智能太陽能屋頂模型及設(shè)計與實現(xiàn)-資料下載頁
2025-01-12 05:18本頁面
【正文】 2~圖 7 所示 。 圖 2 模型示意圖 3 日出時太陽能電池板朝向示意圖 4 上午太陽能電池板朝向示意 圖 5 正午太陽能電池板朝向示意圖 6 下 午太陽能電池板朝向示意圖 7 日落時太陽能電池板朝向示意 4 數(shù)據(jù)對比 為了顯出該智能太陽能屋頂光伏發(fā)電的優(yōu)勢 ， 我們選擇 7 月 31 日中的六個時刻進行數(shù)據(jù)對比 ， 因為對于西安地區(qū)而言 ， 7 月 31 日為一年當中太陽輻射量最大的一天 ， 對比結(jié)果顯著 。 通過 Autodesk Ecotect Analysis 2022， 對比結(jié)果如表 1 所示 。 5 結(jié)論 本文在太陽跟蹤技術(shù)的基礎(chǔ)上 ， 應用計算機輔助建筑設(shè)計技 圖 1 太陽高度角和太陽方位角 表 1 兩種模型太陽能吸收量的數(shù)據(jù)對比結(jié)果 628 Computer Knowledge and Technology 電腦知識與技術(shù) 本欄目責任編輯 ： 唐一東人工智能及識別技術(shù) 第 7 卷第 3 期 (2022 年 1 月 ) （ 上接第 626 頁 ） 4 總結(jié) 文章對真實矢量場法及最大 Lyapunov 指數(shù)進行了討論 ， 并改進了這兩個方法 ， 改進的真實矢量場法給出了平均方向矢指標的 定量測定方法從而可以定量的取得最佳嵌入維數(shù) ， 改進的最大Lyapunov 指數(shù)預測方法對 d 值進行了優(yōu)選 ， 從而可以避免鄰近點選 擇不當可能對結(jié)果帶來的不利影響 。 最后通過實驗仿真 ， 驗證了改進方法的有效性 。 在實驗結(jié)果中出現(xiàn)的 尖峰與實際值相差較大的 問題 ， 為進一步研究指明了方向 ： 進一步研究噪聲處理以及多時間序列同時預測 。
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