不均衡组串光伏系统多峰值最大功率跟踪

对光伏(PV)发电系统的PV模块组合方式进行研究,提出一种不均衡组串PV发电系统优化拓扑。该拓扑可根据各PV组串不均衡情况调整系统工作结构,通过将不均衡的组串从均衡的组串中分离出来,有效降低不均衡组串对系统的影响,从而提高PV发电系统的效率。而分离出的不均衡组串,其输出P-U曲线呈现多峰值现象,对此提出一种基于全局搜索的多峰值最大功率点跟踪(MPPT)优化算法。该方法能快速精确地追踪到系统的全局最大功率点(MPP),而无需增加硬件电路。仿真和实验结果表明提出的拓扑和优化算法能有效提高不均衡组串PV系统输出的效率。     

深度学习在电力领域的研究现状与展望

深度学习技术,近年来已经广受学术界和工业界的关注,已在图像处理及分类,自然语言处理和生物医疗领域中取得卓越成果.对于存在大量高维度数据的电力领域,引入深度学习的理论具有一定的意义.介绍了深度学习的几个经典模型结构、工作原理,以及相关领域的部分研究成果,并围绕深度学习在电力领域中的研究现状展开了论述,指出了存在的不足和未来研究的方向.     

利用电沉积Ni纳米晶制备无缠绕阵列碳纳米管

以金属Cu基板上脉冲电沉积Ni纳米晶薄膜作为催化剂,在乙醇火焰中制备了直立、无缠绕阵列碳纳米管.利用原子力显微镜(AFM)、扫描电子显微镜(SEM)、透射电镜(TEM)和激光拉曼谱仪(Raman)对不同工艺制备的Ni纳米晶薄膜和阵列碳纳米管的形貌进行了表征.结果表明:通过综合控制脉冲电沉积参数、电沉积时间和火焰中的合成时间,可以获得大面积、密集、均匀、直立、无缠绕、形态良好、重复性高的阵列碳纳米管.脉冲电沉积Ni纳米晶和合成无缠绕阵列碳纳米管的最佳工艺条件是:脉冲电沉积正、负脉冲的工作频率为154Hz、占空比为38.5%、电沉积时间为1min、基板预热至600℃、火焰中停留1min.通过对生长机理的研究发现:当电沉积时间较短时,获得的Ni纳米晶薄膜较薄,具有较高的局域粗糙程度和催化活性,有利于碳纳米管的同时大面积"拥挤生长"形成阵列结构;另外,通过调整脉冲电沉积参数,可以控制Ni纳米晶的大小,从而控制碳纳米管的长径比,当长径比较小时即可获得无缠绕的阵列碳纳米管.     

存量规划背景下城市更新模式及趋势研究

在快速城镇化进程中,我国城市更新经历了从增量扩张向存量优化的转型。在这一转型中,涌现出以综合发展、楼宇翻新、历史文化街区改造及社区营造为代表的四种更新模式。研究也发现我国城市更新的新趋势,即不仅更加重视生态文明建设,而且回归“以人为本”,强调以人民为中心进行城市建设,并充分发挥治理网络在更新中的作用,以城市更新助推城市高质量发展。本研究对我国城市更新的可持续发展具有一定启示。     

基于QuaDRiGa的无人机非平稳信道模型

为了解决无人机信道模型非平稳参数空时不连续的问题,提出了一种支持三维运动及姿态旋转的无人机非平稳几何随机模型,用于描述和模拟无人机对地多输入多输出通信信道的真实特性。该模型借鉴QuaDRiGa中的“准确定性”思想,基于收发端拓扑关系更新时变信道参数,考虑路径生灭概率改进信道功率计算方法,引入姿态相位矩阵描述无人机姿态旋转,以实现无人机非平稳信道参数的平滑演进。数值仿真结果表明,本文提出模型能够保证功率和角度等参数的平滑演进,输出信道的自相关函数具有非平稳性且受无人机姿态影响显著,可用于无人机通信系统设计和算法优化等领域。     

基于辅助节点的安全协作频谱感知

在认知无线电网络中,恶意用户会占用授权频段,模仿主用户的信号特征发送信号,导致其他认知用户误认为主用户存在。针对该问题,提出一种基于辅助节点的安全感知机制,在网络中部署若干辅助节点,利用链路特征和加密机制对主用户的活动情况进行识别。设计适用于该机制的融合判决算法,不对授权网络做任何形式的改动即能有效识别恶意用户,并在融合时采用信任节点的感知数据,从而提高融合结果的鲁棒性。仿真结果表明,与K秩、And和Or算法相比,在恶意环境下该算法具有较好的检测性能。     

基于FPGA的有限域乘法算法的分析和比较

介绍椭圆曲线密码系统和超椭圆曲线密码系统中的乘法模块,在现有的3种乘法算法基础上,设计乘法的硬件框图,并用VHDL语言加以实现,同时对其实现速度和芯片面积进行比较。实验结果表明,在4个不同乘法器的实现方案中,8 bit串并混合乘法器的整体性能较优。     

智能节能用电系统的研究与设计

根据高校学院楼现有的照明方式及计算机等仪器设备的用电特点,充分利用ZigBee网络的短距离、低复杂度、低功耗、低速率、低成本和双向无线通信等特点,设计一种基于ZigBee技术无线控制网络的智能节能用电系统。从照明、计算机用电、空调用电等方面对学院楼机房、实验室和办公区进行具体的设计。有效地避免了传统用电方式的管理落后、能源浪费等缺点,最终实现节能目标。     

电流型变流器的改进模型预测控制

传统的模型预测控制(MPC)采用脉冲响应的非参数模型作为系统的预测控制模型,计算量大,很难直接应用于实时控制系统.本文提出将传统的MPC进行改进,应用到电流型变流器(CSC)功率因数校正系统中.改进的MPC根据CSC控制量与被控制量的传递函数得出CSC的一阶差分方程作为预测控制模型,同时保留传统MPC反馈校正、动态优化等优点.将此改进的MPC与传统的PID控制进行对比研究,结果表明:改进的MPC用于电流型变流器,比传统的PID控制具有更好的鲁棒性和更快速的动态响应特性.     

基于分数阶PID算法的磁流变液柔顺关节控制研究

为了使机器人关节具备主动变刚度特性,基于磁流变液的可控流变特性设计了一种新型机器人柔顺关节,并提出基于分数阶PID(PI~λD~μ)控制算法进行磁流变液柔顺关节的动态扭矩跟踪控制,采用频域设计方法,通过期望截止频率和相位裕量推导出理想Bode传递函数状态下的PI~λD~μ控制器设计参数,建立了基于PI~λD~μ的控制系统。设计了磁流变液柔顺关节实验平台,并且基于LabVIEW图形化编程语言开发了控制软件系统,分别进行了基于PI~λD~μ和整数阶PID动态扭矩跟踪控制实验,实验结果证明,PI~λD~μ控制算法对基于磁流变液设计的机器人柔顺关节具有较好的动态扭矩跟踪控制作用。