模糊控制在光伏发电系统输出功率峰值点跟踪上的应用

光伏发电的输出功率受环境条件和负载改变的影响,为了充分发挥光伏发电的效能,需对其输出功率峰值点进行跟踪控制。采用模糊控制算法通过对比前后两个时刻输出功率的变化趋势和控制器输出的调整值,判断当前状态与输出功率峰值点的位置,智能的改变电压变换电路的控制输出,在保证响应快速性的前提下,提高了稳态跟踪精度。仿真结果表明采用模糊控制能够获得更快的响应速度,更高的跟踪精度和更大的功率输出,更适合光伏发电系统的输出功率峰值点跟踪控制。

结合电压阈值和最右端功率峰值点的光伏阵列故障检测与定位

光伏阵列故障会影响光伏系统的发电效率和生命周期,甚至造成火灾等严重事故,因此光伏阵列故障检测和定位至关重要。本文利用光伏阵列及模块的最右端功率峰值(RPP)处的电压结合优化的电压传感器布置方案实现对组串内短路故障、开路故障和局部阴影的检测与定位,并根据阵列电压归一化后的结果进一步对短路故障进行程度判断。该方法的特点是独立于气象参数,并使用较少数量的传感器实现故障的组串级别定位。通过一个10×5的仿真模型和一个6×3的实际光伏阵列的实验结果验证了方法的可行性。

多功率峰值下的光伏阵列MPPT控制方法研究

光伏阵列的功率-电压曲线在局部阴影下可能出现多峰值情况,导致传统的MPPT算法的失效。本文对局部阴影下光伏电池阵列的输出特性与功率特性进行了统计与分析,得出了功率特性曲线转折点对应的输出电压为整个阵列与阵列并联支路数比值的整数倍等规律,提出一种新的最大功率点跟踪方法,能够准确且较快地跟踪到全局最优点,基于MATLAB Simulink搭建仿真模型,仿真验证了所提方法的正确性和有效性。

太瓦飞秒脉冲激光峰值功率测量装置及测量不确定度分析

超短超强脉冲激光(飞秒强激光)具有极高的峰值功率,在激光惯性约束聚变、高能物理、激光微加工等领域具有广阔的应用前景。飞秒脉冲激光峰值功率是评价超短超强脉冲激光系统性能的重要参数。介绍了基于光谱相位相干直接电场重构法的太瓦量级飞秒脉冲激光峰值功率测量方法、测量装置组成和工作原理,搭建了一套太瓦量级的飞秒脉冲激光峰值功率测量装置,分析和讨论了影响太瓦激光峰值功率测量结果的测量不确定度分量来源和主要因素。测量峰值功率的重复性为2.9%,测量不确定度达到17.6%(k=2),有效解决了太瓦量级飞秒激光峰值功率测量问题。

高峰值功率GMN飞秒光纤激光器研究进展(特邀)

高峰值功率飞秒光纤激光器在高精度工业制造、生物医学、国防、航空航天等领域有着广泛的应用。目前,产生高峰值功率飞秒光纤激光的主要方法是啁啾脉冲放大技术和非线性脉冲放大技术,然而前者虽然能够产生单脉冲能量大于1 mJ的飞秒脉冲,但受限于增益窄化效应,产生的脉冲持续时间通常大于200 fs。后者虽然能够产生持续时间~50 fs的脉冲,但整体设计比较复杂,限制了其应用范围。随着国内外相关工作的长期积累以及激光器件等硬件能力的提升,科研人员提出了一种基于增益管理非线性(Gain-Managed Nonlinear,GMN)放大的方案,这项技术能够以简单的系统设计产生持续时间小于50 fs的脉冲,还能保证紧凑的系统结构。综述了增益管理非线性放大技术的理论研究进展,总结了国内外不同设计结构的增益管理非线性放大系统研究进展,最后对增益管理非线性放大系统的应用进行了展开分析,展望了其在未来的发展方向。进一步分析了泵浦波长、泵浦方式对增益管理非线性放大的影响,提出了一种全光纤一体化的增益管理非线性放大系统,并利用该系统进行了超连续谱产生的应用研究。

基于多时间尺度双扩展卡尔曼滤波的电池峰值功率估计方法

动力电池是电动汽车的技术瓶颈,其状态的高精度估计一直是行业的技术难点,不准确的状态估计值易造成安全隐患,并加速动力电池系统老化。然而,动力电池每用必衰、时变非线性、环境敏感性等特点导致对其状态的实时精准估计极具挑战性。该文针对锂离子动力电池峰值功率估计的问题,提出基于多时间尺度滑动窗口的双扩展卡尔曼滤波(DEKF)算法,基于峰值功率测试结果更新模型参数库,实现了参数的缓时变估计。评价指标显示,动力电池全寿命、全电量区间内,变温度等条件下的验证结果表明所提算法能够准确估计电池参数和功率状态,电压误差小于40 mV。

基于ANFIS和减法聚类的动力电池放电峰值功率预测

动力电池的短时峰值功率预测对于实际使用来说至关重要。本文采用基于一阶Sugeno模糊推理系统的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型估计放电峰值功率。选取温度、SOC和欧姆内阻为模型输入量,10s脉冲放电峰值功率为输出变量。基于实测和曲线拟合相结合的方法得到训练数据组,采用305组数据组模型进行训练,采用网格生成法和减法聚类法分别生成模糊集合,并采用单一BP神经网络方法和混合训练方法分别进行模型训练。发现采用减法聚类法生成模糊结构,能大幅减少模糊规则的数目,并提高收敛速度,在满足预测准确度的前提下降低了模型的复杂程度;采用混合训练方法进行网络学习能够加强模型的收敛能力并克服单一BP算法的局部最优问题,准确度更高。最后,采用125组数据组模型进行验证,预测误差在10%以内,基于ANFIS的模型能够很好地估计电池的脉冲峰值功率。

高峰值功率多注速调管的初步研究

高峰值功率速调管因其作为高功率微波源而受到各国的重视。采用单电子注方案的高峰值功率速调管存在许多难以克服的问题,如工作电压很高,输出效率偏低,系统体积偏大等。对高峰值功率多注速调管进行了初步的研究,重点研究了S波段50 MW多注速调管的电子光学系统和高频互作用系统。研究表明,在与单注速调管相同的功率电平下,多注速调管的工作电压明显降低,输出效率明显提高,同时,这种管型也存在结构复杂、电子注聚焦和消除非工作模式困难等技术问题。

适用空间网格结构模态识别的改进功率谱峰值法

根据空间网格结构模态密集特点,对传统功率谱峰值法进行改进。提出在获得所有测点平均正则化功率谱基础上,结合结构的理论振型特点计算辅助正则化功率谱,取两者并集为模态识别结果的方法,讨论有关判断准则。改进的功率谱峰值法可更好地避免模态遗漏及进行重叠频率的筛选,网架模型算例表明效果良好。并将编制的分析软件应用于深圳大运会主场馆振动监测系统中。

常用激光峰值功率公式误差分析

为分析脉冲激光中常用峰值功率公式的误差,对高斯脉冲、双曲正割脉冲、洛仑兹脉冲、非对称双曲正割脉冲的常用峰值功率公式的误差进行了解析计算。结果表明:高斯脉冲、双曲正割脉冲、洛仑兹脉冲、非对称双曲正割脉冲中,常规峰值功率公式的结果与实际峰值功率的误差分别为6.3%,13.6%,22.1%,20.9%。在具体实验基础上采用数值方法分析了非常规脉冲的情形,给出了精确计算峰值功率的方法。

高峰值功率808nm垂直腔面发射激光器列阵

为了实现808 nm垂直腔面发射激光器(VCSEL)的高功率输出,对808 nm VCSEL的分布式布拉格反射镜(DBR)结构材料进行了优化设计,分析了AlxGa1-xAs材料中Al组分对于折射率与吸收的影响,并最终确定了材料。采用非闭合环结构制备了2×2 VCSEL列阵。通过波形分析法对VCSEL列阵的功率进行了测量:在脉冲宽度为20 ns、重复频率为100 Hz、注入电流为110 A的条件下,最大峰值功率为30 W;在脉冲宽度为60 ns、重复频率为100 Hz、注入电流为30 A的条件下,最大功率为9 W。对列阵的近场和远场进行了测量,激光器垂直发散角和水平发散角半高全宽分别为16.9°和17.6°。

动力电池组峰值功率估计算法研究

电池峰值功率估计对合理使用电池,延长电池使用寿命有重要的理论意义和实用价值,是电动汽车电池管理系统的重要功能。传统复合脉冲法不能进行电池动态工况下的峰值功率预估。提出了一种基于电池动态模型的多参数约束的峰值功率估计算法,并针对锂离子电池进行了动态等效电路模型的适用性分析,结果表明基于Thevenin模型的多参数约束峰值功率估计算法能实时准确地估计电池动态工况下充放电能力,从而优化使用和保护动力电池。

980nm高峰值功率微型化VCSEL脉冲激光光源

报道了输出波长980 nm的高峰值功率垂直腔面发射激光器(VCSEL)及其微型化脉冲激光光源.通过优化VCSEL单元器件的结构,有效抑制了宽面VCSEL结构中的非均匀电流分布,提高了单元器件的斜率效率,获得了直径400μm,峰值输出功率62 W的VCSEL单元器件;在此基础上,研制出由单元器件组合封装而成的VCSEL"准列阵"子模块以及集成驱动电路的微型化VCSEL脉冲激光光源,该光源在脉冲驱动条件为30 ns、2 k Hz、105 A条件下的峰值输出功率达到226 W,光脉冲宽度35 ns,中心波长979.4nm,斜率效率达到2.15 W/A.

高峰值功率脉冲氟化氢激光器

报道了大体积火花预电离横向放电的脉冲HF激光器。通过采用紧凑的结构安排 ,在放电体积为4cm× 5cm× 90cm的SF6和C2 H6混合气中获得了均匀稳定的放电。在总气压为 12 .6kPa、最高充电电压 4 5kV时 ,激光输出脉冲能量为 3J,激光脉冲峰值功率约 18MW。

仿真分析中负荷模型对特高压联络线峰值功率转移比的影响

为了寻找仿真分析中影响特高压联络线峰值功率转移比的关键因素,从负荷模型的角度研究了仿真分析和实际系统中特高压联络线峰值功率转移比的差异。在不同负荷模型产生不同阻尼比的基础上,从静态负荷模型的表达式出发,首先对比了恒阻抗、恒电流、恒功率3种负荷模型的电压特性,并分析了电压特性对峰值功率转移的抑制作用,进一步研究了转移比的差异对直流闭锁安全控制策略中切负荷量的影响,即转移比较大时所需的切负荷量较大,反之切负荷量较小。不同负荷模型计算所得转移比有48%的差异,充分说明负荷模型是仿真分析中影响转移比的关键因素之一。因此负荷模型对转移比仿真结果的准确性至关重要,建议全网开展负荷模型校核工作。

高重频高峰值功率窄线宽激光放大器

高重复频率、高峰值功率、窄线宽的激光在激光雷达领域具有重要的应用价值。在对高重频窄线宽激光进行放大时,为了同时实现高放大倍率与高光束质量激光输出,在高重频、窄线宽被动调Q激光器作为种子源的前提下,设计了利用888 nm半导体激光端面泵浦Nd:YVO_4块状晶体实现高增益的一级放大,808 nm半导体激光侧面泵浦Nd:YVO_4板条晶体实现低热透镜效应的二级放大的方案。在重复频率10 kHz时,获得了峰值功率5 MW,线宽154 pm,脉冲宽度0.6 ns,平均功率31.5 W,光束质量M^2为1.98的激光输出。从而验证了将高放大倍率与高光束质量分别控制的放大器设计思路。

峰值功率对高功率脉冲磁控溅射氮化铬薄膜力学性能的影响

目的采用高功率脉冲磁控溅射(HIPIMS)制备力学性能优良的氮化铬薄膜。方法采用HIPIMS技术,利用铬靶及氩气、氮气,在不同峰值功率(52.44,91.52,138 k W)下沉积了氮化铬薄膜。采用X射线衍射技术(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、纳米硬度计、摩擦磨损试验机、划痕仪等评价方法,研究了峰值功率对薄膜组织结构和力学性能的影响。结果当峰值功率为52 k W时,靶材原子与离子的比值仅为5.4%,所生成氮化铬薄膜的晶粒尺寸较小,薄膜出现剥落的临界载荷为42 N,薄膜的磨损深度达到349 nm;当峰值功率提高到138 k W时,靶材原子与离子的比值为12.5%,在最大载荷100 N时,薄膜也未出现剥落,同时磨损深度仅为146 nm。结论高的峰值功率能够提高靶材原子离化率和离子对基片的轰击效应,使氮化铬薄膜晶粒重结晶而长大,消除部分应力,使薄膜表现出优良的耐磨性和韧性,因此提高靶材峰值功率可以提高氮化铬薄膜的力学性能。

峰值功率等激光术语的理解与应用问题

本文根据激光术语国家标准和ISO国际标准对某些常用激光术语概念的理解与应用问题进行了讨论,并针对国内外科技期刊和专著经常将脉冲功率与峰值功率混为一谈的问题提出了质疑,同时也指出了在激光术语使用过程中存在的其它错误现象,分析了产生类似错误的原因并给出了规范的使用方法。最后,以脉冲激光器术语定义为例通过脉冲激光振荡过程的物理原理分析提出了关于该术语定义的一些修改考虑与建议。

10kW峰值功率高脉冲能量全光纤结构2μm掺铥光纤激光器

基于增益开关技术在高掺杂浓度掺铥光纤中获得了稳定的2μm种子脉冲激光,输出激光中心波长为1 979.4 nm,脉冲重复频率在1～100 kHz之间可调,输出脉冲宽度变化范围为60～200 ns.采用两级掺铥光纤放大器对该种子脉冲激光进行放大实验,当种子脉冲激光重复频率为20 kHz时获得最大输出平均功率为17.2W,输出光谱没有观察到明显的放大自发辐射噪声.最大功率输出时,脉冲宽度为82 ns,对应单脉冲能量为0.86 mJ,脉冲峰值功率高于10 kW.

基于SA+BP混合算法的动力电池放电峰值功率估算

针对一般的电池峰值功率状态估算只考虑单个因素的影响,或使用的电池模型相对简单等问题,提出一种新的估算方法.以三元锂动力电池作为研究对象,综合考虑了电池的温度、荷电状态和欧姆内阻等对电池放电峰值功率的影响,运用Matlab中的神经网络工具箱与Matlab语言编程,建立了基于数据统计和机器学习的模拟退火(simulated annealing,SA)+BP神经网络混合算法的神经网络电池模型.采用混合脉冲功率特性测试方法进行试验,共得到245组有效的试验数据,其中200组数据作为训练样本,45组数据作为测试样本.对比了单一BP算法和SA+BP混合算法训练模型的仿真结果,证明SA+BP混合算法训练的电池模型估算精度更高,能更加准确地描述电池的功率特性.