12、光伏系统与空间太阳能电池的监测、校准及测试

光伏系统与空间太阳能电池的监测、校准及测试

1. 光伏系统监测

1.1 监测目的

对光伏系统进行监测具有多方面的原因,主要可分为用户反馈、性能验证和系统评估三类。用户反馈可通过不同形式的显示屏来实现,从简单的逆变器指示灯到大型交互式墙面展示,能让用户直观了解系统运行状态及其带来的益处。性能验证则是为了测量系统输出,并与预期进行对比,可能涉及电力销售或“绿色证书”评估,其计量的复杂程度和成本取决于测量的数量和精度。系统评估主要针对特殊系统,旨在详细了解其组件的运行情况,但如今由于光伏系统的运行已被充分记录,全面监测和数据分析的成本通常难以得到合理的解释。

1.2 监测设备

  • 显示屏 :是监测的核心。简单的显示屏可作为逆变器的一部分,但会限制逆变器的安装位置。远程显示屏更易于安装,可通过逆变器或电缆中的电表获取数据,部分还采用短程无线电传输避免布线成本。常见的显示数据包括瞬时功率和总能量,大型显示屏还会展示对公众更有意义的衍生值。
  • 数据采集系统 :主要分为记录仪和计算机两种类型。记录仪结构简单、坚固,但缺乏灵活性且成本较高;计算机系统设置和调试较慢,但操作模式和自定义设置更丰富,基于台式 PC 的系统成本可能更低。具体选择取决于项目的监测策略。
  • 传感器 :光伏系统可监测的输入无限制,但大多数系统需要测量输入和输出能量、环境和系统变量。常见的监测变量及对应的传感器和精度要求如下表所示:
    | 参数 | 传感器 | 精度 | 精度说明 | 备注 |
    | — | — | —
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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