船用光伏发电系统最大功率跟踪及自动跟踪控制研究

太阳能是一种新型的可再生清洁能源,资源丰富,对环境无任何污染,被越来越多的用在船舶上。搭载光伏发电系统的船舶具有经济性好、噪音低、振动小、安全性好及无污染等优点,已经得到了初步应用。为研究光伏发电系统在船舶上的应用,针对如何提高光伏发电系统输出功率,提高光伏发电系统的发电效率展开研究,重点对最大功率跟踪控制及自动跟踪控制技术的实现进行研究与分析。     

基于恒压插值法的光伏发电系统最大功率跟踪

分析现在工程运用中最常见的两种算法(扰动观测法和定电压法)的优缺点,提出一种新的跟踪算法——恒压插值法,用Matlab进行算法模型的仿真分析,结果表明恒压插值法具有其可行性和实用性,该算法克服上述两种方法的缺点,实现有效的光伏系统最大功率跟踪。     

基于光伏升压与最大功率跟踪设计

太阳能光伏系统是将太阳能转化为电能,而太阳能电池电压一般比较小且为非线性。本文采用boost DC/DC升压电路和最大功率跟踪爬山法做了分析设计,结合MATLAB/SIMULINK软件环境,进行相关实验和仿真。     

基于粒子群算法的船舶发电系统电路优化

船舶发电系统电路受到传感电机电磁耦合的影响,容易产生串扰,导致输出功率因素不高,需要进行电路优化设计。提出基于粒子群算法的船舶发电系统电路优化方法,构建船舶发电系统电路优化的控制约束参量模型,采用粒子群进化方法进行电路优化参数的自适应寻优,以粒子种群的适应度方差最小为约束条件,得到电路控制参数的最优解。以此为指导进行船舶发电系统电路的优化设计,并进行电路测试和仿真分析,得出采用该方法进行船舶发电系统电路优化能提高关联约束参量的寻优能力,发电系统控制的稳定性较好,发电系统的输出功率增益得到提升。     

基于超级电容的船用光伏并网系统功率控制

针对光伏并网系统输出功率的间歇性和随机性会降低船舶电力系统运行稳定性的问题,采用超级电容作为储能,使船用光伏并网功率平缓输出.分析超级电容特性和光伏系统的构成,建立光伏电池阵列和基于扰动观察法的输出最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制模型,由超级电容和双向DC/DC变...     

光伏并网逆变器最大功率点跟踪MPPT设计

对于光伏并网逆变器,最大功率点跟踪MPPT设计是一项关键内容.本文从太阳能电池阵列理论模型出发,在分析其物理特性及数学模型基础上,提出几种MPPT方法.结合光伏并网逆变器理论分析及实际的光伏系统的试验运行,提出一种合理可行、指标优化的MPPT方法,即改进的CVT启动变步长扰动观测法,试验结果显示该最大功率点跟踪可使光伏阵列稳定工作在最大功率点附近,证明了设计的正确性.     

基于粒子群算法的海上物流智能配送系统

目前,海上物流的兴起与发展为物流行业带来了新的生机,但在海上物流智能配送系统的使用过程中,系统时常无法实现精确的船只调度,因而采用粒子群算法展开优化,设计粒子群算法的海上物流智能配送系统。在原有的硬件体系中引用GIS芯片,提升原有硬件的性能。以上述硬件为基础,采用粒子群算法中的学习因子优化技术,设定船只调度计算模块。将硬件与软件相结合,完成粒子群算法的海上物流智能配送系统的设计工作。构建系统测试平台,通过与原有智能配送系统船只调度精准度对比可知,此系统的船只调度精准度优于原有系统,性能更佳。     

基于粒子群算法的船舶物流智能配送系统

当前船舶物流智能配送系统存在配送路径并非最优,配送效率低,导致船舶物流智能配送成本存在居高不下的缺陷。为了节约船舶物流智能配送成本,找到理想的船舶物流智能配送路径,设计了基于粒子群算法的船舶物流智能配送系统。首先对船舶物流智能配送系统的工作流程进行描述,并重点描述船舶物流智能配送路径优化问题,然后设计了一种改进粒子群算法,并采用它实现船舶物流智能配送路径的优化。最后的测试结果表明,本文船舶物流智能配送系统可以在用户规定时间内将需求的产品送到目的地,降低了船舶配送成本,不仅可以帮助船舶物流配送企业提高管理,而且船舶物流配送结果优于其他的系统。     

基于粒子群优化粒子滤波的声呐目标检测前跟踪

针对传统固定粒子数粒子滤波算法计算量大、复杂环境下声呐微弱目标检测与跟踪鲁棒性不强的问题,提出基于粒子群优化（PSO）算法的粒子滤波检测前跟踪方法（IPSO-PF-TBD）。该算法在滤波预测与步骤更新之间加入PSO算法,结合预测信息和更新完成的粒子分布状态进行优化,将粒子集合转移到后验概率密度较大的区域,并充分利用声呐回波信号中目标粒子的权重信息设置粒子自适应采样策略,通过检测前跟踪（TBD）技术的数据帧间能量累积和目标检测,提高目标检测前跟踪的性能。仿真试验结果表明,提出的检测前跟踪处理方法对低信噪比及快速机动等复杂环境下的目标进行跟踪时,在位置估计精度和误差值方面明显优于粒子滤波（PF）和PSO-PF算法,具有一定研究和应用价值。     

粒子群算法在船用风力发电机转移潮流控制中的应用

风力发电机在发电过程中对转移潮流控制的准确度会直接影响发电电路分路负荷承载。与常规风力发电不同,船用风力发电分电路承载能力远低于常规风力发电标准。因此,为了使其适应船用环境,必须优化现有风力发电机转移潮流控制策略,基于上述思想,研究粒子群算法在船用风力发电机转移潮流控制中的应用。首先,建立风力发电机的发电系统模型,然后根据模型数据对转移潮流过程中分电路的切负荷进行分组计算,最后引入粒子群算法对分组后的分电路控制策略进行优化,实现分电路负荷的精准控制。通过实验数据的对比可知,该方法在船用场景下具有较好的适应性。     

基于粒子群算法的水翼剖面优化设计

水翼是船舶设计和各种水中运动装置设计的重要组成部分,在船舶海洋工程领域的应用十分广泛.采用粒子群优化算法(PSO)对三维水翼翼型进行了以提高升阻比为目标的优化设计.翼型由解析函数线性叠加法表示,目标函数和粒子的适应度由基于面元法的流场数值解来提供.整个优化计算过程较传统的优化方法原理简单,计算量小,优化后的水翼型能较原翼型的水动力性能有明显改善.优化结果验证了粒子群优化算法结合面元法在水翼剖面优化设计中的可行性,对今后水翼剖面优化设计有一定借鉴意义。     

基于DIgSILENT仿真的最大功率跟踪和无功补偿研究

论文主要研究了风力发电机运行稳定性的机械部分,运用曲线拟合方法和爬山算法对最大功率跟踪控制方法进行了比较研究,在DIg SLIENT仿真过程中建立了改进的控制模块并进行比较研究,从而得出改进的爬山算法和MPPT的控制模块具有良好的计算效果。通过建立SVC和STATCOM的模型和改进的控制模块连接到风力发电系统,在DIg SLIENT仿真中验证了SVC和STATCOM模型的有效性,并分析了模型对风力发电设备和系统的影响。研究结果表明,STATCOM在电网三相短路故障中有利于电压恢复和无功补偿。     

基于粒子群算法的船舶电网系统状态评估分析仿真

电网系统状态评估是保证船舶正常工作的关键技术,针对当前船舶电网系统状态评估结果不科学,评估误差大的缺陷,提出基于粒子群算法的船舶电网系统状态评估模型。首先分析当前船舶电网系统状态评估现状,并建立船舶电网系统状态评估的数学模型,然后引入粒子群算法对数学模型进行求解,找到船舶电网系统状态评估的最佳方案,最后在Matlab 2016平台进行了船舶电网系统状态评估的验证测试,本文模型可以快速、有效的找到船舶电网系统状态评估最优方案,提高了船舶电网系统状态评估精度。     

基于粒子滤波的水下目标被动跟踪算法

针对水下被动目标跟踪的非高斯噪声环境和弱可观性的特点,提出了将粒子滤波算法应用于水下被动目标跟踪中的非线性问题,克服了常规的线性化方法易发散且跟踪精度低、误差大的缺点.仿真结果表明:粒子滤波算法提高了滤波的稳定性,跟踪精度优于扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法,收到了良好的效果,具有较高的实用价值.     

基于PWM逆变的新型船用轴带发电系统研究

为了提高常规轴带发电系统总体性能,本文研究了一种采用PWM逆变技术的新型船用轴带发电系统。通过采用虚拟发电机控制技术,使逆变器输出具有与柴油发电机组相似的电压．无功功率和频率．有功功率下垂特性。利用MATLAB／Simulink搭建了新型轴带发电机组的仿真模型,对控制策略进行了验证,为该系统应用于船舶的正确性和有效性提供了技术支撑。     

基于粒子滤波算法的方位跟踪方法研究

与传统的声压水听器相比,矢量水听器(AVS)可以同时、共点接收水下声场的声压和振速信息,利用单个水听器可以估计出目标的方位(DOA)信息。本文将MUISIC方位估计方法和粒子滤波(Particle Filtering,PF)跟踪方法结合,给出一种高效的水下运动目标的实时方位跟踪方法(PF-MUSIC),仿真对比分析了MUSIC方法和PF-MUISC方法的方位跟踪性能,并通过海上试验验证了跟踪方法的实用性。结果表明:PF-MUSIC法的计算量远小于MUSIC方法,PF-MUSIC方法的误差更小并且跟踪曲线更平滑,适用于对水下目标的实时方位跟踪。     

粒子群算法在船舶电网系统中的应用

介绍粒子群算法的原理,并根据算法中的问题,改进粒子群算法,将自适应粒子群优化算法应用于船舶电网系统中。对自适应粒子群优化算法中的参数进行调整和变异,增强了种群全局寻优的速度和精度。最后将此算法应用于船舶电网系统的无功优化中,并通过对比实验说明本文所采用的算法在稳定系统电压方面效果明显。     

基于粒子群算法的电池船运行优化

为了缓解化石能源紧缺、减少船舶污染气体排放,构建以大容量储能电池为主动力的绿色船舶,是实现海洋碳达峰与碳中和的关键。将储能技术和电力推进技术引入到船舶电力系统中,形成全电力船舶已逐步成为船舶设计的趋势。利用粒子群优化算法,兼顾船舶多种运行工况,提出一种面向直流全电池船舶运营管理的系统优化方案。为验证所提方法的有效性,选取典型航线,对电池船运行过程中的经济性进行测算。仿真结果表明船载储能系统可以平抑船舶航行时由负荷变化引起的剧烈波动,通过优化电池船的运营管理,在减轻船舶电力系统波动的同时,降低船舶运行过程中的总成本。     

基于混合粒子群算法的船舶稳定性分析

随着我国船舶航运事业的兴起,对保持舰船航行的安全和稳定的要求越来越高。由于船舶航运事业面对的环境复杂多变,传统PID船舶稳定性能分析和控制方法难以对大型风浪引起的船舶摇晃运动系数进行有效分析,无法快速准确的对船舶随机横摇运动外扰力进行计算,不利于船舶航行安全。因此结合混合粒子群算法对船舶稳定性进行研究。首先对船舶航行过程中外扰动因素影响程度进行分析和计算,并设计了船舶稳定性检测和控制系统,从而达到提高船舶航行稳定性的设计目标。为验证该方法的有效性,对比传统PID船舶稳定性检测控制方法进行了仿真实验。实验结果表明,基于混合粒子群算法的船舶稳定性分析方法能够更好地对船舶航行安全、稳定性能和航行状态进行精准判断,保障船舶在复杂海洋环境中的稳定航行。     

基于最大熵算法的空间功率谱估计方法研究

针对北斗二号BeidouⅡ卫星导航接收机干扰信号波方向估计问题,采用一种基于最大熵算法的空间功率谱估计方法实现对干扰来波方向的识别,并通过Matlab仿真验证了这种算法的性能。