1、“.....降低精度等级均在级以上。反之,软性阴影的模型预测误差很大预测精度较低,基本在精度等级级及以下,有的预测结果甚至连级指标都不能达到。通过分析预测模型的相对误差以及参照预测精度检验对照表的不同,可明显地对阴影类型进行判定,获知不同况,模拟两种不同软性阴影的变化过程阴影遮挡面积固定,从左至右依次对光伏电池片进行遮挡,遮挡的电池片所处支路也由个旁路极管扩大到个,再缩小到个,直至恢复正常光伏组件的被遮挡面积先逐步增大后减小的变化过程,显而易见,遮挡的电表所示为种硬性阴影工况下,基于建模所得的仿真结果对比。由表可知,对于硬性阴影下光伏组件的最大输出功率预测,相对平均误差值较小,和均符合精度等级级的要求,说明在硬性阴影下,方法对光伏组件最大输光伏组件参数拟合及输出特性研究原稿况下光照强度值存在较大的波动,在时间段内......”。

2、“.....整个区间范围内光照强度值随时间的增长呈现下降趋势,光照强度变化过程均与常识相吻合,符合预测对数据单调性的要求。光伏组增长呈上升趋势在时间段内,整个区间范围内光照强度值随时间的增长呈现下降趋势,光照强度变化过程均与常识相吻合,符合预测对数据单调性的要求。光伏组件参数拟合及输出特性研究原稿。仿真结果分析硬性阴影仿真结果分析,据分析递减曲线。选取当天和这两个时间段内光照强度值,分别采用方法进行多尺度分解,可得光照强度的分解过程,通过方法的逐层分解,滤除外界不定因素带来的影响,得到平滑的趋势项数据。通过对趋势项信息分析可知,尽管实际情律性,不满足预测的前提条件。由图可知,上午的光照强度出现较大的抖动,可能因为云层遮挡等突发天气状况引起的,而下午的光照强度呈现相对较好的递减曲线。选取当天和这两个时间段内光照强度值......”。

3、“.....由硬性阴影具有时不变性,即被遮挡的面积与被遮挡的位臵不变。随着时间的增加,由已知光照强度与光伏组件输出功率正相关,其到时刻的最大功率值应呈现增长趋势,该数据变化规分解,可得光照强度的分解过程,通过方法的逐层分解,滤除外界不定因素带来的影响,得到平滑的趋势项数据。通过对趋势项信息分析可知,尽管实际情况下光照强度值存在较大的波动,在时间段内,整个区间范围内光照强度值随时间的区别在于前者具有时不变性,而后者具有时变性,其位臵形状大小随时间变化而变化。软性阴影会造成光伏组件中部分电池片输出功率不匹配,长时间会损坏电池片形成硬性阴影。因此,对阴影类型进行及时甄别,可避免其对组件本身造成的损害,降低硬性阴影故障和严重硬性阴影故障。关键词光伏组件功率预测模型在光伏组件运行过程中,根据影响特性可把阴影分成硬性阴影和软性阴影......”。

4、“.....结合关联系数的对应分类标准可知,与属于极强相符合预测的相关要求。而软性阴影具有时变性,主要是受到建筑物树木及浮云等遮挡而留下的阴影。随着时间的推移,上述遮挡在光伏组件上形成的阴影面积大小及位臵都会发生变化,因而造成光伏组件输出功率的变化不再具有规律,所选为光伏组件型该组件内臵旁路极管。假设仿真模型中的阴影面积为电池片直被遮挡,根据阴影部分位于不同极管区域,选取种不同运行工况,设定被遮挡部分的光照强度值均为,仿真所选数据均选用上午的光照强度值如表所示。分解,可得光照强度的分解过程,通过方法的逐层分解,滤除外界不定因素带来的影响,得到平滑的趋势项数据。通过对趋势项信息分析可知,尽管实际情况下光照强度值存在较大的波动,在时间段内,整个区间范围内光照强度值随时间的况下光照强度值存在较大的波动,在时间段内,整个区间范围内光照强度值随时间的增长呈上升趋势在时间段内......”。

5、“.....光照强度变化过程均与常识相吻合,符合预测对数据单调性的要求。光伏组拟合及输出特性研究电力自动化设备,郭思琪,袁越,张新松多时间尺度协调控制的独立微网能量管理策略电工技术学报,。由图可知,上午的光照强度出现较大的抖动,可能因为云层遮挡等突发天气状况引起的,而下午的光照强度呈现相对较好的光伏组件参数拟合及输出特性研究原稿关性,而与属于弱相关性。因此,后续研究中仅选取作为光伏组件阴影故障判断的主要参考量。关键词光伏组件功率预测模型在光伏组件运行过程中,根据影响特性可把阴影分成硬性阴影和软性阴影。光伏组件参数拟合及输出特性研究原稿况下光照强度值存在较大的波动,在时间段内,整个区间范围内光照强度值随时间的增长呈上升趋势在时间段内,整个区间范围内光照强度值随时间的增长呈现下降趋势,光照强度变化过程均与常识相吻合......”。

6、“.....光伏组甄别,可避免其对组件本身造成的损害,降低功率损失。基于此,提出种基于功率预测的光伏组件阴影故障类型判定方法。该方法采用方法获取光照强度的趋势项,进步与光伏组件输出功率的基准值进行比较,有效区分光伏组件软性阴影故障轻微,仿真和实验结果证明了该方法的有效性和准确性结合光伏组件内部等效参数拟合公式的最大输出功率理论值与实测值之间的误差,进步区分轻微硬性阴影故障和严重硬性阴影故障。所提方法有效区分光伏组件的软性阴影故障轻微硬性阴影故障和严重性,不满足预测的前提条件。区别在于前者具有时不变性,而后者具有时变性,其位臵形状大小随时间变化而变化。软性阴影会造成光伏组件中部分电池片输出功率不匹配,长时间会损坏电池片形成硬性阴影。因此,对阴影类型进行及时分解,可得光照强度的分解过程,通过方法的逐层分解,滤除外界不定因素带来的影响,得到平滑的趋势项数据......”。

7、“.....尽管实际情况下光照强度值存在较大的波动,在时间段内,整个区间范围内光照强度值随时间的件阴影故障诊断仿真与实验研究光伏组件阴影诊断策略。由硬性阴影具有时不变性,即被遮挡的面积与被遮挡的位臵不变。随着时间的增加,由已知光照强度与光伏组件输出功率正相关,其到时刻的最大功率值应呈现增长趋势,该数据变化规递减曲线。选取当天和这两个时间段内光照强度值,分别采用方法进行多尺度分解,可得光照强度的分解过程,通过方法的逐层分解,滤除外界不定因素带来的影响,得到平滑的趋势项数据。通过对趋势项信息分析可知,尽管实际情低功率损失。基于此,提出种基于功率预测的光伏组件阴影故障类型判定方法。该方法采用方法获取光照强度的趋势项,进步与光伏组件输出功率的基准值进行比较,有效区分光伏组件软性阴影故障轻微硬性阴影故障和严重硬性阴影故障。光伏组性阴影故障......”。

8、“.....有效降低因功率失配导致光伏组串间的功率损失,同时尽可能避免软性阴影向硬性阴影这不可逆的转化过程,提高光伏电站整体发电效能。参考文献韩伟,王宏华,陈凌光伏组件参数光伏组件参数拟合及输出特性研究原稿况下光照强度值存在较大的波动,在时间段内,整个区间范围内光照强度值随时间的增长呈上升趋势在时间段内,整个区间范围内光照强度值随时间的增长呈现下降趋势,光照强度变化过程均与常识相吻合,符合预测对数据单调性的要求。光伏组的光伏组件阴影故障。基于功率预测的光伏组件阴影故障诊断方法,有效区分光伏组件中阴影故障。主要研究成果如下基于方法对光伏组件的输出功率进行预测,通过预测值与实际值的相对平均误差率和精度等级相关指标来判别阴影类型递减曲线。选取当天和这两个时间段内光照强度值,分别采用方法进行多尺度分解,可得光照强度的分解过程,通过方法的逐层分解......”。

9、“.....得到平滑的趋势项数据。通过对趋势项信息分析可知,尽管实际情池片处于不同旁路极管支路中,光伏组件的最大功率输出更为复杂波动范围较大。对硬性软性阴影下光伏组件的最大输出功率进行预测,采用同样的方法得到的功率预测结果出现较大差异。前者的相对误差较小,所建模型的预测精度高,出功率具有较高的预测精度。与此同时,根据预设的值可知,工况为轻微硬性阴影故障,而工况工况为严重硬性阴影故障,实际中需对其进行及时排查,避免长时间工作在该故障状态下造成光伏组件的永久性损坏。软性阴影仿真结果分析。根据实际,所选为光伏组件型该组件内臵旁路极管。假设仿真模型中的阴影面积为电池片直被遮挡,根据阴影部分位于不同极管区域,选取种不同运行工况,设定被遮挡部分的光照强度值均为,仿真所选数据均选用上午的光照强度值如表所示。分解,可得光照强度的分解过程,通过方法的逐层分解......”。