论文部分内容阅读
基于卷积神经网络的太阳能电池片缺陷检测
【机 构】
:
湖北工业大学
【出 处】
:
湖北工业大学
【发表日期】
:
2021年01期
【基金项目】
:
其他文献
光储微网有效地解决了分布式光伏发电存在的“间歇性和波动性”问题,其系统整体工作情况取决于直流DC-DC变换器和并网逆变器的控制性能。因此,对光储微网中的直流变换器和并网逆变器进行有效控制,以确保整个系统高效、稳定的运行,具有重要理论研究和应用价值。论文针对上述需求,结合虚拟直流发电机(virtual direct current generator,VDG)技术提出混合储能单元控制策略,对直流变换
学位
近年来,电动汽车和互联网行业快速崛起,安全稳定的直流供电系统是这些领域最强有力的供电保障。VIENNA整流器具有三电平结构,在三电平拓扑中的全控型器件应用相对较少,控制简单,是带有功率因数校正的整流前级的优秀拓扑。本文主要针对三相VIENNA整流器的控制策略和调制策略进行分析和研究,提出解决问题的新思路,主要工作有以下几点:(1)三相电压型VIENNA整流器的工作原理和数学模型分析。首先根据VIE
学位
随着市场对长循环寿命锂离子电池的需求日益剧增,使得电池生产企业必须加快对长寿命电池的研发速度。由于在电池研发过程中的循环寿命测试不仅耗时而且昂贵,所以对测试方案的优化显得格外重要。本文针对现有优化方法存在的测试时间长和测试结果精度低等问题,进行了相关研究,提出了一种融合物理应力加速和机器学习的测试优化方案。主要研究内容与成果如下:(1)分析循环寿命影响因素。通过分析锂离子电池的容量衰减和老化机理,
学位