施俊华
- 作品数：5 被引量：139H指数：3
- 供职机构：河海大学能源与电气学院更多>>
- 相关领域：电气工程动力工程及工程热物理更多>>
- 改进滞环电流控制策略在光伏并网中的研究被引量：3
- 2013年
- 滞环电流控制已广泛应用于光伏并网逆变器技术中,由于固定环宽控制方式下功率开关器件开关频率变化范围较大,从而导致开关功率损耗增大,给滤波电路设计带来不便。提出了一种具有PID功能的变形结构模糊控制来实现变环宽滞环电流控制的方法,通过仿真研究该方法可以降低开关频率变化范围,提高电流跟踪精度,THD值减小,谐波含量减少。
- 马小虎袁晓玲施俊华
- 关键词：滞环电流控制光伏并网逆变器变结构模糊控制
- 计及天气类型指数的光伏发电短期出力预测被引量：100
- 2013年
- 随着光伏发电系统的大量应用,光伏出力的有效预测可以缓解该类电源对电力系统的影响。文章分析了天气类型对光伏发电出力的影响,基于BP神经网络,建立了计及天气类型指数的光伏发电短期出力预测模型。采用欧式距离法对天气类型进行处理,将不同天气类型的平均发电功率之间的倍率关系映射为一个天气类型指数,利用光伏电站的历史出力数据和天气类型指数对所建立的BP神经网络预测模型进行训练,训练后的模型用以预测光伏电站的短期出力,将预测结果与实测值和按天气类型划分子模型的预测值进行比较,结果显示文中建立的预测模型可以预测不同天气类型下一天各时段的出力,表明该模型在各种天气类型下有较准确的预测能力和较强的适用性。
- 袁晓玲施俊华徐杰彦
- 关键词：光伏发电BP神经网络
- 基于BP神经网络的光伏发电短期出力预测被引量：36
- 2013年
- 分析了影响光伏发电出力的主要因素,建立了基于BP神经网络的光伏发电短期出力预测模型。利用光伏电站的出力数据和气象数据对BP神经网络进行训练,根据光伏出力影响因素的分析,将不同日类型的日发电功率数据进行处理,将其映射为日类型指数作为神经网络训练、预测的输入。文章建立的预测模型可以对不同天气类型下一天各时段的出力进行预测,预测结果与实测值的比较结果表明,该模型有比较准确的预测能力和较强的适用性。
- 袁晓玲施俊华徐杰彦
- 关键词：光伏发电BP神经网络
- 基于BP神经网络的光伏发电短期出力预测方法
- 本发明公开了一种基于BP神经网络的光伏发电短期出力预测方法，采用BP神经网络预测光伏发电系统出力，通过统计分析天气因素对光伏发电系统出力的影响，首先将天气类型映射为日类型指数作为BP神经网络的输入数据，将预测日当天各个时...
- 袁晓玲施俊华
- 文献传递
- 带修正函数的模糊控制在光伏发电MPPT中的应用被引量：3
- 2012年
- 由于太阳能电池转换效率较低,因此要及时、精准地跟踪光伏电池的最大功率输出。文章针对光伏电池的非线性特性,在电导增量法和模糊控制技术的基础上引入了修正函数进行最大功率跟踪。利用Matlab仿真分析,比较了常规模糊控制法和所设计的模糊控制法的性能。仿真结果表明,采用带修正函数的模糊控制,在外部环境变化时,能快速准确地跟踪最大功率输出,输出功率波动小,具有较好的鲁棒性。
- 袁晓玲陈宇宋鹏飞马小虎施俊华易文杰
- 关键词：最大功率点跟踪模糊控制功率波动
