研究基于PI滤波估计加速度漂移的X射线脉冲星敏感器与加表组合导航算法。因长时间惯导误差积累导致发散,X射线脉冲星敏感器不能实时定位,且不能确定速度,提出利用X射线脉冲星敏感器脉冲到达时间(Time of arrival,TOA)作为观测量,与惯导...研究基于PI滤波估计加速度漂移的X射线脉冲星敏感器与加表组合导航算法。因长时间惯导误差积累导致发散,X射线脉冲星敏感器不能实时定位,且不能确定速度,提出利用X射线脉冲星敏感器脉冲到达时间(Time of arrival,TOA)作为观测量,与惯导推算的航天器位置在脉冲星指向上的投影估计位置误差,基于PI滤波估计加速度漂移,修正惯导误差,通过组合导航连续确定位置/速度。仿真表明,基于X射线脉冲星敏感器相位ϕ与加表组合天文导航算法能有效估计加速度漂移,并给出较高精度的位置/速度。展开更多
光伏电网频率调整过程中,依靠常规Smith预估控制器实现电网调频控制,对模型精度具有较强的依赖性,控制策略实施后最大频率变化率(rate of change of frequency,RoCoF)较大。因此,提出基于改进型Smith预估计器与大数据的光伏电网调频逐...光伏电网频率调整过程中,依靠常规Smith预估控制器实现电网调频控制,对模型精度具有较强的依赖性,控制策略实施后最大频率变化率(rate of change of frequency,RoCoF)较大。因此,提出基于改进型Smith预估计器与大数据的光伏电网调频逐步惯性控制方法。首先,采集历史气象数据和光伏电网运行数据,应用大数据分析领域的密度峰值聚类算法进行划分处理,再筛选相似日数据输入长短期记忆网络中,预测出未来光伏发电的功率变化;然后,依托逐步惯性控制思想,设计包含短时超发、转速恢复等多个阶段的电网调频控制策略,将模糊自适应比例-积分-微分(proportion-integration-differentiation,PID)控制器融入常规Smith预估计器,从而升级得到优化版的Smith预估计器;最后,在不受被控模型变化影响的情况下,依据预估补偿原理完成逐步惯性调频控制,并应用麻雀搜索算法求解出最优控制参数。实验结果表明:该控制方法实施后,光伏电网运行过程中最大RoCoF仅为0.086 Hz/s,有效降低了对模型精度的依赖性,保证了电力系统的稳定运行。展开更多
文摘研究基于PI滤波估计加速度漂移的X射线脉冲星敏感器与加表组合导航算法。因长时间惯导误差积累导致发散,X射线脉冲星敏感器不能实时定位,且不能确定速度,提出利用X射线脉冲星敏感器脉冲到达时间(Time of arrival,TOA)作为观测量,与惯导推算的航天器位置在脉冲星指向上的投影估计位置误差,基于PI滤波估计加速度漂移,修正惯导误差,通过组合导航连续确定位置/速度。仿真表明,基于X射线脉冲星敏感器相位ϕ与加表组合天文导航算法能有效估计加速度漂移,并给出较高精度的位置/速度。
文摘光伏电网频率调整过程中,依靠常规Smith预估控制器实现电网调频控制,对模型精度具有较强的依赖性,控制策略实施后最大频率变化率(rate of change of frequency,RoCoF)较大。因此,提出基于改进型Smith预估计器与大数据的光伏电网调频逐步惯性控制方法。首先,采集历史气象数据和光伏电网运行数据,应用大数据分析领域的密度峰值聚类算法进行划分处理,再筛选相似日数据输入长短期记忆网络中,预测出未来光伏发电的功率变化;然后,依托逐步惯性控制思想,设计包含短时超发、转速恢复等多个阶段的电网调频控制策略,将模糊自适应比例-积分-微分(proportion-integration-differentiation,PID)控制器融入常规Smith预估计器,从而升级得到优化版的Smith预估计器;最后,在不受被控模型变化影响的情况下,依据预估补偿原理完成逐步惯性调频控制,并应用麻雀搜索算法求解出最优控制参数。实验结果表明:该控制方法实施后,光伏电网运行过程中最大RoCoF仅为0.086 Hz/s,有效降低了对模型精度的依赖性,保证了电力系统的稳定运行。
