一种光伏组件I-V特性曲线测试及参数辨识系统

提出一种光伏组件的I-V曲线扫描与参数识别系统.该系统采用功率MOS管作为电子负载,通过控制MOS管的导通程度改变电子负载以实现I-V特性曲线扫描;采用新型布谷鸟-NM单纯形混合算法实现快速、精确的I-V曲线拟合,以提取准确光伏模型参数.现场实验结果表明:该系统能够快速扫描光伏组件的I-V特性曲线,实现精确的模型参数辨识,具有较高的实际工程应用价值.     

利用改进初始化的残差-密集连接网络的光伏阵列故障诊断

针对在现实生活中光伏阵列大部分运行在正常的工作状态,缺少故障数据的问题,提出一种改进初始化的方法代替随机初始化来训练深度学习模型,以提高故障诊断模型的可靠性.同时,提出基于残差-密集连接网络的光伏故障诊断模型,并基于I-V曲线与最大功率点、温度、辐照度和填充因子作为输入特征.最后,通过多种光伏阵列故障数据检测所提出的方...     

用于盲人视觉辅助的多目标快速识别并同步测距方法

提出一种以摄像头实现的可用于盲人视觉辅助的多运动目标快速识别并同步测距方法.该方法以深度学习多目标检测算法(single shot multibox detector,SSD)识别各类目标,并通过SSD输出的目标类别及检测框(bounding box)高度来提出测距模型,从而同步地获取多个目标的测量距离.本方法仅通过普通摄像头便能识别较多类物体且识别类别数量可拓展,能够将测距模块和障碍物识别模块同步执行,从而可对多个物体实时识别并同步测距.实验结果表明,本方法能有效地识别障碍物,具有良好的测距精度,为盲人视觉辅助的一种有效探索.     

3D多重注意力机制下的行为识别

为解决传统3D卷积中难以提取时空信息的缺点,提出一种适用于3D卷积网络的多重注意力机制模块.该模块是由通道结合时间子模块和空间子模块组成的多维度特征调整模块.在通道结合时间模块中,通过调整池化层和卷积层的顺序,保留更多的有效通道信息和时间信息;在空间模块中,压缩冗余时间信息以减少计算量.该模块的整体计算量较少,可嵌入到各3D卷积网络中.为验证多重注意力机制模块的性能,基于3D ResNet网络设计部署了该多重注意力机制模块,并在UCF-101和HMDB-51两个行为识别数据集上分别进行训练.结果表明,改进后的3D ResNet在UCF-101上可提升1.50%的精度,在HMDB-51可提升1.24%的精度,而参数量只增加0.24%.     

一种利用改进Elman神经网络的光伏I-V特性建模方法

为了准确表征和预测光伏（PV）组件在不同工况下的电流电压（I-V）特性,本文提出一种利用改进Elman神经网络的光伏I-V曲线黑盒建模新方法。首先通过皮尔森相关系数分析影响I-V曲线的环境因素;其次使用基于电压电流的双线性插值法对实测I-V曲线进行重采样,以提高I-V曲线上数据点分布的均匀性;进而使用基于辐照度温度的网格采样法对I-V曲线数据集进行下采样,降低数据冗余度;再利用量子粒子群（QPSO）算法优化Elman神经网络的初始权值和阈值,从而构造QPSO-Elman预测模型。最后根据美国国家可再生能源实验室（NREL）提供的I-V曲线数据集进行实验验证和测试。实验结果表明,所提出的建模预测方法精度更高,稳定性和泛化能力更好。     

采用ELM和优化电压传感器布局的光伏阵列故障检测与区域定位

为快速检测并定位光伏阵列中出现的故障,提出一种新的传感器布局策略,通过优化电压传感器的位置减少电压传感器的数量,同时显化故障的特征.然后,将定位问题转化为分类问题,选用极限学习机(ELM),将最大功率点处的电压数据作为输入训练分类模型.结合实验室屋顶光伏并网发电平台获取的故障数据,对健康状态和所设置的3种故障状态下细化的故障共18种类别,进行分类模型的建立与测试.实验表明,应用本模型故障检测与区域定位的精确率达99.52%,优于所对比的支持向量机、多层感知机网络和随机森林的诊断结果.     

中小企业内部会计控制存在问题与对策

近年来,我国中小企业在国民经济中的地位和作用日益显著。但由于中小企业自身的特点,普遍存在内部会计控制缺失或失效等问题阻碍了中小企业的发展壮大。本文从内部会计控制的基本理论着手,结合中小企业特点,阐述了目前我国中小企业内部会计控制存在的问题。然后从内部监控的五个要素出发,找出改善对策。希望以此来为我国中小企业内部会计控制的建立健全提供借鉴和指导。     

图书馆信息服务研究

首先从服务手段、产品、范围、内容、质量方面分析图书馆信息服务的特点,并结合现阶段图书信息服务存在的一些问题及对策,提出未来图书信息服务发展的态势。     

利用相似日小波变换和多层感知机的短期光伏功率预测

为了提高光伏功率预测的准确性和可靠性,基于相似日小波变换和多层感知机建立智能光伏功率预测模型;将小波变换的多分辨率特点和多层感知机的非线性拟合能力结合起来,以有效地提高预报的可靠性.首先,选取相似日数据并归一化,并用小波变换对数据进行预处理;其次,训练多层感知机模型学习气象因素与光伏功率之间的映射关系;最后,基于沙漠知...     

改进多种群粒子群算法辨识光伏组件参数

针对光伏组件参数辨识问题,通过调整光伏单二极管超越方程重构低计算复杂度的目标函数,以预估计模型参数对搜索空间进行优化.然后,结合多种群粒子群算法与单纯形算法的优点,构造出N-MPSO混合新算法用于光伏组件模型参数的精确稳定辨识.最后,利用多种实际光伏组件测量数据对所提方法进行检验.结果表明:N-MPSO算法相较于传统算法能够更加准确、快速,且能稳定地辨识出任意环境条件下光伏组件的模型参数,对于光伏组件及光伏电站的设计、测试与诊断具有实际意义.