(dá)到了三方面的積極意義：逐步改變了中國光伏過去技術(shù)、市場、原材料“三頭在外”的不合理產(chǎn)業(yè)格局；意外地為后來“雙反”時(shí)保護(hù)中國光伏而開拓國內(nèi)市場做了準(zhǔn)備；維護(hù)了中國光伏強(qiáng)大的國際競爭力。

“金太陽”出現(xiàn)負(fù)面效果是必然的。國際上圍繞光伏發(fā)電補(bǔ)貼，主要分為上世紀(jì)九十年代“日本新陽光計(jì)劃”為代表的“事前補(bǔ)貼”，和2004年以后德國實(shí)行的固定電價(jià)為代表“事后補(bǔ)貼”兩種形式，區(qū)別在于，前者以電站建設(shè)完成為補(bǔ)貼時(shí)間，是一次性的；后者以并網(wǎng)發(fā)電實(shí)現(xiàn)為補(bǔ)貼時(shí)間，是一般持續(xù)20年以上的?！敖鹛枴笔堑湫偷摹笆虑把a(bǔ)貼”方式，而其實(shí)施的前提之一是社會(huì)信用體系的完善和成熟。

毋庸諱言的是，中國社會(huì)信用體系基礎(chǔ)一向薄弱，于是就有了“有相當(dāng)一部分企業(yè)為了多得到財(cái)政補(bǔ)貼，采取‘低購高報(bào)’的辦法，提高系統(tǒng)總造價(jià)，借此騙取補(bǔ)貼。更有甚者，直接使用不符合補(bǔ)貼質(zhì)量要求的劣質(zhì)產(chǎn)品，甚至國外退貨的廢次產(chǎn)品?！笨傊畯母旧现v，事前補(bǔ)貼的作法不適合當(dāng)前中國，事實(shí)上這種做法的比例在國際上也是遞減的?；诖耍敖鹛枴背霈F(xiàn)這樣或那樣的問題是正常的事情，它是中國光伏發(fā)展必須的一種探索。

時(shí)至今日，“金太陽”正在成為過去時(shí)，正反面的評(píng)論也在逐漸淡化，總結(jié)“金太陽”這樣重大社會(huì)事件的長遠(yuǎn)價(jià)值，也許時(shí)間更長效果更好。當(dāng)前該做的事情，應(yīng)是將“金太陽”的實(shí)施結(jié)果進(jìn)行一個(gè)梳理，還原一個(gè)真實(shí)的過程。

梳理“金太陽”，給社會(huì)一個(gè)交代是建立社會(huì)監(jiān)督機(jī)制的需要。在成熟的國家制度下，任何重大的政府行為，特別是需要巨額資金支持的政府行為，資金的支出應(yīng)當(dāng)獲得社會(huì)的批準(zhǔn)，資金的使用情況及其結(jié)果應(yīng)當(dāng)獲得社會(huì)的認(rèn)可，只有這樣才能形成合理的政府管理機(jī)制。遺憾的是，中國的許多事情不是這樣，于是就有了人們?cè)S多的抱怨。而這些抱怨，不是抱怨行為目的的對(duì)錯(cuò)，而是抱怨行為運(yùn)作程序的問題，因?yàn)樵擁?xiàng)目花的是每一個(gè)納稅人的錢?；{稅人的錢不向納稅人請(qǐng)示，花錢的結(jié)果也不向納稅人報(bào)告，這是一個(gè)邏輯不通的事情，因此“金太陽”實(shí)施中出現(xiàn)的諸多欺詐行為也就不足為奇了。

事實(shí)上，這些現(xiàn)象不是行為的初衷，但卻是行為的結(jié)果，改變這一異化結(jié)果的唯一辦法就是政府管理改革。沒有監(jiān)督機(jī)制的國家體制不是合理的國家體制，缺少監(jiān)督機(jī)制的政府行為是難免會(huì)出問題的行為。提倡政府管理改革，具體到“金太陽”就是對(duì)投資結(jié)果進(jìn)行梳理并向社會(huì)匯報(bào)，能源管理改革請(qǐng)從“金太陽”開始。

梳理“金太陽”，給社會(huì)一個(gè)交代是不斷積累數(shù)據(jù)、建立產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的需要。在筆者過去的研究過程中，能夠找到的完整的“金太陽”數(shù)據(jù)甚少，而其對(duì)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)形成的相關(guān)作用的資料更少。標(biāo)準(zhǔn)的缺失既是中國光伏產(chǎn)業(yè)長期發(fā)展的軟肋，更是當(dāng)前光伏產(chǎn)業(yè)投融資的硬傷。標(biāo)準(zhǔn)不是臆造出來的，是在大量數(shù)據(jù)積累的基礎(chǔ)之上分析、總結(jié)而來的，只有通過長時(shí)間完整數(shù)據(jù)的積累才有可能形成一個(gè)相對(duì)合理的產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

光伏發(fā)展的歷史范文第5篇

“災(zāi)難”是否會(huì)來襲，尚需觀察。但針對(duì)我國光伏產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，業(yè)界專家普遍認(rèn)為，我國光伏產(chǎn)業(yè)應(yīng)從生產(chǎn)向研發(fā)轉(zhuǎn)變，從制造向創(chuàng)造轉(zhuǎn)變。如果沒有創(chuàng)新，沒有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，光伏產(chǎn)品必將陷入低價(jià)競爭的怪圈，國內(nèi)的光伏產(chǎn)業(yè)就沒有出路。

調(diào)查帶來壓力

在過去一年中，低迷不振的光伏產(chǎn)業(yè)，被冠以“寒冬、暗夜、低谷”等字眼。就在光伏產(chǎn)業(yè)頭上“朝陽行業(yè)”光環(huán)逐步褪色時(shí)，歐美針對(duì)中國光伏產(chǎn)品的調(diào)查，再度引發(fā)了人們對(duì)中國光伏產(chǎn)業(yè)前景的擔(dān)憂。

“這次反傾銷調(diào)查是國內(nèi)光伏制造業(yè)的成本下降速度遠(yuǎn)高于國外同行業(yè)者的預(yù)期，加之歐洲光伏支持政策縮緊，造成國內(nèi)外同行業(yè)企業(yè)競爭加劇引起的。而且，由于國內(nèi)光伏產(chǎn)業(yè)近幾年多了不少規(guī)模小、技術(shù)水平低、創(chuàng)新能力不足、競爭力不強(qiáng)的中小企業(yè)。一些企業(yè)在技術(shù)競爭方面不具備優(yōu)勢，低價(jià)競銷成為其常規(guī)戰(zhàn)略，這容易給國外提起反傾銷以口實(shí)，也是國外提起反傾銷的一個(gè)誘因?！敝嘘P(guān)村儲(chǔ)能產(chǎn)業(yè)技術(shù)聯(lián)盟儲(chǔ)能專業(yè)委員會(huì)研究員李雷說，“如果此次反傾銷調(diào)查成立，必定會(huì)使一些規(guī)模小、實(shí)力不強(qiáng)、沒有核心技術(shù)的企業(yè)破產(chǎn)倒閉，而技術(shù)實(shí)力強(qiáng)、規(guī)模大、創(chuàng)新能力強(qiáng)的企業(yè)則要做好戰(zhàn)略整合

準(zhǔn)備。”

與此前美國對(duì)華“雙反”調(diào)查不同，由于歐洲是中國光伏組件的最大出口地，去年中國光伏產(chǎn)品有60%輸往歐洲，歐洲市場對(duì)于中國光伏產(chǎn)業(yè)的意義非比尋常。甚至有人預(yù)測稱，如果歐盟對(duì)中國光伏產(chǎn)品征收高額的反傾銷稅，有可能導(dǎo)致六成左右的中國光伏企業(yè)倒閉。

創(chuàng)新謀求發(fā)展

反省自身，歐盟對(duì)我國光伏組件實(shí)施反傾銷調(diào)查，也從另一個(gè)側(cè)面反映出我國光伏產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的不足。

“總的來說，由于技術(shù)水平的原因，我國企業(yè)在大宗成套光伏設(shè)備制造等方面，目前還沒有形成規(guī)模和競爭力，這是影響我國光伏產(chǎn)業(yè)長遠(yuǎn)、健康、可持續(xù)發(fā)展的一個(gè)障礙，必須引起重視。當(dāng)我國勞動(dòng)力成本競爭優(yōu)勢下降后，未來全球光伏企業(yè)比的就是核心技術(shù)帶來的成本降低?！崩罾渍f。

9月10日，記者在國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利檢索與服務(wù)系統(tǒng)中檢索發(fā)現(xiàn)，目前，我國與光伏有關(guān)的3種專利申請(qǐng)中，實(shí)用新型專利申請(qǐng)占比達(dá)60%，外觀設(shè)計(jì)專利申請(qǐng)占比達(dá)26.66%，而發(fā)明專利申請(qǐng)占比僅為13.33%。由此不難看出，雖然在專利申請(qǐng)量上我國光伏企業(yè)占據(jù)優(yōu)勢，但硬實(shí)力卻有待加強(qiáng)。