修车大队一品楼qm论坛51一品茶楼论坛,栖凤楼品茶全国楼凤app软件 ,栖凤阁全国论坛入口,广州百花丛bhc论坛杭州百花坊妃子阁

oe1(光电查) - 科学论文

3 条数据
?? 中文（中国） ▾

  • 利用日本气象厅中尺度模型对日本区域电网太阳辐射预报的异常事件研究

    摘要： 为实现高比例光伏发电系统接入下电力系统的安全控制，利用数值天气预报模型（NWP）进行精确的全球水平面辐照度（GHI）预测正变得日益重要。本研究旨在分析2014至2017年间日本气象厅提供的九大电力区域GHI日前预报中重大误差（即异常事件）的气象特征。在四年间的80起GHI日前预报异常事件中，发现了几种海平面气压（SLP）分布模式：(a)太平洋高压西部边缘（占80起异常事件的48.8%）、(b)静止锋（20.0%）、(c)天气尺度气旋（18.8%）以及(d)日本周边台风（热带气旋）（8.8%）。本研究针对最严重的四起异常事件开展了案例分析，其中太平洋高压西部边缘环绕日本的SLP分布模式尤为显著。通过对比区域综合GHI日前预报误差与云量预报发现，NWP中对流层高中层云预报精度问题未来仍将持续存在。

    关键词： 异常事件、区域一体化、全球水平辐照度（GHI）、光伏发电、数值天气预报（NWP）、日前预测

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • 基于卷积神经网络-樽海鞘群算法的短期光伏功率预测

    摘要： 为应对气候变化并提供绿色能源，高效利用可再生能源需要进行光伏发电短期功率预测。本文提出一种结合卷积神经网络（CNN）与樽海鞘群算法（SSA）的新型预测策略用于光伏功率输出预测。首先将历史光伏功率数据及相关气象信息划分为雨天、浓云、多云、薄云和晴天五种天气类型，通过CNN分类确定次日天气类型预测结果。针对不同天气类型建立五个CNN回归模型，每个CNN回归模型均采用樽海鞘群算法（SSA）优化以调节最佳参数。为评估所提方法性能，将其与基于SSA的支持向量机（SVM-SSA）和长短期记忆神经网络（LSTM-SSA）方法进行对比。该方案在台湾南部一座500千瓦峰值容量的光伏发电系统上进行了测试，结果表明所提出的CNN-SSA方法比SVM-SSA和LSTM-SSA方法更能适应实际发电模式。

    关键词： 卷积神经网络、樽海鞘群算法、可再生能源、日前预测、光伏功率预测

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 基于微型逆变器和日前预测的光伏组件故障诊断

    摘要： 采用太阳能微型转换器可在单个光伏组件层面更精细地监测光伏输出功率，从而使机器学习技术能够追踪光伏电站中组件的特性（如常规阴影影响）。通过这种方式，可以实时对比日前预测功率与实际功率，从而更准确地评估光伏电站可能出现的故障或异常趋势。本文提出了一种有效的故障诊断方法：该方法基于连接微型转换器的现有光伏组件的日前输出功率预测值，以及相邻光伏组件的运行数据。最后，论文还通过比较各类常见错误定义的实效性与直观理解度，提出了新的数学表述分析方案，旨在提高功率预测精度，并实现对光伏组件性能及潜在故障的实时与离线分析。

    关键词： 光伏系统、日前预测、微型逆变器、故障诊断

    更新于2025-09-11 14:15:04