基于VisSim的光伏电池通用数学模型的研究

针对光伏电池直流物理模型,在VisSim平台下,开发了光伏电池通用仿真模型,并分析了串联电阻和并联电阻对光伏电池特性的影响.利用该模型,可以模拟光伏电池参数、太阳辐照度、电池温度下的光伏电池Ⅰ-Ⅴ特性.仿真曲线验证了该仿真模型正确且可行,可以用于光伏发电系统中实现动态仿真.     

局部阴影条件下光伏阵列仿真模型的研究

阴影的存在使光伏阵列的输出伏安特性曲线呈阶梯状,相应的功率电压曲线含有多个局域峰值,常规的电池模型不再适用。研究适用于局部阴影条件下光伏阵列的数学模型,并对其进行实验验证,证明所建模型能较好的描述局部阴影条件下阵列的输出特性,同时利用MATLAB建立光伏阵列的仿真模型。利用所建仿真模型对阵列的输出特性进行仿真分析,提出适用性较广的光伏阵列优化设计方法,为光伏系统的工程设计提供有力支持。     

天气变化时光伏并网系统MPPT算法的仿真研究

光伏并网系统在天气快速变化时,采用传统的扰动观测算法会产生误判。针对这一问题,对dP-P&O算法进行了改进,提出了dP-P&O-dP最大功率跟踪算法,进一步减少了最大功率跟踪过程中的误判现象。引入了变步长的方法解决了跟踪快速性与稳态稳定性难以兼顾的问题,并给出了步长系数的设计原则。在详细分析光伏阵列输出特性的基础上,建立了其随光照变化的仿真模型,并且简化了并网逆变器的模型,采用MATLAB中的S函数编写了提出的最大功率跟踪算法的仿真算法,大大提高了仿真的速度。通过对仿真结果的比较分析,表明了该算法的正确性和有效性。     

光照不均匀情况下光伏组件仿真模型的研究

当光伏组件或者光伏阵列中受到不均匀的太阳光照时,输出的伏安特性曲线呈阶梯状,而相应的功率电压曲线含有多个局域峰值,则现有的单体光伏电池数学模型和单峰最大功率跟踪算法都不再适用,重点研究和建立了适用于光照不均匀情况下的光伏组件数学模型,再通过MATLAB语言建立了光伏组件的MATLAB计算仿真模型.并在该模型的基础上成功地对多峰最大功率跟踪算法--二步最大功率跟踪算法进行仿真.     

中欧光伏贸易争端对双方经济损益的影响分析

本文选取了中欧之间光伏产品贸易争端为研究案例,利用投入产出模型,从全球价值链的角度来研究中国和欧盟两个经济体在发生贸易争端之后贸易增加值所受的影响.结果显示,贸易争端使得中国一般贸易出口中的国内增加值下降4.88%,加工贸易出口拉动的国内增加值下降1.84%.与此同时,由于生产链条的全球化,中国出口品生产减少引致进口投入下降,进而使得从欧盟进口的相关产品减少,欧盟经济体对中国的出口增加值将下降3.93%.本文还分三种情形讨论了欧盟发起反倾销调查的救济效果,结果发现,即使反倾销不引起贸易转移,欧盟的贸易增加值也将下降1.3%,形成"双输"的局面.     

运用GA和FFT确定稀疏阵列的激励幅度

针对天线单元沿阵列中心非对称分布的稀疏直线阵列(单元从间距为半波长的规则栅格中稀疏),讨论了以激励幅度分布为决策变量,以最大相对旁瓣电平为优化目标的遗传算法(genetic algorithm,GA),运用个体的真值编码及其中间重组的交叉方法改进了遗传算法的收敛性能。由于阵元间距是栅格的整数倍,因此GA中凭借离散傅里叶变换,使适应度函数的计算可利用高效的FFT算法。仿真中对一个154阵元、孔径约100倍波长的非对称稀疏线阵的激励幅度进行优化,使其副瓣电平下降了1.36dB。两个仿真实例证实了算法的有效性。     

基于东亚对华FDI的技术进步对我国农业的影响研究

通过理论分析并运用可计算的一般均衡模型(CGE)模拟基于外国直接投资(FDI)的技术进步对我国农业的影响. 结果表明：随着东亚区域经济合作,基于自由贸易区的对华FDI逐步增加;农业及其要素生产部门技术进步会促进农业部 门及其出口不同程度的增加,蔬菜和肉奶等产品出口增幅较大,同时实际工资水平和居民消费总值的降低;基于农业要 素生产部门技术进步的各经济指标对其弹性相对较大;农业部门技术进步越大,地区产出增长差异越大,而农业要素生产 部门相对农业部门的技术进步造成的地区发展不平衡更大.     

光纤陀螺温度和标度因数非线性误差建模研究

分析了开环光纤陀螺(O-FOG)的温度和非线性特性,以时间、温度和输入角速率为参量得到O-FOG的温度和标度因数非线性误差的混合模型,并设计了一种能够同时辨识这些参数的实验方法和数据处理方法,通过大量温度速率实验,辨识出O-FOG的温度和非线性混合模型,利用该模型对陀螺进行补偿验证,结果表明,补偿后的O-FOG克服了温度和非线性对其测量精度的影响,使它在全温度和全速率下的测量精度得到了极大提高,证明了该方法的可行性。     

基于RBFNN的DMFC温度建模与神经模糊控制研究

为了提高燃料电池的发电性能，直接甲醇燃料电池（DMFC）堆的运行温度应该控制在一个合适的范围内。简单介绍了利用RBF神经网络基于实验的输入输出数据建立DMFC电堆温度模型的方法，避开了电堆的内部复杂性；在控制过程中，将训练好的网络模型作为DMFC控制系统的参考模型，采用一种改进的模糊遗传算法（FGA）在残对神经模糊控制器的参数进行自适应调整。采用最近邻聚类算法小（NNCA）对控制器的模糊规则库进行更新。在仿真实验中，将所提出的算法与非线性PID和传统模糊算法进行比较，结果表明所设计的神经模糊控制器具有较好的性能。     

飞轮电池磁悬浮控制系统的仿真和实验研究

提出了一种用于飞轮电池的电磁和永磁混合磁悬浮轴承设计方案，其轴向位移由电磁铁主动控制，其余自由度由永磁铁以吸力方式给以约束，同时由永磁铁提供电磁控制的偏置磁场。对电磁力和永磁力进行了有限元计算和线性化，建立了磁悬浮控制系统的模型。对系统在不同的PID控制器参数下。受到阶跃扰动力的位移响应进行了仿真。采用上述磁悬浮方案和PID控制器，完成了一个单自由度磁悬浮实验，洲试了飞轮转子轴向脉冲力位移响应．实验结果证实上述磁悬浮方案和控制器能够实现飞轮转子的稳定悬浮。     

舰船运动姿态的多维自回归建模

由于受到诸多随机因素的影响，海上航行舰船的姿态运动呈现复杂的动力系统的特征。可从时域的角度，采用时间序列中多维自回归模型实现对舰船运动姿态的辨识。文章同时给出拟合的真实例子以及它的预报。     

基于独立分量回归的加热炉钢温预报模型

轧钢加热炉系统具有多变量、非线性、大滞后、交叉耦合等特性,钢坯出炉温度的预报模型一直是个难题。仍然采用统计建模的思路,利用独立分量分析方法不依赖分布假设的优点,建立了钢坯温度变量和过程变量之间的独立分量回归预测模型。基于轧钢厂实际生产数据进行了建模与验证实验,误差比较分析表明,该模型能较好地预测钢坯出炉温度,且预测误差指标优于基于改进PCA的预报模型。     

基于径向基函数神经网络的燃料电池温度非线性建模与预测

针对现有的熔融碳酸盐燃料电池（MCFC）模型过于复杂的弊端，本文应用RBF神经网络辨识方法建立了MCFC的温度非线性模型。简要分析了MCFC电堆的温度特性，讨论了应用RBF神经网络进行多输入／多输出非线性系统建模的主要问题，并详细给出了其辨识结构，算法和模型训练方案，应用仿真对建模的有效性和建模精度进行了检验，并与BP神经网络辨识的效果进行了对比，仿真结果证明RBF神经网络远比BP神经网络收敛得快，应用RBF神经网络辨识方法对MCFC电堆建模是可行的，它避免了用复杂的微分方程组来描述MCFC，通过神经网络可快速地得到其输入同特性，它为MCFC温度的在线预测和在线控制奠定了基础。     

空时编码阵列时移误差分析

空时编码阵雷达通过在相邻阵元间引入时间延迟,在发射单一波形的条件下可实现全向空域有效覆盖,工程上易于实现。但实际应用中,器件变化会造成时移误差,难以得到准确的时移量。本文研究了时移误差对空时编码阵方向图的影响,定量分析了确定时移误差下的方向图误差并得到闭式表达式,推导了随机时移误差下方向图误差的上限。此外,进一步研究发射方向图响应和多维模糊函数,并结合仿真实验分析时移误差对空间探测范围,距离、角度维分辨率和副瓣电平等特性的影响。     

基于BOM的并行离散事件仿真概念建模研究

概念建模是仿真建模过程前期中的重要环节,良好的概念模型有利于明确模型需求,以及模型的重用和互操作.针对目前并行离散事件仿真缺乏有效概念建模方法的问题,提出了基于基本对象模型(BOM)的并行离散事件仿真概念建模方法.结合UML和本体工程思想,从静态和动态两方面刻画概念模型,生成XML格式的概念模型文件.在YH-SUPE并行仿真开发及运行支撑环境的应用表明该方法切实可行.     

真随机数发生器的系统建模与仿真

以真随机教发生器的设计为研究对象,提出了一种基于电阻热噪声的高速真随机教发生器系统的行为级模型,采样频率可达到4MHz,并且给出了构建各个关键子模块应该特别注意的因素,最后用Matlab软件对系统级模型进行了行为级仿真,扫描仿真了各关键设计参数。提出的行为级模型以及模型仿真结果对于真随机教发生器的电路级设计与参数选择具有直接的指导意义。     

基于QFT的火电厂主汽温控制系统的设计与仿真

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大延迟和时变等特性,采用常规控制方法的主汽温控系统难以获得满意的控制效果.定量反馈理论是目前鲁棒控制领域中具有较强工程应用价值的一种设计方法.首先将火电厂主汽温控制系统对象简化成为具有三参数变动的不确定模型,应用QFT的基本原理,设计了边界稳定的鲁棒控制器,保证了稳态精度5%和过渡过程时间小于1秒.仿真结果表明它能适应对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力.     

烟台地区土壤温度变化特征及预测模型研究

根据烟台某一气象站提供的2003年与2005年气象资料及土壤温度数据,对此地区土壤温度的变化特征及其预报模型进行了研究。结果表明：各个土层土壤温度变化规律基本一致,1月份土壤温度最低,到7月份达到最高值,同时也表现出土壤温度年变化振幅随深度增加而减小的规律。基于气象因子的多元回归模型对深层土壤温度预测精度不够理想,而BP人工神经网络模型（ANN-BP）相比多元回归模型则能显著提高预测精度,是一种良好的土壤温度预测模式。     

ERP的未来发展趋势研究

结合对世界知名 ERP软件的分析介绍 ,主要阐述了 ERP的未来发展趋势 .ERP随着生产的发展不断发展演化 ,从外延上来说 ,它的发展趋势是和其它先进的现代管理思想和信息技术的融合 .从内涵上来说 ,它的进一步发展是其功能的扩展 ,包括更加适应企业管理需求的动态企业建模 DEM和智能资源计划 IRP.