11、空间太阳能电池的校准与测量技术

空间太阳能电池的校准与测量技术

1. 校准技术

由于太空任务成本高昂,且从轨道返回硬件的任务机会有限,因此开发了替代技术来校准用于太空的太阳能电池。

1.1 高空气球和飞机校准法

最直接的方法是使用高空气球或飞机。历史上,这两种技术的结果不仅在内部具有一致性,相互比较时也是如此。不过,要获得每个电池短路电流的校准值,仍需对数据进行一些处理。

1.1.1 高空气球校准
  • 操作流程 :太阳能电池及其测量仪器放在顶部有效载荷中,发射天线和其他飞行电子设备放在底部有效载荷中。顶部有效载荷还携带定位信标,以便飞行结束返回地球时进行回收。通常需要一架追踪飞机和一辆地面追踪车辆。
  • 测量类型 :大多数电池进行固定负载(接近零电压)电流测量,少数电池获取完整的电流 - 电压(I - V)曲线。
  • 温度处理 :飞行中不控制温度,因此准确的温度系数数据至关重要。需仔细监测电池板温度,并将数据校正到实验室标准测试条件温度(目前测试温度可为 25°C 或 28°C,ISO 9000 标准正准备将 25°C 设为标准测试温度)。
  • 操作频率 :由于后勤复杂,该技术通常每年仅进行一次,必要时会进行第二次飞行。

下面是高空气球校准的流程图:

graph LR
    A[准备顶部和底部有效载荷] --> B[发射高
【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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