戴锦
- 作品数：4 被引量：19H指数：3
- 供职机构：南昌航空大学测试与光电工程学院无损检测技术教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：江西省自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：电气工程动力工程及工程热物理更多>>
- 太阳电池工程数学模型精确度对比分析研究被引量：5
- 2016年
- 基于太阳电池相关文献参数,对比研究并分析太阳电池单指数二极管电流输出方程与8种工程数学模型之间的绝对误差及均方根误差。结果表明,8种工程数学模型总体上均能正确重现太阳电池性能,但均存在绝对误差随电压的增大而增大的现象;原因是工程模型无法描述电池非线性特性随着电压增大而显著增强的现象。此外,发现尽管不同假设条件下8种工程数学模型对各类太阳电池性能的重现存在适用范围,但在帕德逼近下建立的多项式形式模型误差最小,原因在于帕德逼近下的展开最能逼近e指数特征。
- 肖文波胡方雨戴锦谭云
- 关键词：太阳电池
- 基于改进BP神经网络光伏发电量预测研究
- 2015年
- 分析了影响光伏电池输出的主要因素,建立基于改进BP神经网络的光伏发电量预测模型。由光伏输出影响因素的分析,利用光照强度及环境温度对改进BP神经网络进行训练,对比了传统数学模型、传统BP模型与改进的BP模型的预测结果,结果表明该模型有较准确的预测能力。
- 戴锦
- 关键词：改进BP神经网络
- 光伏发电性能物理预测模型的研究被引量：7
- 2018年
- 为提高光伏发电预测的精度,通过两种不同温度和光强下的电池短路电流、开路电压以及最大功率点处电流和电压电性参量,建立任意温度和光强下光伏发电预测模型。结果表明:在光强不变温度改变的条件下,电流电压全局拟合均方根误差不超过1.443 9 mA,预测最大输出功率的相对误差最大为10.61%;在光强改变温度不变的条件下,电流电压全局拟合均方根误差不超过0.982 1 mA;预测最大输出功率的相对误差最大为6.21%;总体来说,模型能正确预测光伏电池的输出特性,满足工程应用要求,且多晶硅的预测难度大于单晶与非晶硅电池。
- 戴锦肖文波胡芳雨吴思宇
- 关键词：光伏发电最大输出功率误差分析
- 全工况下光伏组件输出特性的预测建模与研究被引量：9
- 2014年
- 在光生电流远大于二极管反向饱和电流,并联电阻为无穷大且二极管反向饱和电流与光强无关的假设条件下,理论上推导出全工况光伏组件输出特性预测模型,并采用Matlab/Simulink搭建了仿真系统.对单(多)晶硅光伏组件的实验与预测对比,表明模型可以准确预测组件在任意光强与温度下的输出特性,预测误差在6%以下.研究结果发现,相对于光强变化,温度变化对组件输出特性预测影响更大;多晶硅组件预测难于单晶硅组件.对实际环境中单位光强与单位温度实时改变时的预测表明,组件输出主要由所受辐照总光强决定,而不是器件温度;且需要根据外界情况调整组件的输出电压,以实现最大功率输出.
- 肖文波胡方雨戴锦
- 关键词：光伏组件仿真
