光伏并网逆变器复用技术仿真研究

光伏并网逆变器的富余功率容量可以补偿非线性负载的谐波电流。采用能量回馈MPPT算法能够将有功功率逆变器控制与光伏电池输出电压控制结合起来,达到较高的能量效率。利用FBD算法能够实时检测非线性负载电流中的谐波成分,并加以补偿。仿真模型和结果验证该方法的有效性。

Abstract：

The capacity of grid-connected PV inverters exceeds the real power of PV cells, which can be used to compensate the harmonic current of nonlinear loads. Higher energy efficiency can be archived by power-feedback control MPPT arithmetic which changes the output voltage of PV cells by changing the inverter power. FBD method is employed to detect the harmonics of load instantaneously. The simulation model and result validate the proposed scheme.     

基于局域支持向量机的海浪水压场混沌预测

针对海浪水压场的短时平稳性,采用局域支持向量机进行预测滤波.首先分析了海浪水压场信号的混沌特性,并根据其混沌特性,提取训练空间中与当前相点的行为特征密切相关的最近邻点作为训练样本对支持向量机进行训练,减少了训练样本的数目,节省了网络学习时间,从而可实时对网络参数进行更新,使支持向量机能够跟随海浪的变化.实际计算表明这种算法能够以较快的学习速度和较高准确度实现海浪预测,能够克服由于海浪的短时平稳性所带来的随时间的增长预测精度下降的问题.     

基于势场蚁群算法的机器人路径规划

提出了一种未知环境下机器人路径规划的势场蚁群算法。该算法利用人工势场力和机器人与目标之间的距离构造机器人避障和移动的综合启发信息,并利用蚁群搜索机制在未知环境中寻找机器人从起始位置至目标位置的全局最优路径。所提出的算法将蚁群算法和人工势场法进行有效的结合,提高了常规蚁群算法对最优路径的搜索效率。通过仿真实验表明了所提出的算法用于机器人路径规划的有效性。     

基于k-trajectory算法的电力线巡检机器人的轨迹平滑方法

研究了一种电力线路巡检飞行机器人轨迹平滑的方法.首先,利用坐标变换将机器人在三维空间中的运动映射到二维平面上;其次,在符合飞行机器人动力学规律的基础上,阐述了在k-trajectory算法基础上进行轨迹平滑的方法,分析了三种情况下机器人的飞行轨迹;最后,通过计算机仿真实验证明了该方法的正确性和有效性.     

基于社会势场的群体机器人聚集队形控制

将社会势场与基于行为控制相结合,使得群体机器人形成聚集队形,避开未知环境中的障碍物并到达目标区域.设置了两类阈值,以减少机器人在均衡位置的抖动,提高群体机器人向目标区域趋近的速度;提出了柔性社会势场机制,以提高机器人的避障效率.个体机器人根据局部感知自主产生队形控制向量,因此该队形控制策略具有良好的可扩展性.仿真实验表明了队形控制策略的可行性和有效性.     

寡头发电商报价动态模型及其混沌控制

在寡头发电商报价古诺博弈模型基础上,考虑自适应报价动态与有限理性报价动态, 分别建立两发电商与三发电商报价动态系统模型, 并分析系统Nash均衡的稳定性,然后对Nash均衡的稳定域、分岔图、混沌吸引子进行了数值仿真;在此基础上, 运用状态滞后反馈控制方法,对报价动态系统的混沌控制进行了解析分析与数值仿真,结果表明选择合适的控制变量和控制参数,可使报价动态系统稳定在Nash均衡.     

电力消费及其影响因素: 基于非参数模型的研究

基于半参数模型和非参数模型研究了电力消费系统中各影响因素的线性以及非线性的影响效应,其结论表明:我国经济的快速增长、人口因素和经济结构都是影响我国电力消费的重要因素;电力价格指数对 电力消费需求的影响效应并不是很大,不足以抵消上述因素所引致的电力消费的快速增长; 而且我国的能源利用效率虽然在不断提高, 但仍然还处于一个比较低的水平.     

Higher-order principal component pursuit via tensor approximation and convex optimization

Recovering the low-rank structure of data matrix from sparse errors arises in the principal component pursuit （PCP）. This paper exploits the higher-order generalization of matrix recovery, named higher-order principal component pursuit （HOPCP）, since it is critical in multi-way data analysis. Unlike the convexification （nuclear norm） for matrix rank function, the tensorial nuclear norm is stil an open problem. While existing preliminary works on the tensor completion field provide a viable way to indicate the low complexity estimate of tensor, therefore, the paper focuses on the low multi-linear rank tensor and adopt its convex relaxation to formulate the convex optimization model of HOPCP. The paper further propose two algorithms for HOPCP based on alternative minimization scheme： the augmented Lagrangian alternating direction method （ALADM） and its truncated higher-order singular value decomposition （ALADM-THOSVD） version. The former can obtain a high accuracy solution while the latter is more efficient to handle the computationally intractable problems. Experimental results on both synthetic data and real magnetic resonance imaging data show the applicability of our algorithms in high-dimensional tensor data processing.     

基于非形状及尺度的露天采场性能评价

采场性能是通过最大开采量和最小贫化率确定的. 目前的评价方法得到的结果是基于尺度的, 无法比较不同尺度采场性能, 而且不能考虑超欠采体的形状特征. 针对上述问题本文构建了一组与尺度无关的评价指标. 研究已有的评价指标, 些基本形状进行特征分析. 提出用圆度(C)表示超欠采面的规则程度; 用延度(E)表示超欠采面的分散性及覆盖性; 用半球度(H)表示超欠采体的等效深度; 用相对体积(Rv)总体评价采场性能. 确定了这四个无量纲指的范围和各指标的划分语义及其数值范围. 构建的评价指标体系做到了评价方法、评价指标和评价标准的统一, 就实现了不同尺度采场性能的比较. 通过对4个构造的采场进行评价, 得到了四个指标的评价值和语义, 最后确定了的潜在失效方式. 结果表明该方法简单易行, 结果符合实际情况.     

不确定需求下的电力竞价贝叶斯博弈模型

电力竞价是一个不完全信息的博弈过程.假定竞争对手的报价服从已知区间上的某种分布,分别构建了确定需求与不确定需求条件下的二发电商电力竞价博弈模型,并给出这2个模型的贝叶斯纳什均衡解,即发电商在不同条件下的均衡报价.最后假定竞争对手的报价服从均匀分布,对构建的模型进行了分析,分析结论表明:在确定电力需求情况下,发电商的均衡报价一般在报价上,下限附近波动;而在不确定电力需求下,发电商的报价在报价下限与报价区间中点之间波动:当竞争对手的最大可供电量很少时,选择报价区间中点,而当发电成本很少时,很可能选择报价下限.