浙江省重大科技专项基金(2009C11G2040039)
- 作品数：6 被引量：51H指数：5
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- 基于改进小波神经网络的光伏发电系统非线性模型辨识被引量：12
- 2011年
- 将光伏发电系统看成基于气象参数的非线性黑箱模型,用非线性自回归外推模型对不同天气条件下的光伏发电系统进行辨识。采用了对系统维数不敏感的基于方差分析展开的改进小波神经网络对系统进行非线性自回归外推模型辨识,辨识数据和验证数据均取自实际光伏发电系统。实例研究结果表明:与Sigmoid网络函数法、树分割法及基本小波神经网络法相比,基于改进小波神经网络的非线性自回归外推模型能更好地反应各种不同天气条件下光伏发电系统的动态行为;天气波动的剧烈程度对辨识效果影响较大。
- 郑凌蔚刘士荣谢小高
- 关键词：光伏发电系统模型辨识方差分析
- 超级电容器在微网并网运行中的作用被引量：2
- 2014年
- 为了解决微网中可再生能源的波动问题,以光伏发电、柴油发电机、蓄电池及超级电容器组成的微网为例,用频域方法分析了超级电容器在微网并网运行中的作用.基于给定的各分布式电源及其控制系统模型,从最大可控扰动频率、光伏发电最大准入容量以及全频段扰动抑制的角度,分析了超级电容器在微网运行中的作用.仿真和实证结果证明:超级电容器能提高微网中可控扰动频率,提高光伏发电准入容量,并对全频段扰动都有抑制作用.
- 郑凌蔚刘士荣
- 关键词：超级电容器频率特性频谱分析
- 光伏电站电能信息采集系统中发电模型的参数方案设计与分析被引量：6
- 2011年
- 面向电网的光伏电站电能采集监视系统的核心之一是光伏电站发电模型。主要对提出的电网电能采集信息系统中的光伏电站发电模型进行参数分析,设计了最少的静态参数和最少的动态测量方案;对发电模型的静态参数、动态测量参数进行了灵敏度分析,掌握了其误差对功率精度的影响程度,并提出了满足功率总精度要求的各静态参数、动态测量的精度要求,便于对设备制造商提供的静态参数和电站监控系统测量参数提出精度要求或提出复核的依据。通过了真实投运电站的验证,显示所提出的光伏电站发电模型的可行性、经济性、实用性。
- 章谦之王娜章坚民赵波
- 关键词：光伏发电发电模型
- 基于C/S和B/S的光伏监控软件架构研究
- 本文主要目的是通过对光伏监控系统体系结构的探讨,构建光伏监控系统对光伏发电系统进行实时监控。本文主要研究分析了光伏监控系统的主要研究问题、国内外光伏监控系统产品的研发现状,提出了混合C/S模式、B/S模式的光伏监控系统以...
- 李金龙仲朝亮刘士荣周文君吴舜裕
- 关键词：光伏发电云计算C/SB/S
- 文献传递
- 并网型可再生能源发电系统容量优化与配置
- 在分布式发电系统中,光伏电池和风力发电机都存在效率衰减现象;同时,由于电力供给与需要的不断变化,电能在不同时刻具有不同的价值。在进行并网分布式发电系统的规划与设计时,应该考虑这些因素以及系统设计寿命期内峰荷的变化。本文根...
- 周文君刘士荣李金龙吴舜裕郑凌蔚
- 关键词：分布式电源风力发电光伏发电
- 文献传递
- 光伏电站电能采集系统的发电模型及参数率定被引量：11
- 2011年
- 并网光伏电站等新能源发电站的上网电量,享受特殊上网电价,必须完全从指定的一次能源所生产。无论电站的规模大小和并网电压等级,其均应接入电网公司已建成的电能采集系统。并网光伏电站与电网可能存在复杂的电力电量交换和结算关系,因此,除了对其上网功率、电气量、电能量、电能质量的常规监视外,为防止计量差错和不当的发电行为,还必须增加其光伏发电特性和最大可能发电功率的监视,即建立全面、准确、经济、实用的光伏电站发电模型。文中建立了基于厂家可提供静态参数的光伏电池理论模型,并根据全站设备拓扑建立了全站的光伏发电模型,提出了基于历史数据的模型率定参数识别方法。通过实际投运的光伏电站的历史数据演算,证明了率定后的模型具有较高的精度。
- 章坚民章谦之王娜郑凌蔚谢小高
- 关键词：光伏电站电能信息采集系统发电模型
- 基于非线性扩散粒子群算法的光伏微网并网点恒定潮流控制被引量：6
- 2010年
- 大量自然变动电源接入电网会对电网的稳定运行产生影响,通过对微网实现并网点恒定潮流控制,可大大降低自然变动电源对电网的影响。文章用光伏发电系统、柴油机发电功率跟随控制、蓄电池功率跟随控制和超级电容器功率跟随控制组成了并网点恒定潮流控制系统,提出了非线性扩散粒子群算法,以并网点潮流误差最小化为目标,将非线性扩散粒子群优化算法用于系统控制器参数设计。运用以上方法对一个实际的光伏发电微网建立了仿真平台,并以该系统某一时间段的光伏发电和本地负荷实测数据为基础对上述方法进行了并网运行仿真验证,结果表明了文章提出的恒定潮流控制及优化算法是有效的。
- 郑凌蔚刘士荣徐青鹤
- 一种综合ANFIS和PCA的光伏发电功率预测新方法被引量：14
- 2012年
- 提出一种综合自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和主成分分析(PCA)的光伏发电功率预测方法,以日期、时刻、历史天气预报中的云层状况和温度为输入量,以光伏发电系统历史发电数据和历史天气预报数据为基础,用主成分分析对输入量降维,提取主要输入成分,与光伏发电功率输出共同构成历史数据库,对历史数据进行训练,建立光伏发电功率的ANFIS预测模型,利用相对均方根误差对模型进行评估。结果表明,本文提出的方法建模速度快,模型预测精度较高。
- 郑凌蔚刘士荣毛军科谢小高
- 关键词：ANFIS降维
- 基于局部形相似校正的区域负荷超短期预测
- 负荷水平的高低受当日天气状态与日期类型的综合影响,而一些区域负荷同时也受到该区域工作日程安排等附加因素的影响。单纯的相似日算法预测侧重于考虑天气及工作日或休假日的因素,若直接应用于面向用户的区域负荷预测会出现较大误差。针...
- 吴舜裕刘士荣宁康红彭明伟
- 文献传递
