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期刊信息/Journal information
太阳能学报
太阳能学报

殷志强

月刊

0254-0096

tynxbb@public.sti.ac.cn

010-62001037

100191

北京市海淀区花园路3号

太阳能学报/Journal Acta Energiae Solaris SinicaCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本学报是我国新能源领域的国家级学术刊物，由中国科协主管，中国太阳能学会主办，北京市太阳能研究所承办，自1980年创刊以来，为我国新能源领域的学术交流、人才培养及促进科研成果产业化等方面做出了贡献。主要报道我国太阳能、生物质能、风能、氢能、海洋能及地热能科学技术研究成果。登载学术论文、研究报告、实验仪器和实验技术、技术札记、简报及综述性论文。《太阳能学报》编辑严谨，被《EI》收录比例高。
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    流态模型对小型太阳能烟囱流场特性影响分析

    聂晶苏昊贾靖高虹...
    80-86页
    查看更多>>摘要：在小型太阳能烟囱(SC)的数值模拟计算中,选取不同流态模型(层流、湍流或转捩)计算结果不同.该文使用光线追踪和环境侧风模拟,对不同流态模型进行数值模拟计算,对比分析计算结果与试验数据.结果表明:不同时刻转捩模型下流体湍流强度、受环境侧风扰动程度与层流模型、湍流模型相比更小,在计算中使用转捩模型更准确,为小型SC流场模拟计算的模型选择提供参考.

    太阳能烟囱转捩流热分析数值分析

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    基于TRNSYS模拟的多能源时序互补供暖系统研究

    杨蕾杜永恒王国华孙旭灿...
    87-94页
    查看更多>>摘要：针对典型气候区(郑州和哈尔滨)不同建筑类型的负荷特点,提出多能源时序互补集中式供暖系统,并对蓄热场的蓄取规律进行模拟分析.通过TRNSYS模拟,对多能源时序互补集中式供暖系统在不同建筑中运行时的蓄热场土壤平均温度、系统运行策略、能效提升率进行分析.结果表明:土壤平均温度处于动态平衡,公建系统土壤平均温度最高可达65℃;公建及寒冷地区居建系统运行策略均以太阳能直供和蓄热场直供为主要供热方式,地源热泵为辅,严寒地区居建系统运行策略是以地源热泵为主要供热方式,太阳能直供和蓄热场直供为辅;多能源时序互补集中式供暖系统与地源热泵系统相比能效提升明显,公建系统能效可提升90%以上,严寒地区居建系统能效提升59.12%.

    太阳能地源热泵TRNSYS模拟能效比土壤蓄热

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    太阳能-地源热泵系统控制策略及运行特性研究

    孙畅张磊张广宇鞠晓磊...
    95-101页
    查看更多>>摘要：为解决西北村镇地源热泵系统应用中土壤温度逐年降低的问题,设置太阳能-地源热泵系统(SGSHP),分析SGSHP的适用区域.以某小学为测算对象,使用文献调研、数字化模拟等方法,仿真模拟运行策略.结果表明,农业设施和学校适合采用SGSHP,非供暖季太阳能为土壤补热,供暖季优先太阳能供暖为最佳控制策略,太阳能集热器面积86 m2,水箱容积3.9 m3,换热器截面积0.4 m2,循环泵流量6.6 m3/h,换热管长度120 m,可在1个自然年恢复土壤温度.

    地热能供暖控制策略TRNSYS仿真太阳能供暖地源热泵

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    严寒干热地区集热冷却联用系统试验研究

    齐典伟饶博闻徐凤谢丽蓉...
    102-108页
    查看更多>>摘要：该文结合新疆地区昼夜大温差气候特性,在乌鲁木齐市搭建一套小型太阳能集热——天空辐射冷却两用系统,通过对比PE防风膜层数和测试不同流速工况下的系统运行结果来探究两用装置的集热/冷却潜力.试验结果表明:系统在日间集热模式下的最大进出口温升为6.40℃,最大瞬时集热功率为721.88 W/m2;夜间冷却模式下最大进出口温降为0.94℃,出口温度相对环境温降可达1.43℃,最大瞬时冷却功率为50.89 W/m2,这为其在实际中的工业集热应用和本地区的温湿度独立控制空调系统高温冷冻水制备提供可能.

    辐射冷却太阳能集热被动冷却太阳辐射大气窗口

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    基于随机森林算法的FY-4A地表入射太阳辐射空间订正

    徐丽娜申彦波胡玥明邢旭煌...
    109-115页
    查看更多>>摘要：筛选时次、天顶角、FY-4A AGRI全圆盘地表入射太阳辐射(SSI)、云覆盖率(CFR)、云检测(CLM)以及云类型(CLT)产品构建特征向量,采用随机森林方法开展FY-4A SSI逐时产品的空间订正研究.结果表明、随机森林算法对于提升FY-4A SSI产品的空间分布精度具有明显作用,订正后相关系数、平均偏差、平均绝对误差均有不同程度的改善,且能很好地解决FY-4A SSI产品的过高估计及FY-4A SSI产品在太阳天顶角大于70°时无观测问题,有效提高FY-4A SSI产品在高纬度地区的可用性.

    太阳辐照度卫星数据反演空间订正随机森林

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    基于自适应VSG控制策略永磁直驱风电系统研究

    朱作滨孙树敏丁月明黄绍平...
    116-124页
    查看更多>>摘要：高比例风力发电使用大量的电力电子装置接入电网,本身不能像传统的同步发电机一样具备内在的惯性响应特性,在受到外界扰动时很难支撑风电系统自身频率的稳定性.常规的虚拟同步机(VSG)控制在惯量主动支撑方面很难满足实际运行需求,因此提出一种灵活自适应旋转惯量、阻尼综合VSG永磁直驱风电系统控制策略.首先,建立虚拟同步机永磁直驱风电系统机侧、网侧控制单元模型以及网侧和机侧之间的电流前馈控制单元.对风电VSG系统进行稳定性分析及参数整定.其次,设计自适应旋转惯量、阻尼综合控制规律,并对控制规律相关参数进行分析.最后,基于自适应灵活旋转惯量、阻尼综合控制规律建立风电系统仿真模型.通过仿真验证了该方法的可行性,仿真结果表明:该方法应用于风电系统相比于VSG/自适应旋转惯量VSG具有更好的调频特性以及具备直流母线抗扰动调压的特性.

    风电前馈控制自适应算法永磁同步发电机虚拟同步机频率调节

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    风电场柔直送出系统联接变故障特性分析及差动保护方案

    冯海洋束洪春杨兴雄黄柯昊...
    125-133页
    查看更多>>摘要：联接变是衔接交直流系统的桥梁,对其故障特性的分析是构建保护方案的重要基础.然而,双馈风电经柔直送出系统中整流侧联接变发生故障时,机侧短路电流呈现出频偏和弱馈故障特性,而阀侧短路电流不仅含有大量谐波,在不同的控制策略下还存在幅值差异、相角差异,甚至会出现断流的情况.如此复杂的故障特性给联接变的差动保护正确动作带来十分严峻的挑战.为此,该文以联接变阀侧发生最为常见的单相接地故障为例,分析双馈风电场柔直送出系统联接变风电场侧及阀侧短路电流故障特性及致使差动保护性能降低的原因.在此基础上,提出分别利用形态学滤波分解及同步挤压小波变换对换变流两侧电流进行处理,并以处理后的两侧电流轨迹图斜率为判据,对区内外故障和涌流进行识别的保护方案.最后,基于PSCAD/EMTDC的仿真结果表明:所提出的方案能很好地对风电联接变区内外故障和涌流进行识别,在不同影响因素条件下该方案也具有良好的适用性.

    风力发电联接变压器双馈风力发电机形态学滤波分解同步挤压小波变换电流二维轨迹

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    双馈虚拟同步机快速励磁控制和功角补偿策略

    胡志帅任永峰孟庆天韩俊飞...
    134-142页
    查看更多>>摘要：针对以激磁电势为目标控制电压的双馈虚拟同步发电机策略下运行功角大而带来的功率耦合问题,提出采用快速励磁控制消除功角扰动对无功控制的影响,采用功角补偿消除激磁电势扰动对功角有功控制的影响的功率解耦方案.在分析双馈电机数学模型及双馈虚拟同步机整体控制策略的基础上,构建计及无功控制环节的双馈虚拟同步机小信号模型.通过分析无功环节PI控制器参数对功角稳定性的影响,设计快速励磁控制策略.通过分析无功扰动与功角变化的关系,确定功角补偿传递函数.设定风速扰动、电网频率扰动和电网电压扰动3种不同工况进行验证.结果表明:所提控制策略可有效避免双馈虚拟同步机大功角运行时有功功率控制和无功功率控制间的相互影响,实现功率解耦.

    风力机电机控制感应电机虚拟同步发电机功率解耦小信号模型

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    基于IWOA-SA-Elman神经网络的短期风电功率预测

    刘吉成朱玺瑞于晶
    143-150页
    查看更多>>摘要：由于风力发电的随机性和不确定性使其短期功率的预测工作十分困难,而神经网络模型依靠其强大的自学习能力在风电功率预测领域有着广泛的应用.但神经网络预测精度受初始权重影响较大,且易出现过拟合的问题.为此构建一种基于改进鲸鱼算法和模拟退火组合优化的Elman神经网络短期风电功率预测模型,模型首先利用改进鲸鱼算法结合模拟退火策略获得高质量神经网络初始权值,接着引入正则化损失函数防止其过拟合,最后以西班牙瓦伦西亚某风电场陆上短期风电功率为研究对象,将该算法与BP、LSTM、Elman、WOA-Elman、IWOA-Elman 5种神经网络算法进行算法性能测试对比,结果表明IWOA-SA-Elman神经网络模型预测误差最小,验证了该算法的合理性和有效性.

    风电Elman神经网络预测模拟退火鲸鱼优化算法

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    基于CEEMDAN-AsyHyperBand-MultiTCN的短期风电功率预测

    刘凡李捍东覃涛
    151-158页
    查看更多>>摘要：为减少风电功率短期预测误差,提高风电利用效率,提出一种基于经验模态分解和异步超参数优化的多层时间卷积网络(CEEMDAN-AsyHyperBand-MultiTCN)的短期风电功率预测方法.首先,确定序列分量的数量,并使用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)对原始风电功率进行分解,构成训练数据集.其次,使用深度残差级联(DRnet)构建多层的时间卷积网络(TCN),并使用AsyHyperband算法对序列分量模型进行超参数寻优.最后,对序列分量分别进行预测,重构预测结果得到预测值.实验表明,该文提出的方法相比于其他方法能有效降低风电功率预测误差.

    风电功率预测神经网络多层集成经验模态分解超参数搜索

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