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oe1(光电查) - 科学论文

196 条数据
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  • 利用机器学习方法和激光雷达测量进行风速外推

    摘要： 准确的风能评估需要轮毂高度处的风速（WS）数据。风速测量成本随高度增加而急剧上升。本文采用深度神经网络（DNN）算法，基于低空测量值推算高空风速。系统训练使用低空激光雷达测量数据，性能分析则采用高空测量数据。这些测量在10、20...直至120米高度进行。首先利用10-40米测量的风速值推算至120米高度；第二种场景使用10-50米风速推算至120米；依此类推直至最后一种场景——使用10-100米风速估算110和120米高度值。研究揭示了测量高度与轮毂高度风速估算精度之间的关系。将本方法推算的风速与实测值及基于局部风切变指数（LWSE）的推算风速进行对比。此外，为分析DNN相对其他机器学习方法的性能，我们将其与采用遗传算法确定初始权重、并通过Levenberg-Marquardt（LM）方法训练的经典前馈人工神经网络（GANN）进行比较。当使用10-50米测量数据推算120米高度风速时，基于DNN、GANN和LWSE方法的平均绝对百分比误差分别为9.65%、12.77%和9.79%。

    关键词： 风速剖面、可再生能源、机器学习、外推法

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [IEEE 2018年第七届巴尔干照明会议（BalkanLight） - 保加利亚瓦尔纳（2018.9.20-2018.9.22）] 2018年第七届巴尔干照明会议（BalkanLight） - 可再生能源与照明

    摘要： 光伏系统是极具前景的可再生能源技术之一。本文开发并分析了一种基于可再生能源的照明系统。文中提出的系统旨在为住宅楼公共区域提供照明电力。论文中展示了系统框图及组成单元，并给出了成本计算结果。

    关键词： 可再生能源，LED，照明

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 基于机器学习技术的短期日前太阳辐射预测

    摘要： 太阳能发电预测任务对于保障电网稳定性、实现最优机组组合及经济性调度至关重要。每年都有最新技术和方法涌现，以提升模型的精确度，其核心目标是降低预测中的不确定性。本文旨在汇总太阳能发电预测领域的主要知识，聚焦最新进展与未来趋势。 首先，通过分析经济效益阐述了实现精准预测的必要性。我们采用机器学习技术，探寻最优预测模型。通过对构建预测模型的多种回归技术进行比较（包括线性最小二乘法和使用多核函数的支持向量机），并在实验中分析次日太阳辐射数据的预测结果，发现机器学习方法对短期太阳辐射预测具有可行性。所提出的模型与除一个方案外的其他对比模型相比，将均方根误差降低了约29%。

    关键词： 预测、支持向量回归、可再生能源、短期、机器学习

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 打破停滞魔咒：区块链如何颠覆太阳能产业

    摘要： 过去几十年间，尽管全球正转向可再生能源，能源领域的增长却微不足道。随着区块链技术和物联网开始颠覆多个行业，公用事业机构和个体都获得了利用增长最快的能源的机会。因此，本文旨在研究太阳能领域当前面临的痛点，并探讨现有的基于区块链的解决方案以缓解这些问题。

    关键词： 颠覆性技术、物联网、区块链、可再生能源、太阳能电网、光伏

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 能量收集无线通信 || 下一代蜂窝网络中的能量收集

    摘要： 为应对移动流量的爆炸式增长，下一代蜂窝网络除部署宏基站（MBS）外，还将增设更多小蜂窝基站（SBS）。由此形成的异构网络（HetNet）虽能提升容量，但密集部署的SBS也带来了更高能耗。实际上，由于无线业务负载的动态变化，许多基站因功率放大器等组件几乎始终以峰值功率运行，即便处于轻载状态。这些基站又因覆盖需求难以关闭。针对该问题，本章提出超蜂窝网络（HCN）新架构，其核心思想是将控制信令功能与数据传输功能解耦，使数据覆盖能更灵活地匹配业务动态。在HCN中，SBS仅用于高速率数据传输，而MBS保障网络覆盖并提供低速率服务，因此可放心关闭SBS节能而不影响用户覆盖。为此，其本质是通过可再生能源进一步为SBS供电以减少电网消耗。但由于可再生能源的随机性，管理无线资源及能量收集（EH）基站的开关状态具有挑战性，在HCN中更为复杂：首先，不同类型SBS可能配置各异能源，导致空间上能量到达统计不均；其次，业务负载在不同基站层级间分布不均，且与时空域的能量到达不匹配。因此，在第四章技术基础上，HCN通过联合优化SBS工作状态与用户业务分流，实现随机能量到达与时空业务负载变化的动态匹配。虽然业务分流在电网供电蜂窝网络中已有研究，但传统方法未考虑基站能量状态故不可直接应用，需设计能量感知的分流方案——现有方案分别针对单层同构网络和含单个可再生能源SBS的两层HCN。本章第一部分将阐述：在多类型SBS（由不同能源供电）场景下，如何协调层级间业务分流与SBS开关切换，以最小化全网电网功耗同时满足用户服务质量（QoS）要求。下一代蜂窝网络的新兴技术还包括采用主动服务（如推送）的边缘缓存。主动缓存与推送最初旨在减少重复内容传输以降低核心网负载和内容交付时延，对解决可再生能源SBS中的能量-业务失配同样有益：当收集到足够能量时，可将内容提前缓存在SBS存储中并推送给用户，即使实际需求时刻SBS无传输能量，用户仍能成功获取内容，从而避免电池溢出造成的能源浪费，实现能量沿时间轴向未来的有效转移以匹配业务需求。本章第二部分将展示主动服务与EH-HCN的融合概念，并详细研究基于能量收集SBS的内容推送最优策略设计。

    关键词： 推送、蜂窝网络、可再生能源、主动缓存、流量卸载、服务质量、小型基站、马尔可夫决策过程、能量收集、超蜂窝网络

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [2018年第二届IEEE能源互联网与能源系统集成会议(EI2) - 中国北京(2018.10.20-2018.10.22)] 2018年第二届IEEE能源互联网与能源系统集成会议(EI2) - 聚光太阳能电站优化运行模型

    摘要： 随着能源结构的优化，可再生能源大规模并网作为吸纳太阳能的新技术，聚光太阳能发电利用储热系统使其成为可调度的资源，且不增加系统不确定性。本文考虑聚光太阳能?？榧涞哪芰看莨逃肴饶茏恍?，分别构建其基础运行模型。通过设计不同运行模式进行案例仿真，结合关键参数取值优化运行结果。分析表明，聚光太阳能电站在应对太阳能不确定性、延长生产周期、提升储热罐利用效率及经济性方面具有一定优势。

    关键词： 聚光太阳能发电、可再生能源、热能存储、优化运行

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [2018年IEEE电力与能源学会大会(PESGM) - 美国俄勒冈州波特兰市(2018.8.5-2018.8.10)] 2018年IEEE电力与能源学会大会(PESGM) - 云层分布对多互联光伏电站发电及系统强度影响研究

    摘要： 太阳能发电对太阳辐照度的依赖性导致光伏电站上空云层分布发生显著变化时，发电量会突然剧烈波动。目前，这一现象已成为高比例太阳能并网现代电网资源规划与可靠性维护最具挑战性的问题之一。太阳能发电量的剧烈波动直接影响并网点（POIs）的系统强度，尤其当光伏电站通常接入配电网且靠近负荷中心区域时，系统电能质量将受到损害。本文开发了基于人工神经网络（ANN）的云层分布预测方法，用于估算太阳辐照度的突发剧烈变化，并据此评估各并网点的电压稳定性系统强度。我们采用新近发展的"场址相关短路比（SDSCR）"系统强度测量方法，该方法能提供更精确的系统强度评估结果。通过将本方法计算结果与气象卫星提供的云层分布数据进行对比，验证了该方法的准确性与有效性。

    关键词： 人工神经网络、可再生能源、系统强度、电压稳定性、短路比

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 基于太阳能光伏与微型燃气轮机的多能互补系统技术发展

    摘要： 由太阳能光伏发电（PV）与微型燃气轮机（MGT）构成的互补型微能源网络系统，不仅提升了光伏电力的消纳率与可靠性，还具有低排放、高效率及良好燃料适应性的优势，已成为微电网领域最具前景的分布式供能系统之一。本研究基于当前技术发展与实际需求，阐述了国内外太阳能光伏与MGT微能源网络系统的发展现状，分别从规划设计、能源利用优化与调度管理、系统运维等维度分析了该系统面临的挑战与未来发展方向，并对多能互补系统关键技术的发展趋势进行了预测。这些成果将对推动该领域的理论与实践进步产生积极意义。

    关键词： 太阳能光伏发电、微型燃气轮机、微能源网络、多能互补系统、可再生能源

    更新于2025-09-23 15:21:21

  • 光伏热太阳能集热器电效率评估

    摘要： 本研究采用人工神经网络（ANNs）、最小二乘支持向量机（LSSVM）和神经模糊等机器学习方法，构建了光伏-热太阳能集热器（PV/T）热性能的预测模型。所提模型以进水温度、流量、热量、太阳辐射及日照热量作为输入变量。数据集通过新型太阳能集热系统的实验测量获取。研究开展了多项分析以验证模型的可靠性并评估其性能表现。结果表明，LSSVM模型优于ANFIS和ANNs模型。当实验室测量成本高、耗时长，或需要复杂解析才能获取相关数值时，LSSVM模型被证实具有适用性。

    关键词： 混合机器学习模型、可再生能源、光伏-光热（PV/T）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、自适应神经模糊推理系统（ANFIS）、神经网络（NNs）

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 基于模型预测控制的光伏系统最大功率点跟踪控制器性能评估

    摘要： 效率是光伏（PV）系统增长的主要因素。为在不同环境条件下从光伏系统中提取最大功率，人们探索了多种控制技术。本文评估了一种称为模型预测控制（MPC）的新型改进控制技术在光伏系统功率提取中的性能。利用MPC预测受控变量未来状态的能力，将其应用于追踪光伏系统的最大功率点（MPP）。研究发现，MPC用于最大功率点跟踪（MPPT）能在持续变化的大气条件下更快地追踪MPP，提供高效的系统。它有助于减少不必要的振荡并提高追踪速度。文中详细讨论了设计模型预测控制器的逐步过程。在此，MPC与传统的扰动观察（P&O）方法结合使用，用于控制直流-直流升压转换器开关，从光伏阵列中获取最大功率。将MPC控制器的结果与两种广泛使用的传统MPPT方法（即增量电导法和P&O法）进行了比较。MPC控制器方案已在MATLAB/Simulink环境中设计、实现和测试，并通过光伏系统的实验室原型进行了实验验证。

    关键词： 最大功率点跟踪（MPPT）、预测模型、模型预测控制（MPC）、成本函数、光伏（PV）、可再生能源

    更新于2025-09-23 15:21:01