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相位噪声，一般指振荡器产生的信号的相位随机波动的现象。
在通信系统中，信道建模是建立信道数学模型的过程，用于描述信号在通过信道时的传输特性。
而信道的噪声可以看作加性干扰，它独立于信号始终存在，无论有无信号输入，噪声都始终存在。
具体来说，信道的噪声在频谱（频域）上呈均匀分布（即白噪声），而在幅度上（时域）则表现为高斯分布。
同时，接收信号功率Pr和噪声功率谱密度（PSD）的关系决定了信噪比（SNR）。
对于每符号有 k = log_2 (M) 位的未编码 M-ary 信号方案，调制符号的信号能量由特定公式给出，从而可以计算出每符号的信噪比。
在设计过程中，为了对相位噪声的影响进行建模，首先会产生零均值高斯白噪声，然后使噪声通过一个无限冲激响应（IIR）滤波器，再把滤波后的噪声添加到输入信号的角度分量中。
这样做的目的是为了更准确地模拟和预测相位噪声对信号传输的影响。
光电探测器中的噪声建模与分析光电探测器噪声建模与分析是光电探测技术中一个重要的研究领域。
光电探测器的噪声源主要包括热噪声、暗电流噪声、光电噪声和电子学噪声等，这些噪声会对光电探测器的性能和灵敏度产生重要影响，因此对其噪声进行建模与分析具有重要意义。
首先，热噪声是光电探测器中的一个主要噪声源，它由于光电探测器内部的电阻产生。
根据热噪声的统计特性，可以将其建模为高斯分布，其功率谱密度与温度和电阻值有关。
暗电流噪声是光电探测器中的另一个重要噪声源。
暗电流是在光电探测器中没有光照射的情况下产生的，主要由于光电探测器材料内部的杂质和缺陷引起。
暗电流的大小与杂质和缺陷的数量和本质有关，通常其分布也可以近似为高斯分布。
光电噪声是由于光的量子特性引起的噪声，它是由光子到达探测器所引起的不确定性造成的。
根据光的统计特性，光电噪声可以建模为泊松分布。
光电噪声的功率谱密度与光强度和波长相关。
在噪声分析中，常用的方法包括频谱分析和统计分析。
频谱分析能够研究噪声的功率谱特性，可以通过傅里叶变换将时域的噪声信号转换为频域信号，并得到功率谱密度。
而统计分析则可以通过概率密度函数、均值、方差等统计量来描述噪声的分布特性。
对于光电探测器噪声的建模与分析，研究人员可以通过实验和理论推导来获取噪声数据，并基于所得数据进行噪声分析。
此外，人们还可以通过改进器件结构和材料、优化电路设计等方式来降低噪声水平，提高探测器的性能。
总之，光电探测器的噪声建模与分析是光电探测技术中重要的研究内容。
噪声对于光电探测器的性能和灵敏度具有重要影响，因此对其进行建模与分析有助于深入理解噪声的特性并采取相应的措施进行噪声的抑制与改善。
基于多尺度聚类分析的光伏功率特性建模及预测应用基于多尺度聚类分析的光伏功率特性建模及预测应用摘要：光伏发电是一种清洁、可再生的能源发电方式。
在光伏发电系统中，准确地建模和预测光伏功率特性对于提高能源利用率和系统效率具有重要意义。
本文提出了一种基于多尺度聚类分析的光伏功率特性建模及预测方法，通过对光伏功率时间序列数据进行多尺度聚类分析，得到不同尺度的特征，并利用支持向量机回归算法进行功率特性的建模和预测。
实验结果表明，所提出的方法具有良好的建模和预测能力，可以为光伏发电系统的优化与管理提供有效的参考。
关键词：光伏发电；功率特性建模；多尺度聚类分析；支持向量机回归算法一、引言随着能源危机和环境污染问题的日益凸显，清洁、可再生的能源发电方式受到了越来越广泛的关注。
光伏发电作为一种直接将太阳能转化为电能的技术，已经成为可再生能源领域中的重要组成部分。
光伏发电系统的效率和能源利用率直接影响着系统的经济性和可靠性。
因此，准确地建模和预测光伏功率特性对于提高系统效率和优化能源管理具有重要意义。
二、光伏功率特性建模方法光伏功率特性建模是指根据光伏发电系统的输入和输出数据，采用数学方法和模型，确定光伏功率与其他影响因素之间的关系。
本文提出了一种基于多尺度聚类分析的光伏功率特性建模方法。
2.1 光伏功率时间序列数据的多尺度聚类分析对于光伏功率时间序列数据，常常存在多个时间尺度的特征。
为了更好地捕捉到这些特征，本文采用了多尺度聚类分析方法。
首先，对光伏功率时间序列数据进行小波变换，得到不同尺度的近似系数。
然后，利用k-means聚类算法对每个尺度的近似系数进行聚类。
最后，根据聚类结果，在原时间序列数据上构造出不同尺度的聚类特征。
2.2 功率特性的建模和预测利用多尺度聚类分析得到的不同尺度的聚类特征，可以作为光伏功率特性的输入变量。
本文采用支持向量机（SVM）回归算法对光伏功率特性进行建模和预测。
SVM是一种基于统计学习理论的非线性回归方法，具有较强的非线性建模能力和泛化能力。
光伏发电单元sepic变换器扰动观察算法研究光伏发电单元(SEPIC)变换器是一种常用于光伏系统中的DC-DC变换器，它能够将太阳能电池板产生的直流电压转换为稳定的直流电压输出。
然而，在实际应用中，SEPIC变换器可能会受到各种扰动的影响，例如输入电压变化、负载波动等，这些扰动可能导致输出电压的不稳定性。
因此，研究光伏发电单元SEPIC变换器的扰动观察算法对于提高系统的稳定性和可靠性具有重要意义。
研究内容在光伏发电单元SEPIC变换器扰动观察算法的研究中，主要包括以下几个方面：1. 扰动特征提取：通过对SEPIC变换器输入和输出信号的采集与分析，提取出与扰动相关的特征参数，如频率、幅值等。
2. 扰动建模：基于采集到的特征参数数据，建立SEPIC变换器的扰动模型，可以采用传统的数学模型或者机器学习方法进行建模。
3. 扰动观察算法设计：根据扰动模型，设计相应的观察算法来实时估计和跟踪SEPIC变换器的扰动状态。
常见的方法包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等。
4. 算法验证与优化：通过实验数据对设计的扰动观察算法进行验证，并进行优化调整，以提高算法的准确性和鲁棒性。
研究意义光伏发电单元SEPIC变换器扰动观察算法的研究对于光伏系统的运行和控制具有重要意义：1. 提高系统稳定性：通过实时观测和估计SEPIC变换器的扰动状态，可以采取相应的控制策略来抑制扰动对系统输出的影响，提高系统的稳定性和可靠性。
2. 优化能量利用：通过对扰动特征的观察和分析，可以更好地理解和利用光伏发电单元的能量输出规律，从而优化能量管理和分配策略，提高能源利用效率。
3. 智能化控制：基于扰动观察算法，可以结合智能化控制方法，实现对光伏发电系统的自适应、优化控制，提高系统的响应速度和抗干扰能力。
研究展望未来，在光伏发电单元SEPIC变换器扰动观察算法的研究中，可以考虑以下方向进行深入探索：1. 多源信息融合：结合多种传感器数据，如光伏发电单元的电流、电压、温度等信息，通过融合这些信息，提高扰动观察算法的准确性和可靠性。
基于多尺度聚类分析的光伏功率特性建模及预测应用基于多尺度聚类分析的光伏功率特性建模及预测应用一、引言随着可再生能源的迅速发展，光伏发电作为其中重要的一种形式，已经成为了清洁能源领域的热点研究方向之一。
然而，光伏发电的功率特性具有不确定性和非线性，给其建模和预测带来了一定的挑战。
因此，为了提高光伏发电系统的性能和效率，需要进行充分的研究和分析。
二、多尺度聚类分析多尺度聚类分析是一种基于数据特性的计算方法，可以将数据划分为不同的尺度来研究其内部关系。
在光伏发电系统中，多尺度聚类分析被广泛应用于对光伏功率特性的建模和预测。
在多尺度聚类分析中，首先，对光伏功率特性数据进行采样和预处理，以获取可供分析的数据集。
然后，利用聚类算法将数据集划分为不同的尺度或簇。
最后，对不同尺度的簇进行分析和建模，从而获得光伏功率特性的预测模型。
三、光伏功率特性建模在多尺度聚类分析中，光伏功率特性的建模是一个重要的环节。
通过分析光伏功率特性数据，我们可以找到各个尺度下的关键特征，并构建相应的预测模型。
首先，对光伏功率特性数据进行聚类，将其划分为不同的尺度或簇。
然后，对每个尺度或簇进行特征提取和分析，以确定其对光伏功率的影响程度。
最后，根据特征分析结果，构建光伏功率特性的预测模型。
该模型可以根据实时的天气条件和其他相关参数，准确地预测光伏功率的输出。
四、光伏功率特性预测应用基于多尺度聚类分析的光伏功率特性建模可以应用于多个方面，具有广泛的实际应用价值。
首先，光伏功率特性预测可以用于光伏电站的运行与维护。
通过预测光伏功率的输出，可以及时发现光伏电池组件的故障或异常，提前采取相应的维护和修复措施，提高光伏电站的运行效率和可靠性。
其次，光伏功率特性预测可以用于光伏发电系统的规划和设计。
光伏发电系统的容量和配置直接影响其发电效果和经济效益。
通过预测光伏功率的输出，可以优化光伏电池组件的布局和选型，提高系统整体的发电能力。
最后，光伏功率特性预测也可以用于电网调度和能量管理。
光伏系统信号动态建模及控制参数分析光伏并网系统是一种将太阳能转化为电能的电力系统,具有可再生、可持续、清洁等优势。
然而,光伏并网系统的输出功率受天气、光照强度、温度等因素的影响,其动态响应特性较为复杂,因此需要对系统进行小信号动态建模及控制参数灵敏度分析。
一、光伏并网系统的小信号动态建模小信号动态建模是指在某一工作点附近对系统进行小信号分析,得到系统的传递函数和稳态误差等参数。
在光伏并网系统中,其输入为太阳能辐射强度,输出为电网中注入的电能。
因此,光伏并网系统的小信号动态模型可以以光照强度作为扰动信号,以输出电压或电流作为系统响应。
光伏并网系统的小信号动态模型中包含了光伏发电系统、逆变器和电网等部分。
光伏发电系统可以采用标准的一二阶动态模型进行建模,即:光伏模型:I pv=I p v0+K p*(G-G0);逆变器模型:V d c=Vpv-I pv*R;电网模型:Va c=V dc*co s(ωt)-I a c*R。
其中,I pv0是光照强度为G0时的光伏电流;K p为光伏发电的灵敏度;G为当前光照强度;V p v为光伏板输出电压;I pv为光伏板输出电流;R为逆变器内部电阻;Vd c为直流母线电压;Va c为并网点的电压;I a c为注入电网的电流。
根据以上模型,可以得到光伏并网系统的传递函数为:G(s)=K p/(1+sT1)(1+s T2),其中T1和T2分别为光伏发电系统和逆变器的时间常数,K p为光伏发电的灵敏度。
通过对系统进行小信号动态建模,可以得到系统的传递函数和稳态误差等参数,为后续控制参数的设计和优化提供依据。
二、控制参数灵敏度分析控制参数灵敏度分析是指对系统的控制参数进行灵敏度分析,评估控制参数对系统响应的影响。
在光伏并网系统中,主要控制参数包括电压闭环控制参数和电流闭环控制参数。
电压闭环控制参数主要包括比例增益K p、积分时间T i和微分时间T d等。
在不同控制参数的选择下,系统的响应特性、稳定性和输出质量等均会有所不同。
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利(10)授权公告号 (45)授权公告日 (21)申请号 201910138547.0(22)申请日 2019.02.25(65)同一申请的已公布的文献号申请公布号 CN 109756189 A(43)申请公布日 2019.05.14(73)专利权人 太原理工大学地址 030024 山西省太原市迎泽西大街79号(72)发明人 王冰洁 曹勇 刘丽 徐航 李静霞 (74)专利代理机构 太原科卫专利事务所(普通合伙) 14100代理人 朱源 曹一杰(51)Int.Cl.H02S 50/10(2014.01)审查员 张江园 (54)发明名称一种光伏阵列通信故障探测和定位方法(57)摘要本发明公开一种基于时域反射的光伏阵列通信故障探测和定位方法，包括如下步骤：（1）、执行光伏阵列故障检测和定位预处理：发送混沌测试信号到无故障、健康状态的光伏阵列，接收回波信号并对其进行自相关运算；重复上述过程，对光伏阵列进行N次扫描，对自相关运算进行累加平均，分别获得自相关曲线数据作为健康状态光伏阵列时域反射特征“基线”数据和光伏阵列时域反射特征“系统噪声”测试数据；将健康状态光伏阵列所测的时域反射特征“基线”数据和“系统噪声”测试数据分析比较待测光伏阵列的系统噪声特征值；（2）执行光伏阵列故障检测和定位处理过程。
和传统的时域反射测量方法相比，本发明具有距离分辨率高，抗噪声性能好的优点。
权利要求书1页 说明书4页 附图5页CN 109756189 B 2019.11.12C N 109756189B权 利 要 求 书1/1页CN 109756189 B1.一种光伏阵列通信故障探测和定位方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）、执行光伏阵列故障检测和定位预处理：S1：发送混沌测试信号到无故障、健康状态的光伏阵列，接收回波信号并对其进行自相关运算；S2：重复上述过程，对光伏阵列进行N次扫描，对自相关运算进行累加平均，获得自相关曲线数据作为健康状态光伏阵列时域反射特征“基线”数据；S3：再次对健康状态下的光伏阵列进行N次扫描，对自相关运算进行累加平均，获得自相关曲线数据作为健康状态光伏阵列时域反射特征“系统噪声”测试数据；S4：将健康状态光伏阵列所测的时域反射特征“基线”数据和“系统噪声”测试数据相减并取绝对值，作为健康状态光伏阵列的系统噪声特征值；步骤（1）是在整个光伏阵列系统安装不久以后，尚未产生故障时，获取健康状态时光伏阵列的“基线”时域反射特征；（2）执行光伏阵列故障检测和定位处理过程：对光伏阵列进行故障扫描，获取故障光伏阵列的时域反射特征，并与存储的健康状态时的时域反射特征数据进行对比判别，步骤如下：S1：发送混沌测试信号到相应故障状态下的光伏阵列，接收回波信号，并对其进行自相关运算；S2：重复上述过程，对故障状态下的光伏阵列进行N次扫描，对自相关运算结果进行累加平均，获得故障状态光伏阵列时域反射特征数据；S3：将故障状态下的光伏阵列时域反射特征曲线与健康状态下所存储的“基线”时域反射特征曲线比较，通过自相关曲线的波形差异判断故障出现的可能性；S4：计算故障光伏阵列的故障特征值，即将故障状态光伏阵列时域反射特征数据与健康状态光伏阵列时域反射特征“基线”数据相减，并取绝对值，得到故障特征值；S5：将上述步骤中计算的故障特征值与健康状态光伏阵列系统噪声特征值进行比较，如果故障特征值大于或等于两倍的健康状态光伏阵列系统噪声特征值，则判别存在故障；否则为未识别到故障；S6：由被判别为故障点的相关峰值位置，读出故障点到探测点的距离，实现故障点的位置定位。
第52卷第4期电力系统保护与控制Vol.52 No.4 2024年2月16日Power System Protection and Control Feb. 16, 2024 DOI: 10.19783/ki.pspc.230866基于RBF神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法张 姝，陈 豪，肖先勇(四川大学，四川 成都 610000)摘要：针对广义负荷建模中的光伏并网系统模型难以适应不同逆变器控制和频率扰动的动态响应问题，提出了一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法。
首先，建立了光伏并网逆变器不同控制策略响应波形的检测判据。
然后，构建了以电压-频率扰动为输入，有功功率和无功功率为输出的光伏并网系统RBF神经网络模型。
最后，在Matlab/Simulink中搭建了光伏并网系统模型，并将其接入IEEE14节点配电网进行仿真验证。
结果表明，构建的光伏并网自适应等效模型能够有效辨识电压频率给定控制、有功无功给定控制、下垂控制策略类型，能够准确反映光伏并网系统在不同电压、频率扰动下的有功功率、无功功率的动态响应特性。
关键词：光伏并网系统；等效建模；逆变器控制；电压-频率扰动；RBF神经网络Adaptive equivalent modeling method for photovoltaic grid-connected systemsbased on an RBF neural networkZHANG Shu, CHEN Hao, XIAO Xianyong(Sichuan University, Chengdu 610000, China)Abstract: There is a problem that the PV grid-connected system model in the generalized load modeling is difficult to adapt to the dynamic response of different inverter control and frequency disturbance. Thus this paper proposes an adaptive equivalent modeling method for a PV grid-connected system based on a radial basis function (RBF) neural network. First, the detection criteria of response waveforms of different control strategies of photovoltaic grid-connected inverters are established. Second, an RBF neural network model is constructed with voltage and frequency disturbances as input and active and reactive power as output. Finally, a photovoltaic grid-connected system model is built in Matlab/Simulink and connected to the IEEE14 node distribution network for simulation verification. The results indicate that the constructed adaptive equivalent model can effectively identify the types of voltage and frequency control, active and reactive power control, and droop control strategies, and can accurately reflect the dynamic response characteristics of the photovoltaic grid-connected system’s active and reactive power under different voltage and frequency disturbances.This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 52007126 and No. U2166209).Key words: photovoltaic grid-connected system; equivalent modeling; inverter control; voltage-frequency disturbance;RBF neural network0 引言以小容量光伏发电系统为代表的分布式电源越来越多地接入配电网[1-3]，将严重影响配网侧的负荷特性。
通信系统中的噪声与干扰建模与分析在现代通信系统中，噪声与干扰是不可忽视的因素。
它们对信号的传输、解码和接收质量产生了重要影响。
因此，对于通信系统中的噪声与干扰进行建模与分析是至关重要的。
本文将探讨通信系统中噪声与干扰的建模方法与分析技术。
1. 噪声的建模与分析噪声是通信系统中的常见干扰源，其来源包括电路中的热噪声、前端电子器件的噪声、天线的热噪声等。
噪声对信号的传输质量有直接影响。
为了更好地理解噪声对通信系统的影响，我们需要进行噪声的建模与分析。
1.1 热噪声建模在电路中，电子器件引起的热噪声是其中一种常见的噪声源。
热噪声是由于电子器件内部的热运动所引起的，通常具有平坦的频谱特性。
我们可以使用热噪声功率谱密度 (PSD) 来描述热噪声的特性。
常见的热噪声模型包括白噪声、突发噪声和色噪声等。
1.2 天线热噪声建模天线热噪声是由天线自身产生的热能所引起的噪声，其特性与天线的物理属性有关。
天线热噪声的建模通常采用等效噪声温度(Equivalent Noise Temperature) 的概念。
等效噪声温度描述了天线噪声功率和理想热噪声源具有相同功率的等效温度的关系。
2. 干扰的建模与分析除了噪声外，通信系统中还会遭受各种干扰。
干扰常常源于其他通信系统、电磁辐射、相邻信道的信号等。
对干扰进行准确的建模与分析可以帮助我们设计更可靠的通信系统。
2.1 干扰源建模干扰源的建模需要根据干扰源的特性进行不同的处理。
例如，对于电磁辐射干扰，我们可以使用电磁辐射场强度建模；对于相邻信道的干扰，我们可以使用交调产物的功率建模。
根据干扰源的不同特性，我们可以采用不同的参数来描述干扰源的功率、频谱特性等。
2.2 干扰分析技术干扰分析技术可以帮助我们了解干扰对信号传输的具体影响。
常见的干扰分析技术包括功率谱密度分析、频谱占用分析、误码率分析等。
通过这些技术，我们可以评估干扰对通信系统的性能、抗干扰能力等指标的影响。
3. 抗噪声与干扰技术为了应对通信系统中的噪声与干扰，人们提出了许多抗噪声与干扰技术。
