基于小波能量熵的配电网电压暂降源定位方法

电压暂降影响敏感性用电设备可靠运行,在生产中造成巨大经济损失,是最严重的电能质量问题之一,暂降源的准确定位对维护电网安全具有重要意义.不同于以往利用小波能量熵进行故障检测,文中创造性地提出了一种基于小波能量熵的电压暂降源定位方法.利用小波能量熵既对突变信号敏感,又可表征信号复杂程度的特点,确定系统中小波能量熵取得最大值的节点即为离暂降源最近的节点,从而缩小故障区域实现定位.通过在Matlab/Simulink中搭建IEEE14节点模型与IEEE33节点模型,结果表明该方法可以有效实现由故障引起的暂降源定位.     

基于MIMO-OFDM的卫星通信中的MMSE-PIC算法

在基于多天线正交频分复用(MIMO-OFDM)的卫星通信系统中,由于信号传输过程中信道时变性使子载波之间不可能总是保持正交性,所以系统不可避免的会产生载波间干扰.在对接收信号进行信道均衡处理的同时,考虑到子载波的载波间干扰,文章给出一种将最小均方误差(MMSE)均衡算法与干扰消除算法相结合的联合均衡算法,在对接收信号进行传统均衡处理的同时对其进行子载波间干扰的消除,从而较大程度上提高系统的信道均衡能力,改善通信质量.最后,通过计算机仿真对MMSE-PIC算法进行了仿真和分析,验证了算法的有效性.     

稀疏原子分解算法在AR模型参数估计中的应用

针对自回归(Autoregressive,AR)模型阶数和系数的估计问题,提出一种基于稀疏表示的原子分解新算法。首先,根据AR模型自相关函数特征构造一个过完备稀疏字典;其次,针对含噪观测信号,通过引入松弛变量,建立关于AR模型特征根稀疏恢复的优化模型;最后, 将定阶和参数估计问题转化为求解稀疏最优基问题,并提出一种改进的变尺度变换算法来求解该优化问题。实验结果表明,无论是对模拟信号,还是真实的脑电信号,该算法在定阶和系数估计两方面均优于传统估计方法,具有更好的预测精度和鲁棒性。     

一种不依赖储能的光伏逆变器离网电压型控制策略

提出了一种不依赖储能的光伏逆变器离网电压型控制技术。该控制技术采用两级式光伏逆变器拓扑,前级Boost变换器采用负荷驱动型控制,实现最大功率点以下的源-荷功率平衡;后级逆变器则采用恒压恒频控制,支撑交流母线稳定。该控制策略使光伏逆变器在不依赖储能的前提下,独立支撑母线电压,并迅速调整光伏电池工作点以响应负载需求,保证了光伏逆变器和负载之间的功率平衡。仿真和实验结果表明,该控制技术极大地拓展了光伏的工作范围,提升了分布式光伏的主动支撑能力。     

一种不依赖储能的光伏逆变器离网电压型控制策略

提出了一种不依赖储能的光伏逆变器离网电压型控制技术。该控制技术采用两级式光伏逆变器拓扑,前级Boost变换器采用负荷驱动型控制,实现最大功率点以下的源-荷功率平衡;后级逆变器则采用恒压恒频控制,支撑交流母线稳定。该控制策略使光伏逆变器在不依赖储能的前提下,独立支撑母线电压,并迅速调整光伏电池工作点以响应负载需求,保证了光伏逆变器和负载之间的功率平衡。仿真和实验结果表明,该控制技术极大地拓展了光伏的工作范围,提升了分布式光伏的主动支撑能力。