检索结果分析
- 一种基于无迹卡尔曼滤波和神经网络的光伏发电预测方法
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申请号：CN201610540928.8
申请日：20160711
申请人：国网青海省电力公司;国网青海省
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于无迹卡尔曼滤波和神经网络的光伏发电预测方法，包括：以光照和温度为输入信号u(k)，以有功功率和无功功率为输出y<sub>k</sub>；步骤2：构建BP神经网络，以神经网络的权重系数和阈值作为状态变量...
- 一种基于BSNN?ARX的光伏逆变器模型辨识方法
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申请号：CN201610541438.X
申请日：20160711
申请人：重庆大学;国网青海省电力公司;国
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于BSNN?ARX的光伏逆变器模型辨识方法，其特征在于：该方法中的光伏逆变器模型是基于Hammerstein的光伏并网逆变器模型，Hammerstein模型包括动态线性环节、静态非线性环节和自适应调节环...
- 一种基于虚拟同步发电机的光伏电源控制策略
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申请号：CN201510736984.4
申请日：20151103
申请人：国家电网公司;国网青海省电力公
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于虚拟同步发电机的光伏电源控制策略，其包括：光伏发电系统、储能装置和逆变装置；光伏发电系统电源输出端分别连接储能装置储能端和逆变装置逆变端，所述逆变装置输出端连接电网，所述逆变装置通过虚拟同步发电机方法...
- 基于双密度小波网络的无偏估计光伏逆变器参数辨识方法
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申请号：CN201510610885.1
申请日：20150923
申请人：国网青海省电力公司;国网青海省
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于双密度小波网络的无偏估计光伏逆变器参数辨识方法，包括以下步骤：S1获取光伏逆变器输入输出的电压电流；S2采用双密度小波网络对电压电流进行处理；S3采用无偏自回归算法对电压电流进行修正；S4根据修正后的...