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SOFM-LM-BP神经网络在光伏发电量预测中的应用
被引量：
2
1
作者
宋丹丹
任国臣
+1 位作者
张梦松
苏人奇
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2016年第3期163-167,共5页
针对并网型光伏电站发电量具有间歇性、易对大电网造成冲击等特点,分析影响光伏电站发电量的主要气象因素,包括辐照度、天气类型、温度,建立了一种基于SOFM-LM-BP神经网络发电量预测模型。该模型采用SOFM神经网络对输入样本进行分类,再...
针对并网型光伏电站发电量具有间歇性、易对大电网造成冲击等特点,分析影响光伏电站发电量的主要气象因素,包括辐照度、天气类型、温度,建立了一种基于SOFM-LM-BP神经网络发电量预测模型。该模型采用SOFM神经网络对输入样本进行分类,再将分类后的样本采用LM学习算法训练,从而得到光伏发电量的预测系统。通过预测值与真实值对比可知,该预测模型的预测精度较高,克服陷入局部极小值等缺点。
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关键词
光伏电站
预测模型
SOFM神经网络
BP神经网络
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职称材料
基于电流可逆斩波电路的光伏储能系统建模与仿真
被引量：
2
2
作者
苏人奇
任国臣
程海军
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2016年第4期228-232,共5页
针对由于光伏发电系统出力的随机性和波动性而导致的储能系统中蓄电池充电电流不稳定的问题,研究了基于电流可逆斩波电路的超级电容器和蓄电池混合储能的理论依据和电路结构。首先在理论上分析了现有混合储能系统并联方式的不足以及电...
针对由于光伏发电系统出力的随机性和波动性而导致的储能系统中蓄电池充电电流不稳定的问题,研究了基于电流可逆斩波电路的超级电容器和蓄电池混合储能的理论依据和电路结构。首先在理论上分析了现有混合储能系统并联方式的不足以及电流可逆斩波电路的优势,该电路通过控制开关管的工作状态来调节输入侧的电压及控制电流方向,实现超级电容器和蓄电池之间能量的转移。其次,通过在MATLAB上建立电路模型,设计合理的仿真实验,验证了经电流可逆斩波电路并联的混合储能结构,能使铅酸蓄电池的充电电流和电压更稳定。
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关键词
光伏发电
混合储能
电流可逆斩波电路
MATLAB建模仿真
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职称材料
题名
SOFM-LM-BP神经网络在光伏发电量预测中的应用
被引量：
2
1
作者
宋丹丹
任国臣
张梦松
苏人奇
机构
辽宁工业大学电气工程学院
出处
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2016年第3期163-167,共5页
文摘
针对并网型光伏电站发电量具有间歇性、易对大电网造成冲击等特点,分析影响光伏电站发电量的主要气象因素,包括辐照度、天气类型、温度,建立了一种基于SOFM-LM-BP神经网络发电量预测模型。该模型采用SOFM神经网络对输入样本进行分类,再将分类后的样本采用LM学习算法训练,从而得到光伏发电量的预测系统。通过预测值与真实值对比可知,该预测模型的预测精度较高,克服陷入局部极小值等缺点。
关键词
光伏电站
预测模型
SOFM神经网络
BP神经网络
Keywords
photovoltaic power station
forecasting model
SOFW neural network
BP neural network
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于电流可逆斩波电路的光伏储能系统建模与仿真
被引量：
2
2
作者
苏人奇
任国臣
程海军
机构
辽宁工业大学电气工程学院
出处
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2016年第4期228-232,共5页
文摘
针对由于光伏发电系统出力的随机性和波动性而导致的储能系统中蓄电池充电电流不稳定的问题,研究了基于电流可逆斩波电路的超级电容器和蓄电池混合储能的理论依据和电路结构。首先在理论上分析了现有混合储能系统并联方式的不足以及电流可逆斩波电路的优势,该电路通过控制开关管的工作状态来调节输入侧的电压及控制电流方向,实现超级电容器和蓄电池之间能量的转移。其次,通过在MATLAB上建立电路模型,设计合理的仿真实验,验证了经电流可逆斩波电路并联的混合储能结构,能使铅酸蓄电池的充电电流和电压更稳定。
关键词
光伏发电
混合储能
电流可逆斩波电路
MATLAB建模仿真
Keywords
photovoltaic cells
hybrid energy storage
current reversible chopper circuit
MATLAB modeling simulation
分类号
TM402 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SOFM-LM-BP神经网络在光伏发电量预测中的应用
宋丹丹
任国臣
张梦松
苏人奇
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2016
2
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职称材料
2
基于电流可逆斩波电路的光伏储能系统建模与仿真
苏人奇
任国臣
程海军
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2016
2
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职称材料
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参考文献
引证文献
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