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为了提高太赫兹(THz)辐射空间特性测量设备的测量精度,基于探测器扫描采样方法,利用软件仿真配合实验测量的方式,研究了太赫兹辐射空间特性测试系统中存在的影响因素。采用锥形反射结构和太赫兹辐射吸收涂层来减少系统内反射对测量结果的影响,对太赫兹辐射辐照度空间分布进行更准确测量,并在此基础上研究了太赫兹衍射图案随衍射孔径变化的规律,对太赫兹辐射收发设备的孔径进行合理优化,为高精度的太赫兹辐射空间特性测试的研究提供参考。分析了光束宽度的不确定度来源,结果显示:消除反射影响后的系统内反射对测试结果影响较小,引入不确定度分量仅为1.56%,合成扩展不确定度为7.6%。 相似文献
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4.
短期光伏功率预测统计方法一般采用数值天气预报(numerical weather prediction, NWP)的水平辐照度, 而不是倾斜安装的光伏板上接收到的斜面辐照度, 导致预测精度不足。针对这一问题提出新的辐照度斜面转换方法, 先将散射辐射分为属性不同的分子散射、米散射, 再对两者分别进行斜面转换; 采用该方法将NWP水平辐照度转换为NWP斜面辐照度, 再基于NWP斜面辐照度进行光伏功率建模与预测。算例结果显示, 本方法的预测精度(均方根误差为10.25%、相关性系数为0.914 0)高于直接采用NWP水平辐照度的传统方法。 相似文献
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设计一种以DSP为核心的全方位太阳辐照度测量系统,利用安装在云台上的太阳能电池板的转动以获取全方位的太阳辐照度数据。通过对采集到的数据进行分析,既可以测试太阳能电池板在各种安装方式(如平放、斜放和幕墙)下的发电效率,又可对光伏建筑一体化的光伏电站建设方案进行评估,还可在建成之后对光伏电站的发电状态进行管理和监测。 相似文献
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随着并网光伏发电容量的持续增加及多能源发电协同利用的需要,光伏发电功率的高精度预测对于提高规模化光伏发电的优化调度和安全运行日益重要。为了解决单一预测模型精度低的问题,提出了一种基于季节气象特征划分的光伏发电多模型预测方法。通过不同季节下光伏发电系统的电气特性和出力特性分析,说明了按照季节来划分功率预测多模型的必要性。以某光伏电站为例,利用BP神经网络建立不同季节的光伏发电预测模型,通过遗传算法优化了季节模型参数。利用实测数据对2种功率预测方法进行了比较,结果表明,该方法能有效提高光伏电站的功率预测精度。 相似文献
10.
阐述了太阳光测定遮阳系数试验方法、计算方法和依据,详细分析了测定时太阳辐照度和太阳高度角两个关键参数的确定原理和条件,能够很好提升检测人员深入理解遮阳系数检测水平和能力. 相似文献