【摘 要】
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分布式光伏发电系统通过光生伏特效应产生电能,发电过程绿色环保,所产生电能可有效缓解电力供应紧张的问题。但光伏发电具有波动性大、随机性强的特点,使得光伏发电能量大规模并网时,可能对公共电网产生较大冲击。因而,对分布式光伏发电系统状态进行监控,并通过对监测数据的挖掘,形成有效的光伏发电能量管理策略,实现光伏发电能量的就地消纳,具有十分重要的现实意义。论文基于光伏储能分布式电站硬件平台,重点研究基于ST
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分布式光伏发电系统通过光生伏特效应产生电能,发电过程绿色环保,所产生电能可有效缓解电力供应紧张的问题。但光伏发电具有波动性大、随机性强的特点,使得光伏发电能量大规模并网时,可能对公共电网产生较大冲击。因而,对分布式光伏发电系统状态进行监控,并通过对监测数据的挖掘,形成有效的光伏发电能量管理策略,实现光伏发电能量的就地消纳,具有十分重要的现实意义。论文基于光伏储能分布式电站硬件平台,重点研究基于STM32的WiFi网关模块、光伏发电阿里云监控软件平台、光伏发电功率的深度学习预测算法与能量管理技术。论文
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