福州大学物理与信息工程学院微纳器件与太阳能电池研究所

作品数：74被引量：233H指数：8
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发文作者：陈金伙林宇慧黄红梁孙占东万文青更多>>
发文领域：电气工程自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
发文主题：光伏阵列ZIGBEE故障诊断光伏网络更多>>
发文期刊：《电气开关》《光学学报》《福州大学学报（自然科学版）》《智能计算机与应用》更多>>
所获基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金福州市科技计划项目福建省教育厅资助项目更多>>
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基于CS-ECA-BILSTM与KubeEdge的自适应智慧路灯边缘计算模型
《福州大学学报（自然科学版）》2024年第6期667-673,共7页郭泽鑫 林培杰 程树英 陈志聪 吴丽君 
福建省科技厅引导性基金资助项目(2022H0008);福建省级科技创新重点资助项目(2022G02011)。
提出一种基于高效通道注意(ECA)网络和双向长短期记忆神经网络(BILSTM)的自适应智慧路灯边缘计算模型.首先,在BILSTM的基础上,融合布谷鸟算法、通道注意力机制,构建CS-ECA-BILSTM能见度预测模型,实现道路能见度预测;其次,为普通路灯控...
关键词：智慧路灯 边缘计算 双向长短期记忆神经网络 注意力机制 容器技术 
采用PCA-CSA-Informer模型的光伏短期发电量预测
《福州大学学报（自然科学版）》2024年第6期681-690,共10页蔡伟雄 陈志聪 吴丽君 程树英 林培杰 
国家自然科学基金资助项目(62271151);福建省自然科学基金资助项目(2021J01580);福建省工业引导性(重点)资助项目(2022H0008)。
为提高光伏发电的预测精确度,提出一种结合主成分分析(PCA)、双通道注意力(CSA)机制和Informer的短期光伏发电量预测新模型.采用Spearman相关分析方法对光伏发电的多元时间序列进行分析,并结合PCA提取时序特征,构建输入数据集.同时,引入...
关键词：光伏发电预测 短期发电量 Informer模型 主成分分析 双通道注意力机制 
利用GAT的光伏阵列故障诊断方法
《福州大学学报（自然科学版）》2024年第5期505-512,共8页董浪灿 卢箫扬 林培杰 程树英 陈志聪 吴丽君 
福建省科技厅引导性基金资助项目(2022H0008)。
提出一种基于图注意力网络(graph attention network,GAT)的光伏阵列故障诊断模型,以解决光伏阵列中因故障导致的发电效率降低、正常运行受阻等问题.通过离散小波变换和滑窗算法截取故障后稳态时序信号并将其分割成子区间,将子区间视为...
关键词：光伏阵列 故障诊断 图结构 图神经网络 注意力机制 
利用物理和数据驱动的光伏性能退化建模方法
《福州大学学报（自然科学版）》2024年第5期513-519,共7页王宇钖 陈志聪 吴丽君 俞金玲 程树英 林培杰 
国家自然科学基金资助项目(62271151);福建省自然科学基金资助项目(2021J01580);福建省科技厅引导性基金资助项目(2022H0008)。
为提高户外光伏电站现场退化评估的准确性和可靠性,提出一种物理和数据驱动的光伏组件性能退化模型.研究户外光伏组件受静态温度、循环温度、相对湿度和紫外线影响的特性,并综合动态应力函数,利用累积损失模型对多应力下光伏电站性能退...
关键词：光伏电站 光伏退化 数据驱动 优化算法 
3D打印制备微型超级电容器的研究进展
《科技与创新》2024年第16期104-106,共3页姚品晶 李王阳 
微型超级电容器(Micro-Supercapacitors,MSCs)由于高功率密度和易于集成而被认为是极有前途的微型储能器件。但传统超级电容器制造工艺在结构定制上的局限性限制了其性能的进一步提升。3D打印技术因能快速成型地制造任意几何结构的电极...
关键词：3D打印 微型超级电容器 储能 电极 
二硫化铁基全固态锂离子电池的研究进展
《科技与创新》2024年第16期114-116,共3页章波清 薛璐 
二硫化铁(FeS_(2))因具有理论比容量高(894mA·h/g)、价格低廉、环境友好等优点,在全固态锂离子电池领域备受研究人员青睐。总结了近年来以FeS_(2)作为正极材料来构建高安全、高能量密度全固态锂离子电池的研究进展,并就FeS_(2)的转换...
关键词：FeS_(2) 全固态锂离子电池 正极材料 固态电解质 
基于迁移学习的光伏阵列复合故障诊断研究
《电气开关》2024年第4期17-22,共6页王鑫 陈志聪 吴丽君 
国家自然科学基金资助项目(61601127);福建省自然科学基金资助项目(2021J01580);福建省科技厅引导性基金资助项目(2019H0006)。
针对户外运行的光伏阵列常见的复合故障问题,提出了一种融合残差网络与视觉Transformer的混合网络模型,并使用迁移学习方法对其优化,以提高故障诊断模型在复合故障场景下的可靠性。首先,从光伏阵列的静态I-V曲线和环境参数中提取有效特...
关键词：光伏阵列 故障诊断 I-V曲线 迁移学习 
碳纤维基锂金属复合负极的研究进展
《科技与创新》2024年第16期117-119,共3页杨腾军 郑文瑞 
锂金属具有质量轻、能量高的优点,被认为是最有潜力的负极材料之一。但是锂金属负极在循环过程中会出现不可控的锂枝晶生长、持续的副反应和无限的体积膨胀等问题,阻碍了其进一步的发展。研究人员从锂枝晶生长原理出发进行了深入探索,...
关键词：锂金属负极 锂枝晶 碳纤维材料 均匀沉积 
基于改进SqueezeNet的光伏阵列故障诊断被引量：1
《电力电子技术》2024年第7期76-79,共4页钟胜铨 陈志聪 吴丽君 程树英 
国家自然科学基金(62271151);福建省科技厅自然科学基金面上项目(2021J01580)。
光伏阵列常受极端条件影响,易产生各种故障,影响电力系统安全运行。为了提高光伏阵列故障诊断模型的综合性能,提出了一种基于改进SqueezeNet的轻量化光伏阵列故障诊断模型,用于对短路、断路、阴影、老化故障的精确诊断。采用深度卷积代...
关键词：光伏阵列 故障诊断 轻量化 
基于增量学习的CNN-LSTM光伏功率预测被引量：3
《电气技术》2024年第5期31-40,共10页严璐晗 林培杰 程树英 陈志聪 卢箫扬 
福建省科技厅引导性基金资助项目(2022H0008);福建省级科技创新重点资助项目(2022G02011)。
针对目前大部分光伏功率预测模型采用批量离线训练方式,且新建光伏电站训练数据较少的问题,本文提出一种基于增量学习的卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络结合的光伏功率预测模型。首先,采用CNN对气象数据进行特征提取,并通过LST...
关键词：光伏功率预测 长短期记忆(LSTM)网络 增量学习 弹性权重整合(EWC)算法 
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