基于GRU-RF模型的太阳辐照度短时预测

针对现有太阳辐照度短期预测方法的建模复杂、准确度低等问题,提出一种基于深度学习的GRU-RF动态权值组合预测方法。大气因素与太阳辐照度数据融合,将运算速度较快且模型复杂度较低的随机森林（RF）模型与带有时序记忆的门控循环单元（GRU）神经网络进行动态权值的加权集成,分别将地表接收到的太阳辐照度、近地层气温、相对湿度、近地层风速和相对气压等变化特征进行预测研究。通过几种模型对比分析,结果表明使用GRU-RF模型预测短时（9 h）太阳辐照度结果较好,运行速度较快,在不同时间间隔（5、10以及15 min）下能够很好地预测太阳辐照度数据。     

新型分段定子开关磁阻电机转矩增强和径向力减小的分析研究

开关磁阻电机由于结构简单和启动转矩大等优点应用于许多领域，然而与永磁电机相比，其表现出较低的密度转矩和较大的振动噪声。文中提出一种新型分段定子开关磁阻电机，并在每个定子块两侧增设永磁体，构成分段定子混合励磁开关磁阻电机。首先介绍了拓扑结构和原理，磁路等效法证明了永磁体对气隙磁通加强作用，同时通过有限元仿真得出永磁体对转矩密度的影响并得出优化永磁体厚度。其次建立外转子齿顶开槽模型分析径向力减小的原理，同时对不同槽口宽度和深度模型仿真分析，得到优化尺寸。最后仿真表明，分段定子混合励磁开关磁阻电机的平均转矩提高了34.2%,转矩脉动下降了19.3%,定转子重叠区间的径向力波降低了12.5%,有效降低了径向力，改善了振动噪声。