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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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    基于数据回归的光伏并网逆变器非线性特征补偿控制方法研究

    李聪张琦梁欢杨惠...
    1-9页
    查看更多>>摘要：针对死区等非线性特征对光伏并网逆变器电能质量的影响,该文借助数据驱动的补偿方法与传统控制相结合,研究一种并网逆变器动静态特征优化方法.首先利用重复控制器作为数据在线训练的依据,从机理上阐明数据来源和数据的有效性;其次利用近似线性回归方法获得数据模型,降低了数据驱动方法对存储空间的依赖度,保障了必要的补偿带宽,并解决了数据应用的可实现性问题;再将该模型作用于传统低阶控制器的补偿回路,使系统在具备足够稳定裕度的前提下实现良好的控制精度.数据相关性分析以及实验结果证明了该补偿方法具有可实现性和有效性.

    光伏并网逆变器死区非线性特征数据驱动在线训练

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    基于两步Pair-Copula的光伏阵列异常数据辨识方法

    黄煜张潇潇胡松林窦春霞...
    10-21页
    查看更多>>摘要：为有效进行光伏阵列的性能监控和功率预测等重要工作,如何提升光伏数据的质量便成为当下亟待解决的问题.提出一种基于两步Pair-Copula的光伏阵列异常数据识别方法.该方法分为两个步骤,第一步是对光伏阵列直流侧电流进行异常值识别;第二步以第一步为基础,对光伏直流侧电压进行异常值识别.具体而言,首先基于Pair-Copula对光伏电流、太阳辐照度和温度之间的相依结构进行建模,并采用赤池信息准则优化Copula函数.然后建立光伏电流的条件概率模型,并求解出条件概率置信区间.再以光伏电流的置信区间为主要判据,进行电流异常值的识别和剔除.最后,基于上一步得到的数据,重复上述步骤,对光伏电压值进行异常值的剔除.通过仿真实验结果看出,与其他异常识别方法相比,该文提出的方法在保持低识别错误率的同时,具有更高的识别准确率.

    光伏阵列异常辨识相关性理论Pair-Copula理论置信区间

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    基于STL分解和TPA机制的光伏功率区间预测

    李逸航肖辉易纯龙飞宇...
    22-29页
    查看更多>>摘要：针对光伏功率点预测包含的信息不足,无法对电网的调度提供充分依据的问题,提出一种基于STL分解和TPA机制的光伏功率预测方法.首先将原有光伏功率序列进行STL分解,得到趋势项、季节项以及残差项3类子序列.接着通过极限学习机(ELM)对趋势项进行预测;采用基于时间模式注意力机制(TPA)的双向门控循环单元(BiGRU)对季节项以及残差项进行预测;最后通过分位数回归获得区间预测结果,二者区间结果叠加获得光伏输出区间预测结果.在湖南某地光伏输出数据集上进行算例实测,通过点预测结果及区间预测结果验证了所提方法的有效性.

    光伏发电功率预测神经网络分位数回归双向门控循环单元网络

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    青海高原光伏适宜性评价的不同决策树算法的比较研究

    张玉冰申彦波姚鑫周雅文...
    30-39页
    查看更多>>摘要：以青海高原为例,通过野外调查和整合谷歌图像的方式,收集185个光伏站点位置信息.在此基础上,对比分类与回归树(CART)、随机森林(RF)和极端梯度提升(XGBoost)这3种机器学习算法,采用受试者工作特征(ROC)曲线和统计指标对模型质量进行检验.结果表明:XGBoost具有较高的预测性能,对噪声数据具有较强的适应性,总体表现优于其他模型.太阳总辐射、与电网的距离和与道路的距离是影响光伏电站选址的主要影响因子.3个模型生成的光伏适宜性图显示,非常适宜区域主要分布在柴达木盆地和共和盆地,非常适宜和较适宜区占研究区总面积的15.31%和16.33%.

    光伏电站分区资源评估机器学习青海高原ArcGIS

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    基于多源数据融合的城市屋顶光伏潜力评估

    彭曙蓉王娜李彬钟佩军...
    40-48页
    查看更多>>摘要：针对现有研究多局限于采用卫星遥感图像或地理信息等单一数据源难以准确反应城市屋顶光伏潜力的问题,考虑阴影效应、地理位置和气象条件等因素的影响,该文提出一种基于多源信息融合的城市屋顶光伏提升方法,所提方法主要包括屋顶信息提取、区域建筑阴影计算和光伏发电潜力计算3个环节,在各环节的分析中引入大量卫星遥感图像、地理信息数据、气象等数据,极大提升了城市光伏潜力评估的准确性.最后以长沙市为例进行方法的应用,评估结果表明长沙市城市屋顶光伏的发电潜力为14480.4 GWh,具备较大的开发潜力.

    分布式光伏深度学习地理信息系统卫星遥感图像多源信息融合

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    小型长航时水面无人平台光伏发电功率预测研究

    王兵振柯伟周茜子申书源...
    49-56页
    查看更多>>摘要：以研制的小型长航时水面无人平台为研究对象,研究波浪作用下小型长航时水面无人平台的光伏发电功率预测问题.建立基于高频非稳定姿态响应分析模型、任意斜面辐照度计算模型和光电转换模型的小型长航时水面无人平台光伏发电功率仿真分析模型,利用水池造波试验检验实海况条件平台光伏阵列姿态响应分析模型,利用陆上摇摆试验装置检验任意斜面辐照度计算模型和光电转换模型;在此基础上,梳理平台典型海上作业工况,并对各工况条件下的平台光伏发电情况进行仿真分析.研究结果表明:实海况条件下,小型长航时水面无人平台光伏瞬时发电功率波动情况受海况、波向、时刻等因素影响较大,平均功率受影响较小;3级海况下功率变化幅值最大可达平均值的82.5%,4级海况下功率变化幅值最大可达平均值的111.8%.

    光伏发电水面无人平台波浪作用计算机仿真功率预测海洋观测

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    高增益三端口直流变换器拓扑及控制策略研究

    林国庆张俊源曾威
    57-66页
    查看更多>>摘要：鉴于光伏发电等新能源可再生系统中输出电压过低、受环境影响大等问题,提出一种新型的高增益三端口直流变换器及控制策略.该变换器拓扑的3个端口分别连接光伏发电端、储能端和负载端,具有开关器件应力低、各输入源功率可灵活分配、耦合电感漏感能量可被循环利用等优点.详细分析了该拓扑在各工作模式下的原理和稳态特性,并与现有同类变换器的工作特性进行对比.根据光储供电系统的控制要求和变换器在不同工况下的功率流动情况,研究相应的模式运行与切换控制策略.搭建一台300 W的样机进行测试,实验结果验证了所提方案的可行性.

    直流变换器能量管理多输入高增益光伏发电模式切换

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    光伏汇集系统电压不平衡影响因素及机理分析

    张建坡柴欣茹高本锋田新成...
    67-76页
    查看更多>>摘要：伴随光伏发电规模不断增加,光伏集中并网地区由于本地负荷少,无功支撑能力弱,易出现三相电压不平衡问题,将对电网稳定运行产生影响.针对上述问题,首先基于谐波线性化理论,考虑光伏阵列、电流内环、锁相环、LC滤波器及电流环dq解耦环节影响,推导光伏并网系统单机基频负序解析阻抗,进而建立光伏电站单机等值模型;然后以光伏电站负序模型为基础,构建光伏电场集群汇集地区等效电路模型,分析汇集系统电压不平衡产生机理及其影响因素;最后,利用PSCAD/EMTDC仿真平台建立光伏汇集系统电磁暂态仿真模型,通过时域仿真验证理论分析结果正确性.

    光伏系统稳定性电压不平衡负序解析模型影响因素

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    基于改进蜉蝣算法的光伏多峰值最大功率跟踪特性研究

    赵智勇李卫军郑秒朱运奇...
    77-84页
    查看更多>>摘要：使用一种改进蜉蝣算法(EMA)解决在局部阴影条件下,太阳电池P-U图呈现多峰值,传统最大功率点跟踪算法易陷入局部最优解,导致无法快速准确找到光伏最大功率跟踪点的问题.首先通过雄性蜉蝣的全局搜索,跳出局部最优解;然后利用雌性蜉蝣的随机局部搜索和交配,减少系统震荡;最后通过设置两组不同的算例,验证所使用算法的跟踪精度和跟踪速度.研究结果表明:与粒子群算法(PSO)和灰狼算法(GWO)相比,改进蜉蝣算法在搜索过程中可减少光伏输出功率震荡.相较于PSO和GWO,在EWA在跟踪速度上得到显著提升,使得太阳电池在局部阴影下仍能保持高效的输出功率.

    光伏发电最大功率点跟踪改进蜉蝣算法局部阴影多峰值光伏输出特性

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    基于LSTM-Attention和CNN-BiGRU误差修正的光伏功率预测

    吐松江·卡日雷柯松马小晶吴现...
    85-93页
    查看更多>>摘要：为有效分析与利用光伏功率预测模型中以特定规律分布的预测误差,提出基于LSTM-Attention和CNN-BiGRU误差修正的光伏功率预测模型.首先,引入注意力机制(Attention)弥补输入序列长时长短期记忆网络(LSTM)难以保留关键信息的不足,建立LSTM-Attention的预测模型对光伏功率进行初步预测.其次,将卷积神经网络(CNN)在非线性特征提取上的优势与双向门控循环单元(BiGRU)在防止多种特征相互干扰的优势相结合,搭建CNN-BiGRU误差预测模型对可能产生的误差进行预测,从而对初步预测结果进行修正.经过实例分析表明:与未经误差修正的预测结果进行对比,经CNN-BiGRU误差预测模型进行误差修正后在不同天气类型中均能有效提高预测精度.

    光伏功率预测深度学习误差修正注意力机制长短期神经网络双向门控循环单元

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