太阳能板自动清洗机器人

为了解决人工清洗太阳能板困难,以及目前的一些自动清洗机器人无法适应不同规格的太阳能板的问题,我们就此进行了研究,并且制作了一种可在范围内自由伸缩的太阳能板自动清洗机器人。为实现该功能,从结构和程序两个方向进行设计。结构方面,利用导轨滑块以及同步带和同步带轮实现了范围内自由伸缩的功能。清洗装置进行模块化,以更好地适应不同的工作环境。程序方面,利用单片机对机器人进行控制,使机器人能够以规定的轨迹行走。     

基于EMD-IPSO-LSTM模型的短期电力负荷预测

准确地预测短期负荷为发电厂电力调度提供依据,提高电力系统的经济性。由于负荷数据的非线性非平稳性,提出一种经验模态分解-改进粒子群算法-长短期记忆(EMD-IPSO-LSTM)的预测模型。首先,利用EMD处理非线性的负荷序列,将序列分解为多个本征模态函数(IMF)以及残差(Res),引入非线性递减分配方法和正弦函数分别改进粒子群算法(PSO)的惯性权重和学习因子,可以更有效地寻找LSTM参数的最优解。其次,利用IPSO优化LSTM的第1层神经元个数、损失率、以及批量大小等参数,将所有IMF和Res分为高、中,低频三组分量,并代入优化后的LSTM网络进行预测,叠加获取最终的预测结果。最后,以GEFCom2014预测竞赛电力负荷数据集进行仿真实验,并且对LSTM、IPSO-LSTM、EMD-PSO-LSTM这3种模型作比较,结果表明所提的预测模型具有较高的预测精度。