简介:当前,蓄电池的检测和监测已逐渐成为一个热点问题,电力系统、电信系统、移动通讯系统及其他信息产业领域都对蓄电池的检测和监测提出了相应的要求,各大生产厂商都在积极开发相关产品。从信息安全和供电安全角度来说,电池监测本身与电池具有同样的重要性。在高度现代化的当今社会,很难想象电力网停电、电信网瘫痪给社会政治、经济带来的损失。为了避免这样的损失,在相应的设备上都使用电池作为备用电源,这样,即使电力网停电,也可以从容地采用其他应急手段,避免重大损失的发生。电池如同其他电子元件一样,同样存在早期失效问题,而且电池还存在正确运行的问题,电池监测正是要从这两个角度来提高系统的可靠性,也就是说一方面监测可以保证电池处于正确的运行状态,另一方面监测可以
简介:粒子群优化(PSO)算法是智能算法的一种,有较好的全局搜索能力,已经被应用于局部阴影条件下的最大功率跟踪(MPPT)当中。但PSO算法的搜素速度慢,收敛不稳定。本文通过分析局部阴影条件下光伏阵列的输出特性曲线提出了改进型粒子群优化算法(IPSO),以变换器的占空比为粒子,初始化时将粒子均匀分散在可能的功率峰值点处,依据迭代次数线性调整惯性权重、学习因子,并通过引入反正切函数,对传统PSO算法的速度更新进行修改,以减小追踪过程的振荡,更快地找到最大功率点,提高收敛速度。最后通过仿真验证了与常规的PSO算法相比,改进的PSO算法具有跟踪速度快、动态响应波动小等特点。