發(fā)布時間：2018-02-01 04:40

  本文關(guān)鍵詞： 小波多分辨分析 新陳代謝GM( ) 灰色預測 陰影類型判別　出處：《電網(wǎng)技術(shù)》2014年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對光伏組件陰影類型難以判別的情況,提出了基于灰色預測的光伏組件軟硬性陰影區(qū)別方法。首先通過小波理論分析灰色預測應該達到的前提條件。然后對灰色預測GM(1,1)進行改進,提出了使用新陳代謝GM(1,1)對光伏組件功率進行預測。最后對預測值與實測值進行誤差分析,根據(jù)得出模型精度差異來判別陰影性質(zhì)。通過仿真和實驗證明了軟性陰影和硬性陰影在灰色模型預測精度等級有明顯的差異,可以通過精度等級判斷陰影類型。該方法能有效判定陰影性質(zhì),為積灰程度判定與光伏熱斑檢測提供了有力的依據(jù)。
[Abstract]:It is difficult to distinguish the shadow type of photovoltaic module. This paper presents a method for distinguishing soft and hard shadow of photovoltaic module based on grey prediction. Firstly, the precondition of grey prediction is analyzed by wavelet theory. Then, the grey prediction GM1 / 1 is improved. The energy of photovoltaic module is forecasted by metabolism GM1 / 1). Finally, the error analysis between the predicted value and the measured value is carried out. Through simulation and experiment, it is proved that there are obvious differences between soft shadow and hard shadow in the grade of prediction accuracy of grey model. The shadow type can be judged by precision grade, and this method can effectively judge the shadow property, which provides a powerful basis for the determination of ash deposition degree and the detection of photovoltaic heat spot.
【作者單位】： 上海市電站自動化技術(shù)重點實驗室(上海大學);
【分類號】：TM615
【正文快照】： 0引言光伏組件暴露在室外,環(huán)境惡劣,極容易受到環(huán)境的影響。而建筑物陰影、落葉、鳥類排泄物,甚至是光伏組件自身形成的熱斑對光伏組件發(fā)電效率都會帶來不可忽視的影響。這些情況會對光伏電池輸出特性產(chǎn)生巨大變化,從而使光伏系統(tǒng)效率嚴重降低[1-3]。軟性陰影是由于云層飄過或

【參考文獻】

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本文編號：1480945