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郭晓飞

作品数:2 被引量:1H指数:1
供职机构:石家庄学院图书馆更多>>
发文基金:河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电气工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇电池
  • 1篇电池系统
  • 1篇性能研究
  • 1篇质子交换
  • 1篇质子交换膜
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇太阳能
  • 1篇氢燃料
  • 1篇氢燃料电池
  • 1篇群算法
  • 1篇燃料电池
  • 1篇子群
  • 1篇网络
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群算法
  • 1篇灰色关联
  • 1篇混合神经网络
  • 1篇相似日

机构

  • 2篇石家庄学院

作者

  • 2篇耿亮
  • 2篇郭晓飞
  • 1篇刘振永
  • 1篇王毅腾
  • 1篇张海强
  • 1篇李航
  • 1篇李嘉欣

传媒

  • 2篇石家庄学院学...

年份

  • 2篇2016
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
太阳能-氢燃料电池系统性能研究被引量:1
2016年
氢燃料电池因其来源广泛、无污染、转换率高而成为能源领域关注的焦点.以质子交换膜氢燃料电池作为研究对象,通过对其发电过程原理分析及理论计算,阐明了太阳能-氢燃料电池在太阳能发电(光能-电能转换),电解水制取氢气(电能-氢能转换),燃料电池发电(氢能-电能转换)的整个能量转换过程.结果显示:质子交换膜氢燃料电池的转换率可达36.42%,实际制氢量与理论计算值误差小于5%.
孙建起耿亮郭晓飞杨郝楠李嘉欣
关键词:太阳能氢燃料电池质子交换膜
基于灰色关联和混合神经网络的光伏功率预测
2016年
为了提升光伏发电功率预测模型的精度和增强其对多变天气的适应能力,提出了采用基于天气预报的灰色关联相似日样本选取与混合神经网络相结合的光伏发电功率预测模型.相似日选取以辐射强度的影响因素为依据,采用晴天理论太阳辐射强度、空气污染指数、云量、湿度4个变量,通过灰色关联选出与预测日较为接近的历史数据构成样本子集.建立混合神经网络,对选出的样本子集进行天气要素扩充并训练模型,代入预测日特征向量完成预测.为检验该模型的精确性和鲁棒性,通过实例与常见BP神经网络模型进行预测结果对比,显示了新模型在光伏发电功率预测的良好应用前景.
耿亮郭晓飞孙建起张海强刘振永李航王毅腾
关键词:粒子群算法灰色关联混合神经网络相似日
共1页<1>
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