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船用光伏发电系统最大功率的预测研究
1
作者
杜瑶
于雪
+1 位作者
高波
石佩玉
《舰船科学技术》
北大核心
2025年第13期95-99,共5页
为精准捕捉输入特征与最大功率之间的复杂非线性关系,提出了改进神经网络的船用光伏发电系统最大功率预测方法。构建船用光伏发电系统的数学模型,通过考虑数学模型内太阳能电池特性系数,提取船舶光伏发电系统最大输出功率映射特征。通过...
为精准捕捉输入特征与最大功率之间的复杂非线性关系,提出了改进神经网络的船用光伏发电系统最大功率预测方法。构建船用光伏发电系统的数学模型,通过考虑数学模型内太阳能电池特性系数,提取船舶光伏发电系统最大输出功率映射特征。通过Fletcher-Reeves共轭梯度法改进神经网络,利用改进神经网络精准捕捉输入映射特征与最大功率之间的复杂非线性关系,预测最大功率。实验证明,经过改进后的神经网络,最大功率预测区间的平均带宽均较小。在不同天气工况下,该方法最大功率预测的可靠性均较高。
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关键词
改进神经网络
船用光伏
发电系统
最大功率预测
映射特征
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职称材料
基于贝叶斯优化卷积神经网络的路面光伏阵列最大功率点电压预测方法
被引量：
7
2
作者
毛明轩
冯心营
+1 位作者
陈思宇
王立宁
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期620-630,I0015,共12页
路面光伏阵列上快速行驶的车辆,所形成的车辆阴影具有复杂的动态随机分布特性,将导致路面光伏阵列的输出功率-电压(P-V)特性曲线呈现动态多峰特性,给路面光伏阵列最大功率点跟踪(maximumpowerpointtracking,MPPT)控制带来挑战。基于此,...
路面光伏阵列上快速行驶的车辆,所形成的车辆阴影具有复杂的动态随机分布特性,将导致路面光伏阵列的输出功率-电压(P-V)特性曲线呈现动态多峰特性,给路面光伏阵列最大功率点跟踪(maximumpowerpointtracking,MPPT)控制带来挑战。基于此,文中提出一种基于贝叶斯优化(Bayesianoptimization,BO)卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的路面光伏阵列最大功率点电压预测方法。首先,将路面光伏阵列的光照和温度的环境信息以图像形式输入基于贝叶斯优化CNN的最大功率点电压预测模型进行学习;然后,利用训练出的预测模型,对当前时刻下路面光伏阵列最大功率点工作电压进行预测;最后,仿真和试验结果表明,提出的预测模型具有良好的适应性,能够精准预测不同车辆阴影工况下的路面光伏阵列最大功率点工作电压,尤其是大幅度提高最大功率点工作电压的预测速度,为动态随机车辆阴影下路面光伏阵列的最大功率点跟踪控制奠定基础。
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关键词
动态随机车辆阴影
路面光伏阵列
贝叶斯优化
卷积神经网络
图像信息
最大功率
点电压
预测
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职称材料
题名
船用光伏发电系统最大功率的预测研究
1
作者
杜瑶
于雪
高波
石佩玉
机构
河北水利电力学院电力工程系
河北省高校交通基础设施数智化应用技术研发中心
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2025年第13期95-99,共5页
基金
河北省教育厅科学研究资助项目(ZC2023092)
沧州市科技计划自筹经费项目(23244101021)。
文摘
为精准捕捉输入特征与最大功率之间的复杂非线性关系,提出了改进神经网络的船用光伏发电系统最大功率预测方法。构建船用光伏发电系统的数学模型,通过考虑数学模型内太阳能电池特性系数,提取船舶光伏发电系统最大输出功率映射特征。通过Fletcher-Reeves共轭梯度法改进神经网络,利用改进神经网络精准捕捉输入映射特征与最大功率之间的复杂非线性关系,预测最大功率。实验证明,经过改进后的神经网络,最大功率预测区间的平均带宽均较小。在不同天气工况下,该方法最大功率预测的可靠性均较高。
关键词
改进神经网络
船用光伏
发电系统
最大功率预测
映射特征
Keywords
improve neural networks
marine photovoltaic
power generation system
maximum power predic-tion
mapping feature
分类号
U662 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于贝叶斯优化卷积神经网络的路面光伏阵列最大功率点电压预测方法
被引量：
7
2
作者
毛明轩
冯心营
陈思宇
王立宁
机构
输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学电气工程学院)
帝国理工学院电气与电子工程系
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期620-630,I0015,共12页
基金
国家自然科学基金项目(52107177)。
文摘
路面光伏阵列上快速行驶的车辆,所形成的车辆阴影具有复杂的动态随机分布特性,将导致路面光伏阵列的输出功率-电压(P-V)特性曲线呈现动态多峰特性,给路面光伏阵列最大功率点跟踪(maximumpowerpointtracking,MPPT)控制带来挑战。基于此,文中提出一种基于贝叶斯优化(Bayesianoptimization,BO)卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的路面光伏阵列最大功率点电压预测方法。首先,将路面光伏阵列的光照和温度的环境信息以图像形式输入基于贝叶斯优化CNN的最大功率点电压预测模型进行学习;然后,利用训练出的预测模型,对当前时刻下路面光伏阵列最大功率点工作电压进行预测;最后,仿真和试验结果表明,提出的预测模型具有良好的适应性,能够精准预测不同车辆阴影工况下的路面光伏阵列最大功率点工作电压,尤其是大幅度提高最大功率点工作电压的预测速度,为动态随机车辆阴影下路面光伏阵列的最大功率点跟踪控制奠定基础。
关键词
动态随机车辆阴影
路面光伏阵列
贝叶斯优化
卷积神经网络
图像信息
最大功率
点电压
预测
Keywords
dynamic random vehicle shadows
pavement PV array
Bayesian optimization
convolutional neural network(CNN)
image shadow
maximum power point voltage forecasting
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
船用光伏发电系统最大功率的预测研究
杜瑶
于雪
高波
石佩玉
《舰船科学技术》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于贝叶斯优化卷积神经网络的路面光伏阵列最大功率点电压预测方法
毛明轩
冯心营
陈思宇
王立宁
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
7
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职称材料
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