基于沈阳农村住宅能量平衡的太阳能光伏取暖的研究

作为新能源,太阳能是最清洁最便捷的能源。要解决农村能耗及环境问题,太阳能发电无疑是最好的方法。介绍了几种不同方式的太阳能在农村住宅上的应用,然后对其进行比较,得出农村住宅的最佳采暖方式,从而为治理挥之不去的雾霾提供一种可行性方法。

基于神经网络和小波分析的超短期风速预测

文章将神经网络和小波分析理论相结合,提出了一种基于神经网络和小波分析的超短期风速预测方法。利用神经网络的非线性学习能力和小波理论的多分辨分析能力实现对风电场的风速预测,为风功率预测提供理论依据。首先,通过搭建神经网络物理模型,用以预测风机轮毂处的风速信号;其次,将该风速信号进行小波多分辨分解,滤除高频分量,得到较为平稳的对风速预测起决定性作用的低频分量;最后,对基于神经网络和小波分析的组合预测方法进行了仿真,并与NWP风速模型和实测风速进行了对比。结果表明,提出的基于神经网络和小波分析组合预测方法更贴近实测风速,对超短期风速预测起到了良好的效果。

北京地区房屋保温评估及冬季采暖与太阳能利用

以北京地区农村房屋结构为研究对象,根据北京地区冬季房屋采暖的要求,对房屋的能量损耗进行评价与分析,并对房屋建筑维护结构进行优化。通过对房屋能耗损失的研究,设计几种不同太阳能光伏发电采暖方案,解决北京市农村地区冬季供暖问题。根据几种太阳能光伏发电采暖方案特点,进行经济分析比较,设计出切实可行的居民取暖方案。利用太阳能光伏发电采暖代替传统农村供暖方式,尽可能减少能源能耗,以及造成的大气污染。