目标电磁散射的面中心立方体网格FDTD方法

基于面中心立方体(face-centered cube, FCC)网格的空间结构, 由麦克斯韦方程出发, 推导了基于FCC网格的单轴各向异性介质完全匹配层(uniaxial anisotropic media perfectly matched layer, UPML)吸收边界条件以及近-远场外推边界条件的三维迭代式。通过典型算例, 先后验证了基于面中心立方体网格的时域有限差分(FCC-finite difference time domain, FCC-FDTD)方法的UPML吸收边界条件和近远场外推边界条件的正确性。最后通过计算金属球的后向雷达散射截面(radar cross section, RCS)比较了FCC-FDTD方法与传统FDTD方法的计算精度, 结果显示FCC-FDTD方法具有更高的计算精度。     

类脑导航中基于差分Hebbian学习的网格细胞构建模型

网格细胞是动物大脑中与空间认知和导航有关的重要神经元,具有拓展至整个空间的六边形放电野。位置细胞是网格细胞重要的信息源,可以通过Hebbian学习生成网格细胞,但是现有模型对Hebbian学习的脉冲自适应函数或学习窗函数做了预先的墨西哥帽模型假设。针对该问题提出一种基于差分Hebbian学习的位置细胞至网格细胞模型,利用细胞放电率的变化自发产生墨西哥帽模型的输入关联,然后通过对位置细胞至网格细胞的突触权重进行竞争性非线性限制,生成具有六边形放电野分布的网格细胞。仿真结果表明,该模型可以为无人运行体类脑导航系统的构建提供借鉴。     

电网故障下双馈风力发电机控制改进与仿真

随着风电装机规模的不断增加,作为未来能源互联网中重要的一环,风电机组应对电网故障的能力越加显得重要。针对双馈风力发电机组在电网故障下的暂态特性,提出了一种基于电网故障类型区分、控制器设计和辅助设备穿越的综合控制策略。相比于传统的控制方法,克服了控制误差大和响应滞后的问题,真正实现了系统的精细化控制。基于MATLAB和VC++联合建模,利用MEX技术搭建了电网故障下的1.5 MW双馈风力发电系统模型,仿真结果验证了所提出的综合控制策略在电网故障下提高双馈风力发电机控制的有效性。     

管廊复杂网格参数化算法及其大规模在线渲染

随着WebBIM(Web Building Information Modeling)技术的大力发展,建筑模型的复杂度与构件数量呈几何倍数增长,其中管廊复杂网格是影响模型轻量化和在线渲染速率的一个关键性问题。为有效减少管廊复杂网格模型的数据量及复杂度,针对一般圆柱体形管廊,复杂网格的弯管管廊模型及中空管廊网格模型,提出了一套轻量级参数化算法。该算法对场景中的管廊模型进行参数化重绘并辅助以多细节层次等视觉优化手段,以减轻WebBIM场景中的管廊模型渲染负担,其在拥有大量管廊模型的场景中应用成功,具有较强的工程实践意义。     

认知网络中无线电信号智能感知方法研究

无线电信号在噪声波动情形下的检测性能有待提高.该文提出了认知用户根据无线电环境变化自动调整检测阈值的感知方法.融合中心应用坐标搜索算法为认知用户提供最优控制参数，认知用户依据最优参数设定检测阈值，并自主学习特定无线电环境下的最佳阈值.此外，该算法充分考虑了各认知用户的个体特征及其感知贡献，并提出了一种基于能量值的加权算法体现用户特征.实验结果说明该算法对噪声波动具有卓越的鲁棒性，在信噪比低于-15 dB时的检测概率远高于传统方法.     

基于累积前景理论的智能电网多零售商服务评价

基于累积前景理论,引入奖惩罚劣[-1, 1]算子和灰关联决策系数对选取多零售商评价指标进行处理,得到新的前景价值函数,计算出各零售商的综合前景值进行排序,并与期望效用值下的排序进行比较,算例表明综合前景值更能反映出用户的真实评价。用户更喜欢在一个服务合同中提供多种措施的零售商。给予用户一定的消费者激励可以提高他们对零售商服务评价的满意度,并且能够弥补技术不完善和服务态度欠缺给用户带来的损失。     

分级骨干网架的构建及其经济效益评估方法

构建骨干网架是差异化规划电网以提高其抵抗自然灾害能力的关键手段,基于设备重要度和抗灾效益评估的阶梯式分级骨干网架建设能够兼顾电网建设的抗灾性和经济性。本文根据系统源、荷和支路的重要度评估,提出了分级骨干网架构建方法,以全寿命周期成本理论为基础并考虑设备等级、使用寿命和折旧价值,构建差异化建设投资成本计算模型,以各级负荷典型用户为代表建立负荷侧停电损失模型并与发电侧和电网侧效益组成分级骨干网架抗灾效益,结合成本模型形成差异化建设经济效益评估体系。最后以IEEE 118系统为例搜索分级骨干网架并设计多种抗灾建设方案,通过投资成本和收益的对比,证明了分级骨干网架建设的经济性和抗灾效益评估体系的合理性与可行性。     

基于V2G的电动汽车有序充放电控制策略

大规模电动汽车作为移动存储的电力负荷,其无序充电行为将会导致电网出现负荷峰谷差加大、负荷率降低等问题。文中分别从电网侧和用户侧的角度,研究基于车网互动(V2G,vehicle to grid)的电动汽车有序充放电控制策略。在电网侧以负荷曲线均方差最小为目标函数,在用户侧以电动汽车用户参与V2G获得的经济收益最大化为目标函数,并且考虑到电动汽车实际充放电功率、可用容量及用户日常设置等约束条件,采用粒子群优化算法进行仿真求解。分别以重庆2020年、2025年和2030年电动汽车有序充放电为例,对电动汽车在电网侧和用户侧的有序充放电进行优化控制仿真分析。算例结果表明,所提出的电网侧和用户侧电动汽车有序充放电优化控制模型能有效降低负荷峰谷差、平滑负荷曲线并为参与V2G服务的用户带来经济收益。     

弱电网下模型预测并网逆变器控制策略

针对有限控制集模型预测控制系统在弱电网并网时存在电网阻抗无法忽略、电网电压突变、系统有延时、电流跟踪精度低的问题,提出了利用参考电流矢量角补偿的方法加以开关权重系数约束方式。首先搭建传统三相并网逆变器有限控制集模型预测电流控制模型;其次运用参考电流矢量角补偿方法,对预测电流参考值存在误差进行补偿来弥补因电网阻抗与系统电流波动产生的误差,并加入开关函数优化权重系数,使得系统具备两目标兼顾优化的特点,同时在电网电压发生突变时,系统符合并网要求,动态电流跟踪精度准确;最后通过Matlab/Simulink仿真验证了方法的合理性以及有效性。     

单相光伏并网发电系统的建模与仿真

光伏并网发电具有集成度高、使用方便、清洁无污染等优点,是光伏发展的一个主要方向.设计的单相光伏并网发电系统采用两级式拓扑结构,前级采用Boost直流变换器结构,用扰动观测法进行最大功率点跟踪,后级用全桥逆变电路将直流电逆变为交流电.最后,在MATLAB/Simulink环境下建模、仿真,仿真结果基本符合要求.