基于IPSO-GPR的HVAC送风温度预测模型

针对AHU系统中的多维、异构、非线性等特点,提出了一种基于改进粒子群的高斯过程回归(IPSO-GPR)算法.在传统的PSO算法上引进了混沌序列和交叉策略,使粒子在运动过程中能够自适应的调整搜索方向和速度,并针对局部最优解附近的区域进行了重点搜索,降低PSO陷入局部最优解的风险.使用平方指数和二次有理两种核函数的组合GP...     

我国机房空调技术专利发展概况

机房专用空调是指能够充分满足计算机房、数据中心环境条件要求的机房专用精密空调机,对温度、湿度及洁净度均有严格要求。本文介绍了机房空调技术在中国的专利申请概况,从专利申请量的变化、技术发展路线、主要申请人构成等方面进行分析,旨在为我国专利申请人在今后机房空调专利的技术发展研究方向提供一些参考和建议。     

基于BP神经网络的故障光伏组件输出功率预测

针对产生故障的光伏组件会降低光伏组件输出功率的问题,提出了一种改进的BP神经网络预测模型.该预测模型在辐照度、环境温度等因素的基础上加入光伏组件故障面积,串联光伏组件个数作为输入,对比SCG算法和LM算法两种改进方法,对故障光伏组件的输出功率进行预测,并用平均绝对百分比误差和均方误差两种方式对两种改进模型的准确性进行评...     

太阳能集热型溶液再生器性能实验研究

采用CaCl2溶液、LiCl溶液、质量比1∶1的CaCl2和LiCl混合溶液,研究了空气入口温度、含湿量、空气流量、溶液流量、溶液进口温度、进口浓度对集热型再生器性能的影响.实验结果表明:较低的溶液进口浓度和空气入口含湿量以及较高的溶液进口温度能够增加再生量;而空气入口温度升高时,再生量仅略有增加;CaCl2溶液的再生性能最优,1∶1混合溶液次之,LiCl溶液的再生性能最差.     

蒸发式冷凝器空调系统的性能及应用

对基于蒸发式冷凝器的空调系统进行了性能测试,发现即使在相对湿度较大的运行环境下,空调系统的性能系数(COP)仍可达3.5左右;空气湿球温度对蒸发式冷凝器的排热性能影响明显,在测试范围内,当其它控制参数不变时,湿球温度每上升1℃,排热量下降5%左右.对蒸发式冷凝器及空调系统进行了变工况条件下的性能测试,结果表明随着冷负荷的降低,系统COP和冷凝器能效比均有所下降,但采用变风量的运行控制策略,系统性能系数可提高5%以上.通过与空冷式空调系统的比较分析,表明即使在夏热冬暖地区,基于蒸发式冷凝器的空调系统仍具有较好的应用前景.     

基于精英反向学习粒子群算法的光伏电池参数辨识

快速准确辨识光伏电池参数对于电池输出功率预测及电池故障诊断模型的研究具有重要意义.针对传统智能算法应用于光伏电池参数辨识时存在准确性低、易陷入早熟的问题,提出一种精英反向粒子群算法(EOPSO),在算法进化过程中,对当前种群中的优秀个体根据概率进行精英反向学习,生成精英反向种群,并将精英反向种群与当前种群进行竞争,当算...     

基于MPA-LSTM模型和Bootstrap方法的短期光伏功率区间预测

光伏发电功率的波动性和间歇性为电力系统调度管理带来巨大的挑战,精确的光伏功率区间预测是解决上述问题的一种有效途径。为此,本文提出了一种基于LSTM网络的新型短期光伏功率区间预测模型。采用MPA对LSTM网络的隐含层神经元数和训练批次数等超参数进行自动寻优,以克服随机选取LSTM模型参数过程中存在的盲目性、费时等问题;并将MPA-LSTM模型用于光伏功率点预测。然后,采用Bootstrap方法分析模型预测结果的误差分布,确定模型预测输出的区间范围。最后,通过对比仿真验证所提模型的有效性。结果表明：本文所提的MPA-LSTM模型均方误差的平均值为1.09%,优于SVM、LSTM、PSO-LSTM和MPA-SVM模型;Bootstrap方法能够准确地描述给定置信度水平下的光伏功率波动范围。     

简论发展我国太阳电池及多晶硅产业

对国内外太阳能光伏发电产业的发展现状进行了评述,指出了我国光伏发展在政策、技术和应用方面存在的一些问题,并就我国太阳电池与多晶硅材料关键技术的发展提出了看法与建议。     

光伏产业废硝酸资源化处理的研究

光伏产业主要生产高效多晶硅太阳能电池,工艺主要采用硝酸腐蚀法对多晶硅的表面进行腐蚀,工艺过程中产生大量废硝酸,废硝酸中含有少量的硫酸和氢氟酸。一般采用中和法,硫酸根和氟离子用钙盐沉淀,大量硝酸根混入废水调节池,再采用反硝化和外加碳源的方式处理,处理成本很高。为解决上述问题,本文对废硝酸进行分离后单独处理,通过酸碱中和法、钙降沉氟离子法和硝态氮综合利用等方法对其进行无害化处理,制备出同时含有氮素和钙素的新型农用硝酸钙和农用硝酸铵钙复合肥,废水总氮低于70mg/L的国家标准,实现了资源的全部回收利用。     

暖通空调的模糊控制研究

文章研究了暖通空调末端设备系统的模糊控制,分析了温度偏差变量与控制量的隶属关系并建立模糊算法.根据Matlab的对暖通空调的模糊控制仿真与PID控制仿真结果对比分析,其模糊控制响应时间为60 s,室温的变化小于0.1,模糊控制的响应速度与控制精度明显优于PID控制.