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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:毛明轩 冯心营 陈思宇 王立宁 MAO Mingxuan;FENG Xinying;CHEN Siyu;WANG Lining(State Key Laboratory of Power Transmission Equipment&System Security and New Technology(School of Electrical Engineering,Chongqing University),Shapingba District,Chongqing 400044,China;Department of Electrical and Electronic Engineering,Imperial College London,London SW72AZ,United Kingdom)
机构地区:[1]输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学电气工程学院),重庆市沙坪坝区400044 [2]帝国理工学院电气与电子工程系,英国伦敦SW72AZ
出 处:《中国电机工程学报》2024年第2期620-630,I0015,共12页Proceedings of the CSEE
基 金:国家自然科学基金项目(52107177)。
摘 要:路面光伏阵列上快速行驶的车辆,所形成的车辆阴影具有复杂的动态随机分布特性,将导致路面光伏阵列的输出功率-电压(P-V)特性曲线呈现动态多峰特性,给路面光伏阵列最大功率点跟踪(maximumpowerpointtracking,MPPT)控制带来挑战。基于此,文中提出一种基于贝叶斯优化(Bayesianoptimization,BO)卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的路面光伏阵列最大功率点电压预测方法。首先,将路面光伏阵列的光照和温度的环境信息以图像形式输入基于贝叶斯优化CNN的最大功率点电压预测模型进行学习;然后,利用训练出的预测模型,对当前时刻下路面光伏阵列最大功率点工作电压进行预测;最后,仿真和试验结果表明,提出的预测模型具有良好的适应性,能够精准预测不同车辆阴影工况下的路面光伏阵列最大功率点工作电压,尤其是大幅度提高最大功率点工作电压的预测速度,为动态随机车辆阴影下路面光伏阵列的最大功率点跟踪控制奠定基础。The vehicle shadows formed by fast-moving vehicles on the pavement PV array have complex dynamic random distribution characteristics,which will cause the P-V curve of the pavement PV array to exhibit dynamic multi-peak characteristics and bring challenges to the maximum power point tracking(MPPT)control of the pavement PV array.Therefore,a maximum power point voltage forecasting method based on Bayesian optimization(BO)convolutional neural network(CNN)is proposed.The images of environmental information of the pavement PV array are input into the maximum power point voltage forecasting model based on CNN for learning,and then this model is used for predicting the maximum power point operating voltage of the pavement PV array.Finally,simulation and experimental results show that this predicting model has good adaptability and can accurately predict the maximum power point operating voltage of the pavement PV array under different vehicle shadow conditions,especially in greatly improving the forecasting speed of the maximum power point voltage,which lays a foundation for MPPT control of pavement PV array under the shadows of dynamic random vehicles.
关 键 词:动态随机车辆阴影 路面光伏阵列 贝叶斯优化 卷积神经网络 图像信息 最大功率点电压预测
分 类 号:TM615[电气工程—电力系统及自动化]
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