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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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    考虑相位跳变的双馈风电机组低电压穿越特性分析与暂态过电压抑制

    刘其辉吴勇闫佳颖吴林林...
    86-94页
    查看更多>>摘要：基于双馈感应发电机(DFIG)并网模型,首先分析电网短路故障后DFIG机端电压相位跳变特征;其次通过分析锁相环(PLL)在电压相位跳变下的暂态响应特性,揭示故障恢复后暂态过电压形成机理,并在此基础上,分析了考虑相位跳变时PLL锁相误差对风电机组低电压穿越特性的影响;最后根据故障恢复时刻电压相位跳变特性提出对转子侧变流器(RSC)以及锁相环的改进控制策略,实现风电机组对暂态过电压的主动抑制,提高风电送出系统的稳定性.

    风力机双馈感应发电机相位跳变锁相环暂态过电压低电压穿越

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    时空特性下基于图卷积神经网络的风电集群功率短期预测方法

    乔宽龙董存车建峰蒋建东...
    95-103页
    查看更多>>摘要：为解决传统风电集群功率预测方法忽略了不同位置点气象关联特性及单场预测无法快速得到风电集群整体功率的问题,并充分考虑到风电集群耦合的复杂时空特性,提出一种融合注意力机制的时空图卷积神经网络的风电集群功率短期预测方法.首先,计算区域内风电场站历史功率之间的互信息,提取特征邻接矩阵,并结合影响集群功率的气象特征变量转化为气象图数据.其次,构建图卷积神经网络(GCN)模型,从非欧式空间提取气象图节点关联特征.并馈入融合注意力机制(AM)的门控循环单元网络(GRU)增强时序特征中关键信息对风电集群功率的贡献程度.最后,基于中国西部某省风电集群的实际运行数据,验证所提方法的先进性和适应性.

    风电功率图数据结构深度学习时空特性图卷积神经网络注意力机制

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    基于多粒度时间卷积网络的超短期风功率预测

    江国乾徐向东白佳荣何群...
    104-111页
    查看更多>>摘要：针对传统风功率预测方法通常基于固定时间粒进行研究,但该类方法往往忽略了其他时间粒度对风功率的影响的问题,提出一种基于多粒度时间卷积网络(MGTCN)的超短期风功率预测方法,使用时间卷积网络来挖掘多粒度视角下的风力机数据特征,并设计多粒度特征融合模块来增强模型的鲁棒性,提高风功率预测精度.首先,利用随机森林算法(RF)得到与输出功率相关性较强的部分特征数据;然后,对筛选后的特征数据进行多粒度划分,通过时间卷积网络(TCN)提取各个粒度的独立特征.最后,使用挤压激励网络(SENet)对不同粒度特征进行自适应加权融合,得到最终预测值.采用中国某风场数据进行算例分析,结果表明相较于其他方法,所提方法在24步预测任务和6步预测任务上取得了最佳的预测性能,具有较高的准确性和稳定性.在24步预测任务上归一化均方根误差、归一化平均绝对值误差和决定系数指标分别为0.152、0.108和0.7214,在6步预测任务上各指标分别为0.1027,0.0683和0.8717.

    风功率预测随机森林多粒度计算时间卷积网络挤压激励网络

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    不同稳定度下大气边界层模拟及实测数据验证研究

    张子良郭乃志易侃文仁强...
    112-117页
    查看更多>>摘要：大气边界层的模拟是风电场风能资源评估的核心环节.然而,现有大气边界层模拟研究中广泛存在对实际气象因素考虑欠缺,从而导致模拟准确性不足的问题.为此,该文结合实际测风数据与开源计算流体力学软件开发了一套风电场大气边界层模拟方法.该方法通过对测风数据的分析处理,将地表粗糙度以及大气稳定度这两种关键因素纳入大气边界层的模拟之中,使其能更加贴近实际地模拟边界层内的流场状态.使用该方法在一个真实案例下进行模拟,并与测风塔实测数据进行对比以验证开发方法的可靠性.结果表明,开发方法在不同的大气稳定度下的模拟结果与实测数据吻合程度较高,相比于现有商业软件WT的计算精度有较大幅度的提升,具有一定的工程实用价值.

    风电场大气边界层数值模拟测风塔地表粗糙度大气稳定度

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    复杂地形风电场微观选址的GA-PSO混合算法研究

    胡伟成杨庆山聂彪陈华鹏...
    118-125页
    查看更多>>摘要：提出一种结合改进遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的GA-PSO混合算法对复杂地形的风力机排布方案进行优化.以湖南省某实际复杂地形为对象,开展风场全风向数值模拟,结合长期观测风资料评估区域的潜在风能分布,提出考虑网格预处理、时变变异率、唯一化和并行化的改进GA(IGA)对风力机排布方案进行优化,在此基础上利用PSO算法进行进一步优化,并针对尾流模型和目标函数对优化结果的影响进行不确定性分析.结果表明,在复杂地形风电场微观选址方面,所提GA-PSO算法比贪婪算法、GA、IGA分别改善16.4%、12.9%和5.1%.

    风电场遗传算法粒子群算法复杂地形微观选址计算流体动力学

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    基于GUM法的风电叶片结构试验方法不确定度研究

    邢海瑞傅程朱雷
    126-132页
    查看更多>>摘要：针对风电叶片全尺寸结构试验方法,首先分析试验过程中所需测量物理量的不确定度因素来源;其次利用GUM法建立不确定度数学模型,然后评定各部分输入量的标准不确定度;最后分析得到叶片结构试验各测试物理量的合成标准不确定度和扩展不确定度,从而建立风电叶片试验不确定度的系统评价方法.

    风力机叶片不确定度分析全尺寸结构试验GUM法

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    基于INGO-SWGMN混合模型的超短期风速预测研究

    付文龙章轩瑞张海荣傅雨晨...
    133-143页
    查看更多>>摘要：为提高超短期风速预测的精度,提出一种融合变分模态分解(VMD)、相空间重构、改进的北方苍鹰优化算法(INGO)和共享权重门控记忆网络(SWGMN)的超短期风速混合预测模型.首先,考虑到风速的强波动性会对预测带来不利影响,采用VMD对风速时间序列进行分解,得到一系列相对平稳的子序列.然后对各子序列分量进行相空间重构,得到相应的相空间矩阵.接着针对长短期记忆网络(LSTM)训练时间较长和权重参数较多的问题,提出一种SWGMN对各子序列分量建立预测模型.同时,为提高模型预测性能,提出一种INGO对SWGMN模型的两个超参数进行寻优,得到最优参数组合.最后累加各子序列预测值,得到最终风速预测结果.实验结果表明,在单步预测和多步预测中,所提方法的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、决定系数R2分别为0.1828 m/s、0.2263 m/s、4.5481%、0.987和0.2429 m/s、0.3107 m/s、6.1113%、0.976,相较于传统方法具有更高的预测精度和预测效率.

    风速预测深度学习变分模态分解共享权重门控记忆网络改进的北方苍鹰优化算法

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    黏土中筒型基础竖向承载影响深度研究

    刘润宋毅然杨灿杨旭...
    144-152页
    查看更多>>摘要：开展筒型基础在上黏下砂成层土中模型试验,提出"砂层下探法"确定竖向荷载影响深度.分析结果发现:均质黏土中,宽浅式筒型基础竖向承载影响深度约为筒端以下0.5倍筒径,随着长径比的增加,竖向承载影响深度缓慢增加;在强度随深度线性增长的黏土中,竖向承载影响深度与土体不均匀系数呈反比.

    海上风力机筒型基础承载力模型试验有限元法

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    秸秆汽提水解碳化预处理装置设计与效果分析

    邵丽杰寇巍姜月王晓明...
    153-157页
    查看更多>>摘要：针对玉米秸秆纤维素结构特点,设计1套针对该原料预处理的汽提水解系统装置,阐述该系统和装置的设计原理.用设计的系统和装置处理玉米秸秆并对汽提水解的效果进行测试分析,对玉米秸秆的转化效率等关键参数进行计算.测试得出,预处理后玉米秸秆乙酰丙酸和糠醛的生成率分别为13.20%和11.20%,其纤维素、半纤维素的降解率分别为89.00%、95.20%;与秸秆碳粉进行扫描电镜和红外光谱对比分析显示,原料处理后的微观结构与1600、1510 cm-1木质素特征基团呈现出半碳化的理化特性.

    生物质能玉米秸秆水解碳化装置设计效果分析

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    干法生物天然气BECCS工程碳负排效益分析

    李洪深楚洁璞徐伟涛魏利...
    158-164页
    查看更多>>摘要：参考清洁发展机制(CDM)方法学,结合中国国情,分析干法生物天然气BECCS工程的项目边界、基准线排放量和项目活动排放量,并计算实际工程的温室气体减排量.结果表明,生物天然气BECCS工程碳减排潜力表现在以有序工程替代无序排放、生产天然气代替化石能源、生产有机肥替代化肥和从沼气中分离CO2并存储利用4个方面,各方面减排量在净减排量中占比分别为1.1%、41.0%、39.6%和18.3%.按构建的计算方法估算每吨干秸秆和每吨畜禽粪污的碳负排效益分别为1229 kg CO2e和275 kg CO2e.预计至2060年,生物天然气BECCS工程每年可贡献8.6亿t碳汇,可为中国碳中和目标实现贡献重要力量.

    沼气农业废弃物碳足迹碳捕集生物天然气

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