16kb/s ADPCM编码系统中自适应预测算法的探讨

本文通过对三种不同的预测器(一阶固定预测器,CCITT自适应预测器以及归一化SG算法的自适应格型预测器)实现的16kb/S ADPCM编码系统的比较,对16kb/S ADPCM中自适应预测算法进行了探讨,结果表明:在16kb/S ADPCM中,采用归一化SG算法的自适应格型预测器能使系统在算法复杂度和系统性能之间得到较优的折衷。

几种典型迎风格式的分析与比较

重点分析了AUSM+格式的构造方法,同时将其与Van Leer,Roe格式等构造方法进行比较和分析,通过求解一维激波管问题,以及二维和三维跨音速流场的计算比较了AUSM+格式,Van-Leer格式,Roe格式和中心格式的数值模拟结果和网格适应性,以及在经典四步Runge-Kutta显式时间推进和LU-SGS隐式时间推进下上述四种格式的计算效率。获取了对于基础研究和工程应用很有意义的结论。

基于混合储能减小平抑功率滞后性的风电平抑策略

随着储能技术的快速发展,为保障风电并网的安全、稳定,在风电并网处采用混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)进行风电平抑已经成为目前主流的风电平抑方式,但这些平抑策略的平抑功率大多存在较高的滞后性。为此提出一种基于混合储能的新型风电平抑策略,该策略通过灰色预测和自适应Savizkg-Golag(SG)算法相结合,获得风电并网参考功率和混合储能系统出力参考功率,再根据锂电池和超级电容的储能特性,通过变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法对混合储能系统出力参考功率进行分解,实现混合储能系统出力的合理分配。最后,经过算例分析验证该策略具有良好的风电平抑效果,并可以解决传统平抑策略平抑功率存在滞后性的问题,从而减小储能系统荷电状态(state of charge,SOC)曲线的波动幅度,进而降低储能系统的容量配置需求。