基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测

光伏发电功率存在波动性,且光伏出力易受各种气象特征影响,传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性。针对上述问题,文中提出一种基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测模型。通过VMD将原始光伏发电功率时间序列分解为若干不同频率的模态分量,将各个模态分量以及相对应的气象数据输入至改进TCN网络进行建模学习。利用中心频率法确定VMD的最优分解模态分解个数。在传统TCN预测模型的基础上,使用DropBlock正则化取代Dropout正则化以达到抑制卷积层中信息协同的效果,并引入注意力机制自主挖掘并突出关键气象输入特征的影响,量化各气象因素对光伏发电的影响,从而提高预测精度。以江苏省某光伏电站真实数据为例进行仿真实验,结果表明所提预测方法的RMSE为0.62 MW,MAPE为2.03%。     

AISPSO算法在电网无功优化的应用

针对粒子群算法搜索后期的局部收敛问题,提出加入邻域空间和择优替换粒子改进方法的自适应信息选择粒子群优化(AISPSO)算法.将AISPSO算法应用于电网无功优化,选取发电机节点电压、变压器、无功补偿容量为控制变量,代入粒子编码机制寻优,在连续5次迭代无法跳出时,加入邻域空间,替换粒子后再次搜索.通过AISPSO算法优化调度,搜索电网网损最优值,达到电网无功优化目标.根据研究数据对比,AISPSO算法寻优所得网损比基本粒子群算法降低了4.43个百分点.     

Web服务器的网络负载均衡研究

介绍了网络负载均衡的定义和总体指标。详细讨论了网络负载均衡技术的4种类型。针对不同Web服务器的架构,分析了服务器的吞吐量和网络延迟,其结论对于有效提高服务器的整体性能、服务质量和服务水平具有参考意义。     

事件触发下网络控制系统的动态输出反馈控制

研究了基于事件触发的网络控制系统(NCSs)的动态输出反馈控制(DOFC).通过综合考虑NCSs中的网络诱导延迟和时序错乱的问题,建立了包含事件触发机制和DOFC的闭环模型.与传统的静态控制不同,DOFC可以忽略极点配置受限的问题,增加系统的适应性范围.仿真结果验证了所提出的事件触发机制和DOFC的有效性.     

具有时滞的分数阶忆阻神经网络固定时间同步

文中研究了分数阶忆阻神经网络的固定时间同步问题。根据忆阻器的电压电流特性，建立一类具有时变时滞的分数阶忆阻神经网络模型。与传统的基于最大绝对值的记忆突触权值计算方法不同，通过引入数学变换，利用微分包含理论和集值映射，在Filippov解的框架下将分数阶忆阻神经网络转化为一类具有不确定参数的分数阶系统。在固定时间稳定性理论和可测选择定理的基础上，通过构造Lyapunov函数和利用不等式技术给出其固定时间同步的充分条件，并给出同步时间上界的计算式。通过反馈控制方法，构造合适的状态反馈控制器，使主从系统实现固定时间同步，且同步时间的上界与系统初始状态无关。通过仿真算例可看出所设计的控制器可以使系统快速地实现同步。     

事件触发下马尔可夫跳跃神经网络的随机同步

本文研究了事件触发机制下带有随机噪声的马尔可夫跳跃神经网络的随机同步问题.为了更有效地降低数据传输量和节约网络资源,本文采用了一种事件触发控制.当传输误差和状态误差满足触发条件时,数据才能够被传输,使得主从系统可以在有限的资源和带宽下实现同步.通过构建新的Lyapunov泛函,以及使用广义Dynkin公式和不等式分析方...     

地铁屏蔽门控制系统研究与设计

基于地铁屏蔽门控制系统的现有研究,对屏蔽门的防夹检测装置进行优化.结合屏蔽门控制系统的硬件模块构成,分别对门控单元(DCU)、屏蔽门控制系统(PSC)、屏蔽门就地控制盘(PSL)、防夹探测模块、看门狗模块和总线通信的功能进行研究,设计了一种具有多种防夹方式的地铁屏蔽门控制系统.     

基于等效滑模控制法的四旋翼无人机自抗扰控制器设计

针对带有扰动及不确定性的四旋翼无人机的稳定性问题，提出一种基于等效滑模控制法的自抗扰控制器.首先根据机体坐标系和地面坐标系的转化，结合牛顿第二定律和牛顿-欧拉公式，构造无人机的动力学模型.然后设计拓展状态观测器，用来恢复系统状态及对系统所有扰动和不确定性估计，以实现误差快速收敛和提高估计精度.基于自抗扰控制器提出等效滑模控制器的概念，将控制输出分成等效控制项和切换鲁棒控制项，再与非奇异终端滑模控制相结合，避免奇异问题.通过李雅普诺夫稳定性理论证明，设计的自抗扰控制器可以实现系统渐近稳定.数值仿真例子验证了抗扰动性能和鲁棒性.     

基于快速MFCC计算的说话人识别系统的设计

在语音识别中,MFCC 参数是说话人识别中常用的特征参数之一。文中针对说话人识别速度较慢以及占用资源较大的问题,提出了一种 MFCC 计算的有效方案。利用 MFCC 滤波器的频率响应函数的三角形结构,改进了 Mel 滤波器的设计方法。实验结果表明,文中所提方案在单帧内存访问时间上减少了 83.6％,在保证识别准确率不降低的情况下,使识别速度大幅度提高,降低了说话人识别计算的复杂性。     

基于自适应事件触发牵制控制的多时滞随机耦合神经网络簇同步

本文通过自适应事件触发牵制控制策略,研究了多时滞的随机耦合神经网络在均方意义下以指数速率进行簇同步的问题.在耦合神经网络中,同一簇中的节点只需与相应的孤立节点同步,而对于不同簇中节点之间的同步状态没有要求.首先,本文提出了一种事件触发牵制控制方法来解决耦合神经网络中节点数量众多、通讯复杂的问题.该方法不仅能减少耦合神经网络中控制器的数量,还可以减少控制信号的传输次数、减轻网络传输压力.然后根据M矩阵方法,建立了随机耦合神经网络均方指数稳定的充分条件.同时,利用自适应控制策略,给出了反馈增益的更新规律.最后,通过一个数值例子验证了所提出的自适应事件触发牵制控制策略的有效性和适用性.