基于SSA-VMD-LSTM-NKDE的短期风电功率概率预测

为进一步提高风电功率预测精度,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化VMD参数的组合预测方法。首先,使用麻雀搜索算法对VMD参数进行优化,并利用优化后的VMD对数据进行分解;其次,结合灰色关联分析法和熵权法对环境变量进行相关性分析,选择相关性最高的影响因素与分解得到的各模态分量组合作为LSTM预测模型的输入,获得更为精确的预测结果;最后,建立基于非参数核密度估计(NKDE)的风电功率概率预测模型,实现对风电功率预测结果不确定性的有效量化。结果表明,所提组合模型的MAE,RMSE和MAPE比VMD-LSTM模型的分别下降了39.51%,33.22%和40.39%。SSA-VMD-LSTM-NKDE组合模型不仅能够有效提高确定性预测的精度,而且还能够实现对风电功率预测结果不确定性的有效量化,为风电功率预测提供了科学决策依据。     

一种新型直流微电网DC-APF控制策略

针对直流母线电压存在的纹波分量会对整个直流微电网供电电能质量以及设备运行安全性造成影响的情况,提出了一种新型直流有源滤波器(DC active power filter,DC-APF)控制策略,抑制直流母线电压纹波。在分析DC-APF的多种模态工作基础上,对纹波检测和抑制方案进行了设计优化;提出了基于小波变换Mallat算法的直流母线电压纹波检测法;在传统PI与模糊PI控制的基础上,提出了改进的模糊自适应PI控制,实现对补偿电流的跟踪控制方法;在MATLAB/Simulink仿真环境中搭建了含DC-APF的直流微电网系统模型。仿真结果表明,与传统的DC-APF控制策略相比,新型DC-APF控制方法可以实现对直流母线电压纹波的快速检测,具有良好的纹波补偿抑制效果。所提策略可提升DC-APF对纹波的检测性能和抑制效果,为直流微电网纹波检测与抑制提供新的思路。     

安瓿瓶视觉检测关键技术研究与应用

目前我国药包生产企业普遍采用质检员抽检的方式对药品进行质量检测,人工抽检存在漏检、误检、效率低下等诸多弊端。本文提出采用基于机器视觉的检测技术对安瓿瓶的尺寸和缺陷进行在线全检,实验结果表明,该方法明显提高了检测效率和检测质量。