导读:本文包含了多目标预测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:非理想电网,叁相叁电平并网逆变器,多目标,模型预测控制
多目标预测论文文献综述
闫涵,吕建国,丁金勇,马丙辉,阎亦然[1]（2019）在《非理想电网下NPC叁电平逆变器多目标模型预测控制方法研究》一文中研究指出为了提高非理想电网条件下中点钳位型叁电平并网逆变器输出电能质量,同时抑制直流侧中点电压波动,建立了非理想电网条件下叁电平并网逆变器输出电流和直流侧中点电压的预测模型。为了适应不同的应用环境,提出了实现叁相电流平衡、抑制有功功率波动、抑制无功功率波动叁个独立控制目标下的电流参考计算方法,进而实现了非理想电网条件下叁电平并网逆变器的多目标模型预测控制。与传统控制线性方法相比,模型预测控制能够实现并网电流与中点电压的协同控制,减少了参数设计的复杂性。仿真结果显示,非理想电网条件下,所研究的模型预测控制能够实现在不同目标下对并网电流和输出有功功率的良好并网控制,兼顾直流侧中点电压平衡。(本文来源于《电气工程学报》期刊2019年03期）
何德峰,张永达,徐山,李廉明[2]（2019）在《生物质循环流化床锅炉燃烧过程多目标经济预测控制》一文中研究指出针对生物质循环流化床锅炉(CFBB)燃烧过程的多变量耦合、约束、非线性等复杂特性及多目标经济优化控制要求,提出一种生物质循环流化床锅炉燃烧过程的多目标经济模型预测控制策略。燃烧过程中将维持锅炉预期工况运行作为最重要控制目标,将燃烧经济性能作为次重要控制目标。通过引入字典序多目标优化和滚动时域控制原理,实现两个不同优先级燃烧控制目标的多目标经济模型预测控制器设计。最后通过仿真验证本文提出方法的有效性。(本文来源于《高技术通讯》期刊2019年07期）
谢震,牛立凡,张兴,杨淑英[3]（2019）在《不平衡电网电压下双馈发电机多目标模型预测控制》一文中研究指出电网电压不平衡时,双馈感应发电机定、转子电流也会出现较大不平衡,使发电机有功功率、无功功率和电磁转矩发生振荡,危害机组运行。鉴于模型预测控制在大功率变流器中的优越性和多目标约束能力,基于有限集模型预测控制策略对电网电压不对称故障下的双馈发电机多目标控制进行研究。在两相静止坐标系上对双馈发电机建模,并建立其预测方程,以抑制不平衡故障下双馈发电机输出有功功率脉动、无功功率脉动和转矩脉动为目标,提出一种双馈发电机多目标控制策略,增强双馈发电机不平衡故障下稳定运行的能力,同时避免复杂的坐标变换和转子电流指令值计算。在理论分析的基础上,建立11kW的双馈发电机实验平台,通过仿真和实验结果验证该控制策略的有效性。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2019年13期）
周建伟[4]（2019）在《基于中心点预测和子种群引导的进化动态多目标算法研究》一文中研究指出动态多目标优化问题广泛存在于科学和工程领域中,包括航空交通系统、控制及优化调度、工业设计和机器人导航等。因此,研究动态多目标优化问题具有重要的经济和社会意义。相比较于多目标优化问题,动态多目标优化问题更具有挑战性,优化目标不仅具有多个维度且相互冲突,而且受到时间等因素的干扰。通俗地说,动态多目标优化问题指的是待优化目标函数是动态变化的。用传统的优化方法求解这类问题十分困难甚至不可能。进化算法是一种模拟生物进化、基于群体搜索的全局优化算法,已得到广泛应用。多年来,进化多目标优化的研究已经取得较好发展。进化算法在求解静态多目标优化问题和动态单目标优化问题已经取得较好的效果。因此,进一步研究利用进化算法求解动态多目标优化问题具有重要的现实和理论意义。解决动态多目标优化问题,主流的方法是利用预测策略快速响应环境的变化。然而,当待优化问题比较复杂,或者不具有可预测性时,预测策略并不能很好地解决该类问题。本文提出了一种基于预测和自主引导混合策略的算法,该算法通过产生一个新的种群来快速响应环境的变化。根据历史种群的位置,一部分个体通过预测策略产生,该策略以损失预测精度的代价来达到快速响应的目的。另一部分个体通过自主引导的策略产生,一个由当前种群进化若干代而产生的子种群,引导当前种群朝着更优的区域进化。该混合策略既发挥了预测策略处理动态多目标优化问题的优势,同时也通过子种群自主引导策略弥补了预测策略的不足。本文对提出的算法和另外四个算法进行了实验比较分析,实验证明,在大多数测试问题上,本文提出的算法更具有竞争性。(本文来源于《湘潭大学》期刊2019-06-05）
施必剑[5]（2019）在《基于模型预测控制的叁电平APF多目标优化》一文中研究指出随着电力电子技术的发展,大量的非线性元件应用于电力系统中,导致电力系统的电压、电流产生畸变,有源滤波器因其补偿灵活、效果明显,在抑制谐波方面得到广泛运用。因此,本文针对叁电平有源滤波器谐波检测方法和控制方法问题展开相应的研究。首先,本文介绍了叁电平APF谐波电流检测原理,分析了基于瞬时无功功率理论的p-q法、i_p-i_q法和自适应LMS滤波算法,比较各自的优劣。针对常规滤波算法检测实时性慢、提取精度不高的问题,采用改进的自适应LMS算法。并分别对传统i_p-i_q法、自适应LMS算法,以及在此基础上改进的LMS自适应算法进行MATLAB仿真,仿真及实验结果证明改进后的LMS算法电流检测的实时性更好、提取精度更高,具有自适应调节能力。其次,提出一种改进的多目标优化模型预测控制策略,建立叁电平APF基于αβ坐标系的离散化数学模型,分析中点电位平衡控制问题,对扇区进行分解来减少滚动优化次数,并对该策略控制延时进行补偿。设置电流跟踪精度、开关频率以及中点电位为目标函数,进行分级优化,分析采样频率和权重系数两个变量对目标函数的影响,实现多目标的优化控制,最后通过负载波动来验证其动态响应性能。仿真结果表明,改进的模型预测电流控制多目标优化策略在电流补偿和动态响应能力突出。最后,设计了一个基于DSP的叁电平APF实验平台,设计相关的软硬件电路,进行相关的实验验证。实验结果验证了改进的谐波电流检测法和叁电平逆变器控制策略的有效性。(本文来源于《上海电机学院》期刊2019-03-27）
田洪清,王岩,纪斌义,刘青峰[6]（2019）在《基于模型预测的智能车多目标运动控制方法》一文中研究指出传统的车辆预瞄控制算法和基于PID控制的反馈算法具有运算速度快的优势,但存在着跟踪误差较大和动态特性不稳定的问题。而模型预测控制的基本方法能够通过权重指数的调节,使车辆的运动与规划轨迹之间的误差较低,并保持车辆运动的平缓,达到舒适和节能的效果,具有一定的实用价值。基于该方法的基本原理,通过引入车辆运动学模型,在综合考虑车辆行驶过程中的轨迹跟踪、能量消耗和乘坐舒适性等多个优化目标条件下,对目标车辆进行二维平面内的运动控制。(本文来源于《自动化应用》期刊2019年03期）
何媛媛,谷明月,刘艳[7]（2019）在《大功率防爆永磁同步电动机多目标优化预测控制》一文中研究指出针对基于赋权法的传统多目标预测控制方法无法有效处理目标矛盾及权值系数设计复杂的问题,提出了一种基于两层结构相容框架的大功率防爆永磁同步电动机多目标优化预测控制方法。将d轴电流跟踪、q轴电流跟踪与中点电位平衡划分为相容优化层,通过引入界限区间,有效实现了3个目标的相容控制;将开关损耗划分为最优优化层,提出了一种基于外拓法的开关频率衡量方法,通过对多个控制周期的开关次数的近似衡量,有效减小了系统的平均开关频率。仿真结果表明,所提方法能够实现电流指令跟踪与中点电位的相容控制,并能有效减小系统平均开关频率。(本文来源于《工矿自动化》期刊2019年03期）
蓝祝光,黄铭[8]（2019）在《海堤故障预测和健康管理系统的多目标维修决策优化模型》一文中研究指出海堤是保障沿海地区免受海水侵害的重要水利构筑物。传统的海堤维修方式存在着维修保障能力不足和经济可承受能力差的缺陷。建立海堤故障预测和健康管理(PHM)系统可解决海堤传统维修方式的不足,实现海堤视状况维修,而维修决策是海堤PHM系统对海堤进行健康管理的直接体现。为确保所建立的维修模型能兼顾可用度尽可能大和维修费用尽可能小的多目标要求,提出以一定可用度约束条件下平均维修费用最优为决策目标,基于Weibull比例失效理论,建立海堤PHM系统的多目标维修决策优化模型。实例分析表明:所建立的多目标维修决策优化模型可降低维修费用并提高可用度,解决海堤维修保障能力不足和经济可承受能力差的问题。(本文来源于《工业建筑》期刊2019年01期）
刘创[9]（2019）在《无人驾驶车辆多目标容错跟踪与轨迹预测研究》一文中研究指出无人驾驶车辆在行车途中不仅要捕捉周围静止环境的信息,更重要的是获取运动障碍的信息,其中首要的关注对象是行人和其它车辆。基于摄像头采集的图像序列,通过多目标跟踪可以获取视野中每个目标在图像上的历史轨迹框,联合其他传感器如激光雷达,可以得到目标在真实世界中的历史运动轨迹,根据目标的历史轨迹可以进行合理的轨迹预测,用于无人驾驶车辆避障策略的制定。现实环境中的多目标跟踪存在诸多问题,比如因为车体抖动使得摄像头采集到的图像产生模糊,因为检测算法的不稳定导致的漏检等等。因此,本文针对多目标跟踪可能存在的一些实际问题进行改进,在原始的跟踪系统上增加了多个容错改进模块,在提升精度的同时使得其鲁棒性更强。并基于多目标跟踪得到的结果,对现实环境中的车辆运动轨迹进行预测,探究了多目标跟踪的实际用途。本文主要的研究工作和成果如下:1)针对原始多目标跟踪系统中可能存在的检测失效问题做了容错,对遮挡目标跟踪算法做了改进。多目标跟踪系统的性能很大程度上取决于检测算法的优劣,一旦检测算法失效将使得多目标跟踪的性能大大降低。因而本文考虑通过MIL滤波器来对检测算法进行容错,在检测器失效的情况下采用MIL滤波器来跟踪已经存在的目标,减少漏检。现实环境中的多目标跟踪因为目标众多、背景繁杂,使得目标遮挡的情况常有发生。本文对原始的卡尔曼滤波预测算法进行修正,采用指数变化的方式拟合目标框的变化率,同时还提出了一种基于邻近目标变化信息的运动背景补偿策略,来消除因背景运动导致的遮挡预测漂移。在MOT和KITTI数据集上分别进行了实验,证明了改进方案的有效性。2)针对摄像机可能采集到模糊图像导致多目标跟踪效果变差的问题做了容错,提出了一种基于生成对抗网络的图像去模糊算法。现实环境中,无人驾驶车辆在行驶途中可能因路面凹凸不平导致相机采集到的图像产生运动模糊,使得对前方障碍物的跟踪效果变差,影响后续的导航规划。本文基于深度学习对模糊图像进行恢复,以原始生成对抗网络为基础,提出了基于残差逼近的生成对抗网络,同时加入了新的损失函数,在图像去模糊数据集GOPRO上得到了较好的效果。针对所提出的图像去模糊算法,本文将其增加在多目标跟踪系统中作为前置容错模块,在KITTI数据集上对其进行有效性验证,结果证明本文增加的模糊图像容错模块确实可以增加多目标跟踪系统的抗模糊能力。3)提出了一种基于注意力机制的车辆运动轨迹预测算法。多目标跟踪得到目标在图像层面的历史运动轨迹框,联合其他距离传感器即可获取目标在真实世界坐标系中的历史运动轨迹。本文基于原始的Convolution Social LSTM网络进行改进,采用横向的注意力机制获取邻居车辆相对目标车辆的重要性,对邻居信息进行加权求和得到全局的特征,与采用卷积池化提取的局部特征相加得到完整的邻居特征,用于后续预测轨迹。同时在预测轨迹时对传统的Encoder-Decoder结构进行改进,引入针对历史轨迹的纵向注意力机制,在预测的每一个时刻都采用与其最为相关的历史节点信息。在NGSIM提供的US101和180数据集上进行实验验证,结果表明本文改进的算法能得到更为精确的预测轨迹。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-01-10）
王丽萍,张璞,王渤权,张培[10]（2018）在《考虑需求预测误差的PPP项目多目标担保兑付策略研究》一文中研究指出针对需求不足情形下,PPP项目中预期财政或有债务需保证偿付的问题,本文以担保兑付保证率最大、预测兑付额年序列现值总额最小为目标构建了考虑需求预测误差的多目标担保兑付模型(MGP模型),并针对担保兑付预测过程中最重要的影响因素需求量预测误差具有模糊性的特征,提出了可信性遗传算法对模型进行求解。案例验证结果表明,考虑需求预测误差的多目标担保兑付模型及其可信性遗传算法不仅能得到合理的PPP项目多目标担保兑付策略的非劣解集,而且有效给出预期财政或有债务的逐年预测,为财政承受能力评估和财政风险的管控提供了科学决策依据。(本文来源于《预测》期刊2018年05期）
多目标预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对生物质循环流化床锅炉(CFBB)燃烧过程的多变量耦合、约束、非线性等复杂特性及多目标经济优化控制要求,提出一种生物质循环流化床锅炉燃烧过程的多目标经济模型预测控制策略。燃烧过程中将维持锅炉预期工况运行作为最重要控制目标,将燃烧经济性能作为次重要控制目标。通过引入字典序多目标优化和滚动时域控制原理,实现两个不同优先级燃烧控制目标的多目标经济模型预测控制器设计。最后通过仿真验证本文提出方法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多目标预测论文参考文献
[1].闫涵,吕建国,丁金勇,马丙辉,阎亦然.非理想电网下NPC叁电平逆变器多目标模型预测控制方法研究[J].电气工程学报.2019
[2].何德峰,张永达,徐山,李廉明.生物质循环流化床锅炉燃烧过程多目标经济预测控制[J].高技术通讯.2019
[3].谢震,牛立凡,张兴,杨淑英.不平衡电网电压下双馈发电机多目标模型预测控制[J].中国电机工程学报.2019
[4].周建伟.基于中心点预测和子种群引导的进化动态多目标算法研究[D].湘潭大学.2019
[5].施必剑.基于模型预测控制的叁电平APF多目标优化[D].上海电机学院.2019
[6].田洪清,王岩,纪斌义,刘青峰.基于模型预测的智能车多目标运动控制方法[J].自动化应用.2019
[7].何媛媛,谷明月,刘艳.大功率防爆永磁同步电动机多目标优化预测控制[J].工矿自动化.2019
[8].蓝祝光,黄铭.海堤故障预测和健康管理系统的多目标维修决策优化模型[J].工业建筑.2019
[9].刘创.无人驾驶车辆多目标容错跟踪与轨迹预测研究[D].浙江大学.2019
[10].王丽萍,张璞,王渤权,张培.考虑需求预测误差的PPP项目多目标担保兑付策略研究[J].预测.2018
标签：非理想电网; 叁相叁电平并网逆变器; 多目标; 模型预测控制;