宁夏石嘴山地区盐碱地变化的目标级检测

采用同一地区、不同时相的Landsat 8OLI影像数据,结合影像的光谱、纹理和地理特征等24个变量,分别采用随机森林分类法(RF)和支持向量机分类法(SVM)对宁夏石嘴山地区进行影像分类,研究发现:影响分类模型精度的有DEM数据、归一化差异植被指数(NDVI)、短波红外波段、归一化差异湿度指数(NDMI)与第一主分量均值(M)等重要参量。RF的分类精度略高于SVM,总体分类精度为95.492%,Kappa系数为0.947;盐碱地的分类精度为98.510%,计算效率是SVM的16.5倍;RF方法更适合进行盐碱地目标级的变化检测。根据两个时相影像的RF分类结果,得到2014—2017年研究区盐碱地面积减少约133.56km2,减少比例56.368%,生态环境改善和盐碱地改良趋势较好。

宁夏石嘴山地区盐碱地特征级变化检测研究

针对像元级变化检测细节信息损失过多,特征级变化检测特征表征不完整的问题,提出一种能够自动确定特征融合权重的方法,用以弥补盐碱地破碎、离散的分布特点.首先,在分类基础上,选取随机森林算法(RF)特征重要性评价值作为权重,将光谱、纹理、地形3类特征进行多特征差异融合.然后,利用RF算法构建检测模型进行变化检测.分析误差矩阵表明:采用以重要性值为权值的融合方法检测时,检测精度高达99.62%.在检测精度、Kappa系数、错检与漏检误差、运行效率、特征区分度上均优于另外2种方法,检测效果较好.

基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化

为了调高风光互补发电储能系统的经济性,减少其运行费用,研究风光互补发电储能系统的容量优化配置模型,探讨粒子群算法的改进及混合储能容量优化方法。首先通过对全生命周期费用静态模型的介绍,利用蓄电池和超级电容器作为风光互补系统混合储能装置,以其全生命周期费用最小为目标,以系统的缺电率等运行指标为约束条件,建立了一种混合储能系统容量优化配置模型,其次,通过优化不对称加速因子进而改进了粒子群算法,最后利用算例在Matlab中进行了仿真与求解,结果表明,该方法不仅优化了蓄电池的工作状态,降低了储能系统的全生命周期费用,而且加快了收敛速度。

基于遗传算法的风电混合储能容量优化配置

为了降低独立风力发电系统中储能装置的生命周期费用,建立以风力发电系统中储能装置的生命周期费用最小值为优化的目标函数、负荷缺电率等指标为约束条件的模型,结合蓄电池和超级电容器储能特性,利用风电和负荷48 h的发用电数据,研究包含蓄电池和超级电容器的储能系统能量管理策略。提出了一种基于改进粒子群算法的储能容量生命周期费用优化配置方法,算例分析证明该算法具有有效性和实用性,优化后的系统很大程度上节省了经济成本。

基于改进下垂法的微网并网控制策略研究

分布式微网并网控制策略研究对提高微网可靠运行有重要意义。针对微网系统孤岛运行时分布式电源间存在环流的问题,设计了无功环流抑制环节以改进下垂控制,通过平移下垂控制曲线实现了分布式电源在并网模式下的恒功率输出,在此基础上设计了并网预同步控制器,以保证并网时不会对电网产生大的冲击电流,最后,在Matlab/Simulink中对微网孤岛运行时无功环流的抑制、微网运行模式切换时的控制及微网并网后的恒功率控制进行了建模仿真,结果验证了改进下垂控制法的正确性和可行性。

基于间接矢量调制矩阵变换器建模仿真研究

矩阵变换器具有网侧功率因数和输出电压频率灵活可调、输入电流谐波低,能量双向流动,无中间直流环节等优势。文章首先分析了矩阵变换器拓扑结构、给出了矩阵变换器的交-直-交等效电路。详细的介绍了间接矢量调制技术实现过程,给出了实现过程的主要步骤,并且分析了不同步骤下关键参数的计算和选取原则。为了避免传统间接矢量调制存在两次切换以及对电流和电压波形质量造成不利影响等问题,对调制矢量占空比进行了优化配置。最后通过仿真软件对其进行仿真研究,并着重对矩阵变换器谐波进行仿真分析,结果验证了所研究的改进型间接矢量调制技术的有效性和可行性。

一种额定频率补偿的改进下垂法在分布式微电网中的应用

研究分布式微电网控制策略对提高微电网电能质量有着重要意义。在分析传统下垂控制原理的基础上,针对微电网孤岛运行采用传统下垂控制策略时出现的频率静差问题,提出了一种额定频率补偿的改进下垂控制方法,实现了孤岛运行下微电网频率无静差,提高了微电网的电能质量,有利于微电网再次并网运行。在Matlab/Simulink中对改进下垂控制进行了模型搭建和仿真分析,结果证明了改进下垂控制方法的正确性和可行性。

基于MIGA-BP神经网络的短期电力负荷预测

准确的短期电力负荷预测有助于工业生产中故障诊断和发电成本的降低.针对已有遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)存在局部搜索能力差的缺点,提出多岛遗传算法优化的BP神经网络(MIGA-BP),通过使种群在不同“岛屿”进化和迁移提高物种多样性,克服GA-BP算法中的缺点.将天气因素影响权重和归一化后的负荷数据输入建立的MIGA-BP神经网络预测模型,在MATLAB环境下进行仿真研究.结果表明,控制变量条件相同时,MIGA-BP模型预测误差比GA-BP模型的更小,对短期电力负荷预测更有优势.

基于改进遗传算法的BP神经网络短期电力负荷预测

有效且准确的短期电力负荷预测有助于工业生产的预报评估和发电成本的降低。针对传统的遗传算法优化的BP神经网络局部寻优能力不足,预测精度不高的缺陷,提出模拟退火算法改进的遗传算法,来优化BP神经网络的初始权值阈值,建立改进遗传算法的BP神经网络预测模型对实际短期电力负荷数据进行预测。通过MATLAB仿真研究表明,改进后的预测模型比改进前的预测模型预测精度更高,对短期负荷预测更有实用价值。

一种改进的彩色遥感图像边缘检测算法研究

针对当前方法在对彩色遥感图像做边缘检测时,普遍存在无法精确定位边缘、边缘信息获取不完整以及受到噪声影响等问题,提出一种改进的边缘检测算法。采用分数阶微分和Canny算子相结合的方法,设计一种分数阶微分模板应用到Canny算子中,同时引入高斯曲率滤波理论,在对彩色遥感图像做边缘检测的同时平滑图像,寻找最小正则化能量点,获得算法的最优参数,从而得到更优的彩色遥感图像边缘检测效果。经过对比实验后发现,改进的算法在对彩色遥感图像边缘检测的过程中,能够准确定位边缘获得更多的边缘信息,平滑图像噪声以及抑制噪声的非线性放大。

光伏并网逆变器LVRT技术仿真研究

针对电网电压跌落造成的电网不稳定运行,以抑制光伏并网逆变器输出过电流为控制目标,提出了基于无功支撑的LVRT技术。在对光伏并网逆变器建模和分析双闭环控制策略的基础上,建立了逆变器输出无功电流和电压跌落深度的关系,电网电压跌落时,通过对有功、无功电流的协调控制,实现LVRT,输出无功支撑电网电压恢复,增强了并网系统的稳定性。Simulink仿真研究验证了该LVRT技术的有效性和可行性。

基于粒子群算法的BP神经网络电价预测研究

电力负荷预测是电力系统规划和运行的主要内容,而实时电价是影响负荷预测精度的一个重要因素,文章通过分析某电网电价历史数据,结合PSO算法和BP网络优点,提出一种PSO-BP神经网络预测模型,用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,将电力系统电价的不确定性变为可预测性。Matlab仿真结果表明,PSO-BP神经网络预测模型收敛速度快和预测精度高,可运用到未来实际电价预测当中。

自动确定类别数的RJMCMC+SA图像分割算法研究

在保证遥感图像分割模型复杂性、分割精度的情况下,自动确定分割类别数是一个重点问题。为此,结合可逆跳马尔科夫蒙特卡洛和模拟退火理论(RJMCMC+SA)构建了图像分割算法。通过高斯曲率滤波(GC)对图像进行几何平滑处理,依据贝叶斯理论形式化非线性回归模型中的参数变量从而建立后验概率分布,利用RJMCMC算法实现该后验概率分布并构建概率转移核,结合SA算法加速概率转移核收敛,确定分割算法中径向基函数的个数和参数,完成类别数自动确定和图像全局性分割。在全色遥感图像和伯克利大学实验数据库图像上,分别与4种径向基函数分割模型实验对比,数据分析表明,该算法不仅在复杂性和精确度上取得很好的平衡,而且能够自动确定图像类别数。

基于PSO-BP神经网络的风电功率预测研究

针对大规模风电集中并网和远距离传输对电网安全稳定运行带来的影响,通过分析某风电场风电功率变化的特点,结合PSO算法和BP网络的优点,提出了一种PSO-BP神经网络预测模型,用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,将风电输出功率的不确定性变为可预测性。Matlab仿真结果表明,PSO-BP预测模型收敛速度快,预测精度高,可为大规模风电并网后电网的安全、可靠、经济运行及调度规划提供技术参考。

基于PSO-ICA-BP神经网络的短期风电功率预测

针对传统的BP神经网络对短期风电功率预测精度不高的缺点,提出粒子群算法改进帝国竞争算法(PSO-ICA),通过PSO算法改进殖民地同化操作提高ICA算法的全局寻优能力,输出全局最优解作为BP神经网络初始权值阈值。同时用主成分分析法降维压缩输入数据,提高网络泛化能力。利用PSO-ICA-BP预测模型对某风电场实际风电功率数据进行预测,仿真结果表明该模型预测误差更小,对短期风电功率预测更有效。

模块化多电平变流器改进最近电平调制策略的研究

针对传统的最近电平进行调制从而适合多电平、高电压的场合,但电平数偏少时输出波形质量会降低。对于传统调制方法存在的局限性,对最近电平调制进行了改进,在阶梯波产生时加入自变量的偏差量,调制波和阶梯波产生偏差,使系统输出电平数翻倍,降低总谐波失真THD值。最终在Matlab/Simulink中搭建MMC仿真模型,通过仿真结果对比加入不同偏差量时产生的输出谐波水平,得到最优偏差量,验证了该方法的正确性。

基于改进SVPWM的并联混合APF仿真研究

有效的谐波治理有助于保障供用电设备的安全经济运行。针对传统SVPWM控制策略在求取合成电压矢量角度时需要进行大量三角函数运算,提出了一种以三相电压数值大小进行扇区判断的改进方法。该方法有效简化了运算过程,提高了运算效率。对于传统的Ip-Iq谐波检测法提出将二阶巴特沃斯滤波器和均值滤波器相串联组成改进的滤波器,以便提高电流谐波检测精度和响应速度。在Matlab/Simulink中搭建并联混合APF模型,仿真验证了以上两种改进的方法具有较高的谐波检测精度和较好的补偿效果。