对于风电功率实时预测,如何有效的引入风速信息进行高精度的预测,需要进行深入研究。首先引入灰色理论中的灰色关联的算法,建立基于概率分布指标的量化分析模型(quantitative analysis model based on probability distribution,QAM-PD...对于风电功率实时预测,如何有效的引入风速信息进行高精度的预测,需要进行深入研究。首先引入灰色理论中的灰色关联的算法,建立基于概率分布指标的量化分析模型(quantitative analysis model based on probability distribution,QAM-PD)。其次通过实测风电场数据对模型进行分析,利用灰色关联关系和标准风速功率曲线建立基于灰色关联决策的风电功率实时预测模型(real-time prediction model of wind power based on gray relational decision,RPM-WPGRD)。最后选取中国东北某大规模风电场,对其风电功率进行预测。通过误差分析,相较于完全基于历史风速或者完全基于历史功率的算法,该方法可有效提高预测精度。展开更多
为了降低自由空间激光通信中对准难度,本文提出了采用离焦的方法以增大接收视场角。以满足通信所需最低能量(-35 d Bm)为基准,理论推导了探测器接收能量、接收视场角(FOV)、离焦接收能量及离焦量之间的相互关系,并通过Matlab仿真,分析...为了降低自由空间激光通信中对准难度,本文提出了采用离焦的方法以增大接收视场角。以满足通信所需最低能量(-35 d Bm)为基准,理论推导了探测器接收能量、接收视场角(FOV)、离焦接收能量及离焦量之间的相互关系,并通过Matlab仿真,分析对比了离焦接收能量和离焦量对接收视场角的影响。结果显示,当离焦量为0.5 mm时,离焦接收能量从-20.9 d Bm提高到-4.1 d Bm,接收视场角能增大0.27 mrad;当离焦接收能量为-4.1 d Bm时,离焦量从0.2 mm扩大到1.0 mm,视场角能增大1.75 mrad。通过对比表明,提高离焦接收能量以及扩大离焦量都可以增加接收视场角,且扩大离焦量的效果相对比较明显,这对后续离焦系统的设计提供了理论指导依据。展开更多
文摘对于风电功率实时预测,如何有效的引入风速信息进行高精度的预测,需要进行深入研究。首先引入灰色理论中的灰色关联的算法,建立基于概率分布指标的量化分析模型(quantitative analysis model based on probability distribution,QAM-PD)。其次通过实测风电场数据对模型进行分析,利用灰色关联关系和标准风速功率曲线建立基于灰色关联决策的风电功率实时预测模型(real-time prediction model of wind power based on gray relational decision,RPM-WPGRD)。最后选取中国东北某大规模风电场,对其风电功率进行预测。通过误差分析,相较于完全基于历史风速或者完全基于历史功率的算法,该方法可有效提高预测精度。
文摘为了降低自由空间激光通信中对准难度,本文提出了采用离焦的方法以增大接收视场角。以满足通信所需最低能量(-35 d Bm)为基准,理论推导了探测器接收能量、接收视场角(FOV)、离焦接收能量及离焦量之间的相互关系,并通过Matlab仿真,分析对比了离焦接收能量和离焦量对接收视场角的影响。结果显示,当离焦量为0.5 mm时,离焦接收能量从-20.9 d Bm提高到-4.1 d Bm,接收视场角能增大0.27 mrad;当离焦接收能量为-4.1 d Bm时,离焦量从0.2 mm扩大到1.0 mm,视场角能增大1.75 mrad。通过对比表明,提高离焦接收能量以及扩大离焦量都可以增加接收视场角,且扩大离焦量的效果相对比较明显,这对后续离焦系统的设计提供了理论指导依据。
