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1.
针对风光储荷微网系统大容量蓄电池增加系统建设成本和分布式逆变器并网稳定性的问题,研究了基于预测控制的虚拟同步机风光储荷微网系统.首先,分析了风光储荷微网系统结构和各组成部分的工作模式;其次,研究了虚拟同步机控制策略,通过虚拟同步机提供转动惯量以提高并网系统的稳定性;然后,研究了基于预测控制的能量管理方法,在满足本地负荷以及不使用电网能量的前提下,以蓄电池储能系统储能最少为优化目标,提升微网系统运行效率;最后,通过仿真实验验证了虚拟同步机控制策略的正确性和基于预测控制的风光储荷能量管理方法的有效性. 相似文献
2.
3.
4.
基于支持向量机的参数自整定PID非线性系统控制 总被引:3,自引:0,他引:3
对非线性系统提出了一种基于支持向量机的自整定PID控制新方法.用支持向量机辨识系统的非线性关系,并对之进行线性化,提取出瞬时线性模型,采用最小方差的准则获取PID控制器的最优参数.为改善控制器的性能,提出了一些改进措施,包括使用一阶滤波器、控制器参数更新标准及惩罚系数的调整等.通过对典型非线性系统的仿真,验证了该方法的有效性和可行性. 相似文献
5.
针对低轨卫星多普勒定位中最小二乘法(the least squar method, LSM)和扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)带来的解算误差,采用容积卡尔曼滤波(cubature Kalmanfilter, CKF)算法的思想来进行定位解算。首先设计了一种基于GeoSOT剖分网格的初值搜索方法进行粗定位,避免迭代发散;在解算过程中,对CKF进行改进,用QR分解代替其中的Cholesky分解,防止误差协方差矩阵非正定导致计算终止;最后以铱星星座对地面站的静态定位为例,通过STK 进行仿真验证算法的有效性。结果表明,改进的CKF(improvedCKF, ICKF)算法对于目标的定位误差在百米以内;且相较于LSM 和EKF,定位精度大约可以提高17%。 相似文献
6.
7.
基于遗传算法模式匹配的机器人实时视觉伺服 总被引:3,自引:0,他引:3
对于机器人手臂来讲 ,对工作环境的识别是完成一个智能任务的最重要的问题之一 .因为这种智能可以使它工作在一个变化的环境中 .本文提出了一种新的机器人手臂的控制策略 ,可以利用视觉信息来指导机器人的手臂在它的工作空间中捡起一个已知形状但任意位置和方向的物体 .在对物体的搜索过程中 ,利用基于视觉闭环的视觉伺服来完成对机器人手臂的运动控制 .本系统利用遗传算法 (Genetic Algorithm ,GA)和模式匹配技术完成对搜索空间的搜索并获得了良好的结果 .本文完成了对带有两连杆手臂的视觉伺服系统的仿真 ,仿真结果证明了算法的有效性 相似文献
8.
基于遗传算法和并行组合模拟退火算法的洪水过程缩放模型研究 总被引:6,自引:0,他引:6
针对泄洪风险和施工导流风险计算对洪水缩放的要求和传统洪水同频率放大方法中手工修匀任意性较大等方面的不足,提出采用计算机优化方法来实现洪水过程的自动放大。在满足洪峰流量约束和分时段洪量约束条件下,本文建立了以洪水过程模式尽量相似为目标的洪水过程放大优化模型,并采用具有全局搜索能力的遗传算法和并行组合模拟退火算法求解该模型。通过实例计算可以看出,这两种算法计算结果均能较好的满足洪峰洪量约束要求,并有效保持了典型洪水的模式,避免了人工修匀的任意性。 相似文献
9.
10.