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部分遮蔽(partial shading conditions,PSC)是导致光伏(photovoltaic,PV)–温差(thermoelectricgeneration,TEG)混合系统(PV-TEG)输出功率损耗和组件失配的主要原因之一。为了提升PSC下PV-TEG混合系统的发电效率,提出一种基于海马优化器(sea horse optimizer,SHO)的PV-TEG混合系统重构方法。该方法以PV-TEG混合系统的输出功率为目标函数,利用SHO调整电气开关动作来改变混合系统阵列中PV-TEG组件的位置,以提高系统整体功率输出。为验证SHO的可行性和优越性,在实际PSC条件和标准PSC条件下对4×4阵列、9×9阵列和15×9阵列进行仿真分析,并与粒子群优化算法、遗传算法、人工蜂群算法和蚁群算法进行全面对比(失配损耗、平均输出功率和开关动作数量),证明采用SHO算法可以缓解遮蔽带来的影响,提升系统功率。仿真结果表明,通过SHO重构后的PV-TEG混合系统功率在4×4阵列中提高38.36%,在9×9阵列中提高20.74%,在15×9阵列中提高21.14%。此外,基于RTLAB平台进行... 相似文献
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为提高换流站运维人员面对海量生成事件的分析能力,提出一种考虑换流站海量事件的关联规则挖掘分析方法。首先,利用原始事件元组特性进行记录事件与响应日志的实体特征筛选,并进行换流站实体特征的布尔映射与关联挖掘建模。然后,利用互信息(MI)原理与对称不确定性(SU)理论改进FP-Growth算法。最后,基于改进算法进行换流站事件关联分析,进而基于关联规则结果进行换流站异常反馈。通过挖掘昆柳龙直流换流站调试期间海量生成事件,表明所提出的方法可以有效地从海量事件中提取判断特征与结果特征的强关联规则,及时发现换流站的设备异常动作,并为运维分析提供决策支撑。 相似文献
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随着中国特高压交直流电网的大规模运行,直流换流站一、二次设备复杂程度不断增高,使得直流系统发生状态转换或故障时,换流站顺序事件记录(SER)系统短时间产生大量SER事件,SER事件集中的特征事件丢失难以被运维人员及时察觉。针对此问题,文中提出了一种基于改进关联规则的直流换流站典型运维事件集诊断方法。首先,分析了换流站原始SER特征类型并筛选SER事件的主要特征类型,实现数据降维与换流站SER事件模型构建;然后,通过改进关联规则算法挖掘换流站相似故障与状态转换的SER强关联事件组与SER关联事件;最后,基于数据挖掘结果诊断SER事件集中是否存在特征事件缺失的情况。结合昆柳龙直流工程换流站试运行数据进行算例分析,结果表明所提方法可以从海量异构、多态SER事件集中挖掘关联规则,为辅助运维人员诊断换流站状态转换与故障发生下SER事件集的缺失情况提供参考。 相似文献
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