基于RBF的光伏系统发电量智能预测研究

【摘要】：针对传统太阳电池建模要求频繁设置开路电压、短路电流、最大功率点电压/电流等参数的问题,找出太阳电池材料各常数相互关系,并通过RBF神经网络实现各参数逼近;建立基于禁带宽度的太阳电池新型通用模型,参考电池温度和日照强度,自动调整参数,得出新环境的电池输出特性。在光伏发电短期预测中,智能预测方法能有效降低预测误差。 【作者单位】： 湘潭大学信息工程学院;湖南大学电气与信息工程学院;
【关键词】： 太阳电池材料 禁带宽度 RBF神经网络 智能预测
【基金】：国家能源局-国家发展改革委发改2011(1952)号 湖南省自科基金项目(11JJ8004) 湖南省教育厅重点项目(10A114)
【分类号】：TM914.4
【正文快照】： 太阳能无污染、可再生,是新兴产业中发展最快的绿色能源[1],但光电转换效率低、成本高等问题已成为其发展的巨大阻力[2]。太阳电池主要有:单晶硅太阳电池、多晶硅薄膜太阳电池、非晶硅薄膜太阳电池、有机太阳电池、聚合物多层修饰电极型太阳电池、纳米晶太阳电池、透明太阳电

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