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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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公开(公告)号：CN108363959B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201810058383.6
申请日：2018-01-22
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种针对乒乓球或羽毛球运动动作识别方法，该方法通过加速度计和陀螺仪采集运动员的动作原始数据，利用动作的周期性实现动作分割，并对分割后的单个动作分别提取特征值生成动作的特征数据，这样提取到的若干种特征数据易于扩展且具有良好的泛化能力。选择三层BP神经网络作为识别器模型，其识别能力满足乒乓球和羽毛球动作识别的要求且结构简单易于实现。以提取到的特征数据作为神经网络的输入神经元，选择RELU函数和softmax函数分别作为输入层到隐含层，隐含层到输出层的激活函数，实现对动作特征等输入信息的非线性映射。训练1000次后得到识别器模型，将实施特征数据输入训练好的识别器模型中，实现动作识别。
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公开(公告)号：CN110008628A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910308681.0
申请日：2019-04-17
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种光伏阵列故障参数辨识方法，能够实现光伏阵列的阴影遮挡、旁路二极管短路以及等效串联电阻异常增大等故障的参数辨识，具体是通过扫描阵列I-V特性曲线，利用差分进化算法不断调整阵列仿真模型的待辨识参数，让仿真模型输出的I-V曲线不断地逼近实测I-V曲线，最终使得两者误差达到最小，从而辨识出故障参数。本发明的辨识方法的前提条件是已搭建好能够同时仿真出上述三类故障的阵列模型。本发明的有益效果是：本发明的辨识方法能够辨识出多种故障同时发生时的故障参数，且能通过辨识出的故障参数获知故障程度等相关信息，因此本发明适用于光伏阵列的故障诊断以及性能评估等领域。
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公开(公告)号：CN108923748A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810775440.2
申请日：2018-07-16
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IV曲线扫描的光伏阵列故障诊断方法，基于具有IV特性曲线扫描功能的光伏逆变器，其光伏阵列故障诊断方法，包含四大步骤：步骤A：阵列数学模型的参数整定与建立；步骤B：在线故障预判断；步骤C：基于IV曲线扫描的故障类型识别；步骤D：故障评估。在执行故障诊断前，首先需对阵列数学模型参数进行整定，从而建立一个准确并且可自适应的阵列数学模型。本发明的有益效果为：本发明的光伏阵列故障诊断方法，能够较为准确的判断出阵列阴影遮挡、旁路二极管短路、阵列开路、老化、逆变器MPPT跟踪异常等故障，并能够对故障做出较为准确的评估，从而给电站的运维提供了较为重要的信息。
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公开(公告)号：CN107222169B
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201710646250.6
申请日：2017-08-01
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H02S50/10
Abstract: 本发明公开了一种基于离群点检测的光伏阵列实时监控与故障检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤A：实时采集光伏阵列各个组串的电流，获取所有组串的电流数据；步骤B：考虑到LOF方法应用于小型光伏阵列的不适用性，对步骤A中的电流进行扩充处理；步骤C：对新的电流矩阵应用LOF方法进行异常点检测；步骤D:对步骤C中的LOF值进行处理，获得最终用于评估光伏阵列是否异常的PVLOF值。本发明的有益效果为：对SP型拓扑结构光伏阵列实施监控与故障检测，能够准确判断出附着物阴影遮挡与迁移物阴影遮挡，能够实现故障位置定位，并发出故障预警，以解决现阶段我国人工判别故障出现的时间点的不准确性，随机性，不经济性问题。
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Patent Agency Ranking
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：CN105843115A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610164485.7
申请日：2016-03-22
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B19/042
CPC classification number: G05B19/042 , G05B2219/25338
Abstract: 本发明公开了一种光伏智能移动平台，包括三块光伏板、第一光伏支架、第二光伏支架、第三光伏支架、麦克纳姆全向轮、底盘、上盖、辐照仪台、两个自锁电机和微处理器控制系统。本发明提供一种光伏智能移动平台，不仅可利用光伏板和光伏控制器控制锂电池充放电，并通过光伏支架和自锁电机实现支架的展开和收拢。同时通过上位机软件接收平台数据，并对数据进行处理，地图定位，利用行走算法下达行走指令，调整平台运行速度以及姿态，实现平台点对点行走和远程监控，且平台可通过自动检测电量、辐照度以及利用寻光算法寻找最佳充电场所，进行智能充电。
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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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公开(公告)号：CN104601108A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510070736.0
申请日：2015-02-10
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H02S50/00
CPC classification number: H02S50/00
Abstract: 本发明公开了一种小型光伏电站的故障诊断方法，包含：系统故障判定、固定遮挡物阴影排除和具体典型故障类型判定；根据所测到的光伏阵列最大功率点处电流、电压、辐照度和温度，计算系统故障判定因子：若故障判定因子小于设置阈值，发出警告，启动故障诊断程序；固定遮挡物阴影排除是利用计算每串光伏组件的故障判定因子，若小于对应阈值，则计算遮挡物阴影面积，若某时刻阴影面积能够遮住组件，且被遮挡组件所在串的电流减小，说明此阴影为固定遮挡物阴影，不作为系统故障；其他典型故障类型的判定是通过分析各种故障类型相对应的判定条件而确定的。本发明只需少量的传感器就可达到故障诊断的目的，具有运营成本低、诊断效率高、准确度高的优点。
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