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1.
受最大功率点跟踪算法和时变环境条件的影响,光伏阵列的电气工作参数包含了复杂的暂态过程以及工频干扰噪声,严重影响了故障特征质量以及诊断算法性能。针对该问题,本文首先提出了一种基于最大功率点(MPP)的稳态时间序列预处理方法,以自动过滤数据中的暂态过程和干扰噪声,获取连续的稳态时间序列电气特征数据,作为故障诊断模型的输入参数;然后,提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的深度网络模型,以实现对光伏阵列常见故障的检测及分类;最后,在一个小型光伏并网发电系统及其Simulink仿真模型上,进行故障模拟及仿真以验证所提出的故障诊断方法。实验结果表明所提出的故障诊断方法具有良好的精度和泛化性能,并且优于常规的反向传播神经网络(BPNN)和循环神经网络(RNN)。  相似文献   
2.
研究微重力下的气泡动力学行为及其脱落特性是揭示微重力下流体沸腾换热机理的基础,而气泡处于空间复合弱力环境下,表现出不同于常规的特殊现象。以微重力下平板加热面上氢沸腾气泡为对象,展开了受力分析,考虑到Marangoni效应的影响,构建了受力平衡模型,进一步计算并分析了不同重力、压力、流体过冷度、壁面过热度下的气泡脱落直径。研究结果表明,当重力降低至某一临界值后,沸腾气泡存在3个不同尺度的脱落直径,且重力水平越低,气泡最大脱落尺寸越大,直径最大可达几十厘米。在常重力下,沸腾气泡仅存在0.01~0.1mm量级的脱落直径,压力对常重力与微重力下气泡脱落直径的影响差异显著,随着压力的升高,常重力气泡脱落直径不断减小,而微重力下最大气泡脱落直径有所增大;在微重力下,流体温度越低则过冷度越大,因此气泡最大脱落直径也越大,液氢过冷度每提高1K,最大气泡脱落直径增大约10%。当重力一定时,存在临界壁面过热度,且只有当壁面过热度超过该临界值时,沸腾气泡才会存在3个脱落直径。当压力越高、流体温度越低时,该临界过热度越小。  相似文献   
3.
为了改善电动汽车的动力性和经济性,越来越多的研究者选择在电动汽车上加装无动力中断变速器。该文关注无动力中断变速器的换挡过程的控制方法,以减少换挡过程中的冲击和滑摩功;展示了一种无动力中断变速器的结构,并建立电动汽车传动系统的模型;然后对模型进行离散化,针对特定的评价函数进行最优化分析,得到最优控制序列和轨迹。在此基础上,应用一种结合前馈控制和反馈控制的控制方法对变速器进行控制。仿真结果表明:该控制方法能够减少换挡过程的滑摩损失,降低换挡过程中车辆冲击度。  相似文献   
4.
5.
针对目前STATCOM监控系统的典型应用组网模式,分析其优缺点,根据STATCOM监控系统及STATCOM监控系统和变电站自动化监控系统通讯的组网的特点,考虑二次系统安全防护的要求,考虑了通讯协议、虚端子连线对网络结构的影响,提出了基于IEC61850协议标准的STATCOM系统的组网模型,并给出了STATCOM监控系统与变电站自动化监控系统组网的GOOSE文件及虚端子配置,为以后的工程应用提供了优化选择方案。  相似文献   
6.
运用供需网思想和演化博弈论中的演化稳定策略研究企业的合作行为与合作稳定性问题,首次提出采用合作偏好度来表示企业的合作程度,定量分析企业的合作行为。在假定两企业群体采取不同生产模式的基础上,分别建立普通环境下和供需网系统下两企业的合作模型,同时对企业的合作程度和合作演化稳定性的内在机理进行详细论证与说明,并给出具体算例。研究结论对于深化供需网研究,为现实经济中不同类型的企业进行产量竞争以及寻求自身的持续发展提供理论参考,同时为丰富企业合作理论和方法体系以及在实践上帮助企业改善合作经营的实践均具有重要价值。  相似文献   
7.
【目的】以淮北煤矿芦岭Ⅲ4采区轨道上山巷道为工程背景,研究强膨胀性软岩对围岩巷道稳定性的影响并设计出合理的支护方案,保证巷道稳定性。【方法】采用SEM扫描电镜实验研究岩性微观成分,并利用FLAC3D数值模拟软件对巷道围岩的变形及受力进行模拟,提出高预应力、高强度的锚杆锚索联合支护方案。【结果】研究表明,巷道岩性以蒙脱石、伊利石为主要成分,通过模拟可以发现,在未加支护的情况下,巷道会有较大的变形,而在支护方案下巷道围岩的变形明显缩小。【结论】通过对巷道围岩的分析,可以认为高预应力、高强度锚杆锚索联合支护方案能够有效控制巷道围岩的变形,为淮北矿区类似条件的矿井提供参考和借鉴。  相似文献   
8.
图像之间存在光照变化、旋转、仿射变换,使得局部特征匹配后,误匹配无法避免.在正确匹配过半的前提下,提出一种简化的误匹配去除算法FastRanDSac,用于在极短时间内解决图像匹配对之间误匹配点的问题.初步实验表明,在平移、旋转、尺度缩放、视角以及光照变化的图像中,FastRanDSac能保存近100%的正确匹配对,而运行速度与RANSAC相比有大幅度的提高.  相似文献   
9.
光伏阵列故障的精确检测是提高光伏电站运行可靠性和安全性的重要因素之一。本文提出了粒子群优化支持向量机(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine, PSO-SVM)的光伏阵列故障检测与分类的方法。分析了光伏阵列输出特性和故障类型,选择合适的特征向量及归一化方式。选用径向基核函数优化模型结构,并利用PSO算法对参数进行寻优,提高模型精确度。结合实验平台,获取光伏阵列正常工作和8种故障状态的实测数据,随机划分为训练集和测试集,并建立PSO-SVM故障检测与分类模型。实验表明应用本文模型进行故障检测准确率达99.89%,分类准确率达98.68%,优于BP (Back Propagation)神经网络以及决策树的检测和分类结果。  相似文献   
10.
随着中国经济的发展与社会的进步,建筑业也取得了巨大的成功,但是,它也引起了很多的问题,比如电气的施工以及设计的不合理、质量的好坏等。这些问题解决不好,就会严重的影响居民的生活,甚至危害居民的生命安全。本文就建筑电气工程安装中存在的问题展开论述,并提出了相关的解决措施,旨在保证工程的质量并确保建筑物的安全使用。  相似文献   
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