期刊文献+
共找到9篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
3种斜面月平均总辐射模型评估及光伏阵列最佳倾角研究 被引量:20
1
作者 李芬 赵晋斌 +3 位作者 段善旭 闫全全 申彦波 陈正洪 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期502-509,共8页
为分析倾角变化对斜面辐射和光伏发电量(或效率)的影响,对武汉地区正南朝向斜面月平均总辐射计算方法和光伏阵列最佳倾角问题进行理论研究和探讨,并通过湖北省气象局多倾角光伏组件观测试验系统进行试验验证,结果表明:1)Hay模型最适合... 为分析倾角变化对斜面辐射和光伏发电量(或效率)的影响,对武汉地区正南朝向斜面月平均总辐射计算方法和光伏阵列最佳倾角问题进行理论研究和探讨,并通过湖北省气象局多倾角光伏组件观测试验系统进行试验验证,结果表明:1)Hay模型最适合散射辐射较多的武汉地区斜面辐射计算;2)武汉地区固定式光伏阵列年最佳倾角理论值和实测值均为20°,该倾角年总辐射量相比水平面增加4.0%,而年发电量增加14.9%,最佳倾角安装下系统效率为86.1%,装机年发电量约1.02 k Wh/Wp;3)分冬/夏半年调整一次安装倾角,可使斜面年总辐射量增幅较大,冬/夏半年的最佳倾角理论值均小于实测值(45°/10°),该方式下年总辐射量相比于水平面增加7.5%,而年发电量增幅高达18.1%。 展开更多
关键词 斜面辐射 各向同性模型 各向异性模型 最佳倾角 光伏阵列
在线阅读 下载PDF
基于PCA-BPNN的并网光伏电站发电量预测模型研究 被引量:16
2
作者 李芬 宋启军 +3 位作者 蔡涛 赵晋斌 闫全全 陈正洪 《可再生能源》 CAS 北大核心 2017年第5期689-695,共7页
针对目前光伏电站发电量预测模型中输入气象维数较多、预测精度低等问题,提出基于主成分分析(PCA)和BP神经网络(BPNN)相结合的光伏电站发电量预测模型。利用PCA对水平面太阳总辐射、日照时数、气温日较差等多个气象变量进行解耦降维处理... 针对目前光伏电站发电量预测模型中输入气象维数较多、预测精度低等问题,提出基于主成分分析(PCA)和BP神经网络(BPNN)相结合的光伏电站发电量预测模型。利用PCA对水平面太阳总辐射、日照时数、气温日较差等多个气象变量进行解耦降维处理,形成相互正交、相互独立的公因子变量。将这些公因子变量作为BPNN模型的输入变量,并进行训练拟合建模,从而实现对光伏电站发电量进行预测。文章利用我国华中地区某屋顶并网光伏电站的实测数据,对PCA-BPNN模型进行检验。通过研究结果可知,与常见的预测模型相比,PCA-BPNN模型大大降低了气象变量的输入维数,该模型预测结果的准确性较高。 展开更多
关键词 主成分分析 发电量预测 并网光伏电站 清晰度指数 气象因子
在线阅读 下载PDF
基于PCA-LMBP神经网络的北京地区直散分离预测 被引量:5
3
作者 李芬 刘迪 +3 位作者 胡超 马年骏 闫全全 陈正洪 《水电能源科学》 北大核心 2017年第4期208-212,共5页
为确定气象环境变化对散射比的影响程度,提出主成分分析(PCA)与LMBP神经网络相结合的光伏直散分离模型,利用北京地区5年逐日地面辐射资料,通过相关系数矩阵,选出清晰度指数、日照百分率、PM2.5、总云量和气温日较差作为突出气象影响因子... 为确定气象环境变化对散射比的影响程度,提出主成分分析(PCA)与LMBP神经网络相结合的光伏直散分离模型,利用北京地区5年逐日地面辐射资料,通过相关系数矩阵,选出清晰度指数、日照百分率、PM2.5、总云量和气温日较差作为突出气象影响因子,采用PCA法对多维影响因子作预处理,根据贡献率选出3个主成分,将其作为LMBP神经网络的输入参数,进而通过误差分析方法分别对MLR模型、PCA-MLR模型、PCA-BP模型和PCA-LMBP模型进行评估。结果表明,PCA-MLR模型和PCA-LMBP模型的散射比预测值与实测值更吻合,其中基于PCA-LMBP神经网络的直散分离模型预测精度最高、泛化性能最好,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 直散分离 太阳辐射 主成分分析(PCA) LMBP神经网络
在线阅读 下载PDF
不同天气类型下计及PM_(2.5)的直散分离模型研究 被引量:5
4
作者 李芬 胡超 +3 位作者 马年骏 闫全全 申彦波 陈正洪 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期3339-3347,共9页
利用北京地区5 a水平面辐射及气象环境要素资料,统计散射比与气象环境因子的关系,因子诊断分析表明,散射比与PM_(2.5)存在正相关性。引入PM_(2.5)作为输入变量,建立多种"直散分离"模型,并结合观测资料进行预测检验。结果说明... 利用北京地区5 a水平面辐射及气象环境要素资料,统计散射比与气象环境因子的关系,因子诊断分析表明,散射比与PM_(2.5)存在正相关性。引入PM_(2.5)作为输入变量,建立多种"直散分离"模型,并结合观测资料进行预测检验。结果说明,引入PM_(2.5)可提高"直散分离"模型的预测精度。结合总云量、降水及能见度数据,将天气划分为晴天、多云、阴天和雨天4种类型,进行不同天气类型下各模型预测误差分析,得到不同天气类型下最优"直散分离"模型。综合比较后得出,以清晰度指数、日照百分率和PM_(2.5)为输入层的BP神经网络模型预测北京散射比的效果最好。 展开更多
关键词 PM2.5 天气 神经网络 散射比 太阳辐射
在线阅读 下载PDF
天文、气象环境因子与散射比关系的建模分析 被引量:3
5
作者 李芬 刘迪 +3 位作者 闫全全 陈正洪 程兴宏 赵晋斌 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期203-209,共7页
统计收集2010年和2011年北京地区逐时太阳辐射资料,比较多种小时模型在当地条件下的适用性并进行本地化修正,重点探讨天文因子和气象因子对直散分离模型的影响程度,提出一种新的天气类型划分方法,研究同一类天气状况下气象因子的含量特... 统计收集2010年和2011年北京地区逐时太阳辐射资料,比较多种小时模型在当地条件下的适用性并进行本地化修正,重点探讨天文因子和气象因子对直散分离模型的影响程度,提出一种新的天气类型划分方法,研究同一类天气状况下气象因子的含量特征,分别建立适合的数学模型。结果表明:Erbs模型预测北京地区的小时散射比效果最优;随着太阳太阳高度角的增加,散射比实测值与L1模型预测值的差值由负变正;细化天气类型后,新模型的预测效果明显提高,实用性较强。 展开更多
关键词 太阳辐射 散射比 太阳高度角 天气类型 LMBP神经网络
在线阅读 下载PDF
多时间尺度下基于k-means和SVM的北京地区散射比建模研究 被引量:3
6
作者 李芬 胡超 +3 位作者 马年骏 闫全全 陈正洪 申彦波 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期2515-2522,共8页
根据北京地区5a散射比和气象环境数据的因子诊断结果,在清晰度指数和日照百分率基础上,引入PM2.5、总云量和气温日较差作为散射比模型输入变量;利用北京地区13a的散射比数据,进行多时间尺度下频谱分析,结果表明散射比变化表现出一... 根据北京地区5a散射比和气象环境数据的因子诊断结果,在清晰度指数和日照百分率基础上,引入PM2.5、总云量和气温日较差作为散射比模型输入变量;利用北京地区13a的散射比数据,进行多时间尺度下频谱分析,结果表明散射比变化表现出一定的相似性,其中年变化规律性最强。根据因子诊断和频谱分析结果提出多时间尺度下多种散射比模型,结合散射比实测值进行误差对比分析,得到不同时间尺度下预测误差最小的模型,综合分析后得出基于k-means聚类和支持向量机的散射比模型在多时间尺度下预测效果最优。 展开更多
关键词 多时间尺度 k-means聚类分析 支持向量机 频谱分析 散射比
在线阅读 下载PDF
多时间尺度下光伏出力爬坡事件概率建模与评估研究 被引量:2
7
作者 李芬 李春阳 +3 位作者 闫全全 王丽娟 杨兴武 段善旭 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3289-3298,共10页
为分析短时间尺度下光伏出力爬坡事件,建立光伏出力爬坡率的广义高斯混合模型,并通过在不同时间尺度和天气类型下与不同分布模型对比检验,得出3阶广义高斯混合模型最适合用于描述短时间尺度光伏出力爬坡率的概率分布。其次,基于建立的... 为分析短时间尺度下光伏出力爬坡事件,建立光伏出力爬坡率的广义高斯混合模型,并通过在不同时间尺度和天气类型下与不同分布模型对比检验,得出3阶广义高斯混合模型最适合用于描述短时间尺度光伏出力爬坡率的概率分布。其次,基于建立的爬坡率模型,对短时间尺度下光伏电站发生爬坡事件的概率进行总体评估。最后,采用旋转门算法,并提出一种改进的得分函数和定义的标签向量的方法,对不同天气类型下光伏爬坡事件进行识别筛选,发现长时间尺度下光伏出力爬坡持续时间、爬坡速率和爬坡幅值均呈幂律分布,且晴天与非晴天下3种指标的分布规律有差异。 展开更多
关键词 光伏出力波动 爬坡率 爬坡事件 广义高斯混合模型 旋转门算法
在线阅读 下载PDF
多时间尺度下光伏功率波动特性概率分布研究 被引量:2
8
作者 李芬 李春阳 +3 位作者 闫全全 徐静 孙丽兵 杨兴武 《水电能源科学》 北大核心 2018年第12期215-218,共4页
基于武汉地区分布式光伏电站大量实测数据,运用广义高斯分布和有限学生t混合模型等多种概率模型对不同时间尺度下光伏功率波动特性建模,发现在10~15min时间尺度下广义高斯分布最适用于描述分布式光伏功率变化的概率分布,而在30~60min... 基于武汉地区分布式光伏电站大量实测数据,运用广义高斯分布和有限学生t混合模型等多种概率模型对不同时间尺度下光伏功率波动特性建模,发现在10~15min时间尺度下广义高斯分布最适用于描述分布式光伏功率变化的概率分布,而在30~60min时间尺度下高斯混合模型拟合效果最好。在此基础上,建立了逐时光伏出力波动与辐射量波动模型,用于定量分析光伏电站能量输出波动,可有效降低光伏功率波动随机性和不确定性对电力系统运行造成的影响,有利于提高光伏并网渗透率。 展开更多
关键词 光伏功率波动特性 概率密度函数 广义高斯分布 有限学生t混合模型 高斯混合模型
在线阅读 下载PDF
智能化变电站技术及继电保护技术的应用 被引量:2
9
作者 薛楚亮 谢攀 闫全全 《通讯世界》 2017年第4期157-158,共2页
随着社会经济发展速度的提升和电网行业建设进程的加快,人们对电网系统运行安全性和服务质量的要求也在不断提升。我国的科研人员在不断探索时间的过程中发现,继电保护技术可以为智能化变电站的建设和发展提供有力的帮助,并针对如何将... 随着社会经济发展速度的提升和电网行业建设进程的加快,人们对电网系统运行安全性和服务质量的要求也在不断提升。我国的科研人员在不断探索时间的过程中发现,继电保护技术可以为智能化变电站的建设和发展提供有力的帮助,并针对如何将该项技术应用到变电站中获得了一定的研究成果。本文以智能化变电站为立足点,通过对智能化变电站技术的分析,从而就继电保护技术应用的原则和具体应用展开研究。 展开更多
关键词 智能化变电站 继电保护 应用
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部