您的位置： 专家智库 > >

郭黎明

作品数：2 被引量：17H指数：1
供职机构：西北工业大学动力与能源学院更多>>
发文基金：陕西省科学技术研究发展计划项目更多>>
相关领域：动力工程及工程热物理电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇专利

领域

  • 1篇动力工程及工...
  • 1篇电气工程

主题

  • 2篇光伏
  • 2篇发电
  • 1篇电池
  • 1篇电池充电
  • 1篇电量
  • 1篇电量预测
  • 1篇定时器
  • 1篇蓄电池
  • 1篇蓄电池充电
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇数据筛选
  • 1篇太阳能
  • 1篇最大功率
  • 1篇聚类分析
  • 1篇开关
  • 1篇控制开关
  • 1篇控制器
  • 1篇光伏发电
  • 1篇发电量

机构

  • 2篇西北工业大学

作者

  • 2篇成珂
  • 2篇郭黎明
  • 1篇王亚昆

传媒

  • 1篇可再生能源

年份

  • 2篇2017
共 2 条 记 录，以下是 1-2
全选 清除 导出
排序方式：
一种定时调控功率的光伏汇流箱
本实用新型公开了一种定时调控功率的光伏汇流箱，涉及光伏发电技术领域。所述光伏汇流箱使用定时器按照预设的时间控制开关的连接状态，当开关将光伏板连接至蓄电池时，MPPT控制器控制光伏板以最大功率向蓄电池充电，控制器同时与蓄电...
成珂郭黎明
聚类分析在光伏发电量预测中的应用研究被引量：17
2017年
为了从光伏发电历年数据中筛选出有效样本,并提高光伏发电量预测模型的准确率,文章将聚类分析应用于光伏领域,并结合神经网络建立了光伏发电量预测模型。以晴天、多云和雨天3种天气类型为目标,利用聚类分析对历史数据中的异常样本进行筛选,并将筛选后的样本作为训练数据建立了反向传播(BP)神经网络预测模型。通过对比筛选前后预测模型的计算结果可知,利用聚类分析筛选后的数据所建立起来的预测模型精度较高,因此,聚类分析和BP神经网络相结合是提高光伏发电量预测精度的一种有效方法。
成珂郭黎明王亚昆
关键词：聚类分析数据筛选神经网络太阳能
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0