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基于灰色预测的光伏组件阴影类型诊断研究
被引量:
8
1
作者
陈雪娟
吴春华
+2 位作者
李智华
袁同浩
冯夏云
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第12期3293-3299,共7页
针对光伏组件阴影类型难以判别的情况,提出了基于灰色预测的光伏组件软硬性阴影区别方法。首先通过小波理论分析灰色预测应该达到的前提条件。然后对灰色预测GM(1,1)进行改进,提出了使用新陈代谢GM(1,1)对光伏组件功率进行预测。最后对...
针对光伏组件阴影类型难以判别的情况,提出了基于灰色预测的光伏组件软硬性阴影区别方法。首先通过小波理论分析灰色预测应该达到的前提条件。然后对灰色预测GM(1,1)进行改进,提出了使用新陈代谢GM(1,1)对光伏组件功率进行预测。最后对预测值与实测值进行误差分析,根据得出模型精度差异来判别阴影性质。通过仿真和实验证明了软性阴影和硬性阴影在灰色模型预测精度等级有明显的差异,可以通过精度等级判断阴影类型。该方法能有效判定阴影性质,为积灰程度判定与光伏热斑检测提供了有力的依据。
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关键词
小波多分辨分析
新陈代谢GM(1
1)
灰色预测
阴影类型判别
下载PDF
职称材料
题名
基于灰色预测的光伏组件阴影类型诊断研究
被引量:
8
1
作者
陈雪娟
吴春华
李智华
袁同浩
冯夏云
机构
上海市电站自动化技术重点实验室(上海大学)
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第12期3293-3299,共7页
文摘
针对光伏组件阴影类型难以判别的情况,提出了基于灰色预测的光伏组件软硬性阴影区别方法。首先通过小波理论分析灰色预测应该达到的前提条件。然后对灰色预测GM(1,1)进行改进,提出了使用新陈代谢GM(1,1)对光伏组件功率进行预测。最后对预测值与实测值进行误差分析,根据得出模型精度差异来判别阴影性质。通过仿真和实验证明了软性阴影和硬性阴影在灰色模型预测精度等级有明显的差异,可以通过精度等级判断阴影类型。该方法能有效判定阴影性质,为积灰程度判定与光伏热斑检测提供了有力的依据。
关键词
小波多分辨分析
新陈代谢GM(1
1)
灰色预测
阴影类型判别
Keywords
wavelet MRA
metabolic GM(1,1)
greyprediction
shadow type judgment
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于灰色预测的光伏组件阴影类型诊断研究
陈雪娟
吴春华
李智华
袁同浩
冯夏云
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2014
8
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