余弦相位BOC信号互相关延迟无模糊跟踪方法

二进制偏移载波调制信号（Binary Offset Carrier,BOC）是具有高精度和抗多径潜质的导航信号,然而余弦相位BOC(Cosine-phased BOC,CosBOC) 信号的自相关函数（Auto-correlation Function,ACF）的复杂多峰易引起跟踪模糊且难以消除。根据CosBOC信号形状码向量设计出本地辅助信号,与接收到信号相关运算形成子互相关函数,再进行延迟移位、线性组合和非线性处理获得无模糊相关函数,从而消除副峰并实现无模糊跟踪。针对CosBOC(10,5)的仿真结果表明,当载噪比大于27 dB-Hz时,该方法的码跟踪精度优于类二进制相位键控（Binary Phase Shift Keying Like,BPSK Like）法和伪相关函数（Pseudo-correlation Function,PCF）法,且该方法的多径误差包络面积小于BPSK Like方法和PCF方法。     

基于组合相关函数的AltBOC（15，10）信号的无模糊跟踪方法

针对由于自相关函数的多峰性质导致的交替二进制偏移载波（AltBOC）（15，10）信号的跟踪模糊问题提出一种基于组合相关函数的无模糊跟踪方法。首先设计了两个特殊的本地信号，然后通过码跟踪环路实现本地参考信号与接收信号的相关运算，从而获得两个互相关函数，最后将这两个互相关函数相乘以获得无模糊相关函数来消除模糊问题。分析了该方法的热噪声跟踪精度以及抗多径干扰性能，结果表明：1）该方法实现了无模糊跟踪；2）其跟踪精度介于类二进制相位键控（BPSK Like）方法和伪相关函数（PCF）法之间，当载噪比大于40 dB·Hz时跟踪精度与PCF方法相当；3）当多径延迟大于0.1个码片时，多径误差明显小于BPSK Like方法和PCF方法。     

考虑电池寿命的混合储能微电网优化配置

针对偏远地区供电困难的问题,提出一种考虑电池寿命的混合储能微电网优化配置方法。首先,考虑到储能特性,构建了电池寿命模型和水轮机效率模型。基于用电习惯,建立了居民、商业、工业区域的需求响应模型。进而,以年投资成本和日运行成本最低为目标,建立微电网的双层优化配置模型,并通过线性化方法将原问题转化为混合整数线性规划问题。最后,使用基于需求度的Shapley值法对经济成本进行分摊,并分析电池寿命和负荷互补效应对系统经济性的影响。算例表明：所提方法能有效提高电池寿命,降低经济成本;基于需求度的Shapley值法相较于常规Shapley值法在分摊上更加合理;负荷的互补度与共建微电网节省的经济成本成正比。     

基于组合相关函数的AltBOC（15，10）信号的无模糊跟踪方法

针对由于自相关函数的多峰性质导致的交替二进制偏移载波（AltBOC）（15,10）信号的跟踪模糊问题提出一种基于组合相关函数的无模糊跟踪方法。首先设计了两个特殊的本地信号,然后通过码跟踪环路实现本地参考信号与接收信号的相关运算,从而获得两个互相关函数,最后将这两个互相关函数相乘以获得无模糊相关函数来消除模糊问题。分析了该方法的热噪声跟踪精度以及抗多径干扰性能,结果表明：1）该方法实现了无模糊跟踪;2）其跟踪精度介于类二进制相位键控（BPSK Like）方法和伪相关函数（PCF）法之间,当载噪比大于40 dB·Hz时跟踪精度与PCF方法相当;3）当多径延迟大于0.1个码片时,多径误差明显小于BPSK Like方法和PCF方法。     

基于组合相关函数的CosBOC(10,5)信号无模糊跟踪方法

二进制偏移载波（BOC）调制信号是一种设计精妙的新型卫星导航信号,充分挖掘其性能的前提是解决好其跟踪模糊问题。余弦相位二进制偏移载波（CosBOC）信号的自相关函数相对更复杂且难以简洁统一地表示,其跟踪模糊问题的研究也相对薄弱,为此,以应用于伽利略系统的E6频段上的CosBOC（10,5）信号为研究对象,提出了一种基于组合相关函数的无模糊跟踪方法。该方法首先设计了由数目尽量少的本地复现信号及其移位加权来线性组合构成的本地参考信号;然后通过码跟踪环路该参考信号与接收信号相关后得到无副峰的相关函数,从而消除码鉴别器的跟踪模糊;最后分析了该方法的码跟踪误差。实验结果表明,该方法与类二进制相移键控法（BPSK Like）、峰跳法（Bump Jump）和伪相关函数法（PCF）相比,跟踪环路结构简单,完全抑制了跟踪模糊且整体上具有较好的码跟踪性能。     

考虑储热改造与最优弃能的风光火储低碳经济调度

大规模可再生能源消纳以及电力系统的低碳发展对减少火电机组调峰调频时的碳排放提出了更高要求。为提高系统风光消纳的经济性与火电机调峰的低碳性，提出一种考虑火电机组储热改造与风光最优弃能的风光火储分层优化调度方法。考虑风光反调峰特性，建立最优弃能约束模型，构建以电网净负荷方差最小为目标的上层模型，对净负荷曲线进行一次“削峰填谷”。为扩大火电机组调峰深度，考虑储热机组改造，建立碳交易成本模型。基于此，建立以系统总成本和碳交易成本最小为目标的下层模型，对净负荷曲线二次“削峰填谷”的同时，实现对系统经济与低碳的协同优化。基于算例分析，验证了所提出模型的合理性与有效性。