基于SVM方法的太阳总辐射值的估算

采用支持向量机（SVM）方法对太阳总辐射值进行了估算,并与传统的线性方法进行了对比分析。对于日太阳总辐射估算,SVM方法的均方根误差为2.27（MJ·m-2）/d,平均百分比误差为22%;而对于月太阳总辐射估算,SVM方法的均方根误差约为21（MJ·m-2）/month,平均百分比误差低于5%。SVM方法提供了一种高精度估算太阳总辐射的新途径。     

塔式太阳能热发电系统性能模型及其仿真研究

结合塔式太阳能热发电系统中主要设备的机理模型和变工况下的运行方式,建立一套能完整反映电站工作过程的性能模型.发电系统在太阳法向直射辐照度扰动下的动态过程研究结果表明:吸热器出口熔盐温度、表面最高温度、散热功率的过渡过程较平缓,效率在瞬时突变后会逐渐恢复到接近扰动发生前的水平;吸热器出口熔盐温度、表面最高温度、散热功率与...     

一种评价风电场设计水平的新方法

提出了一种独立于当地风资源、基于实际设计水平来评价风电场设计水平的新方法。根据影响发电量的主要设计因素,引入衡量风电机组的选型和布置的3个新指标:风电场发电效率、风电机组容量系数和风电机组布置系数,并推导出这3个系数的表达式。提出的3个新指标具有明确的物理意义,可以定量评价风电场风电机组选型和布置对风电场设计水平的影响。最后对两个实际风电场进行了计算和分析,所得结果的正确性得到风电场实际运行调研和后评价的验证。该方法不仅提出了较全面的对风电场设计水平的评价方法,而且可以进行量化评分,对风电场的设计具有重要的理论意义和经济价值。     

塔式太阳能吸热器表面热流密度预测及优化

以塔式太阳能聚光集热系统为研究对象,耦合蒙特卡洛光线追踪法和卷积法,通过综合考虑定日镜阴影和遮挡因子以及反射光束对热流密度的影响,建立一种精度高、计算量小的吸热器表面热流密度分布预测数学模型,获得考虑光线遮挡、余弦损失、溢出损失及大气衰减等因素时单定日镜及全镜场下的光迹追踪路线及热流密度分布规律。并根据镜场光学效率与镜面所处的位置关系提出一种镜场布局优化方式。优化后12:00时镜场的光学效率从43.5%提高到45.6%,日平均光学效率提高约2%,太阳热流密度分布更加均匀。     

一种评价风电场设计水平的新方法

提出了一种独立于当地风资源、基于实际设计水平来评价风电场设计水平的新方法。根据影响发电量的主要设计因素,引入衡量风电机组的选型和布置的3个新指标：风电场发电效率、风电机组容量系数和风电机组布置系数,并推导出这3个系数的表达式。提出的3个新指标具有明确的物理意义,可以定量评价风电场风电机组选型和布置对风电场设计水平的影响。最后对两个实际风电场进行了计算和分析,所得结果的正确性得到风电场实际运行调研和后评价的验证。该方法不仅提出了较全面的对风电场设计水平的评价方法,而且可以进行量化评分,对风电场的设计具有重要的理论意义和经济价值。     

内蒙古某风电场设计后评价

采用支持向量机方法对风电场短期风速设计后评估主要从技术方面对风电场设计进行综合评价．而不包括一般项目后评价中的财务评价、环境评价、经济评价和社会评价等内容,并且重点放在风能专业的风资源评价和发电量计算这两方面。在准确可靠的测风数据基础上,设计中的不确定性主要表现在3方面：1）风电场测风数据的代表年订正：2）风资源计算软件本身的误差;3）各种发电量折减系数的选取。对设计中的不确定性因素,结合风电场实际运行数据进行了比较分析,进一步给出了各种不确定因素的参考误差。     

基于线性方法的内蒙古地区太阳总辐射月均值估算

探讨了内蒙古地区太阳总辐射月均值与日照百分率的关系,基于5个气象站1996—1998年连续3 a的月日照时数（n）和太阳总辐射值（R_s）。计算得到Angstrom方程的系数a和b,与和清华等拟合得到的中国西部太阳总辐射公式中的a=0.185,b=0.595,比较一致。同时,R_s和n之间的直接线性关系,R与月平均温度（T）之间的直接线性关系也能用来估算太阳总辐射月均值,总均方根误差约为80 MJ·m^-2/month,总百分比误差约为18%。     

风电场智能化设计云平台关键技术探讨

基于大数据、人工智能与云计算等信息技术,分别从风电场设计的资源分析、机组布置、基础优化、升压站优化等4个主要方面,对风电场智能化设计云平台开发的关键技术进行了研究分析。结果表明,该云平台的开发将促进专业协作,提升全局优化能力,提高风电场技术经济水平。     

关于风电场设计水平的探讨

引入风力发电场工程设计评价及指标,有利于在风力发电场工程设计中及时发现和解决风电场设计存在的问题。通过优化设计技术参数及优化风电机组布置,使工程设计能够更加科学、准确接近实际情况。风力发电场设计评价指标中,不仅应涵盖风能资源的因素,还应该包含风电机组选型、机组布置、土建、集电线路等因素,综合研究确定这些因素的影响程度,才能够体现出风力发电场工程设计水平。     

基于SVM方法的风电场短期风速预测

针对基于支持向量机的风电场短期风速预测进行研究,选择了不同的输入向量（历史风速时间序列,历史风速和温度,历史风速、温度和风向,历史风速、温度和时间）作为输入进行误差对比分析。实测数据及分析结果表明,采用历史风度和温度的二输入模型,预测效果最佳,为风速的短期预测和发电量预测提供了较好的参考价值