低水压管路安装法

夏季用水量大,致使自来水压力下降,尤其在傍晚的用水高峰期,水压更低。给夏季太阳能热水器的使用带来不便。最近,我经过试验,只增加一个自来水阀门,就较理想地解决了冷热水中和的问题,介绍如下:     

PEMFC的动态特性分析及其PID控制

针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)控制系统的非线性、时滞性、复杂性等特点,利用Matlab/Simulink仿真软件建立PEMFC电堆工作仿真模型。在此基础上,采用比例积分微分(PID)算法控制器控制电堆的输出电流。讨论了当电堆输出电流出现阶跃变化时,电堆输出电压、输出功率以及电堆效率的动态响应,并对仿真结果进行了比较分析。仿真结果表明,该模型能够较好地反映PEMFC系统的动态性能,采用的算法具有较好的鲁棒性,有助于改善PEMFC控制系统的设计,提高其性能。     

燃料电池发电系统的能量管理控制

针对燃料电池动态响应上的不足及其因长时间运行而造成的性能衰减,探讨了燃料电池发电系统的混合结构。讨论了能量管理控制系统的结构及其控制器的设计,提出了基于前馈补偿和双闭环相结合的控制方法。通过控制双向变换器调整蓄电池的充、放电,使燃料电池的输出电流缓慢变化,大大减少了冲击性。通过实验验证了所设计的能量管理控制系统的有效性。     

基于搜寻者优化算法的质子交换膜燃料电池模型优化

搜寻者优化算法(seeker optimization algorithm,SOA)是模拟人的随机搜索行为的一种应用于连续空间的群体智能优化算法。根据质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)极化曲线模型的建模原理,采用SOA算法对该模型的参数进行优化,用以得到一组模型的最优参数。通过仿真结果与实验结果的对比分析,证明SOA算法能够使仿真结果和实验测试数据之间达到很高的拟合精度,对于优化PEMFC的极化曲线模型参数具有明显的优越性。因此,SOA算法对于改善PEMFC极化曲线模型的性能将起到重要的作用,并有望成为模型优化领域的一种新的有效工具。     

小波支持向量机与相空间重构结合的短期负荷预测研究

提出了基于小波支持向量机(WSVM)与相空间重构(PSRT)相结合的电力系统短期负荷预测(STLF)模型.使用小波核函数(WKF)构建相应的WSVM,并且用云遗传算法(CGA)对相关参数进行优化.在分析负荷时间序列的混沌特性基础上,对序列进行了PSRT,将相空间中的向量点作为WSVM的输入.该方法不考虑气象和节假日等条件,只使用历史负荷数据.仿真结果表明,新算法有较好的精确度和有效性,具有一定的实用价值.     

基于Nelder-Mead优化的PEMFC三阶RQ等效电路参数辨识研究

精确、有效的燃料电池等效电路有助于分析燃料电池内部工作情况,确保燃料电池系统稳定可靠地运行。针对燃料电池内部工作状态无法使用传感器精确监测的问题,提出了基于Nelder-Mead优化算法的PEMFC 3阶RQ等效电路参数辨识方法 ,根据电池工作原理建立3阶RQ非线性等效电路模型,将模型参数与实际物理意义相结合建立复数域下的实部、虚部加权目标函数,最后在电化学交流阻抗谱实验的基础上进行参数辨识研究。研究结果表明:在相同初始条件下,Nelder-Mead优化算法在精度、速度上与最小二乘法相当,但抗干扰能力更强;与遗传算法相比,精度相当但速度更高,可以用于燃料电池的在线参数辨识。     

小波消噪阈值选取的一种改进方法

介绍了阈值计算的SURE阈值、多分辨率SURE阈值和平移不变阈值,以及硬取阈值、软取阈值估计子,同时提出了一种新的小波消噪阈值选取方法,与硬取阈值、软取阈值进行了比较。仿真结果表明,消噪效果有明显的改观。     

基于多Agent技术的分布式变电站远程视频监控系统研究

针对传统变电站多媒体监控系统在灵活性、可扩展性等方面的不足,引入智能Agent技术．建立了基于Multi-Agent的分布式多媒体监控系统模型。该模型将传统监控系统的功能划分入不同的Agent工作组,通过各Agent之间基于消息机制的通信与协作实现恶劣条件下视频流的鲁棒传输,并使系统具有感知性、主动性和自适应性。分析了系统结构与工作原理,给出了Agent的功能模型．并对模型中数据压缩组和错误控制组中所分别采用的自适应快速运动估计算法及精细运动矢量场差错掩盖算法进行了介绍。分析表明．该模型的视频压缩和传输策略可随系统结点数目和通信模式的变化而动态调整。     

基于自适应聚焦粒子群优化算法的电力系统多目标无功优化

自适应聚焦粒子群算法(adaptive focusing particle swarm optimization,AFPSO)是根据粒子群算法的全局搜索与局部搜索平衡特性,并予以改进得到的一种具有较好全局搜索能力和寻优速度的自适应群体智能优化算法。作者将此算法用于电力系统无功优化。该方法以最优控制原理为基础,引入了静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、静态电压稳定裕度最大的多目标无功优化模型。IEEE 30节点系统仿真结果表明,AFPSO算法在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定性,证明了AFPSO算法的有效性和优越性。     

基于随机聚焦粒子群算法的多机系统PSS参数优化

随机聚焦粒子群算法(SFPSO)是一种应用于连续空间的、具有较好的全局搜索能力和寻优速度的群体智能优化算法.通过采用SFPSO算法,对多机系统的PSS参数进行优化.该方法是以最优控制原理为基础,综合考虑PSS与励磁系统的性能,将PSS 参数优化协调转化为带有不等式约束的优化问题,控制目标为系统输出按照最小误差跟踪给定值的能力.通过仿真测试以及不同算法优化结果的对比,表明基于SFPSO算法优化的PSS在不同的干扰下都具有良好的性能,能够抑制低频振荡,并保持系统稳定,同时证明了SFPSO算法的有效性和优越性.