12、太阳能光伏系统:从设计到未来材料展望

太阳能光伏系统:从设计到未来材料展望

1. 光伏系统中的电池与充电控制器

在电力系统中,电池用于存储多余的发电量以供后续使用。不过,使用电池组会增加光伏系统的成本,并且其复杂性会使系统效率降低约 10%。光伏系统中常用的电池有以下两类:
- 铅酸电池
- 富液式
- 密封式
- 吸收玻璃纤维毡(AGM)
- 凝胶电池
- 碱性电池
- 镍镉电池
- 镍铁电池

对于并网系统,电池的容量通常按短时间设计,一般为 8 小时。太阳能电池阵列需要有更高的电压才能将这些电池完全充满。组件的额定电压应为 Vmpp,在电气规格中也称为最大功率点。例如,要将一个 12V 的电池完全充满,需要一个 16.5 - 17.5V 的组件。

光伏系统中的充电控制器也被称为光伏控制器或电池充电器。其主要功能是防止电池过充和过放。一些控制器具备最大功率点跟踪(MPPT)功能,可优化光伏阵列的输出以获取最大能量。充电控制器主要有两种类型:
|类型|特点|
| ---- | ---- |
|分流控制器|价格便宜,当电池充满电时会旁路电流|
|串联控制器|当电池充满电时,会停止电池与光伏阵列之间的电流|

脉冲控制器是一种分流控制器,也被称为多级控制器,它可以优化充电速率,从而延

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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