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韩伟: 作品数：20 被引量：111H指数：6; 供职机构：淮安供电公司更多>>; 发文基金：江苏省研究生培养创新工程项目江苏省电力公司科技项目江苏省普通高校研究生科研创新计划项目更多>>; 相关领域：电气工程自动化与计算机技术动力工程及工程热物理经济管理更多>>

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一种新型光伏阵列最大功率点预测模型的研究被引量：1: 2014年; 光伏阵列最大功率点预测在光伏发电控制系统具有重要地位,由于光伏阵列受到温度、光强、阴影等非线性因素的影响,传统的解析方法难以获得理想的预测结果。研究了一种基于遗传算法改进的BP网络光伏阵列最大功率点预测模型,利用遗传算法的全局搜索能力,对BP神经网络的权值和阈值进行优化,有效克服了BP网络容易陷入局部最小的问题。仿真表明,基于遗传算法优化的光伏阵列最大功率点预测BP网络具有良好的泛化能力和一定的有效性。; 陈年王宏华韩伟; 关键词：光伏阵列 BP算法遗传算法

基于信息融合的光伏并网逆变器故障诊断被引量：7: 2014年; 将多源信息特征融合应用于光伏并网逆变器故障诊断。选择电网侧电流和重要桥臂电压为融合对象,利用小波变换对数据进行预处理和特征提取,通过神经网络对特征值进行训练,得到故障诊断结果。仿真结果表明,采用多源信息特征融合可有效提高光伏并网逆变器故障诊断的精度。; 闵月梅王宏华韩伟; 关键词：数据融合逆变器故障诊断

基于GA-BP神经网络的光伏阵列MPPT研究被引量：9: 2014年; 为了有效提高光伏发电系统的最大输出功率,在综合考虑传统算法优缺点的基础上,研究一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的光伏最大功率点跟踪(MPPT)方法。通过建立神经网络最大功率点预测模型,并将预测模型转化为可在Simulink中直接使用的模块,避免了使用传统的S函数控制方法。在Matlab/Simulink环境下进行了仿真验证,仿真结果表明在光照强度和温度迅速变化时,该新型算法较传统电导增量法明显缩短了MPPT的跟踪时间,并且有效抑制了系统在最大功率点附近的波动。; 陈年王宏华韩伟; 关键词：光伏电池神经网络最大功率点跟踪

基于参数辨识的光伏组件故障诊断模型被引量：25: 2015年; 为了对光伏组件运行状况进行准确判断,提出了一种基于参数辨识的组件故障诊断模型。分析了任意工况下的光伏组件输出特性曲线,借助于改进人工鱼群算法对数学模型中各参数进行了辨识。通过分析各模型参数随光照和温度的变化关系来获取多组工况下的模型参数值,结合光伏组件各种故障数据建立了以光生电流、二极管反向饱和电流、二极管理想品质因素和等效串并联电阻为输入层向量,以组件正常、组件短路、等效串联电阻异常老化和等效并联电阻异常老化为输出层向量的径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络故障诊断仿真模型,仿真结果验证了上述光伏组件故障规律的正确性。搭建了基于可编程电子负载的光伏组件户外实验平台,进行了组件故障诊断的实验研究,实验结果验证了所提方法的有效性和准确性。; 韩伟王宏华王成亮陈凌张经炜孙蓉; 关键词：光伏组件参数辨识故障诊断改进人工鱼群算法 RBF神经网络

电力电子技术中故障诊断特征提取方法的研究被引量：2: 2013年; 特征信息提取作为电力电子电路故障诊断的重要环节,直接影响到诊断结果的有效性。阐述了目前常用的各种故障诊断提取方法,结合实际应用对各个方法进行了优缺点评价。在此基础上,提出了未来特征提取方法的新思路,即构造能够发挥各自优点,实现功能互补的特征提取方法,为进一步提高故障诊断的准确性提供参考。; 闵月梅韩伟王宏华; 关键词：特征提取故障诊断电力电子技术

基于信息融合的光伏并网逆变器故障诊断: 源信息特征融合应用于光伏并网逆变器故障诊断.选择电网侧电流和重要桥臂电压为融合对象,利用小波变换对数据进行预处理和特征提取,通过神经网络对特征值进行训练,得到故障诊断结果.仿真结果表明,采用多源信息特征融合可有效提高光伏...; 闵月梅王宏华韩伟; 关键词：光伏并网发电逆变器故障诊断多源信息

改进黄金分割法在光伏发电MPPT中的应用被引量：5: 2014年; 在光伏发电系统中需要对光伏电池的最大功率点进行跟踪来提高系统的输出功率。以光伏电池输出非线性特性为切入点展开研究,分析了常规算法的优缺点,针对其最大功率点跟踪(MPPT)动态和稳态性能不佳等问题,提出了将改进黄金分割法(IGSS)应用于光伏发电系统中。在Matlab/Simulink下进行了建模和仿真,仿真结果表明该方法能够迅速准确地跟踪光伏电池的最大功率点,防止算法跟踪方向误判情况的发生,表现出良好的动态和稳态特性,证实了该算法的正确性和有效性。; 韩伟王宏华贾艳刚; 关键词：光伏发电最大功率点跟踪

基于数据融合的光伏组件故障诊断被引量：22: 2017年; 对不同故障下光伏组件内部等效参数和外特性电气参数进行特征提取,分别采用改进人工鱼群算法优化径向基函数神经网络(improved artificial fish swarm algorithm-radical basic function neural network,IAFSA-RBFNN)算法和相关向量机(relevance vector machine,RVM)算法,建立了基于内部等效参数和外特性电气参数的4种光伏组件故障诊断模型,用于光伏组件的初步故障诊断。在此基础上,提出了一种基于改进证据相似度的光伏组件数据融合故障诊断模型,将上述4种模型的诊断结果作为该改进数据融合算法的基本概率分配(basic probability assignment,BPA)函数值,在决策层进行融合诊断输出,仿真和实验结果验证了上述方法可有效提高故障诊断的精度。; 陈凌韩伟张经炜; 关键词：光伏组件数据融合径向基函数神经网络相关向量机故障诊断

基于峰值计数与参数辨识的光伏组件阴影判定方法: 2016年; 针对光伏组件中阴影难以判定的情况,提出了一种基于峰值计数与参数辨识的光伏组件阴影判别方法。首先,通过可编程直流电子负载对光伏组件I-V输出特性曲线进行全局快速扫描,以记录曲线中明显的多峰值个数;然后采用改进人工鱼群算法(IAFSA)对I-V特性曲线中采样值进行内部等效参数辨识,结合均方根误差(RMSE)进而判断组件中轻微阴影遮挡情况。通过上述两步法可对光伏组件中阴影情况进行有效判定,仿真和实验结果进一步说明了上述方法的有效性和准确性。; 陈凌韩伟张经炜; 关键词：光伏组件改进人工鱼群算法参数辨识

光伏组件参数拟合及输出特性研究被引量：21: 2015年; 为了能够对任意光照强度和温度下的光伏组件进行准确建模,提出了一种基于参数拟合的五参数等效电路模型。分析不同工况下的光伏组件输出特性曲线,借助于改进的人工鱼群算法对模型中各个参数进行辨识;在此基础上,通过最小二乘拟合法对光伏组件各参数进行公式拟合修正,获取任意工况下对应的模型参数值。与传统参数转换公式相比,基于所提方法对光伏组件建模精确度更高,模型能够表征对应光伏组件输出特性的变化规律。实验结果进一步验证了所提建模方法的准确性和有效性。; 韩伟王宏华陈凌吴福寿; 关键词：光伏组件改进人工鱼群算法参数辨识仿真模型光伏电池

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