胡翔
- 作品数：3 被引量：15H指数：2
- 供职机构：广西大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于RBF神经网络的光伏动态重组系统被引量：1
- 2017年
- 光伏系统的模块重组对于改善系统的P-V特性有非常重要的作用。提出了一种在部分阴影遮蔽情况下基于人工神经网络算法的光伏模块重组方案。这个方案中,光伏模块分为固定部分和自由部分,并通过开关矩阵来连接。然后测量的每个自由模块以及每行固定模块的短路电流值,测量值通过人工神经网络算法得到的结果决定开关矩阵的连接方式。仿真实验显示所提出的方案的参数测量实时简易、重组策略高效,能有效地改善部分阴影状态下的光伏阵列的功率输出。最重要是所提出的控制策略能应用于较大规模光伏系统结构重组。
- 海涛闻科伟胡翔林波张朝
- 关键词：RBF神经网络
- 一种高效的光伏监控方案及发电量预测被引量：8
- 2015年
- 针对市场上光伏监控系统运行效率不高、发电量预测忽略太阳辐照度以及缺少嵌入预测功能等问题,提出一种以串口服务器为数据采集网关,以面向对象的方法描述设备、以多线程的方式处理数据、以模块化的思想布局,采用自定义数据队列、以嵌入的RBF神经网络模型预测发电量的高效光伏监控方案;以在广西大学内搭建的一个小型的光伏发电站为实验对象,在该方案的基础上实现多总线的光伏远程监控系统,并在该系统中嵌入发电量预测功能;经过长时间地运行系统并预测发电量,结果表明该系统具有运行效率高、可扩展性强、发电量预测精度高等优点。
- 海涛梁挺兴黄曲达胡翔闻科伟张朝
- 关键词：串口服务器神经网络
- 基于气象相似度与马尔科夫链的光伏发电预测方法被引量：6
- 2015年
- 针对目前光伏发电预测中实用性较低、预测精度不高、气象条件利用不充分和预测跟踪性能较差等现象,设计出基于气象相似度与五状态马尔科夫链的光伏发电预测方法。该方法利用神经网络建立气象相似度—发电量相似度的过渡模型,用该模型预测可获得预测日发电量的预测结果,最后分别用三状态和五状态的马尔科夫链修正预测结果。实验结果表明:相比不充分利用气象条件的神经网络预测方法,基于气象相似度与五状态马尔科夫链的光伏发电预测方法具有较高的预测精度、实用性和良好的预测跟踪性能。
- 海涛闻科伟周玲胡翔张朝
- 关键词：马尔科夫链神经网络光伏发电
