简介:
简介:摘要:近年来,随着传统能源的枯竭,我国开始大力发展绿色友好型的可再生能源,其中新能源光伏发电技术在我国能源发展上的重要性日益凸显。并网逆变器作为电网与光伏发电系统之间的核心接口设备,对入网电流质量具有重大影响。在实际工程中,出于保护设备的功率开关管的目的,大多场合采用逆变侧电流反馈控制,但该控制结构在数字控制下难以兼顾良好的系统动态响应能力和鲁棒性,在谐振峰附近的三次截止频率处通常存在相位裕度过低的情况,大幅放大了该频率处的高频谐波,从而不满足国家规定的并网标准。
简介:摘要:如今国内设备缺乏对充电机排除灰尘进行检测,使得我们无法判断充电机是否损坏,而直流屏恰好可以达到检测的目的。本文通过阐述预测分析常用的理论技术、预测方法,表达基于神经网络的预测分析充电柜粉尘项目研究的可行性。
简介:摘要:光伏电站输出功率呈现随机性强、波动性大、难预测等特点,大规模的光伏电站接入电网会给电网的安全稳定运行、调度和调峰带来极大的困难。准确预测电站未来某一时段内各时刻点输出功率,对保障电网稳定运行、提高能源利用效率具有重要的意义。本文基于BP神经网络模型,分别以实测气象数据和中尺度数值天气预报数据为训练样本,对比研究了不同数据样本下神经网络模型对光伏电站同一天气情况下的出力预测效果。
基于深度神经网络的超短期电力负荷预测策略
逆变器单神经元自调节PID电流控制策略研究
基于神经网络的预测分析充电机柜粉尘的研究
基于神经网络的光伏电站出力超短期预测研究