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公开(公告)号：CN105023070A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510492480.2
申请日：2015-08-12
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种光伏系统输出功率预测方法，选择预测日前一天的输出功率历史数据、全天的平均温度、平均辐照度组成原始的训练样本集Xi，构建Xi的满足高斯分布随机过程的函数t，预测日实测输出功率数据、全天的平均温度、平均辐照度组成测试的训练样本集X*，预测日满足高斯分布随机过程的函数的实测数据作为T*，建立了基于组合核函数的t和T*的高斯过程，实现光伏输出功率的预测。本发明的实施过程简明，利用输出功率的历史数据对光伏系统的输出功率进行预测，避免创建复杂的预测模型，降低了预测的难度，有助于电网电量的调度。
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公开(公告)号：CN106295068B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201610721411.9
申请日：2016-08-24
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开一种光伏组件双二极管模型的参数简化及提取方法，其特征在于，包括以下步骤：1)根据基尔霍夫电流定律得到理想的双二极管太阳能电池片等效电路的电流电压特性方程；2)由双二极管太阳能电池片的电流电压特性方程建立光伏组件双二极管模型；3)将光伏组件双二极管模型中的七参数简化为五参数得到最终的简化模型；4)通过厂商提供的组件电性能参数以及气象参数提取出简化模型中的五参数。采用本发明解决了目前光伏组件双二极管模型中由于参数过多使得模型求解困难，以及部分参数不能直接从厂商提供的组件铭牌参数中获得的问题。
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公开(公告)号：CN105897161B
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201610395429.4
申请日：2016-06-06
Applicant: 河海大学常州校区
CPC classification number: Y02E10/566
Abstract: 本发明公开了一种基于动态电容充放电的户外光伏组件检测系统，所述检测系统主要包括被测光伏组件、CPU模块、数据采集模块、电容组、最大功率输出模块、充放电控制模块、数据存储模块、显示模块和时钟模块。所述检测系统采用动态电容充放电的检测方法，检测光伏组件的I‑V、P‑V特性，同时同步采集背板温度、环境温度和辐照度等环境参数，并将采集的电气参数和环境参数存储到SD卡中。
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公开(公告)号：CN106603006A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611151962.2
申请日：2016-12-14
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H02S50/10
CPC classification number: H02S50/10
Abstract: 本发明公开了一种基于查表插值的光伏阵列的故障诊断与定位方法，包括以下步骤：按季节选取正常运行状态下的各种天气类型的数据作为原始数据，分别形成两张关于电流、电压的二维表；根据实时温度、辐照数据查表采用样条插值获得参考电流、电压值，作为故障程度判断的参考；对实时各串电流，电压异常值选择，选取异常值，并获得异常串的串号；对异常值的串判定故障程度，根据异常电流、电压与参考电流、电压的偏离程度确定故障程度。本发明的有益效果是可以实时准确的提取出故障电流、电压值，并可定位到相应的串，可实现光伏阵列的实时故障诊断与定位，并可判断出电流、电压故障及其相应的故障程度，具有很强的适应性，速度快，实效性好。
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公开(公告)号：CN106295068A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610721411.9
申请日：2016-08-24
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开一种光伏组件双二极管模型的参数简化及提取方法，其特征在于，包括以下步骤：1)根据基尔霍夫电流定律得到理想的双二极管太阳能电池片等效电路的电流电压特性方程；2)由双二极管太阳能电池片的电流电压特性方程建立光伏组件双二极管模型；3)将光伏组件双二极管模型中的七参数简化为五参数得到最终的简化模型；4)通过厂商提供的组件电性能参数以及气象参数提取出简化模型中的五参数。采用本发明解决了目前光伏组件双二极管模型中由于参数过多使得模型求解困难，以及部分参数不能直接从厂商提供的组件铭牌参数中获得的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106204332A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610573996.4
申请日：2016-07-19
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种光伏电站效率衰减预测方法，首先选取实测电站运行环境参数和输出功率作为实测样本；建立电站仿真平台，将实测样本环境参数输入到仿真平台中，得到相应环境参数下的仿真样本；将两组样本功率看作信号源，分别对实测功率信号和仿真功率信号分别进行去噪，用去噪后的数据计算相应时刻的电站输出效率EFF值；将所得EFF值序列用EMD方法进行分解，将所有经EMD方法分解后EFF值储存为历史序列；从历史序列中抽取样本点，将其输入到效率衰减预测模型，得到预测值。本发明的弥补了现有模型对不同户外条件下光伏电站效率衰减的预测不足，有利于光伏电站的市场化运营，有利于进一步实现光伏电站的故障预测与健康管理技术。
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公开(公告)号：CN106160659B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201610717053.4
申请日：2016-08-24
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H02S50/00
Abstract: 本发明公开一种光伏电站区域定向故障诊断方法，首先，搭建集成了数据采集系统、组件定位系统和数据库系统的电站性能数据采集平台，采集电站性能监测所需的必要参数以供故障诊断时使用；其次，通过一种集成了自主无人机、热红外分析设备的现场检测装置，对组件进行红外扫描，并根据现场检测装置坐标信息确定影像的组件信息；再次，设置地面影像分析系统，通过热红外影像分析确定组件是否存在热斑；最后，建立故障诊断平台，根据影像分析结果采取相应诊断方法。本发明提出的区域定向故障诊断方法，能够实现电站故障区域即时分析，处理速度快，可靠性高，同时也降低电站运营成本，有利于光伏电站的安全高效运行，有利于保障电站作业人员的安全。
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公开(公告)号：CN105897161A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610395429.4
申请日：2016-06-06
Applicant: 河海大学常州校区
CPC classification number: Y02E10/566 , H02S50/10 , H02J7/345 , H02J7/35
Abstract: 本发明公开了一种基于动态电容充放电的户外光伏组件检测系统，所述检测系统主要包括被测光伏组件、CPU模块、数据采集模块、电容组、最大功率输出模块、充放电控制模块、数据存储模块、显示模块和时钟模块。所述检测系统采用动态电容充放电的检测方法，检测光伏组件的I?V、P?V特性，同时同步采集背板温度、环境温度和辐照度等环境参数，并将采集的电气参数和环境参数存储到SD卡中。
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公开(公告)号：CN105160423A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510494834.7
申请日：2015-09-14
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种基于马尔科夫残差修正的光伏发电预测方法，首先选取相似天气条件下的数据作为原始样本，运用灰色模型进行预测；再将预测的数据和实测的数据归一化，作为神经网络的输入，并加入辐照度和平均温度值，通过选取合适的输入层、隐含层、输出层节点建立神经模型，对输入样本进行网络训练，得到预测日的各时刻的预测值；然后计算预测值与实测值之间的相对误差，再通过马尔科夫模型对误差进行修正，进而得到最终的预测值。本发明的实施过程简明，灰色神经网络预测模型是用相对确定的值来预测未知值，能更好的跟踪输出功率的实际变化趋势，而马尔科夫模型又可以弥补了灰色神经网络预测波动性大的缺点，使得预测模型更加的准确和可靠。
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公开(公告)号：CN105071771A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510567882.4
申请日：2015-09-08
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H02S50/00
Abstract: 本发明公开一种基于神经网络的分布式光伏系统故障诊断方法，以光伏阵列的辐照度、温度参数组成系统输入信号xin，以电流、电压、功率、逆变器的功率、电能质量为参数组成系统的输出信号为yout，训练输入样本由xin和yout组成，训练输出样本为y。以正常样本为输入，训练RBF网络，得到其相应的结构参数。然后将待测的样本作为已训练好的RBF网络的输入，得到RBF神经网络的估计输出和系统实际输出信号之间的残差。若残差超过该故障限，则说明系统处于故障状态；反之，说明系统工作正常。本发明的实施过程简明易实现，能及时地进行光伏系统故障的诊断，有助于光伏系统的运营维护。
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