环境温度、光照强度和负载等因素对光伏电池的输出特性影响很大，为了提高光伏电池的工作效率，需要准确快速地跟踪光伏电池的最大功率点。在分析了光伏电池的输出特性的基础上，建立了光伏电池的仿真模型；针对传统爬山法的不足，采用了自适应占空比扰动法对最大功率点进行了跟踪控制。给出了上述两种算法的工作原理及设计过程。仿真结果表明：自适应占空比扰动算法跟踪迅速，减少了系统在最大功率点附近的振荡现象，提高了系统的跟踪速度和精度。
上传时间： 2013-12-04
上传用户：bakdesec
遗传算法应用于电网规划的难点与改进
上传时间： 2014-12-24
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介绍了变压器绕组热点温升的传统直接测量方法，国家标准计算方法，热电类比模型法，BP神经网络模型和算法。分析每种方法原理并进行比较，得到相应的优缺点。验证BP神经网络模型算法在变压器绕组热点温升中的应用，证明该方法是有效的。
上传时间： 2013-11-11
上传用户：文993
永磁同步电机FOC算法的流三相电流重构算法。
上传时间： 2013-10-15
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光伏并网发电系统最大功率跟踪新算法及其仿真
上传时间： 2013-10-20
上传用户：qijian11056
利用MATLAB环境建立一个用于变压器故障诊断的ＢＰ网络模型。首先利用具有全局寻优功能的遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，然后采用L-M（Levenberg-Marquardt）优化算法对BP神经网络进行训练，从而达到加快网络训练速度，避免训练过程陷入局部极小点的目的。最后，详细记录网络的实际输出，并与期望输出做对比研究，最终证实了此网络达到了设计要求，可用于变压器的故障诊断。
上传时间： 2013-10-11
上传用户：hz07104032
对不稳定风和阵风进行风速预测，以平稳风为例，根据实际风电功率和对应时序风速的关系建模，得到了风电功率随风速变化的各类模型下的拟合参数。为了提高风电功率的预测精度，通过从分段函数和整体建模两个角度比较各种模型的准确程度，得到了适宜于作为风电功率特性曲线的函数模型。
上传时间： 2013-10-08
上传用户：星仔
本文应用目前较为流行的神经网络方法对电力系统短期负荷进行预报，主要进行了以下工作： 1．了解电力系统短期负荷预报的现状，总结国内外的研究方法。 2．深入学习神经网络及其相关知识，设计出用共轭梯度算法改进的BP网络，并将它应用于负荷预报中，收到了很好的效果。相比普通的BP网络，不但预报精度大大提高，而且学习时间也缩短许多。 3．学习小波理论，尝试将小波分析与神经网络相结合，设计出一种小波神经网络，并将其用于负荷预报，收到了很好的效果。 4．提出一种新型神经网络，即RAN网。它是一种能根据输入数据的复杂程度而自动添加或删除其隐层神经元的神经网络，尝试将其用于负荷预报，同样收到了很好的效果，并且将三种方案进行了比较。
上传时间： 2013-11-20
上传用户：cccole0605
为了改善风电场发电的稳定性，抑制风电引起的电压波动与闪变，提高含风电电力系统的稳定性问题成为重要的研究内容，本文在简要介绍风电的特点的基础上，针对风电并网带来的电能质量及稳定性等问题，阐述了基于能量调度技术的解决方案，详细介绍了基于模糊理论"最大-最小"算法的调度系统控制器和系统其它主要部分的模型及仿真结果。控制器根据负荷用电量预测信息控制储能系统的充放电，不仅能有效抑制并网后电网的电能波动也能优化风电的发电质量。MATLAB仿真结果表明，风电储能系统能量调度策略和控制器是有效的，该系统能够有效减小风电场并网功率的波动。
上传时间： 2013-10-10
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线性卷积和线性相关的FFT算法：一 实验目的 1：掌握FFT基2时间（或基2频率）抽选法，理解其提高减少乘法运算次数提高运算速度的原理。 2：掌握FFT圆周卷积实现线性卷积的原理 二 实验内容及要求 1.对N=2048或4096点的离散时间信号x(n)，试用Matlab语言编程分别以DFT和FFT计算N个频率样值X(k), 比较两者所用时间的大小。 2.对N/2点长的x(n)和N/2点长的h(n)，试用Matlab语言编程实现以圆周卷积代替线性卷积，并比较圆周卷积法和直接计算线性卷积两者的运算速度。 三预做实验 1.FFT与DFT计算时间的比较 （1）FFT提高运算速度的原理 （2）实验数据与结论 2.圆周卷积代替线性卷积的有效性实验 （1）圆周卷积代替线性卷积的原理 （2）实验数据和结论 FFT提高运算速度的原理 FFT算法将长序列的DFT分解为短序列的DFT。N点的DFT先分解为2个N/2点的DFT，每个N/2点的DFT又分解为N/4点的DFT，等等。最小变换的点数即所谓的“基数”。因此，基数为2的FFT算法的最小变换（或称蝶型）是2点的DFT。一般地，对N点FFT，对应于N个输入样值，有N个频域样值与之对应。
上传时间： 2013-10-26
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