童超
- 作品数：3 被引量：7H指数：2
- 供职机构：南昌大学信息工程学院更多>>
- 相关领域：电气工程电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 一种光伏发电组合式升压DC-DC变换电路研究被引量：2
- 2014年
- 针对传统光伏发电BOOST电路升压效果不理想,输入电压变化时电压增益不稳定,输出电能质量不高等缺点,提出一种光伏发电组合式升压DC-DC变换电路,详细分析了该电路的升压原理及互补控制的算法。该电路具有以下特点:电路的升压效果较好,电压增益约为4.5;输入电压变化时,电压增益稳定;输出电能质量较高,电压波动百分数1.5%;电路控制简单。
- 余运俊徐子恒童超彭穗
- 关键词：光伏发电
- 光伏逆变器谐波检测及谐波治理研究综述
- 随着光伏逆变器大量以集中式或分布式方式接入电网,光伏逆变器产生谐波对电网影响日益突出,研究光伏逆变器谐波检测方法及谐波治理技术成为迫切需要.本文针对光伏逆变器的谐波检测及消除方法进行总结,详细分析各种方法的优缺点,分类提...
- 余运俊彭穗徐子恒童超
- 关键词：电力系统光伏逆变器谐波检测
- 文献传递
- 基于GM-RBF神经网络的光伏发电功率预测被引量：5
- 2015年
- 为了提高光伏发电功率预测的精度,本文在结合灰色预测算法(GM)与神经络预测算法优点的基础上,提出一种基于灰色径向基函数(Radical Basis Function,RBF)和神经网络光伏发电功率预测模型。该预测模型综合了灰色预测算法所需历史数据少以及RBF神经网络预测算法自学习能力强的优点。最后,运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴天、雨天光伏发电历史数据在MATLAB应用平台编程实现对GM-RBF神经网络预测模型的预测精度进行验证,得出基于GM-RBF神经网络光伏发电预测模型在夏季晴天预测误差为6.495%、夏季阴天预测误差为12.146%、夏季雨天预测误差为21.531%、冬季晴天预测误差为8.457%、冬季阴天预测误差14.379%、冬季雨天预测误差为18.495%,其预测精度均高于灰色预测算法和RBF神经网络预测算法。
- 童超彭穗薛云涛
- 关键词：灰色预测RBF神经网络光伏发电
