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公开(公告)号：CN120066193A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510389978.X
申请日：2025-03-31
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明提供一种热斑故障状态下的光伏组串输出功率优化方法，包括：对光伏组串I‑V曲线进行扫描，获取电压，电流数据，并利用所得数据进行单峰和多峰判断，根据曲线形式不同，采用不同的控制方法，当检测曲线是单峰时，则使用MPPT算法，控制组串在最大功率点输出；当检测到曲线多峰时，利用多峰参数计算方法，对曲线进行参数计算，得出末峰故障光生电流值 将 与扫描获得的最大功率点电流In以及局部最大功率点电流In进行比较，根据比较结果的不同，采取不同的控制策略，可使组串在不产生热斑故障的前提下，进行最大功率输出。
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公开(公告)号：CN118969111A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410559840.5
申请日：2024-05-08
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明提出了一种基于铝空气电池液管理模型的控制与优化策略，针对传统的优化策略通过大量实验找到最优电解液浓度的不足，考虑到总内阻是影响输出性能的根本原因，选择在总内阻最小的情况下的电解液浓度为最优的电解液浓度。首先建立电解液浓度的表达式，即铝空气的液管理模型，同时建立总内阻模型，了解各种操作条件对总内阻的影响，控制温度和电流密度不变，求出最优的电解液浓度，将此电解液浓度代入液管理模型中求出在最优的电解液浓度下的电解液的流速，利用MPC算法将最优电解液浓度与实际工作状态下的电解液流速作为输入参数并定义目标函数进行模型预测、求解优化问题，应用控制输入经过不断地系统演化得以不断调整流速，最终实现输出性能的优化。此方法简单有效，可以提高铝空气电池的能量利用效率，具有一定的实用价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN118643391A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410774092.2
申请日：2024-06-17
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/048 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种光伏组件隐裂故障的诊断方法，包括：获取光伏组件I‑V输出特性曲线，通过I‑V输出特性曲线计算太阳能电池的模型参数，依靠隐裂故障与模型参数的对应关系，从中提取出用于诊断隐裂故障的特征量，再运用RBF神经网络模型判断光伏组件是否存在隐裂故障以及隐裂故障的严重程度。最后，通过改进后的加权欧式距离算法定量计算隐裂故障的程度值。该方法无需依靠精密仪器设备，只需利用光伏组件的输出特性曲线即可实现隐裂故障的诊断，有助于节约光伏电站的运维成本。
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公开(公告)号：CN117592414A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311612833.9
申请日：2023-11-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司乐清市供电公司 , 中国计量大学 , 乐清市电力实业有限公司
IPC: G06F30/367 , G06N3/006
Abstract: 本申请公开了一种光伏组件等效电路模型参数迭代求解方法及装置，方法包括：获取光伏组串中的电压时间序列和电流时间序列；根据光伏组件等效电路、I‑V曲线输出特性方程和电压时间序列、电流时间序列之间的关系，构建基于光伏组件模型参数的时间序列仿真模型；采用改进量子粒子群算法求解基于光伏模型参数的时间序列仿真模型，得到光伏组件模型参数的最优解。本申请基于光伏模型参数的时间序列仿真模型，实现用模型参数去仿真时间序列波形，并结合改进量子粒子群算法求解模型参数的最优解，只需借助光伏组串时间序列曲线即可获得组件模型参数，无需特定设备在光伏组件离线状态下测量I‑V曲线，降低了测量成本，并提高模型参数求解的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115146441A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210563538.8
申请日：2022-05-23
Applicant: 中国计量大学 , 衢州光明电力投资集团有限公司赋腾科技分公司
Abstract: 本发明提出一种光伏组件的热斑故障诊断方法，包括：获取待诊断光伏组件I‑V输出特性曲线数据，提取光伏组件模型参数和I‑V曲线输出波形特征作为热斑故障诊断特征量，利用模糊C均值聚类算法得到光伏组件运行状态的典型值，通过计算隶属度进行热斑故障诊断，并实现热斑故障程度估算。本发明一种光伏组件的热斑故障诊断方法无需借助红外热成像等复杂仪器设备，只需借助输出特性曲线数据即可实现热斑故障的高效检测和程度评估，有助于节约光伏电站运维成本。
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公开(公告)号：CN115060994A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210666533.8
申请日：2022-06-13
Applicant: 中国计量大学
IPC: G01R31/00 , G01R31/36 , G01R31/378 , G01R31/396 , G01R31/26 , G01R31/52
Abstract: 本发明提供了一种基于模型参数的光伏组串热斑故障程度估算方法，利用电池片内部参数与I‑V特性曲线中最大功率点的位置，不仅能判别热斑故障类型，还能计算处于热斑状态下电池片的发热功率，并将输出功率作为特征量估算热斑故障程度，以此判断是否采取维护措施，对于电站的运维工作具有较强的指导意义。
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公开(公告)号：CN106450388B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201610859265.6
申请日：2016-09-26
Applicant: 中国计量大学
IPC: H01M8/04992 , H01M8/04701
Abstract: 内阻直接反映燃料电池电堆内部真实的水热管理状况，本发明基于内阻检测，提出了一种温度优化及控制方法，先通过对燃料电池内部机理分析，建立燃料电池内阻模型、温度模型，再对模型进行仿真，以仿真结论为指导进行实验，通过实验得到的数据对模型参数进行优化，使模型根据符合燃料电池实际的工作状态。之后进行控制，以优化后的模型为控制基础，先通过EIS法测出电堆当前电流下总内阻与段内阻值，代入内阻模型计算出电堆内部温度大小，再将当前温度值与最优值对比，将差值代入温度模型计算出控制变量调节大小，通过对控制效果图分析，该方法可以很好地将堆内温度控制在最优值附近，并明显提高控制的实时性和稳定性，方法是有效、可行的。
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公开(公告)号：CN109002926A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810839539.4
申请日：2018-07-27
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明属于预测或优化技术领域，公开了一种高准确性的光伏发电量预测模型及其构建方法和应用，用训练集对分布式深度置信网络算法进行训练，在验证集上评价该算法预测的可靠性。使用GB级别的光伏系统数据集对分布式深度置信网络算法在Spark集群上和单一主机下运行的效率和结果进行比较。本发明基于Scala语言和Spark RDD实现深度置信网络算法；借助Scala语言和Spark RDD的分布式算子对传统深度置信网络算法进行重新编码和改进，在分布式集群上运行；深度置信网络算法通过建立深层的神经网络模型，对日期、温度等数据从底层到高层逐层提取特征，实现底层信息到高层的抽象，使用提取的特征进行光伏发电量预测。
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公开(公告)号：CN108509736A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810309187.1
申请日：2018-04-09
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明提出一种利用解析法求解光伏组件五参数的方法。由于组件中的旁路二极管的存在，在组件中部分电池片受到遮挡时，其I-V输出特性会出现多个膝点，因此其I-V曲线又可分为若干个子I-V曲线。采用传统解析法只能针对完整的I-V曲线提取光伏组件五参数，对于由于多膝点而产生的子I-V曲线，表征该子I-V特性下的光伏组件五参数，传统利用解析法求解光伏组件无参数的方法均不再适应。本发明所提方法所需计算点不依赖完整的I-V特性曲线，可用于解决求解多膝点下子I-V曲线对应组件五参数的问题，为故障诊断提供依据。
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