负荷预测算法下光伏并网储能集群控制系统

光伏并网储能受到谐振影响,导致功率控制结果达不到理想状态。针对该问题,设计了负荷预测算法下光伏并网储能集群控制系统。在Linux编译环境下,装置两路RS485通信接口。设计充放电控制器,实现对电池的充放电控制,避免产生谐波。根据滤波差分方程,设计储能集群控制电路,实现平抑波动。构建光伏并网储能负荷预测模型,通过对光伏并网储能负荷分析,为集群控制提供数据支持。采用闭环集群控制方式,分析电压、电流与光伏电池之间线性关系。结合适应步长的负荷跟踪方法,调整系统控制灵敏度。系统测试结果表明,所设计系统与实际功率最大值相差3×10⁴W,证实了系统设计方案的可行性。     

模糊算法在混合储能系统中的应用及仿真

本文设计了基于两种直流功率变换器的蓄电池—超级电容器并联控制系统,针对混合储能系统充放电过程具有非线性、时变性、滞后性的特点,提出了一种基于模糊算法的储能系统优化控制策略,并在matlab/simulink进行了建模和仿真。仿真和实验结果表明采用新型的控制策略,不仅能够在保持直流母线电压稳定的同时提高储能系统的功率输出能力,而且有效改善传统算法控制中极易产生系统振荡的弊端,优化蓄了电池的工作过程从而延长其寿命。     

基于模型预测-动态规划的微网混合储能能量管理

针对由蓄电池和氢储能装置的混合储能系统,提出一种基于模型预测-动态规划的混合储能系统能量管理策略,协调能源并网对电网造成的冲击、降低系统能量损耗和储能运行成本。建立混合储能系统功率预测模型,构建罚函数将三个评价目标转化为单一目标求解,约束储能系统的容量、功率等指标,并采用动态规划算法优化蓄电池充放电控制。算例结果表明,该控制策略协调了混合储能的功率分配,具有更好的并网平波抑制、降低能耗效果,微网运行具有良好的经济性。     

基于占空比前馈的储能电池系统控制方法

本文提出一种基于占空比前馈的储能电池系统控制方法,该方法针对电池充电与放电两种状态下控制系统PWM调制特点,设定两种不同的占空比前馈增量算法,以提升双向DC-DC变换器Buck模式与Boost模式的响应速度及稳定性。详细阐述了该控制方法的系统结构与前馈增量算法流程设计,并搭建了应用该方法的储能电池系统仿真模型。通过仿真对比验证了该方法即可有效改善充电状态下光伏功率变化对储能系统造成的瞬时电压波动,亦可提高放电状态下的负载功率切换时电压控制响应速度。     

基于PSO?BP神经网络的短期负荷预测算法

提出一种短期负荷预测算法,用于解决对未来能耗周期能源使用的预测问题。首先介绍短期负荷特点,分析短期负荷运行规律,并采用零相滤波器对原始负荷曲线进行预处理,相除奇异点。其次,介绍BP神经网络基本结构,并针对BP神经网络容易陷入局部极小值的缺点,采用PSO算法确定网络训练初始权值。然后,设计一种基于PSO?BP神经网络的短期负荷预测算法,包括预滤波、训练样本集建立、神经网络输入/输出模式设计、神经网络结构确定等。最后,选择上海市武宁科技园区的电科商务大厦进行负荷预测,实验结果表明,与传统的BP神经网络相比,PSO?BP神经网络用于短期负荷预测算法的精度更高,预测负荷和实际负荷之间的平均绝对误差（MAE）小于1%。     

闭合曲线的斜对称轴线的检测

本文介绍了闭合曲线的斜对称定义，以及新近获得的相关理论分析结果，并在此基础上提出一个基于对称曲线的微分性质，来检测闭合曲线的斜对称性，还设计了一个新算法，实验结果表明，该算法能够快速准确地找出闭合曲线的所有斜对称轴线。     

机载显示器亮度自动调节算法验证及优化

机载显示器通常采用基于韦伯-费希纳定律的亮度自动调节算法实现亮度的自动调节。由于显示器内部环境光测试转换电路和LED背光调节控制电路的设计、材料、器件和装配等存在差异,会造成实际环境光-亮度变化曲线与标准变化曲线出现偏离,导致亮度自动变化效果不能满足要求。为了使显示器的环境光-亮度变化曲线符合标准曲线,本文提出了一套显示器环境光-亮度测试系统,设计了测试软件的组成结构和程序流程,通过程序控制获取实验数据并绘制曲线,通过对实验数据及曲线的分析和比较,完成显示器亮度自动调节算法优化。实验结果表明:优化后的调光算法曲线接近标准曲线,同一环境光照度对应的实际亮度值与标准亮度值误差低于3%,满足设计要求。     

太阳能电池工作特性户外监测系统研究

根据对光伏系统户外监测的需求,本文提出了结合恒定电压法与基于电阻矩阵增量导纳法的I-V曲线扫描算法,并阐述了样条插值曲线的重构方案。对上述算法的误差来源及复原曲线进行了分析,并根据具体的应用环境给出了该算法的具体实现。在此基础上给出了监测系统的架构设计及应用方法。依据该算法对实际监测的太阳能电池参数的准确性进行了仿真与实验。结果表明,本方案简便易行、扩展性好且具有较高的测量精度,可为户外光伏系统工作特性监测领域的设计提供一种较有竞争力的技术方案。     

两种确定热控涂层性能退化模型参数的组合优化算法

针对航天器热控涂层性能退化预测问题,提出了自适应模拟退火回火算法和自适应综合遗传算法。利用美国Tenflon型涂层材料短时间地面模拟实验数据对上述两种算法进行了模型参数求解。并将所得预测曲线与美国9年时间跨度的Teflon型涂层材料地面模拟实验数据进行比较,比较结果表明了模拟退火回火算法以及自适应综合遗传算法对解决航天器热控涂层性能退化预测问题是可行的和有效的。     

一个新颖的轮廓线跟踪算法

提出了一个新颖的基于隐马尔科夫模型与光流的轮廓线跟踪算法。曲线描绘由B样条形状空间向量来表达,能够捕捉全局和局部变形。提出应用沿曲线的光流计算来预测曲线在下一帧的位置,在预测曲线的基础上,提出应用隐马尔科夫模型来准确定位曲线的位置。隐马尔科夫模型提供了一种有效的概率手段来融合多种量测特征比如边缘,曲线平滑性,区域灰度或颜色统计信息等等,能够更准确的定位曲线位置。基于仿射形状空间的实验了表明本文所提出算法的有效性。     

简易数据记录仪曲线绘制软件算法设计与实现

本文以非实时数据记录仪曲线绘制软件设计为对象,简要介绍了数据记录仪的数据采集过程,并在此基础上重点介绍基于VB6.0的曲线绘制软件的算法设计与实现。     

两种确定热控涂层性能退化模型参数的组合优化算法

针对航天器热控涂层性能退化预测问题,提出了自适应模拟退火回火算法和自适应综合遗传算法.利用美国Teflon型涂层材料短时间地面模拟实验数据对上述两种算法进行了模型参数求解.并将所得预测曲线与美国9年时间跨度的Teflon型涂层材料地面模拟实验数据进行比较,比较结果表明了模拟退火回火算法以及自适应综合遗传算法对解决航天器...     

高速话带数据传输中的自适应均衡算法

高速数据传输中信道均衡算法大致分为三类,即基于ＬＭＳ准则,ＬＳ准则和人工神经网络的自适应算法,本文研究了这三类算法,并对部分算法作了改进,以加快收敛速度,减小稳态失调,文中的算法均用２８．８Ｋ Ｍｏｄｅｍ芯片设计的仿真系统产生的数据进行了性能测试。并给出了仿真曲线及实验结果。     

基于LPC残差的语音定位算法设计

本文主要采用TDOA算法,重点研究了基于麦克风阵列的声源定位技术。在对广义互相关时延估计算法分析的基础上,通过引入基于C_0复杂度的端点检测技术、线性预测和IIR平滑滤波,设计了基于线性预测残差的广义互相关算法。本文同时给出了平面四元十字麦克风阵列的设计及定位原理,完成了基于DM368的嵌入式语音定位系统设计。测试结果表明,本文所设计的系统有效改进了时延估计的准确性,提升了噪声环境下的定位性能。     

基于BP神经网络的电力负荷预测器的设计

本文基于BP神经网络算法构建了三层的网络模型,进行了负荷预测器的设计,并结合某市电力负荷的历史数据对其进行训练、预测,仿真结果验证了模型的有效性。     

基于MEMS的车辆预警系统及其姿态算法设计

针对车辆倾斜角度过大时产生侧翻和车辆在侧翻时能够得到及时救援这一现象,本文设计了基于嵌入式技术,无线网络通信技术,车辆实时定位技术以及车辆侧翻预警算法的综合系统。为验证系统算法的有效性,将MLR建模预测方法与自回归模型预测方法在未来1到2秒的LTR预测值并与车辆实际LTR值作对比。实验结果表明,该算法对车辆侧翻预警系统有较高的适用性和预测精度。     

一种语音信号的线性局部自适应递推预测算法

语音产生过程包含非线性过程,传统的线性预测方法不能很好地解决这些非线性成份。局部线性预测是一种高精度的预测算法,但计算复杂度较大。为提高非线性预测的速度,提出了一种自适应递推局部线性预测算法．并设计算法的步骤,分析算法的复杂性。仿真结果表明,该算法比线性预测算法精度高,是一种有效的语音信号非线性预测方法。     

分形插值图像压缩的一种快速解码算法

一维分形插值图像编码是用插值点数据构造分形曲线来拟合数字图像的灰度曲线从而实现压缩。其解码过程就是求用插值点数据构造的迭代函数系统(IFS)的吸引子,由于图像数据以及分形插值迭代规律的特殊性,使得随机迭代算法和通常的固定迭代算法并不适用。本文设计了快速且节省内存的解码算法,并进行了复杂度分析。同时,本文的算法作为分形插值方法的一部分,同样可以用在分形插值法的其他应用领域。     

基于鲸鱼算法的新能源储能系统调度模型研究

针对新能源储能系统的容量配置和电力调度问题，文中采用改进鲸鱼算法对于资源配置等问题进行求解。该算法通过对于鲸鱼算法引入收敛因子和飞行机制，大大提高了算法的最优解求解能力，该算法相比标准鲸鱼算法和粒子群算法，收敛性更强，精度更高。实验对比了重力储能模式与蓄电池储能模式，结果表明，重力储能的成本在各个季节均优于蓄电池。建立了新能源——重力储能的电力系统模型，实验结果表明，重力模式下的平均使用成本相比无储能模式和孤岛模式，分别下降了约9%和4%,且系统中不存在缺电情况，证明了该模式的经济可靠性。     

基于链路预测机制的DSR协议研究

从理论上对链路预测机制进行了探讨,然后针对文献[4]提出的抢先式路由算法进行了改进,加入了跨层设计思想。通过对本文的协议算法进行仿真,结果证明了本文的基于链路预测机制的DSR协议比文献[4]中的协议有更好的端到端时延和分组交付率。