【摘 要】
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电力系统短期负荷预测值的精确性直接影响到电网规划以及电能的生产、传输、分配和使用等环节。因此,找到一种有效实用高精度的预测方法这对于短期负荷预测的研究具有重要的意义。近年来,短期负荷预测方法大量涌现,但人工神经网络占有重要地位。Elman神经网络是一个典型的动态网络,可以满足电力短期负荷预测的要求。但Elman神经网络仍然存在一些算法固有缺陷,针对这一情况本文提出采用人工鱼群算法优化Elman神经
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电力系统短期负荷预测值的精确性直接影响到电网规划以及电能的生产、传输、分配和使用等环节。因此,找到一种有效实用高精度的预测方法这对于短期负荷预测的研究具有重要的意义。近年来,短期负荷预测方法大量涌现,但人工神经网络占有重要地位。Elman神经网络是一个典型的动态网络,可以满足电力短期负荷预测的要求。但Elman神经网络仍然存在一些算法固有缺陷,针对这一情况本文提出采用人工鱼群算法优化Elman神经网络。本文用非线性阻尼最小二乘法对Elman神经网络的学习算法进行优化,同时对人工鱼群算法参数进行动态调
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随着化石能源的日益枯竭,太阳能、燃料电池等绿色清洁能源被广泛发展和应用。太阳能以其无污染、分布广、应用形式多样等优点,成为当今新能源利用的主流之一,然而,由于光伏组件输出电压较低,需要具有较高电压增益的直流变换器将其提升到较高的电压等级以满足并网发电或用电设备的要求,因此,研究新型高增益、高效率DC-DC变换器具有重要的意义。本文首先以传统的Zeta变换器为基础,根据高增益DC-DC变换器的要求,
随着全球能源危机和环境污染日益严重,开发利用清洁的可再生能源势在必行,其中太阳能作为可再生能源,不仅绿色环保,而且分布广泛,受到了广泛重视。光伏并网发电是利用太阳能的重要途径,而光伏并网逆变器作为光伏并网发电系统的核心,其效率影响整个光伏并网发电系统的效率。在各种光伏并网逆变器中,非隔离型光伏并网逆变器由于具有体积小、效率高、成本低等优点而受到人们的青睐,但非隔离型系统的共模电流对人身以及设备安全
随着科学技术的发展与进步,并联DC/DC变换器因其具有高可靠性、高稳定性以及大容量的特性,在实际工业应用与科学研究中均占据重要地位。但是变换器固有的强非线性特性又决定了对DC/DC变换器的研究具有一定限制性,而且并联系统均流环的出现使得系统的非线性行为更加复杂,因此传统的研究分析方法已不能满足对变换器日益苛刻的性能要求,需要找到新的合适的研究方法。近些年来,DC/DC开关变换器的混沌现象及控制研究
高精度温度控制系统是大口径天文望远镜观测系统的关键部分。望远镜工作环境温度一般在-35°C~35°之间,在此条件下,温度的变化会导致望远镜光学镜头发生微小形变,影响测量仪器的测量精度。因此,温度控制系统是望远镜正常工作的重要保障。本文为天文望远镜温控系统设计一套加热电源。设计的电源输出电压为24V,输出功率为200W,纹波小于20mV。本文阐述了开关电源工作过程中的电磁干扰以及谐波分布情况,论述了
在光伏发电系统中,光伏电池一般通过DC-DC变换器与后级相连,以实现输出最大功率跟踪(MPPT,Maximum Power Point Tracking),光伏电池根据工作点不同表现为电压源和电流源双重特性,通过输入电压或者输入电流控制可实现MPPT,但输入电流控制被证明易引起控制器饱和,故常采用输入电压控制。由于光伏电池的本质电流源特性,使得输入电压控制光伏接口MPPT变换器为电流源变换器,通常
电机是一种极重要的旋转机械。滚动轴承是电机设备中最常用的零部件之一,也是易损件之一。滚动轴承一旦发生故障,不仅会影响电机本身的运行,还会引起连锁反应,造成严重安全事故。为了保证电机的安全运行,防止生产事故的发生,有必要对在线式滚动轴承故障诊断系统进行研究。本文首先对滚动轴承的典型结构、故障表现形式以及故障机理进行了研究,并介绍了轴承故障诊断的常用方法,通过对比它们的优缺点,最终选择了振动信号分析法
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烧结钕铁硼是目前磁性最强、应用最广的永磁材料。2:14:1主相决定了磁体的理论磁性能,而晶界富稀土相决定了磁体实际所能达到的磁性能。晶界组织重构是制备低成本高性能磁体的有效方法,揭示晶界组织对主相间磁耦合作用的影响是理解外稟磁性增强机制的基础科学问题。本文分别采用高分辨透射电镜(HR-TEM)和洛伦兹透射电镜(L-TEM)研究了烧结钕铁硼磁体的晶界相结构、组织与主相的磁畴结构,并结合宏观磁性测量,