【摘 要】
:
针对常规的粒子群算法(particle swarm optimization algorithm, PSO)在应用中存在数据波动大、数据精确采集难度高和追踪速度慢等问题,课题组提出了基于卡尔曼滤波和改进粒子群优化算法的光伏最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)控制器技术,并结合卡尔曼滤波、恒定电压和冒泡排序等方法进行优化。实验结果表明课题组提出的算法
论文部分内容阅读
针对常规的粒子群算法(particle swarm optimization algorithm, PSO)在应用中存在数据波动大、数据精确采集难度高和追踪速度慢等问题,课题组提出了基于卡尔曼滤波和改进粒子群优化算法的光伏最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)控制器技术,并结合卡尔曼滤波、恒定电压和冒泡排序等方法进行优化。实验结果表明课题组提出的算法可以快速、准确地跟踪到最大功率点,提高了MPPT的响应速度和精度,提高了光伏发电的利用效率。
其他文献
随着我国民营医院规模和数量的急剧增长,市场的趋利性特征和激烈的竞争压力导致社会基本医疗保险制度在民营医院的运行问题日益突出。当前我国全民医保制度正持续普及发展、人口老龄化程度日益加深,人民群众对生命健康的需求在不断提升,使得深化医疗保障制度改革过程中社会基本医保制度的覆盖面和保障范围不断扩展,医疗机构内参保患者占就医患者的比例也大额增长,这些都对民营医院社会基本医疗保险的运行与管理工作提出了更高的
为实现对刑事案件的繁简分流,我国于2018年推进实施了认罪认罚从宽制度,该制度有效的提高了诉讼效率,但同时也带来了对被追诉人证据知悉权保障不足的问题。为解决此问题,两高三部在认罪认罚案件中建立了证据开示制度,此制度不仅能够有效保障被追诉人的证据知悉权,还对促进控辩协商,推动诉讼进程发挥了积极作用。但由于目前证据开示制度的立法规定并不完善,导致各基层机关的证据开示适用差异显著,存在认罪认罚自愿性保障
十三五期间,我国医保制度不断完善,基金规模逐步扩大,基本实现全民参保。根据国家医疗保障局披露的数据,我国2020年度基本医疗保险参保人数高达13.61亿人,基金收入24638.61亿元。医疗保险基金预算是政府预算的重要组成部分,与我国广大参保人的切身利益有着密切联系。通过不断完善医保基金预算编制办法、规范编制流程,提高预算编制质量,能让医保基金预算管理更加科学化和精细化,减少欺诈骗保事件的发生,更
<正>城市更新是城市可持续发展的必由之路,而城市的数字化转型又是当今城市更新的重要目标和内容,同时也是支持城市更新的有力手段和工具。城市更新中如何能有效贯彻“人民城市人民建,人民城市为人民”的理念,也需要包括数字化在内的足够方法和工具支撑。一、数字孪生:数字化转型的核心技术数字化转型已成为数字时代必然的发展趋势,数字孪生技术也顺理成章成了实现数字转型的核心技术。数字孪生,即为对象在虚拟世界构建一个
基于轨道车辆制动系统三位式防滑阀工作原理,建立防滑阀数学模型,进行充排气特性仿真分析;依次建立电空转换阀、紧急阀及中继阀等阀类数学模型,构建空气制动单元模型;针对制动防滑控制系统,建立防滑控制单元及制动动力学单元模型,结合空气制动单元模型搭建四轴车辆制动防滑控制数值仿真平台;利用数值仿真平台进行列车制动防滑性能仿真分析,并通过制动距离、车速及滑动量误差量三个指标与实车在线试验数据对比。结果表明:制
差分方程是解决离散型数学问题的有力工具,可以建立离散型随机变量产生的数学模型。Z变换是处理工程数学问题的重要工具,在工程技术中有着广泛应用。求解差分方程常采用数值法和Z变换法,但是在实际的教学过程中学生对Z变换的方法不熟悉,理解困难。笔者通过分析不同函数作为激励的条件下具体的计算实例,给出不同离散函数的Z变换,对Z变换在差分方程求解方法进行了归纳总结。
公安院校研究生学术道德失范不仅损害公安院校的学术风气、腐蚀学术队伍、阻碍警务人才培养目标的实现,而且腐蚀了公安队伍的源头。公安院校研究生学术道德失范主要表现形式为抄袭公安内部资料、违规署名、篡改实验数据、一稿多投等。造成这些学术道德失范的主要原因为学科背景的差异性带来的学术水平的不足、学术价值观错位、导师疏于指导、监督与惩罚制度不健全等。要改变这种情况,需要采取补齐基础薄弱的短板、加强学习生涯规划
近些年,新冠肺炎疫情席卷全球,国际国内外发展环境正在发生深刻变化,我国经济进入高质量稳步发展的新阶段。面对日益复杂的国际形势和经济发展大环境,加快构建“双循环”新发展格局是现阶段我国经济发展的重要思路。现结合“双循环”经济模式的发展背景及其核心内涵,具体分析了当前我国在建设新发展格局的过程中所面对的三个挑战,并立足于我国经济发展实际情况,为如何促进“双循环”发展提出相关建议。
为了提升船舶跟踪效率,提出一种基于中心点检测与卡尔曼滤波的船舶目标跟踪算法.该算法根据经典的Tracking-by-Detection模式,采用中心点算法检测船舶目标,利用卡尔曼滤波算法为检测目标创建跟踪器,并通过匈牙利算法解决检测目标与跟踪器预测目标之间的匹配关联问题,从而实现对实际场景视频中船舶目标的稳健跟踪.实验结果表明,基于中心点检测与卡尔曼滤波的跟踪算法能够有效应对船舶部分遮挡、船舶形变