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光伏发电非线性步长最大功率跟踪研究
被引量：
8
1
作者
赵云凤
李田泽
+1 位作者
陈世宝
赵敬
《可再生能源》
CAS
北大核心
2013年第1期17-20,共4页
针对目前常见的光伏发电最大功率跟踪法跟踪效率不高、稳态波动大等缺点,文章提出一种新型非线性步长最大功率跟踪算法。该算法以扰动观察法为基础,采用了非线性步长,即e指数步长跟踪,当远离最大功率点时,采用正指数步长跟踪;接近最大...
针对目前常见的光伏发电最大功率跟踪法跟踪效率不高、稳态波动大等缺点,文章提出一种新型非线性步长最大功率跟踪算法。该算法以扰动观察法为基础,采用了非线性步长,即e指数步长跟踪,当远离最大功率点时,采用正指数步长跟踪;接近最大功率点时,采用负指数步长。该算法还增加了局部最大功率判断环节,避免系统出现误判现象。通过Matlab/Simulink构建太阳能电池最大功率跟踪模型仿真,仿真结果验证了非线性步长最大功率跟踪算法的快速性、稳定性和准确性。
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关键词
光伏发电
最大功率跟踪
非线性步长
局部最大功率
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职称材料
改进GSO与二维OTSU融合的红外图像多阈值分割方法
被引量：
12
2
作者
刘沛津
王曦
贺宁
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期671-677,共7页
针对二维最大累间方差(Nobuyuki OTSU,OTSU)图像分割算法在电气设备故障诊断与定位中,其红外图像的多阈值分割中存在的耗时多、分割精度低、误分割等不足,造成故障区域欠分割或者过分割的问题,提出一种改进的萤火虫算法(glowworm swarm ...
针对二维最大累间方差(Nobuyuki OTSU,OTSU)图像分割算法在电气设备故障诊断与定位中,其红外图像的多阈值分割中存在的耗时多、分割精度低、误分割等不足,造成故障区域欠分割或者过分割的问题,提出一种改进的萤火虫算法(glowworm swarm optimization,GSO)与二维OTSU的融合算法来提高电气设备红外图像多阈值分割的实时性与准确度。寻优过程中,将局部寻优扩展到全局寻优,并引入非线性递减步长及新的移动策略对GSO进行优化改进。实验结果表明:该融合算法在分割结果上较二维OTSU及未改进GSO与二维OTSU融合算法更能准确分割运行电气设备图像异常区域,分割速度分别提高19倍、1.28倍,为红外图像早期故障的有效识别与定位奠定基础。
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关键词
红外图像
多阈值分割
改进萤火虫算法
非线性
递减
步长
设备故障诊断
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职称材料
题名
光伏发电非线性步长最大功率跟踪研究
被引量：
8
1
作者
赵云凤
李田泽
陈世宝
赵敬
机构
山东理工大学电气与电子工程学院
出处
《可再生能源》
CAS
北大核心
2013年第1期17-20,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(50807034)
山东省自然科学基金资助(ZR2011EEQ025)
+1 种基金
山东省淄博市科技发展资助项目(2011GG01116)
山东理工大学重点学科资助项目
文摘
针对目前常见的光伏发电最大功率跟踪法跟踪效率不高、稳态波动大等缺点,文章提出一种新型非线性步长最大功率跟踪算法。该算法以扰动观察法为基础,采用了非线性步长,即e指数步长跟踪,当远离最大功率点时,采用正指数步长跟踪;接近最大功率点时,采用负指数步长。该算法还增加了局部最大功率判断环节,避免系统出现误判现象。通过Matlab/Simulink构建太阳能电池最大功率跟踪模型仿真,仿真结果验证了非线性步长最大功率跟踪算法的快速性、稳定性和准确性。
关键词
光伏发电
最大功率跟踪
非线性步长
局部最大功率
Keywords
photovohaie
maximum power point tracking
non-linear step size
part maximumpower point
分类号
TK511 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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职称材料
题名
改进GSO与二维OTSU融合的红外图像多阈值分割方法
被引量：
12
2
作者
刘沛津
王曦
贺宁
机构
西安建筑科技大学机电工程学院
出处
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期671-677,共7页
基金
国家自然科学基金(61903291)
陕西省基金教育厅产业化项目(18JC018)。
文摘
针对二维最大累间方差(Nobuyuki OTSU,OTSU)图像分割算法在电气设备故障诊断与定位中,其红外图像的多阈值分割中存在的耗时多、分割精度低、误分割等不足,造成故障区域欠分割或者过分割的问题,提出一种改进的萤火虫算法(glowworm swarm optimization,GSO)与二维OTSU的融合算法来提高电气设备红外图像多阈值分割的实时性与准确度。寻优过程中,将局部寻优扩展到全局寻优,并引入非线性递减步长及新的移动策略对GSO进行优化改进。实验结果表明:该融合算法在分割结果上较二维OTSU及未改进GSO与二维OTSU融合算法更能准确分割运行电气设备图像异常区域,分割速度分别提高19倍、1.28倍,为红外图像早期故障的有效识别与定位奠定基础。
关键词
红外图像
多阈值分割
改进萤火虫算法
非线性
递减
步长
设备故障诊断
Keywords
infrared images
multi-threshold segmentation
improved glowworm swarm optimization algorithm
nonlinear degressive step size
equipment fault diagnosis
分类号
TN219 [电子电信—物理电子学]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
光伏发电非线性步长最大功率跟踪研究
赵云凤
李田泽
陈世宝
赵敬
《可再生能源》
CAS
北大核心
2013
8
在线阅读
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职称材料
2
改进GSO与二维OTSU融合的红外图像多阈值分割方法
刘沛津
王曦
贺宁
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2021
12
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职称材料
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