基于改进Mycielski方法的风速预测

风速的建模和预测对有效利用风能有着重要意义, 由于风速时间序列为非正态分布且有易变性, 应用统计建模的方法来精确预测风速往往较困难. 本文基于一种类似于高阶马尔可夫链的Mycielski方法来预测风速, 为提高预测精度, 风速状态被重新定义在一个较小的范围内, 然后在历史数据序列中搜寻最长长度的重复序列. 数值实验和比较结果的F检验值表明改进的Mycielski方法在预测精度上得到了显著提高.     

二冲程柴油机扭矩预测模型与系统仿真

瞬时扭矩是柴油机电控和状态观测的一个重要参数,但使用非接触式扭矩传感器直接测量过于昂贵。建立准确的扭矩模型是克服这一困难的捷径。在常用于稳态仿真的容积法模型基础上,结合曲柄连杆机构的动力学模型,建立了二冲程柴油机的扭矩预测模型。采用线性插值法简化燃油燃烧放热规律参数的计算,采用“浓排气”模型提高扫气过程的计算速度。以6S60MC大型低速船用柴油主机为例,进行了仿真计算。结果显示,仿真示功图与实测示功图基本吻合,可较准确的预测多缸柴油机扭矩的变化。     

PCM发射机调频源的调制响应仿真

为改善再入遥测系统PCM发射机的性能,首先给出了2MbpsPCM发射机调频源的相位模型,并在ADS环境中进行了关键器件的建模,通过仿真加深了对调频源瞬态特性的理解。其次根据仿真结果来指导实际调试,实验证明非常有效,从而为下一步改善发射机调频源提供了重要参考。     

基于HMM的移动预测模型与仿真

提出了一种基于隐马尔柯夫模型的移动预测模型,并给出增强模型预测能力和提高预测精度的方法。该模型用于预测移动IP网络中移动节点的运动方向和将要连接的接入路由器,为避免或减小由于移动造成的通信中断和时延赢得准备时间。仿真结果说明,模型的预测准确率较高,在适当选择状态数的条件下,模型对移动的随机性具有较好的适应能力。     

一种基于灰色模型的资源可用性预测模型

网格环境中资源可用性信息的掌握是网格中间层应用的基础和依据,对于系统性能的提高和资源的有效利用发挥着重要作用。针对当前资源可用性预测难以有效指导网格应用的缺点,从应用的角度评估资源可用性并提出了一种基于灰色模型的资源可用性预测模型(Model for Resource Availability Prediction Basedon Grey Model,MRAPGM)。首先,结合当前监测方法分析资源可用性历史数据中噪声的存在。然后,在MRAPGM中,利用小波分析方法对资源可用性历史数据进行噪声过滤,再利用灰色预测模型预测出资源在未来某一时间段内的资源可用性。通过大量实验确定了模型中使用的小波以及相关参数,并且实验结果表明提出的预测模型是合理和有效的。     

基于特征模型的预测函数控制的仿真研究

传统的预测函数控制通常采用一阶的预测模型,该预测模型不能完全表征被控对象,因此使得传统的预测函数控制的鲁棒性受到一定限制。特征模型是一种比动力学模型简单,但能表征被控对象特征的模型。针对预测函数控制算法的缺陷,提出了利用二阶特征模型来构成预测模型。通过与采用一阶预测模型的预测函数控制进行比较,理论分析与仿真实验结果均表明,采用特征模型的预测函数控制具有比一阶预测模型更好的控制效果,该算法在SUPCON-JX300X集散控制系统上实现。     

二次调频信号的检测及参数估计

提出一种基于伪瞬时相关函数沙漏型变换(pseudo instantaneous correlation function-sandglass transform, PICF-SGT)的二次调频(quadratic frequency modulation, QFM)信号的检测与参数估计算法。PICF-SGT可以解除QFM信号的伪瞬时相关函数中的时间和时延平方项的耦合,从而实现信号的相干积累和交叉项的有效抑制,并且获得信号的调频率和二次调频率的估计。详细分析了PICF-SGT算法的实现、插值误差、信号聚焦特性和交叉项分布及抑制,并且提出了一种改进的尺度因子选择标准。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于预测误差校正的支持向量机短期风速预测

对风电场风速进行较为准确的预测,对于电力部门及时调整调度计划至关重要。建立了支持向量机风速预测模型,并提出了结合预测误差校正来提高预测精度的新思路。先建立SVM模型初步预测风速,再将得到的训练误差和测试误差分别构建样本,建立基于小波-支持向量机的误差预测模型进行误差预测,最后用预测误差对风速初步预测值进行校正。仿真结果表明所提方法能明显改善预测精度,而且方法简洁明了,具有很好的稳健性,能够推广到长期风速预测、负荷预测及其它预测领域。     

卫星二次分离方案仿真研究

首先借助Adams软件对多星二次分离方案建立简化的分离系统模型,研究卫星质量,子星分布特性,分离参数等因素对小卫星二次分离的影响,并选择合理参数值对多星二次分离过程仿真。然后,为验证模型,对二次分离进行了动力学计算,得到子星分离速度和角速度值。对比两者结果一致,验证了ADAMS模型计算的正确性。仿真研究对小卫星设计具有重要实际意义,为我国新一代小卫星的多级分离技术的研究提供依据和参考。

Abstract：

Firstly,the simplified model of satellite separation system was built for secondary separation schemes,and the elements of affecting micro-satellite secondary separation were analyzed,such as micro-satellite mass,distributing character and separation parameters,and then ADAMS simulation was applied to the multi-satellites secondary separation based on the optimized parameters. After that,in order to verify model,the dynamic calculating was carried out and velocity and angle velocity of secondary separation were obtained. Finally,it could be concluded that the Adams model was correct comparing dynamics results. The results are a good reference to satellite design and step separate technology of new generation satellite.     

基于预测的区分业务模型与仿真分析

利用混沌相关理论对实际的网络流量进行了混沌特性与预测分析,并基于混沌预测在短期信号预测方面的良好特性,首次提出了基于预测的区分业务模型实现框架及动态QoS实现算法。基于OPNET的网络仿真实验表明,与传统的静态QoS参数配置方法和基于测量的动态QoS设置方法相较,该模型及方法在网络重负载环境下可使各业务的QoS性能指标及网络总体吞吐量均得到显著改善。     

基于关联度的跳频频率多步预测方法与仿真

对于跳频频率多步预测,目前采用较多的是基于欧氏距离意义下的最邻域混沌预测方法.但基于欧氏距离意义下的最邻域混沌预测方法预测精度难以满足实际需求,因此限制了其多步预测能力.为此,为了提高预测精度及多步预测能力,提出了一种基于关联度的跳频频率多步预测方法.通过计算机仿真表明,基于关联度的跳频频率多步预测方法较基于欧氏距离意义下的最邻域混沌预测方法具有更高的预测精度及多步预测能力.     

基于BLP-ALO-SVM的风电功率短期预测方法

为了对短期风电功率及其波动范围作出有效预测,提出一种基于混合算法优化支持向量机的风电功率短期预测方法。采用探索性数据分析对原始风速数据进行预处理,提高风速数据的质量;采用混沌映射、莱维飞行策略和粒子群算法提升蚁狮算法的性能;应用经混合算法优化的支持向量机模型对风电功率进行预测。实验结果表明：相较于新型的风电功率预测模型,该方法输出的结果预测误差更低,表现出对于风电功率更好的预测能力。     

基于WLS-SVM的变速风力机有效风速估计

控制技术是大型变速恒频风力发电机组安全高效运行的关键。有效风速的精确估计可以提高风力发电机组的控制性能。由于风力机处于三维时变的风场环境中，风速在整个风力机旋转平面上分布不同，风速计测量得到的风速和整个风力机旋转平面所受到的有效风速有很大差别，因此有效风速是不能直接测量的。采用加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)对有效风速进行预估。仿真结果表明，该算法具有很高的估计精度，有效风速估计值能较好地跟踪有效风速的变化趋势。     

合金热挤压中基于混杂模型的突变预测与仿真

通过研究合金热挤压过程中的突变现象与观测参数之间的关系,提出了一种观测值增量估值模型,在此基础上构建了一种基于增量估值模型的混杂系统,实现对挤压过程连续状态和离散状态的有效辨识;其中,针对连续状态的辨识,为了对参量进行有效检测,将参量设计为增量加速度向量,根据观测量瞬间变化时原有稳定系统观测模型与实际情况不匹配,从而导致新息序列统计特性发生变化的事实,构造了一种增量向量检测器;针对离散状态的辨识,采用隐马尔科夫模型,结合混杂模式转换概率矩阵,构建了一种离散状态辨识器。最后,基于新提出的混杂系统模型,设计并实现了一种有效的突变预测算法,仿真实验结果表明,新算法具有良好的突变预判性。     

基于快速控制原型的风力发电半实物仿真系统

为提高风力发电MPPT控制器设计与测试验证的快捷有效性,提出了基于LabVIEW FPGA的MPPT快速控制原型(RCP)系统。在LabVIEW RT实时运行平台上,采用PXI-FPGA架构设计了风速、风力机和PMSG的实时仿真模型,以及MPPT快速控制原型。将功率变换器、实时仿真模型和MPPT快速控制原型相连接,构造出半实物仿真(HIL)闭环测试系统。通过渐变风速和自然风速的实时仿真测试,验证了所述快速控制原型系统设计的正确有效性,为风力发电系统的进一步深入研究提供了一套有效的实时仿真和半实物测试平台。     

基于跟驰理论的道路交通噪声预测模型研究

交通噪声预测在城市交通规划和建筑设计工作中具有重要意义。本文根据我国道路交通噪声的实际观测方法,通过引入微观交通流理论,建立了一种可用于多车道混合车流等效声级和统计声级预测的动态随机模型。其核心算法是基于车辆非线性跟驰模型,依靠计算机随机模拟技术,实现对单车行驶行为的构造和仿真。算例分析和实验观测表明本文建立的模型具有较高的交通噪声预测精度和稳定性。     

基于Wiener模型的风力发电系统变桨距控制

风力发电系统具有非线性强和波动性大的特点,如何在风速随机变化的工况下,快速地将风电机组输出功率控制在额定范围内是风电系统控制面临的重大难题。针对5 MW风电机组的变桨距控制问题,提出一种基于Wiener模型的风力发电系统变桨距控制方案。根据Wiener模型线性和非线性环节可分离的特殊结构,通过计算非线性环节的逆,构造具有线性性质的广义风电系统被控对象,将风电系统非线性变桨距控制问题简化为线性模型控制问题。采用独立可分离信号分步辨识风电机组Wiener模型,可以更加精准地预测风电机组输出功率。仿真实例表明：该控制方法有效地提高了变桨距系统的控制效果。     

基于支持向量机的交通安全预测模型及仿真研究

分析了交通安全预测中指标和影响因子的选择,确定了指标体系和影响因子集合,利用支持向量机(svm)建立交通安全预测模型并进行实例仿真验证.将1953年-2006年全国交通安全相关样本数据分为训练集和测试集,通过训练SVM得到交通安全预测模型参数值,对测试集指标进行预测,计算预测误差,并与BP神经网络预测模型进行对比.仿真结果表明支持向量机建立的交通安全预测模型学习速度快,泛化能力强,有着比神经网络预测模型更高的运算速度与预测精度.     

电动汽车参与电网调频优化策略建模与仿真

电动汽车（electric vehicles, EVs）具有分布式储能特性,充分利用EV灵活性可以合理地向电网提供辅助服务,并获取收益。在考虑不确定性因素影响下,以电动汽车聚合商（electric vehicle aggregator, EVA）收益期望最大为目标,构建EVA参与日前能量及调频辅助服务市场投标模型。提出一种基于合约理论的实时能量分配激励策略,在社会福利最大化情况下,实现EVA调频需求量分配。通过算例仿真,对比量化了聚合不同类型EVs的EVAs参与日前能量及调频辅助服务市场的收益情况,以及分析了经过合约激励后的EVs的实时调整情况,验证了所提方法的有效性。