基于模型预测控制的高比例可再生能源电力系统多时间尺度动态可靠优化调度

提出基于模型预测控制的高比例可再生能源电力系统多时间尺度动态可靠优化调度方法,通过日前优化调度、日内滚动优化、运行风险计算及反馈校正几个环节,对可再生能源发电和系统内可调资源进行最优调度。日内实时调度阶段,基于日前调度计划和实时运行状况,采用回归预测算法,自适应选择重要变量预测系统未来运行状态,通过吉布斯抽样得到关键变量的概率密度,快速量化系统下一时刻的运行风险,并将风险反馈至日内滚动优化阶段,重复进行可靠优化调度。仿真算例结果验证所提方法的适应性和可行性。

基于红外图像和改进MobileNet-V3的光伏组件故障诊断方法

为了提高光伏系统的可靠性和性能,提出一种基于红外图像和改进MobileNet-V3的光伏组件故障诊断方法。首先,分析开源光伏组件缺陷图像及其存在的问题;然后,基于存在的问题,对光伏组件红外缺陷图像进行图像增强、数据增强处理,使红外图像满足图片可用性及样本数量丰富性的要求;最后,对基本MobileNet-V3网络进行改进,实现光伏组件故障分类。实验结果显示:与传统CNN、基础MobileNet-V3相比,所提故障分类方法不仅准确率高、诊断速度快,且对各种故障类别的识别率高,具有较好的实用性和应用价值。