【2024 华数杯 国际数学建模竞赛】B题 Photovoltaic Power光伏发电 34页论文及python 代码

简介: 本文通过建立数学模型和应用多种数据分析方法,研究了中国电力供应与光伏发电的发展趋势、光伏电站建设的可行性、中国光伏发电的最大潜力、清洁能源替代燃煤发电的可能性,以及光伏发电在实现国家碳中和战略目标中的作用,并提出了相关政策建议。

【2024 华数杯 国际数学建模竞赛】B题 Photovoltaic Power光伏发电 34页论文及python 代码

1 题目

ICM问题二:光伏发电

背景

中国电力的构成包括传统能源发电(如煤、石油、天然气) 、可再生能源发电(如水电、风能、太阳能、核能)和其他形式的电力。这些发电模式在满足中国巨大的电力需求 方面发挥着至关重要的作用。最新数据显示,中国总发电量超过 20 万亿千瓦时,总体排名世界第一。电力能源产业与经济地位、居民消费水平、城镇化率、市场化程度等因素密切相关。电能是经济发展和社会进步的基础, 在工农业生产、商业服务和家庭生活中发挥着关键作用。随着中国经济的增长和人民生活水平的不断提高,对电能的需求不断增加。然而, 要实现中国政府提出的碳调峰和碳中和的目标,中国需要改变电力结构。在满足电力能源需求的前提下,要逐步减少对传统能源发电的依赖,提高可再生能源发电的比重。这就需要加大可再生能源的开发利用力度,提高能源利用效率,推动清洁能源技术的创新和应用。
在这里插入图片描述

光伏发电是重要的可再生能源。将太阳能转化为电能可以减少对传统能源的依赖,具有显著的环保和可持续发展优势。在全球范围内, 光伏发电发展迅速。目前, 许多国家都将光伏发电作为推动清洁能源转型的重要手段。这些国家在政策支持、技术创新、市场开发等方面加大了对光伏发电的投入和支持, 导致光伏发电容量不断增加。在中国, 光伏发电也取得了令人瞩目的进步。中国拥有全球最大的光伏市场和光伏电站。中国拥有广阔的非耕地资源, 如沙漠和盐碱地, 都可以用来建设光伏电站。但是, 光伏发电还存在一些不足。首先, 光伏发电的效率还有提升的空间, 不同地区、不同季节、不同时段的发电容量也不尽相同。其次, 光伏发电的发展也面临着一些技术上的挑战, 比如光伏组件的成本、稳定性、可靠性等方面还有待进一步提升。此外, 光伏发电的可持续性也需要考虑, 包括光伏电池的回收再利用等环境问题, 以及组件维护问题。再者, 推动光伏发电发展, 需要将其纳入国民经济总体战略, 实现循序渐进、有序发展。这包括加强政策支持, 提供投融资机制, 加强技术研发和创新, 建立健全市场机制和管理体制。同时, 还需要加强光伏发电与电网的协调, 提高发电的可预测性和可调节性, 确保光伏发电的稳定供应。

光伏电池的转换效率随技术和材料的不同而不同。光伏电池的转换效率是指太阳能 转化为电能的能力, 通常用百分数表示。目前, 最先进的商用光伏电池可以实现 25%以上的转换效率。而且,光伏发电还面临潮汐能、风能等其他清洁能源的竞争。国内用电需求、发电效率、出口市场、光伏产品技术进步等因素,都可能对中国光伏 发电行业产生影响。

需求

创建一个数学模型来回答以下问题:

• 中国的电力供应与许多因素相互作用。请研究它们之间的关系,并预测 2024 -2060 年中国电力供应的发展趋势。

• 建设光伏电站需要考虑的因素很多。这需要考虑成本和效益, 以及地理和照明条件。请选择一个地区,讨论在那里建设光伏电站的可行性。

• 如果你想在中国建设多个光伏电站,结合中国的地理资源和投资能力、成本和收益因素,中国光伏发电的最大潜力是什么?也就是说,光伏发电的最大容量是多少?

• 要实现中国政府到 2060 年碳调峰和碳中和的战略目标, 用清洁能源取代燃煤发电是一个美妙的想法。这个想法能实现吗?请研究中国光伏发电可持续发展的战略规划, 回答这个备受期待的问题。

• 根据你的研究结果,请给中国政府写一封 1 页的信。

您的 PDF 解决方案总页数不超过 25 页,应包括:

• 一页摘要表。

• 目录表。

• 完整的解决方案。

• 一页信。

• 参考书目。

注:大赛有 25 页的限制。您提交的所有方面都以 25 页为限( 摘要表, 目录, 报告,一页信, 参考书目和任何附录) 。你必须引用你的想法、图片和报告中使用的任何其他材料的来源。

2 论文介绍

光伏发电

摘要

中国电力结构的调整和可再生能源的发展是为了实现政府碳峰值和碳中性目标,以应对气候变化和推动可持续发展。在这一背景下,光伏发电作为一种关键的可再生能源,正在成为中国电力转型的重要组成部分。根据电力供应的相关数据进行了以下分析:

针对问题一:为了探究电力供应与各种因素之间的关系,本文采用时间序列建模和斯皮尔曼相关系数分析的方法,分析各因素与电力供应的关联性。首先收集相关数据并分析电力供应与各种因素之间的相关性;然后分别计算电力与各种因素之间的斯皮尔曼相关系数。最后进行时间序列建模通过电力供应过去的相关关系预测各种形式的电力供应未来的发电量。

针对问题二:为了分析地理位置和光照条件对建立光伏发电站成本与效益的影响,本文采用建立LCOE模型和LNPVE模型,分析在各种地理位置和光照条件下的最终效益。首先对光伏发现项目的成本进行分析,主要分析初始投资成本、财务成本、税务成本和运营维护成本;然后根据售电和国家补贴计算项目总收益;再根据所处地区的太阳能资源(年均小时数)和设备效率计算发电量。最后根据以上参数从LNPVE的角度衡量采用不同上网电价是的经济效益水平。此外,通过四川省甘孜藏族自治州乡城县正斗乡正斗坝子的顶贡大草原太阳辐射量数据计算该地区年总发电量,再通过LCOE模型计算效益分析建立光伏电站的可行性。

针对问题三:为了确定中国最大光伏发电量,本文使用最小二乘法进行参数估计,然后通过Kmeans++聚类算法根据各省份人口密度、可利用地面积和年均太阳辐照量建立聚类对区域太阳辐照量进行分类。首先获取各地太阳辐照量的相关数据,确定分类参数,把地区根据太阳辐照量分成三类;然后获取各地可开发土地数据;最后设想在所有可开发土地上建立光伏发电站所能达到的最大发电量。

针对问题四:为了分析2060年是否可以完全使用清洁能源代替燃煤发电,需要分析光伏发电、水利发电、核能发电等使用可再生能源发电形式的发电总量时候能满足全国用户用电的需求。首先获取全国用户用电需求量的数据并建立LSTM神经网络模型对2060年全国用户用电需求进行预测;然后使用同样的模型对未来各种形式的发电量进行预测;最后计算清洁能源所生产的总电量是否能够满足全国用户用i的那需求。

针对问题五:根据问题三和问题四所得出的结论分析理论程度上在全国所有可开发土地上建立光伏发电站所能达到的最大发电量,并结合国家碳中和战略目标中的2060全面使用清洁能源生产电力的诉求,探究能否通过大力发展光伏发电能否助力碳中和战略目标的达成,并给出相关的建议。

关键词:卡方检验;协方差;Kmeans++;LightGBM;斯皮尔曼相关系数
在这里插入图片描述

3 获取方式

文章底部
https://zhuanlan.zhihu.com/p/680620305

目录
相关文章
|
2月前
|
测试技术 Python
Python装饰器:为你的代码施展“魔法”
Python装饰器:为你的代码施展“魔法”
238 100
|
2月前
|
开发者 Python
Python列表推导式:一行代码的艺术与力量
Python列表推导式:一行代码的艺术与力量
384 95
|
2月前
|
缓存 Python
Python装饰器:为你的代码施展“魔法
Python装饰器:为你的代码施展“魔法
153 88
|
2月前
|
监控 机器人 编译器
如何将python代码打包成exe文件---PyInstaller打包之神
PyInstaller可将Python程序打包为独立可执行文件,无需用户安装Python环境。它自动分析代码依赖,整合解释器、库及资源,支持一键生成exe,方便分发。使用pip安装后,通过简单命令即可完成打包,适合各类项目部署。
|
算法 编译器 开发者
如何提高Python代码的性能:优化技巧与实践
本文探讨了如何提高Python代码的性能,重点介绍了一些优化技巧与实践方法。通过使用适当的数据结构、算法和编程范式,以及利用Python内置的性能优化工具,可以有效地提升Python程序的执行效率,从而提升整体应用性能。本文将针对不同场景和需求,分享一些实用的优化技巧,并通过示例代码和性能测试结果加以说明。
|
人工智能 数据挖掘 数据处理
揭秘Python编程之美:从基础到进阶的代码实践之旅
【9月更文挑战第14天】本文将带领读者深入探索Python编程语言的魅力所在。通过简明扼要的示例,我们将揭示Python如何简化复杂问题,提升编程效率。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你打开一扇通往高效编码世界的大门。让我们开始这段充满智慧和乐趣的Python编程之旅吧!
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索机器学习:从理论到Python代码实践
【10月更文挑战第36天】本文将深入浅出地介绍机器学习的基本概念、主要算法及其在Python中的实现。我们将通过实际案例,展示如何使用scikit-learn库进行数据预处理、模型选择和参数调优。无论你是初学者还是有一定基础的开发者,都能从中获得启发和实践指导。
190 2
|
机器学习/深度学习 Python
时间序列特征提取:从理论到Python代码实践
时间序列是一种特殊的存在。这意味着你对表格数据或图像进行的许多转换/操作/处理技术对于时间序列来说可能根本不起作用。
426 1
时间序列特征提取:从理论到Python代码实践
|
大数据 Python
Python 高级编程:深入探索高级代码实践
本文深入探讨了Python的四大高级特性:装饰器、生成器、上下文管理器及并发与并行编程。通过装饰器,我们能够在不改动原函数的基础上增添功能;生成器允许按需生成值,优化处理大数据;上下文管理器确保资源被妥善管理和释放;多线程等技术则助力高效完成并发任务。本文通过具体代码实例详细解析这些特性的应用方法,帮助读者提升Python编程水平。
564 5
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据分析的新手指南深入浅出操作系统:从理论到代码实践
【8月更文挑战第30天】在数据驱动的世界中,掌握数据分析技能变得越来越重要。本文将引导你通过Python这门强大的编程语言来探索数据分析的世界。我们将从安装必要的软件包开始,逐步学习如何导入和清洗数据,以及如何使用Pandas库进行数据操作。文章最后会介绍如何使用Matplotlib和Seaborn库来绘制数据图表,帮助你以视觉方式理解数据。无论你是编程新手还是有经验的开发者,这篇文章都将为你打开数据分析的大门。

推荐镜像

更多