一种有效的增量BDPCA算法

主分量分析是一种有效的特征提取及特征压缩算法,然而过大的运算量及存储量限制了它的应用,而算法的增量形式可有效解决这两个问题。主要研究了一种增量主分量算法-CCIPCA算法,首先对它进行了详细分析,证明了其本质上是幂法的一种在线形式,而其统计有效性对应于数据采用指数窗加权时,参数β=1的情况;然后根据幂法的特点调整了其初始值和权值的选取方法,降低了CCIPCA算法的运算量;并在此基础上给出了一种增量BDPCA算法,基于ORL人脸数据库和ATT人脸数据库的仿真结果验证了方法的有效性。

基于改进布谷鸟搜索算法的光伏最大功率点跟踪策略

实际工程中,光伏阵列在随机变化的环境中会出现局部遮光的情况,从而导致光伏阵列的功率-电压特性曲线会呈现多峰值状态,传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)算法易陷入局部最优解,追踪速度和精准度无法得到满足。针对这一问题,提出一种基于布谷鸟搜索算法(cuckoo search algorithm, CS)和电导增量法(conductivity increment method, CI)结合的光伏MPPT算法,在算法前期利用布谷鸟搜索算法将大步长和小步长交替使用使得全局搜索能力增强,找到全局最大功率点所处区域附近;在后期,采用步长小、控制精度高的CI进行局部寻优,快速准确地锁定到最大功率点。在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,并与原始布谷鸟搜索算法和粒子群优化(particle swam optimization, PSO)算法进行比较。仿真结果表明,将CS与CI结合的算法使得收敛速度更快,精度更高,稳定状态时功率曲线的波动更小。

考虑风光出力不确定性的风光储微电网系统智能协调控制策略

对风光储互补的微电网发电系统进行研究,针对风光发电与负载功率不匹配问题,提出了一种基于新型变步长电导增量法的最大功率点追踪控制方法,利用基于Ziegler-Nichols法的改进自适应PID算法实现负载功率蓄电池充放电控制的协同控制策略。通过在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型并进行验证,证明了所述方案的准确性以及可行性。

局部阴影下基于IBOA-INC的光伏复合MPPT控制

针对传统的最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)算法陷入局部极值不能找到最大功率点(Maximum Power Point,MPP)以及传统的蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)存在收敛速度慢和搜索震荡较大等问题,提出一种改进的蝴蝶优化算法(Improved Butterfly Optimization Algorithm,IBOA)结合电导增量法(Conductance Increment Method,INC)的复合MPPT追踪方法。在IBOA中,引入自适应动态转换概率来平衡算法的全局与局部搜索,然后在全局搜索阶段引入Levy飞行策略,使蝴蝶个体广泛分布于搜索空间中,提高全局寻优能力;同时在局部搜索中设置新的寻优对象,并通过贪婪算法进行筛选保留,提高局部搜索的能力。当系统位于MPP附近时,利用INC局部搜索能力强的优点快速、准确地收敛到MPP并且稳定功率的输出。仿真结果表明,在静态和动态阴影下与BOA、PSO算法进行对比,所提算法具有更快的追踪速度、更高的追踪效率和更强的鲁棒性。

基于改进型电导增量法的光伏系统最大功率点跟踪策略

根据光伏电池的数学模型,通过Matlab仿真分析了光伏电池在不同光照强度下的UI、U-P输出特性.针对定步长电导增量法与梯度式变步长电导增量法存在的跟踪速度与稳态精度间不协调以及动态响应能力差的缺陷,提出了一种基于梯度式变步长电导增量法的改进型控制算法,并通过Matlab平台对其进行仿真验证.仿真结果表明,提出的改进型跟踪算法具有追踪速度快,稳态波动小的特点,并且在外界条件改变的情况下具有良好的动态性能.

基于灰狼&电导增量的局部遮阴下光伏最大功率跟踪

为解决光伏电池被局部遮挡时发电效率降低的问题,需要选用合适的最大功率跟踪技术。结合灰狼算法和电导增量法的特性,提出一种灰狼算法和电导增量法相结合的方法。先利用灰狼算法进行全局搜索,再使用电导增量法进行局部搜索。仿真结果表明:在静态遮挡情况下,与灰狼算法相比,所提的方法搜索最大功率点的时间更少;在动态遮挡条件下,重新搜寻到最大功率点的响应时间达到0.2 s。所提算法可以适应动态变化的天气,快速实现最大功率跟踪技术,改善了传统算法收敛速度慢和易陷入局部最优等问题。

基于残差自然幂法的增量线性判别分析方法

提出了将增量线性判别分析问题(LDA)转化为两个增量主元分析(PCA)问题的算法框架.为加速算法的收敛速度,推导了增量LDA中训练样本的类内离散度矩阵和协方差矩阵的无损实时更新公式,并在此基础上提出了一种基于残差协方差矩阵的自然幂增量PCA算法.将该增量PCA方法与基于双PCA结构的增量LDA算法框架相结合,实现了数据流的实时LDA处理.仿真结果表明,与已有的增量LDA方法相比,该方法在收敛速度、计算复杂度和可操作性上具有更优的性能.

水火电力系统经济调度的协调方程式解法

介绍了水、火电力系统经济调度的协调方程式解法，并给出了详细的计算框图．其中潮流计算采用改进牛顿－拉夫逊法，网损微增率的计算直接使用导纳矩阵的元素．因此，其计算速度及计算精度都得到相应的提高，从而使协调方程式法的应用更简捷，计算结果也更理想，

基于改进电导增量法的光伏阵列MPPT

以太阳能发电最大功率跟踪单元为研究对象,采用改进电导增量法,通过理论分析和Matlab模型仿真的方法,对光伏阵列的最大功率跟踪(MPPT)性能进行分析与实验验证。研究结果表明,改进的电导增量法具有良好的控制精度,加入恒压启动过程后,使新算法兼具快速的跟踪效果。

光伏发电系统最大功率点跟踪方法研究

为准确跟踪光伏电池最大功率点,提高光伏电池的利用效率,分析了光伏电池等效模型及其输出特性,阐述了几种常用跟踪方法的原理及优缺点,并提出了基于电导增量法与Fibonacci搜索算法相结合的MPPT算法。仿真实验表明,该方法能在日照突变的情况下追踪最大功率点,并且使系统稳定工作在最大功率点,具有良好的抗干扰能力和较快的搜索速度,对光伏电池最大功率点有较好的追踪效果。

光伏最大功率点跟踪变步长电导增量法的算法优化

根据光伏(photovoltaic,PV)系统输出电压-功率(U-P)曲线在最大功率点(maximum power point,MPP)两侧斜率变化的规律有所不同,MPP左侧曲线变化舒缓,右侧相对陡直的特点,在光伏最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)控制方法的研究基础之上,结合现有一些变步长电导增量法,提出了一种在MPP左侧利用指数函数来调整跟踪电压步长;在MPP右侧利用对数函数来调整跟踪电压步长的分段式变步长电导增量优化算法。仿真实验结果表明该方法良好地实现了对光伏系统最大功率点的跟踪,有效地降低了跟踪过程中MPP附近由步长振荡引起的功率损耗,提高了PV系统的功率输出效率。

基于Matlab/Simulink的混合MPPT方法的研究

对光伏发电系统里最大功率点跟踪控制技术进行研究,通过对单一传统算法电导增量法和单一智能算法模糊控制法分别建模进行仿真对比,结合两种算法提出新的混合跟踪算法模型,既能在变化的外界环境里快速、准确地对最大功率点进行跟踪,又有效地减少了在稳定的光伏最大功率点附近的振荡,将新的混合算法通过仿真,与单一算法进行了比对,展现出新算法的优势,在现实生活中也提高了光伏发电的效能。

基于运行策略智能生成方法的增量配电系统储能优化配置

为提高增量配电系统储能配置的经济效益,该文提出一种基于运行策略智能生成方法的增量配电系统储能优化配置方法。首先,分析增量配电系统配置储能在给定市场条件下可以获得收益类型以及相应的运行方式,并通过建立储能的成本、延缓电网升级改造、提升可靠性、电能量市场和辅助服务市场等多项收益模型,计算单位容量储能获得各类收益经济性排序。根据年、日负荷特性,基于优先获取高收益原则,提出一种储能运行策略智能生成方法。其次,考虑放电过程中储能容量的衰退,建立面向增量配电系统的储能优化配置模型,并基于年仿真计算运行成本和收益。模型采用差分进化算法求解。算例表明,该方法可有效提升储能配置的综合效益。当系统充裕性不足时,配置储能的提升供电可靠性收益较好。研究成果可为增量配电网系统配置储能提供有益参考。

基于光伏阵列的改进型最大功率点追踪算法研究

光伏阵列是光伏系统的发电设备,光伏阵列中的最大功率点追踪影响光伏系统的发电效率。对光伏阵列输出特性曲线进行分析,在此基础上分析了几种传统最大功率点追踪算法的适用范围和各自的优缺点,提出一种将变步长电导增量法与牛顿插值法相结合的算法。仿真结果表明,与传统扰动观测法及电导增量法相比,改进型最大功率点追踪算法可对最大功率跟踪点输出的功率波形振动幅度高效控制,具有追踪速度快、环境适应性好等优点。