10、太阳能转换:从基础到太空应用

太阳能转换:从基础到太空应用

1. 引言

自1958年美国发射第一颗太阳能卫星以来,太阳能电池在过去四十多年里一直是太空中的主要能源。早期的太阳能电池板相对容易制造和使用,但效率较低。此后,相关机构开始研究提高太阳能电池和阵列性能的方法,以满足日益增长的太空电力需求,同时也对其他转换技术(如太阳能热系统)展开了研究。

目前,数百千瓦的光伏太阳能已被应用于各类商业、民用和军事卫星,而太阳能动力系统尚未发射。如今,光伏电力系统早期的尺寸限制已不再存在,多千瓦系统(甚至可达数百千瓦)已很常见。此外,太空太阳能阵列在设计灵活性、可靠性和模块化方面远超其他转换技术。小型阵列甚至已被运往月球和火星表面并留在那里。有一次,一个光伏阵列在轨道上运行了近二十年,在休眠多年后仍能使卫星恢复运行状态。

自1958年以来,在理解决定太阳能电池效率和寿命的基本机制以及将这些理解转化为实际的电池改进方面都取得了巨大进展。同时,阵列结构机制也变得更加可靠和复杂。接下来,我们将简要介绍太空光伏电力系统的组成部分,回顾当前太阳能电池技术的现状,探讨电池和阵列技术的进展,并简要讨论太阳能热光伏能量转换,这一古老概念因一些新的技术发展而在太空应用中展现出潜力。

2. 太空光伏电力系统

2.1 系统组成

太空电力系统由多个子系统组成,其中之一是太阳能阵列。一个典型的光伏太空电力系统的框图如下:

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    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(阵列定向子系
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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