基于DSP的车载双极化天气雷达终端设计

以单片低成本DSP TMS320F2812为核心,设计并实现了车栽双极化天气雷达的终端系统.系统利用DSP在片A/D完成数据采集,实现软件角码录取和天线控制,雷达状态监控;用DSP与PC软件结合实现变极化控制和变极化信息处理;用USB2.0接口实现DSP与主控计算机通信.本终端系统已成功应用于XDPR-X波段车载双极化天气雷达上.     

计及统一潮流控制器的电力系统双层协调弹性调度

极端天气造成的故障会引发潮流转移,触发连锁故障,从而增加了大规模停电事故发生的概率。高比例电力电子设备接入电网的趋势增加了电网调度的灵活性。因此,提出计及统一潮流控制器的电力系统双层协调弹性调度策略。采用随机场景生成的方法模拟极端天气事件;通过潮流熵定量描述极端天气下潮流分布的不均衡性,以表征发生连锁故障的风险;将弹性调度代价最低和潮流熵最低分别作为上下层模型的目标函数,同时基于统一潮流控制器的调节潮流特性,构建双层弹性调度模型;基于KKT条件和对偶原则,将原双层调度模型转化为单层混合整数线性优化模型进行求解,并通过装有统一潮流控制器的IEEE 39和IEEE118节点系统进行算例仿真,验证了所提模型在降低大规模停电事故概率和提升系统弹性方面的有效性。     

考虑天气类型和相似日的IWPA-LSSVM光伏发电功率预测

为了提高光伏发电功率预测精度,根据不同天气类型下光伏输出功率特点,确定光伏发电功率预测模型的输入量。针对狼群算法（wolf pack algorithm,WPA）缺陷,对狼群游走位置和奔袭步长进行改进,得到改进狼群算法（improved wolf pack algorithm,IWPA）,并通过IWPA对最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,lSSVM）进行优化,建立了考虑天气类型和相似日的IWPA-LSSVM光伏发电功率预测模型。采用不同天气类型下的光伏发电功率数据进行仿真,结果表明：无论是晴天、多云还是阴雨天气,所提方法预测精度更高,回归拟合时的误差波动更小。     

基于深度迁移学习的天气图像识别

当对天气图像等场景复杂和特征不明显的图像进行识别时,往往存在识别率不高和特征冗余等问题。基于此,本文提出了一种基于深度迁移学习的图像分类算法。该算法利用ImageNet数据集的模型参数构建ResNeXt、Xception以及SENet 3种网络模型提取图像特征,采用领域自适应的判别联合分布自适应算法来相似化特征向量,完成高质量的特征表示,并以其结果为准则融合模型特征,将融合特征经过多层感知机训练以实现高准确率识别的图像分类。实验结果表明,该算法的性能优于传统的单一网络模型,进一步提升了图像分类准确率的上限。     

基于多源卫星遥感的灾害性气象观测数据监测系统设计

灾害性气象的频发不仅给人们的生活带来了极大的影响,而且还危及生态环境的稳定。为减小实测气象数据与真实数据样本之间误差,实现对灾害性气象观测数据的准确监测,设计基于多源卫星遥感的灾害性气象观测数据监测系统。设置温湿度传感器及防辐射罩,按照数据信息传输网络布局形式,将风速风向传感器、雨量传感器、太阳能控制器接入既定模块单元之中,完成监测系统的硬件设计。利用多源卫星遥感技术,定义多源影像空间,通过分解数字卫星图像的方式,确定监测极值点所处位置,并计算相似性度量指标的具体数值,完成基于多源卫星遥感的灾害性气象图像配准处理。根据上位机组网模型,完善WINSOCK控件的连接形式,实现监测系统的执行程序编制,联合相关传感器元件,完成基于多源卫星遥感的灾害性气象观测数据监测系统设计。实验结果表明,多源卫星遥感技术设计系统的湿度测量曲线、气压测量曲线、风速测量曲线与真实气象数据样本之间的误差值均未超过2%,能够准确监测灾害性气象观测数据。     

基于极端天气情况的风-储系统平抑控制策略

提出了一种储能系统的功率控制方法,实现了极端天气情况下风电场出力波动的快速平抑。该控制框架融合了机器学习算法与模型预测控制方法,由基于在线序贯极限学习机的神经网络模型预测优化时域范围的风电功率,储能的充放电功率指令通过MPC进行滚动优化,保证储能系统的运行约束得到满足。仿真实验表明该方法能够实现储能系统的快速充、放电管理,利用准确的风电功率预测,降低了极端天气下风电场功率陡降对电网的不利影响,使得风-储联合系统注入电网的功率更接近给定值。     

快速扫描机载气象雷达多普勒解模糊算法

本文针对机载气象雷达前视快速扫描下的多普勒模糊问题,提出了两种多普勒解模糊算法：基于改进方位向波束形成算法和基于阻塞矩阵算法。基于改进方位向波束形成算法在传统的Capon波束形成的基础上,利用空间谱积分的方法对非期望信号协方差矩阵进行重构和对导向矢量进行估计,进一步提高了算法的鲁棒性,降低方位角估计误差;基于阻塞矩阵算法需要估计导向矢量,并利用导向矢量计算阻塞矩阵,将接收信号进行多普勒模糊相消预处理,阻塞每个多普勒频点的模糊多普勒分量,以达到解模糊的目的。通过仿真实验证明,两种方法均可以有效地恢复信号的多普勒信息,其中基于阻塞矩阵算法与基于改进方位向波束形成算法相比,有更优良的性能,并有更小的运算量。     

一种图像序列平稳性和相关性检验的天气场景分类方法

提出一种利用图像序列的平稳性和相关性检验的天气场景分类方法.首先,给出天气场景的定义和分类标准;其次,该方法通过分段逆序平稳性检验,提出图像均值子序列逆序总数数学期望和方差的计算方法,将天气场景分为平稳性天气场景和非平稳性天气场景;最后,提出自相关函数的分类检验方法,建立对待分类场景图像序列的激变描述,完成对其所属静态...     

基于分支限界的不平衡气象数据晴雨分析

不平衡数据分类是机器学习研究的热点问题,传统分类算法假定不同类别分布大致平衡,并不符合天气数据实际情况。提出基于修改的代价敏感学习的方法对不平衡的天气数据进行预处理,结合天气数据自身的特点,以单位时间的降雨量为成本的值,将数据合理有效地区分为下雨与非下雨两类。进而运用基于逻辑的方法对处理完的数据进行分析,运用分支限界算法得出布尔分类器。实验结果表明此方法可行有效。该方法可进一步对布尔分类器结果进行逻辑运算,从而达到更加灵活地操作分类器的效果。     

利用QAR和DEM的机载气象雷达地杂波仿真方法

地杂波是降低机载气象雷达性能的一个关键因素。利用数字高程模型（Digital elevation model,DEM）精确计算不同地形的电磁散射时,本文提出了将经纬度变化量转换成距离变化量的方法,简化计算,并修正了俯角和擦地角计算。然后根据气象雷达方程建模地杂波,按照WXR-2100的实际参数设置雷达参数,结合快速存取记录器（Quick access recorder,QAR）反演的航班飞行参数,分别高保真地仿真了起飞和巡航两个阶段机载气象雷达不同工作模式下的杂波图,反映了实际的运行情况,最后建立了杂波图数据库。