基于数据残余分量与ARMA模型的光伏功率日前预测方法

光伏功率日前预测对电网的规划调度和经济运行管理有着重要作用。根据相似日光伏发电功率曲线,采用日均值法计算得出光伏日内功率曲线的整体变化趋势分量,将原始功率数据曲线与日内整体变化趋势分量求差得到光伏功率的残余分量。基于该残余分量,该文提出了一种改进ARMA模型的日前光伏功率预测方法,该方法通过对残余分量进行预测,将残余分量的预测值与整体变化趋势分量相加得到最终预测结果。通过与传统ARMA模型预测结果进行对比,仿真表明:该方法对不同程度的光伏功率波动情况均有较好的预测精度。     

光伏发电功率预测方法研究综述

针对太阳能光伏发电输出功率不稳定的问题,分析了国内外光伏发电功率预测方法的研究现状,总结并提出了今后研究的建议方向,介绍了太阳辐射、晴空指数、日照时数、云、温度、风速和面板积尘等影响光伏发电的各种因素,着重综述了2008年以来光伏发电功率预测尤其是短期预测的研究概况,对光伏功率预测的时间尺度和精度这两个重要指标进行了讨论,分析了数据基础、影响因素、精度指标、时间响应和评价标准等光伏发电预测中需要重点关注的技术难点。研究结果表明,近年来的研究工作主要集中在短期预测,到目前为止对于各种预测方法尚没有被公认的评价标准,难以对各种预测算法进行评估比较。最后结合综述分析,提出了今后光伏发电功率预测研究工作的建议方向。     

基于ACO-BP神经网络的光伏系统发电功率预测

为准确预测光伏发电量,减少并网光伏对大电网的影响,引入相似日概念,对夏季预测日的平均温度、最高温度、最低温度以及天气类型进行分析。在历史数据中选取具有相似天气特征的发电功率数据和天气数据作为神经网络的训练样本,建立ACO-BP神经网络光伏发电功率预测模型,并将预测结果与传统BP神经网络和PSO-BP神经网络预测结果相比较。实验结果表明,该模型具有较高的预测精度。     

光伏水泵系统出水量预测与试验研究

基于分析和试验数据,分别对光伏水泵系统中各组成部件的运行特性进行数据拟合,从而实现对各部件与系统的数学建模,建立了光伏水泵系统的出水量预测模型。对不同辐射强度下的出水量预测值与试验值进行对比,发现当辐射强度高于500 W/m2时,该预测模型的预测结果与试验值的相对误差值均小于5%。分别对一年中光照辐射量最高与最低两天的系统出水总量进行预测与试验对比,发现全天出水总量的预测相对偏差都在3%以内,说明所建立的模型能够较为精确地预测系统的全天出水量。研究为光伏水泵性能预测和系统配置提供参考。     

基于非线性SRUKF的光伏发电功率预测研究

光伏发电输出功率具有间歇性和波动性的典型特性,现从统计分布与物理学方法相结合的角度,建立了光伏发电预测功率物理模型,提出了适用于动态非线性系统预测的SRUKF算法。仿真结果表明,该方法用于光伏功率预测时均方误差较小,对光伏发电短期功率预测的实时性较好,准确性较高。     

新型频率测量方法的研究

根据量化时延原理的短时间间隔精确测量方法，在时频测量领域有着广泛的用途。该方法可被广泛地应用于高精度频率、时间及相位等信号的测量。文章详细介绍了此种新型时间间隔测量方法的原理，及其与一种从多周期同步法发展而来的高精度、定闸门测频方法的相互结合。从而实现了高速、高精度、连续的宽频率范围的测量。     

基于ALSTM的光伏出力短期预测研究

光伏出力的短期预测有利于电网的调度管理,能提高电力系统的运行效率、经济性和稳定性。结合长短期记忆网络(LSTM)在处理时序数据以及注意力机制(Attention)专注输入数据关键本质特征的优势,构建了注意力机制-长短期记忆网络(ALSTM)。基于互信息熵(MIE)方法分析各气象因素与光伏出力关系的重要性,依此构建光伏出力特征输入,并将特征输入时序数据送入ALSTM进行训练。以昆士兰大学中心光伏出力数据为基础,通过与Bi LSTM以及CNN在晴天、阴雨天以及天气剧烈波动日3种情况的对比验证,所提方法预测更准确,鲁棒性更强。     

大规模光伏发电对电力系统的影响探析

电能是现阶段最清洁的能源之一,其对社会生产生活的作用越来越重要。传统电力能源以煤炭、水力等作为主要原料,但是经过多年的开采,煤炭资源逐渐枯竭,水力资源可控性相对较差,因此急需大规模推广光伏等新能源。光伏发电已经成为最主要的清洁发电方式之一,应用逐渐广泛。光伏发电所产生的电能需要并入到电网系统中来扩展光伏发电的适用范围和灵活性,但是由于光伏发电生产的电力主要是利用相对特殊的方式并入到公共电网中,在此过程中会产生各种问题,需要认真解决,避免对电力系统造成影响。本文主要分析大规模光伏发电对电力系统产生的影响,以期能够对相关专业人员提供帮助。     

基于光伏功率预测的多能源互补系统的设计研究

太阳能具有清洁环保的特点,且与火电在发电形式上具有互补性.在二者构成的互补能源系统中,由于受太阳辐照等因素影响,光伏发电输出功率具有较强的波动性,可由变负荷响应速度快的火电跟踪补偿.核电具有稳定高效的特点,可以用来提供基本负荷.在多种能源互补调节过程中,若光伏发电输出功率得到较为准确的预测,可降低系统对火电随负荷跟踪响...     

我国光伏发电产业的现状及发展趋势研究

以光伏发电产业的现状及发展趋势为研究内容,从生产及出口量、专利技术、发电成本、应用领域4个方面对我国的光伏发电产业进行了科学、合理的评估。     

一种新的预测铣刀刀尖频响函数的方法

为准确快速地预测铣刀刀尖点频响函数,提出一种基于逆响应耦合子结构分析（IRCSA）法辨识刀柄-刀具结合面参数的刀尖点频响函数预测方法。该方法通过建立计算刀柄末端频响函数矩阵和刀尖点频响函数矩阵的数学模型,利用逆响应耦合子结构分析法求取随频率变化的刀柄-刀具结合面参数。通过Cuckoo search算法及有限元分析确定刀尖点频响函数中对刀柄-刀具结合面复刚度矩阵变化最为敏感的固有频率,取该频率对应的结合面参数为刀柄-刀具结合面复刚度矩阵的辨识结果,由此计算出刀尖点频响函数。通过硬质合金圆柱棒、2刃铣刀和4刃铣刀进行验证,对比了所提预测方法、Cuckoo search优化算法预测的刀尖点频响函数与实测值三者之间的差异,实验结果表明该预测方法预测的刀尖点频响函数的固有频率和实测固有频率的误差在5%以内,所用时间约为Cuckoo search优化算法的1%,达到了较高的预测精度,并且更加省时、简便。     

一种改进的基于响应耦合子结构法的刀尖点频响函数预测方法

针对现有的基于响应耦合子结构法(RCSA)的刀尖点频响函数预测方法需要辨识主轴-刀柄、刀柄-刀具结合面参数以及需要自制刀柄模型等引起的预测误差和预测过程复杂等问题,提出一种改进的基于RCSA的铣刀刀尖点频响函数预测方法。该方法首先改进已有的子结构划分方法,将机床-主轴-刀柄-刀具系统划分为机床-主轴-刀柄-部分刀杆、剩余刀杆和刀齿三个子结构;然后改进主轴-刀柄处转动频响函数的计算方法,通过铣刀的模态锤击实验采用反向RCSA和有限差分法计算机床-主轴-刀柄-部分刀杆结构的转动频响函数,并基于Euler梁模型计算出剩余刀杆、刀齿子结构的频响函数;最后将三个子结构的频响函数耦合确定刀尖点的预测频响函数。以一立式加工中心为研究对象,应用所提出的方法对铣刀刀尖点的频响函数进行了预测,并与其实测频响函数进行对比。对比结果表明：刀尖点的预测频响函数与实测频响函数符合程度较高,其预测、实测前三阶固有频率之间的误差在6.9%以内,所提出的方法可行有效、简单方便,且可直接基于铣刀的模态实验计算主轴-刀柄的频响函数,避免了相关结合面参数的辨识和刀柄模型的制作。     

光伏发电系统在油田物联网中的应用

近年来,随着国家"节能减排"、"开发利用可再生能源"等号召的提出,以及一系列相关政策和法规出台,太阳能在国内得到了越来越广泛的应用。光伏发电系统在油田油气设施阴极保护、油气管道自控测控系统、LED路灯绿色照明系统、边远油井供电系统、油区道路监控系统和油井生产设备防盗报警系统等方面的应用效果良好,具有很好的节能减排和绿色低碳效果。本文以福山油田为例,介绍了光伏发电系统在偏远井场的应用。采用光伏发电系统可以摆脱山地、森林、河流、开阔地等特殊地理环境的限制,无须考虑电网线缆架设和施工问题,彻底解决线缆架设工程周期长、施工成本高昂、甚至根本无法实现的困难。     

考虑主轴-刀柄结合面特性的机器人铣削系统刀尖频响预测研究

针对机器人铣削系统刀尖频响具有位姿依赖特性,导致机器人变位姿加工时稳定性难以准确预测、加工颤振难以有效控制的问题,提出一种考虑主轴-刀柄结合面接触刚度的机器人铣削系统刀尖频响预测方法。基于欧拉-拉格朗日法与吉村允孝单位面积法,分别构建了机器人本体动力学模型与主轴-刀柄结合面接触刚度模型,进而基于有限元主副自由度理论将机器人本体动力学模型与主轴-刀柄结合面接触刚度模型结合,构建了机器人铣削加工系统刀尖频响预测模型。开展了机器人不同位姿下刀尖频响预测验证实验,结果表明,仿真与实验得到的刀尖频响函数相比,固有频率最大误差为6.63%,对应幅值最大误差为9.80%,验证了所提出的预测模型的准确性,证明了该模型能够实现机器人任意位姿下的频响函数准确预测。     

并网光伏发电系统的建模与仿真

基于光伏电池的物理特性,建立了光伏阵列的PSCAD仿真模型。考虑到太阳能的波动性和随机性,开发了基于Boost电路的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)控制器模块,保证了光伏阵列始终保持最大功率输出;然后,采用合理的逆变器控制策略,将光伏阵列接入电网,建立完整的并网光伏发电系统。仿真结果表明,搭建的仿真模型能够准确地反映光伏电池和MPPT控制器的物理特性和准确性,以及在不同光照条件下光伏发电系统的运行特性,对于并网光伏发电系统的研究具有重要意义。     

用半理论法预测主轴系统刀尖点频响函数

采用半理论法,即理论与试验相结合的方法预测主轴系统刀尖点频响函数。首先,介绍半理论法的预测原理;然后,应用半理论法预测主轴系统刀尖点频响函数的流程,包括利用梁理论计算自由-自由状态刀具两端的阻抗矩阵、搭建主轴-刀柄频响函数测试系统、测试装卡短光滑圆柱的主轴-刀柄系统的频响函数、根据半理论法计算刀尖点频响函数和试验验证;最后,以某立式加工中心主轴系统为研究对象,应用该方法对刀尖点频响函数进行预测,并与试验进行对比以证明该方法的有效性。     

基于LabVIEW的太阳能数据采集软件系统

结合虚拟仪器技术,设计了基于单片机的太阳能数据采集系统。文中介绍了系统的整体实现方案,重点阐述了在LabVIEW平台下,采用ActiveX技术,通知技术、事件驱动和ADO技术实现软件系统的方法。该系统具有数据采集、实时显示、数据存储及报表生成等功能,实现了对太阳能系统的监测,并为太阳能光伏发电系统输出特性的分析和研究提供数据依据。     

一种新的频响函数无偏估计方法

在对几种典型的频响函数估计进行分析的基础上，利用不相关信号的互功率谱多次平均趋于零的性质，提出了一种新的频响函数无偏估计方法。该估计方法不需要测试第3个信号即可达到无偏估计的目的，避免了测试系统过于复杂，减小了测试工作量和因过多环节的引入而降低估计精度的可能性。测试n组数据，可以进行n(n—1)／2次平均，平均次数是其他方法的(n—1)／2倍，提高了频响函数估计的精度。     

光伏发电系统故障诊断方法综述

随着光伏产业的迅速发展,光伏发电系统的故障诊断日显重要.介绍了光伏发电系统的组成及其常见故障,归纳了国内外光伏发电系统中几种常见的故障诊断方法,并分析了各种故障诊断方法的优缺点.通过对比现有方法,提出了基于数据融合的故障诊断法将是光伏发电系统应用的发展趋势.