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981.
蓄电池荷电状态(state of charge,SOC)是电池管理系统最为重要的参数之一,由于飞机蓄电池工作环境恶劣复杂,具有较强的非线性,给蓄电池的在线 SOC估计带来较大的困难。以提高复杂应力条件下飞机蓄电池在线 SOC估计精度为目的,采用性能测试实验对蓄电池性能参数的温度、放电率特性进行研究,并提出递推最小二乘法与扩展卡尔曼滤波算法结合的改进 EKF方法,实现蓄电池等效电路模型参数的在线辨识以及蓄电池在线 SOC 的估计。上述方法通过物理实验进行了验证,实验结果表明,改进后 EKF方法的 SOC 估计误差小于0.5%,估计精度获得明显提高。 相似文献
982.
提出了一种太阳能电池充电管理系统方案,旨在提高太阳能电池的能量利用率。设计的太阳能充电管理系统以MSP430F2274单片机作为主控制器,通过动态调节数字电位器MAX5401,从而使BQ24650芯片的Vmpptset电压值(也就是太阳能电池的最大功率电压)动态变化。Vmppset动态变化的过程就是最大功率点追踪的过程,整个动态调整的依据是自行设计的改进扰动观察法;同时利用单片机定时器产生的PWM波形来控制MOS管组成的开关,进行能量的分配调度。通过自行设计的太阳能电池模拟器对系统功能进行验证。结果表明,太阳能最大功率追踪效率能够稳定的维持在98%左右;加入动态电源路径管理技术之后使系统的太阳能利用率提高了16%,并且使铅酸电池充放电次数减少。 相似文献
983.
智能变电站通信网络中以太网技术的发展为智能变电站的数据共享提供了更为有效的途径。局域网通信队列调度策略作为其中的关键一环,其重要性也日益凸显。针对智能变电站中现有的优先级调度策略所存在的不足,对传统的加权公平队列(WFQ)算法进行了适当的改进,并在此基础上提出了一种适用于智能变电站的局域网通信队列调度方法。以典型的智能变电站为例,通过OPNET软件建立了通信网络模型,并对所提的调度策略进行了仿真。仿真结果表明,在紧急情况下,所提的智能变电站综合局域网通信队列调度策略可在保证高优先级队列服务质量的同时改善低优先级队列的延时特性。 相似文献
984.
从电力用户角度提出可靠性提升的直接经济价值、用户体验价值和社会价值的定义及其计算模型,建立区域供电可靠性需求评估框架,介绍具有较高可靠性价值的7类用户及其特征采集和可靠性价值分类评估算法。针对具有较强主观性的用户体验价值和社会价值的定量评估,提出一种改进层次分析(analytical hierarchy process,AHP)法,并通过区域可靠性需求评价应用实例验证该方法的有效性。该算法既可用于供电企业客观评估不同供电区域的客户供电可靠性需求,也可为实施可靠性电价后的市场需求分析和预测提供技术支撑。 相似文献
985.
由于电缆线路及架空电缆混合线路不断增多,基于小扰动原理的消弧线圈选线装置在故障后无法选线的情况时有发生。为解决这一问题,提出一种改进的小扰动选线法,在消弧装置选线失败的情况下,切换系统接地方式,通过线路的零序、过流等保护功能切除线路永久性故障,从而保证电网的安全稳定运行。仿真结果表明,改进后的小扰动选线装置具有更高的选线率,对不同的10 kV出线形式具有更好的适应性,可提高电网的安全稳定运行水平。 相似文献
986.
为全面反映含分布式电源的配电网重构问题,建立负荷均衡度、系统网损及电压质量协调最优的含分布式电源配电网重构优化模型,在此基础上,利用模糊理论,将含DG配电网多目标重构问题转换成单目标优化问题。鉴于传统蝙蝠群体易聚集于局部极值,导致早熟,将混沌优化以及自适应调整策略融入到蝙蝠优化算法,提出了一种改进型多目标蝙蝠优化算法,并提出利用其对含分布式电源配电网重构模型进行求解,选取IEEE-33节点配电系统进行仿真,通过算例验证所提算法的良好实用性和适应性,并且验证所提模型的实际意义。 相似文献
987.
988.
989.
考虑到矿用空压机在长期运行过程中容易由多种因素复合共同作用而出现各种故障,且产生故障的原因和故障之间表现出非线性关系难以用数学模型表达等问题,建立基于改进型自适应神经模糊推理系统的故障诊断系统。该系统采用附加动量算法不断修正自适应神经模糊推理系统中的前题参数以避免采用梯度下降算法时易陷入局部极小,训练速度较慢等缺点,提高系统的忽略网络中微小变化的能力。为了验证该故障诊断系统的性能,将其与基于BP神经网络的故障诊断系统相比较。分析与实验结果表明,改进型ANFIS模型的诊断输出与实际情况完全相符,最大误差为13.7%,最小误差为0.17%,其诊断准确度达到95.85%,在训练速度、误差精度以及收敛性等方面,其性能优于BP神经网络。 相似文献
990.
基于参数辨识的光伏组件故障诊断模型 总被引:2,自引:0,他引:2
为了对光伏组件运行状况进行准确判断,提出了一种基于参数辨识的组件故障诊断模型。分析了任意工况下的光伏组件输出特性曲线,借助于改进人工鱼群算法对数学模型中各参数进行了辨识。通过分析各模型参数随光照和温度的变化关系来获取多组工况下的模型参数值,结合光伏组件各种故障数据建立了以光生电流、二极管反向饱和电流、二极管理想品质因素和等效串并联电阻为输入层向量,以组件正常、组件短路、等效串联电阻异常老化和等效并联电阻异常老化为输出层向量的径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络故障诊断仿真模型,仿真结果验证了上述光伏组件故障规律的正确性。搭建了基于可编程电子负载的光伏组件户外实验平台,进行了组件故障诊断的实验研究,实验结果验证了所提方法的有效性和准确性。 相似文献