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针对传统循环神经网络(RNN)长时间使用会存在梯度爆炸以及在处理长时间序列时容易忽略重要时序信息的不足,本文提出一种结合注意力机制(Attention)的双重选择循环神经网络(Double selection Recurrent Neural Network,DsRNN),面向短期光伏发电功率预测的模型。首先,引入气象影响因子数据并根据相关性大小进行修正处理,改变原有单一输入源建立新的数据集;然后,融合注意力机制,提取光伏发电功率的时序特征,挖掘数据之间的深层联系;最终,实现对分布式光伏发电进行较有效、精准的短期功率预测。仿真结果表明:气象数据的输入以及DsRNN光伏发电功率预测模型的使用能完成较高精度的预测任务,误差更小。 相似文献
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水电工程建设为社会能源供应提供了又一个安全可靠的途径,近些年我国在水电行业投入了大量的人力物力财力资源并取得了优异的建设成绩,三峡水利水电工程等一系列具有代表性工程有效的推动了区域乃至全国范围内的经济发展,成功实现经济效益、社会效益以及环境效益的统一。水电工程的建设事关国家以及亿万人民生命财产安全,对经济事业的发展以及社会秩序的安定具有重要的影响意义,做好水电工程的监督管理至关重要,必须主动的发展问题,积极的解决问题,将水电工程问题的危害性降至最低点,进而推动实现水电工程的建设安全性与实用性的有效统一。 相似文献
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针对离线和在线数据驱动控制方法各自存在的不足,提出一种离-在线混合数据驱动控制方法。首先给出一种基于最小二乘支持向量机和虚拟目标值反馈整定的离线数据驱动控制方法;其次在二自由度控制系统框架下,结合无模型自适应控制,给出一种离-在线混合数据驱动控制方法的结构和设计步骤。该方法跳过被控对象建模过程,大大降低了控制器设计成本,且可避免引入模型误差。将该方法应用于直流电动机离-在线数据驱动控制中,并进行了仿真实验,结果表明,离-在线混合数据驱动控制方法可以有效地实现目标信号跟踪和电动机系统的不确定(外部扰动)抑制。 相似文献
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针对一类不确定非线性系统的跟踪控制问题,在考虑建模误差、参数不确定和外部干扰情况下,以良好的跟踪性能及强鲁棒性为目标,提出基于自组织小脑模型(self-organizing wavelet cerebellar model articulation controller,SOWCMAC)的鲁棒自适应积分末端(terminal)滑模控制策略.首先,将小脑模型、自组织神经网络和小波函数各自优势相结合,给出一种SOWCMAC,以保证干扰估计方法具有快速学习能力和更好的泛化能力.其次,设计两种改进的terminal滑模面构造方法,并分别给出各自的收敛时间.然后,基于SOWCMAC和改进的积分terminal滑模面,给出不确定非线性系统鲁棒自适应非奇异terminal控制器的设计过程,其中通过构造自适应鲁棒项抑制干扰估计误差对系统跟踪性能的影响,并利用Lyapunov理论证明闭环系统的稳定性.最后,将该方法应用于近空间飞行器姿态的控制仿真实验,结果表明所提出方法有效性. 相似文献
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针对新能源发电系统因间接性和不确定性导致的电压波动问题,本文提出一种带有指令滤波的电力弹簧(Electrical springs,ES)反步控制策略。根据ES的数学模型利用反步法设计控制器,并加入指令滤波器,以解决ES反步控制中的计算膨胀问题,同时设计了误差补偿信号,并利用Lyapunov稳定性理论验证了系统稳定性。通过仿真模拟新能源发电系统网侧电压发生波动时,ES对关键负载电压稳定的效果,验证出本文所提出的策略具有响应速度快、谐波含量低、抗干扰能力强的优势。 相似文献
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针对一类输入受限的不确定非仿射非线性系统跟踪控制问题, 提出一种二阶动态terminal 滑模控制策略. 在不损失模型精度, 并考虑系统输入饱和受限的前提下, 给出一种适用于全局的不确定非仿射非线性系统近似方法. 提出小波小脑模型干扰观测器设计方法, 实现复合扰动的有效逼近. 构造辅助系统分析输入饱和对跟踪误差的影响. 通过构造基于PI 滑模面的terminal 二阶滑模面, 给出二阶动态terminal 滑模控制器设计过程, 克服了传统滑模的抖振问题. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.
相似文献38.
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针对含分布式能源(DER)的微电网在孤岛运行模式下自身调节能力有限的问题,基于反步控制方法设计了一种DER系统孤岛运行电压控制策略,解决了DER系统在孤岛运行模式下的电压控制问题.首先,给出了孤岛运行模式下DER系统模型及输出电压数学模型;其次,利用反步控制方法设计了控制器,同时利用李雅普诺夫稳定性理论进行了稳定性分析;最后,利用此控制器在平衡负载及不平衡负载的情况下对输出电压进行控制,并通过仿真验证了反步控制器的有效性. 相似文献