基于动态温变特性的全局温差发电MPPT方法

最大功率跟踪(MPPT)技术是提高温差发电器(TEG)发电效率的必要手段。然而,传统的多峰值MPPT方法往往只关注其静态搜索能力和光照突变情况下的追踪过程。不同于光伏电池,TEG两端温差无法突变而是呈现出缓慢变化趋势。因此,提出一种基于动态粒子群算法(DPSO)的MPPT算法,用于动态温差环境下温差发电的最大功率点跟踪。DPSO通过多阈值检测和群体定向淘汰,避免算法频繁重启,减小了能量损失,提升了多峰值MPPT算法的动态性能。最后,与扰动观察法、改进粒子群算法进行对比仿真,结果表明所提出的算法在各种环境下可以更加准确并快速地实现MPPT。     

基于LSTM光伏发电功率超短期预测模型研究

精准地预测光伏发电功率有利于保证电网的稳定运行。采集了江苏常熟某75 MW光伏电站和山西大同某100MW电站数据,利用相关系数法对影响光伏电站输出功率的因素进行分析。搭建了长短期记忆神经网络(LSTM)功率预测模型,对两个电站的输出功率进行预测。为验证LSTM模型和同一算法下不同电站的功率预测精度,使用循环神经网络(RNN)算法和前馈神经网络(BP)算法搭建预测模型,并与LSTM算法进行对比分析,通过模型评价指标平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)及决定系数R²,对三种模型之间的误差值进行比较,结果表明采用LSTM算法预测模型精度更高,且不同电站采用同一网络模型时,电站输出功率和气象数据的相关系数值越大,模型的功率预测值更加贴近实际值。     

多功率器件模块热耦合效应下热阻网络模型研究

在使用IGBT等功率器件模块的电能变换装置中,通常需要利用热阻网络来预测功率器件的温度或者构建电能变换装置的电热仿真模型来进行动态电热联合仿真。多功率器件工作时,各个热源互相影响,需要考虑热耦合效应。基于线性叠加原理,建立了多功率器件模块热耦合效应下外热阻的热阻矩阵表示方法和外热阻网络模型,并采用有限元热模拟方法进行了仿真。根据仿真结果对热阻矩阵进行了计算。     

基于小波去噪的BP神经网络短期风功率预测方法设计

为了减小电网波动,提高电网调度的安全性、稳定性,风功率预测的研究尤其重要。运用基于小波去噪的BP神经网络算法进行风功率预测,通过建立预测模型对历史数据进行训练、仿真调试,找到最优组合方式。与传统的BP神经网络预测对比,基于小波去噪的BP神经网络算法明显提高了预测精度。     

基于优先强化学习的主动配电网有功无功协调控制

随着可再生能源占比不断提高,电压越限、网络损耗等问题对主动配电网安全高效运行的影响愈发严重。因此必须要合理利用逆变器的无功功率,然而在主动配电网潮流中有功功率和无功功率相互耦合,且运行变量规模庞大导致算力不足等问题,使得传统的配电网优化模型难以运行维护。为改善主动配电网中的电压越限、网络损耗等问题,本文采用了一种基于优先强化学习的有功无功协调控制策略应用于主动配电网模型,该策略通过在控制器和主动配电网之间的交互中强化学习控制策略,并利用优先场景回放提高效率。最后以河北省南部电网某市主动配电网为例,通过仿真对该策略进行测试与分析,仿真结果表明该策略在消除电压越限、减少网络损耗和最大化系统经济性等方面具有明显的有效性和优越性。     

一种基于机器学习的卫星重叠隐蔽通信方法

针对传统卫星重叠通信中单个掩护信号带宽以及功率容限不够的问题,利用卫星转发器频谱环境中多个掩护信号提出了一种频域分割-子谱功率控制联合优化的多掩护信号重叠通信方法,建立了隐蔽通信信号传输性能和隐蔽性能的双目标优化问题,信关站侧采用感知的历史频谱数据训练生成支持向量机回归预测模型,用来预测不同转发器频谱环境下隐蔽信号的通信性能和隐蔽性能,并将训练好的预测模型下载到通信终端;终端侧利用双目标背包算法将支持向量机回归预测模型预测的隐蔽信号的通信性能和隐蔽性能作为价值因素、掩护信号个数作为背包重量来选择转发器频谱环境中的掩护信号,并且求解出隐蔽信号的频域分割和子频谱的功率控制参数,从而实现终端通信信号隐藏在卫星转发器的频谱环境中的目的。     

低成本Si基GaN微电子学的新进展

进入21世纪后,宽禁带半导体GaN微电子学发展迅速,SiC基GaN微电子学已成为微波电子学的发展主流,且正在向更高频率和更高功率密度的新一代GaN微波功率器件发展。为了降低成本,Si基GaN微电子学应运而生,在5G通信、电动汽车等绿色能源应用发展的带动下,Si基GaN微电子学已进入产业化快速发展阶段。介绍了Si基GaN微电子学在射频Si基GaN高电子迁移率晶体管(HEMT)新器件结构、工艺与可靠性,Si基GaN HEMT单片微波集成电路(MMIC),Si基E模功率GaN HEMT结构设计,大尺寸Si基GaN HEMT工艺,Si基GaN功率开关器件的可靠性,Si基GaN功率变换器的单片集成和高频开关Si基GaN器件的应用创新等工程化、产业化方面的最新技术进展。分析和评价了低成本Si基GaN微电子学工程化和产业化的发展态势。     

低成本Si基GaN微电子学的新进展(续)

进入21世纪后,宽禁带半导体GaN微电子学发展迅速,SiC基GaN微电子学已成为微波电子学的发展主流,且正在向更高频率和更高功率密度的新一代GaN微波功率器件发展。为了降低成本,Si基GaN微电子学应运而生,在5G通信、电动汽车等绿色能源应用发展的带动下,Si基GaN微电子学已进入产业化快速发展阶段。介绍了Si基GaN微电子学在射频Si基GaN高电子迁移率晶体管(HEMT)新器件结构、工艺与可靠性,Si基GaN HEMT单片微波集成电路(MMIC),Si基E模功率GaN HEMT结构设计,大尺寸Si基GaN HEMT工艺,Si基GaN功率开关器件的可靠性,Si基GaN功率变换器的单片集成和高频开关Si基GaN器件的应用创新等工程化、产业化方面的最新技术进展。分析和评价了低成本Si基GaN微电子学工程化和产业化的发展态势。     

一种半球谐振子性能参数辨识算法

频差、频率主轴、阻尼差和阻尼主轴等参数是评价半球谐振子性能的关键指标和离子束修调的重要依据。针对传统算法不能辨识阻尼差和阻尼主轴,且频差和频率主轴辨识精度受阻尼差限制的问题,该文提出了一种基于二次型变量E、H、R、S动力学方程的性能参数辨识算法。仿真和实验结果表明,即使谐振子的频差小于阻尼差,算法也能快速准确地辨识频差、频率主轴、阻尼差和阻尼主轴等参数。     

基于超像素暗通道和自动色阶优化的图像去雾算法

针对暗通道先验(dark channel prior, DCP)复原图像中的光晕现象、明亮区域色彩失真、环境光估计不准确等问题,提出了基于超像素暗通道和自动色阶优化的单幅图像去雾算法。首先,由改进的White Patch Retinex算法增强图像并计算精确环境光。接着,在传统暗通道去雾算法中引入超像素图像分割和引导滤波算法,使透射率估计的稳健性与精确性得以提升。然后,采用自适应容差对明亮区域的透射率进行补偿,有效抑制明亮区域色彩失真问题。最后,以自动色阶优化算法提高图像对比度。将本文去雾算法与其他算法从主观和客观两个维度进行比较,实验结果表明：采用不同算法对不同浓度的自然雾图进行对比实验,信息熵提高0.2 bit,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)提高0.8 dB,运行效率提高。该算法对不同浓度含雾图像具有良好的适应性,复原图像色彩真实、纹理清晰、细节丰富,去雾效果良好。