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半桥LLC型变换器参数优化及功率密度分析
被引量：
3
1
作者
顾胜坚
王春吉
+1 位作者
帅禄玮
江友华
《电力电子技术》
CSCD
北大核心
2020年第7期76-80,共5页
从半桥LLC型变换器拓扑结构与工作原理分析入手,并采用基波分析法(FHA)对变换器进行建模,得到变换器的直流增益、输入阻抗和关键点电流公式,为后续的谐振参数优化提供了数学依据。考虑到LLC参数的选择对变换器的效率有很大影响,采用混沌...
从半桥LLC型变换器拓扑结构与工作原理分析入手,并采用基波分析法(FHA)对变换器进行建模,得到变换器的直流增益、输入阻抗和关键点电流公式,为后续的谐振参数优化提供了数学依据。考虑到LLC参数的选择对变换器的效率有很大影响,采用混沌-布谷鸟搜索算法对励磁电感和谐振电感的取值进行优化,优化算法的目标函数由关键点电流来构建,得到谐振参数对变换器效率的优选值。然后,通过损耗分析结合热仿真的方法来分析高功率密度型变换器的发热情况及参数优化的合理性。最后,通过实验对相关结果进行了验证。
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关键词
变换器
基波分析法
参数优化
混沌
-
布谷鸟
搜索算法
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职称材料
基于VMD-PE和优化相关向量机的短期风电功率预测
被引量：
31
2
作者
武小梅
林翔
+1 位作者
谢旭泉
谢海波
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期3277-3285,共9页
针对风电功率序列非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(VMD).排列熵(PE)和混沌布谷鸟搜索算法(CCS)优化相关向量机的短期风电功率预测新方法。为降低风电功率序列非平稳性和减小计算规模,首先采用变分模态分解技术(VMD),...
针对风电功率序列非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(VMD).排列熵(PE)和混沌布谷鸟搜索算法(CCS)优化相关向量机的短期风电功率预测新方法。为降低风电功率序列非平稳性和减小计算规模,首先采用变分模态分解技术(VMD),将原始风电功率序列分解成一系列不同的子模态,利用排列熵(PE)分析其复杂度并重组得到子序列;然后采用CCS优化后的相关向量机(CCS.RVM)对各子序列进行提前24h预测;最后将预测结果叠加得到最终预测值,并利用某风电场实际采集数据进行仿真验证。结果表明,所提预测模型能有效提高风电功率预测的准确性。
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关键词
风电功率
预测模型
变分模态分解
相关向量机
排列熵
混沌
布谷鸟
搜索算法
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职称材料
题名
半桥LLC型变换器参数优化及功率密度分析
被引量：
3
1
作者
顾胜坚
王春吉
帅禄玮
江友华
机构
上海电力大学
杭州钱江电气集团
出处
《电力电子技术》
CSCD
北大核心
2020年第7期76-80,共5页
文摘
从半桥LLC型变换器拓扑结构与工作原理分析入手,并采用基波分析法(FHA)对变换器进行建模,得到变换器的直流增益、输入阻抗和关键点电流公式,为后续的谐振参数优化提供了数学依据。考虑到LLC参数的选择对变换器的效率有很大影响,采用混沌-布谷鸟搜索算法对励磁电感和谐振电感的取值进行优化,优化算法的目标函数由关键点电流来构建,得到谐振参数对变换器效率的优选值。然后,通过损耗分析结合热仿真的方法来分析高功率密度型变换器的发热情况及参数优化的合理性。最后,通过实验对相关结果进行了验证。
关键词
变换器
基波分析法
参数优化
混沌
-
布谷鸟
搜索算法
Keywords
converter
fundamental harmonic analysis
parameter optimization
chaos-cuckoo search algorithm
分类号
TM46 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
基于VMD-PE和优化相关向量机的短期风电功率预测
被引量：
31
2
作者
武小梅
林翔
谢旭泉
谢海波
机构
广东工业大学自动化学院
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期3277-3285,共9页
基金
中央财政支持地方高校发展专项资金(粤财教[2016]202号)
文摘
针对风电功率序列非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(VMD).排列熵(PE)和混沌布谷鸟搜索算法(CCS)优化相关向量机的短期风电功率预测新方法。为降低风电功率序列非平稳性和减小计算规模,首先采用变分模态分解技术(VMD),将原始风电功率序列分解成一系列不同的子模态,利用排列熵(PE)分析其复杂度并重组得到子序列;然后采用CCS优化后的相关向量机(CCS.RVM)对各子序列进行提前24h预测;最后将预测结果叠加得到最终预测值,并利用某风电场实际采集数据进行仿真验证。结果表明,所提预测模型能有效提高风电功率预测的准确性。
关键词
风电功率
预测模型
变分模态分解
相关向量机
排列熵
混沌
布谷鸟
搜索算法
Keywords
wind power
forecasting model
variational mode decomposition
permutation entropy
relevance vector machine
chaotic cuckoo search algorithm
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
半桥LLC型变换器参数优化及功率密度分析
顾胜坚
王春吉
帅禄玮
江友华
《电力电子技术》
CSCD
北大核心
2020
3
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职称材料
2
基于VMD-PE和优化相关向量机的短期风电功率预测
武小梅
林翔
谢旭泉
谢海波
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
31
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职称材料
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