针对光伏功率预测中特征因素太多、关键特征与功率间映射关系难以有效挖掘和预测精度不高的问题,提出一种基于随机森林RF(random forest)算法特征选择和灰狼优化算法GWO(grey wolf optimizer)优化高斯过程回归GPR(Gaussian process regr...针对光伏功率预测中特征因素太多、关键特征与功率间映射关系难以有效挖掘和预测精度不高的问题,提出一种基于随机森林RF(random forest)算法特征选择和灰狼优化算法GWO(grey wolf optimizer)优化高斯过程回归GPR(Gaussian process regression)模型相结合的组合预测模型。首先,采用皮尔逊和斯皮尔曼相关系数对特征进行相关性分析,并进行初步筛选;接着,基于随机森林算法对特征进行重要性评价,并选取最优特征子集;然后,采用灰狼优化算法对高斯过程回归模型进行优化;最后,将最优特征子集输入到组合预测模型RFGWO-GPR中进行短期光伏功率预测。应用某光伏电站实测数据的仿真实验结果表明,提出的模型在不同天气条件下可以对特征进行有效选择,与未进行特征选择的单一模型相比,预测精度显著提高,并且明显优于其他优化算法与GPR模型组成的组合预测模型。展开更多
设计了一种改进型射频功率源输出功率控制系统,解决了现有射频功率源使用中存在的输出功率稳定性与控制精度不足等问题,预期将应用于中国聚变工程实验堆(China Fusion Engineering Test Reactor,CFETR)负离子源中性束系统(Negative Ion ...设计了一种改进型射频功率源输出功率控制系统,解决了现有射频功率源使用中存在的输出功率稳定性与控制精度不足等问题,预期将应用于中国聚变工程实验堆(China Fusion Engineering Test Reactor,CFETR)负离子源中性束系统(Negative Ion Based Neutral Beam Injection System,NNBI)。采用ARM+CPLD双核设计的软、硬件分离控制结构,保障输出功率控制算法运行效率;采用数字化信号控制方法,实现输出功率的高精度控制;通过精确采样射频功率源实际输出功率和闭环功率控制方法设计,实现输出功率的高稳定性控制。对射频功率源样机进行输出功率控制系统模拟负载测试,结果表明:在额定输出功率为50 kW时,输出功率的控制精度高于0.1%、稳定性波动小于0.5%、人机交互软件功能完善。该方案预期可以搭配阻抗匹配网络满足CFETR NNBI射频功率源对输出功率控制的性能要求。展开更多
文摘针对光伏功率预测中特征因素太多、关键特征与功率间映射关系难以有效挖掘和预测精度不高的问题,提出一种基于随机森林RF(random forest)算法特征选择和灰狼优化算法GWO(grey wolf optimizer)优化高斯过程回归GPR(Gaussian process regression)模型相结合的组合预测模型。首先,采用皮尔逊和斯皮尔曼相关系数对特征进行相关性分析,并进行初步筛选;接着,基于随机森林算法对特征进行重要性评价,并选取最优特征子集;然后,采用灰狼优化算法对高斯过程回归模型进行优化;最后,将最优特征子集输入到组合预测模型RFGWO-GPR中进行短期光伏功率预测。应用某光伏电站实测数据的仿真实验结果表明,提出的模型在不同天气条件下可以对特征进行有效选择,与未进行特征选择的单一模型相比,预测精度显著提高,并且明显优于其他优化算法与GPR模型组成的组合预测模型。
文摘设计了一种改进型射频功率源输出功率控制系统,解决了现有射频功率源使用中存在的输出功率稳定性与控制精度不足等问题,预期将应用于中国聚变工程实验堆(China Fusion Engineering Test Reactor,CFETR)负离子源中性束系统(Negative Ion Based Neutral Beam Injection System,NNBI)。采用ARM+CPLD双核设计的软、硬件分离控制结构,保障输出功率控制算法运行效率;采用数字化信号控制方法,实现输出功率的高精度控制;通过精确采样射频功率源实际输出功率和闭环功率控制方法设计,实现输出功率的高稳定性控制。对射频功率源样机进行输出功率控制系统模拟负载测试,结果表明:在额定输出功率为50 kW时,输出功率的控制精度高于0.1%、稳定性波动小于0.5%、人机交互软件功能完善。该方案预期可以搭配阻抗匹配网络满足CFETR NNBI射频功率源对输出功率控制的性能要求。