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基于BP神经网络和模糊动态规划的变电站无功/电压控制方法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文主要研究变电站中的无功/电压控制问题。为了确定在一天的24小时里合适的电容投切状态和有载调压器分接头档位,我们用人工神经网络来得到电容和有载调压器接头(LTC)的初步控制调度,初步控制调度被模糊动态规划加工改进而成为最终的控制调度,通过本文论述的方案在非常短的时间内,就可以得到合适的控制调度。 相似文献
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针对传统的燃料电池并网控制方法对改善系统动态性能的不足之处,建立PEMFC(Proton Exchange Membrane Fuel Cell)燃料电池发电系统中DC/DC升压变换器和逆变器的模型。提出了燃料电池系统并网的控制策略,利用内外双闭环控制方法,使得逆变器输出达到系统要求。建立了仿真系统的模型,并给出了燃料电池节点在网络方程中的处理方法。对系统三相短路故障、电压跌落、负荷突变等情况进行了数值仿真,结果表明所提出的燃料电池并网控制策略在三相短路故障、电压跌落、负荷突变等情况下,能够使得含燃料电池的系统稳定运行,并能动态跟踪系统的功率输出情况。 相似文献
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因大气光的散射和入射光的衰减,大雾天气下捕获到的图像质量呈指数系数下降。为改善退化图像的视觉效果,利用暗原色先验信息获得大气光;根据单幅雾天图像RGB通道强度估计场景深度图;同时在明亮区域引入一种容差阈值,避免了这部分区域场景深度的错误估计,使用带边缘保持的双边滤波器对求得的场景深度图进一步处理;利用大气散射模型实现了图像复原。实验结果表明,改进后的算法有效提高了雾天退化图像的视觉效果。 相似文献
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