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本發明公開了一種基于模糊 PI 算法的微電網并網逆變器的控制 方法。該方法包括：（1）采樣當前電網電壓、當前并網逆變器的輸出 電流和當前濾波器的電容電流；（2）確定并網電流指令值；（3）調 整 PI 控制器的比例系數和積分系數；（4）通過修正后的 PI 控制器得 到濾波器的電容電流指令值；（5）通過 P 控制器得到并網逆變器的輸出電壓指令值；（6）產生控制信號控制并網逆變器開關管的通斷，在 并網逆變器的功率輸出端產生期望的輸出電壓；（7）重復（1）～（6）， 使并網逆變器的輸出電流始終跟蹤指令值。本

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本發明公開了一種針對含有模糊信息歷史洪水的 L-moment?估參方法，通過對含有模糊信息的歷史 洪水，在合理范圍內對它可能的量值進行離散，然后求得含有模糊信息的歷史洪水在不同離散值下，頻 率估計結果的離差平方和，通過隨機動態規劃法求解得到使離差平方和最小時的離散值組合，則在該離 散值組合下計算得到的頻率分布線型的參數為最優解，該方法既不增加冗余信息，又不提高歷史洪水的 誤差，還能夠得到使估計結果最優的參數，拓展了 L-moment?方法的適用

一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 盧弘毅 信息與安全工程學院環境工程 2020年九月 三、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 周靖承 信息與安全工程學院 講師 工程技術管理 四、項目簡介 Ⅰ度公益社是掛靠在信息與安全工程學院的校級環保公益社團，是環境科學與工程系產學研師生一體化的社會服務平臺，由多位博士、教授組成的專家團進行一對一項目定向指導，依托信息與安全工程學院環境科學與工程系和安環實驗教學中心開展一系列活動。

本發明涉及一種基于光伏預測誤差模糊性的電力系統調度方法。步驟：本發明將獲取光伏預測出力 和實測出力的歷史統計數據，及氣象預測信息，估計未來一天光伏預測誤差的概率分布參數。針對光伏 預測誤差的不確定性，引入模糊理論，并利用信息熵轉換法將光伏預測誤差隨機變量轉換為光伏預測誤 差模糊變量。根據光伏功率短期預測的結果，并考慮光伏預測誤差的模糊性，建立含光伏發電的模糊機 會約束調度模型。將所建立的模型中含有模糊變量的約束條件轉化為清晰等價類。最后利用 C

本發明公開了一種基于分層時間模糊 Petri 網的輸電網故障診斷 方法，屬于電力技術領域；現有技術中的 Petri 網模型應對不確定及缺 失的報警信息的容錯能力仍有待加強；本發明的分層時間模糊 Petri 網 模型，包括分層子模型和綜合診斷模型，在保護和斷路器發生誤動或 拒動、報警信息缺失以及發生多重故障等情況下，均能給出正確的診 斷結果，具有較好的應用前景。 

本發明屬于電機控制技術領域,涉及一種永磁同步感應電動機的混合控制方法,先通過速度檢測單元和電流檢測單元測得永磁同步感應電動機的實際轉速參數和電動機電流值,然后將實際轉速參數和電動機電流值分別送給信號控制器模塊和能量控制器模塊,兩個控制模塊根據實際轉速參數、電動機電流值和給定轉速計算出控制電壓值并送給選擇開關模塊,再由選擇開關模塊根據判斷條件選擇控制電壓值并送給相逆變器,然后三相逆變器根據控制電壓值將直流電源轉變為三相交流電源驅動被控的永磁同步感應電動機,實現電動機穩定輸出;其設計原理簡單,安全可靠,控制步驟簡單,控制速度精確,控制環境友好。   

本發明公開了一種迭代空間模糊聚類的大腦磁共振圖像超體素生成方法，包括以下步驟：首先，由于人類大腦具有相同的拓撲結構，從基于群體的大腦MRI模板獲得一組種子模板；其次，為了排除部分容積效應的影響，提出了一種迭代空間模糊聚類算法，將體素分配給每個種子生成超體素。本發明能較好地應用于大腦磁共振圖像，生成有效的大腦磁共振圖像超體素。

本發明公開了一種基于模糊概率的光伏電池的最大功率點的跟 蹤方法。所述跟蹤方法包括：以ε為采樣間隔，獲得 N 個采樣點 [ui,P(ui)]，i 為小于等于 N 的正整數；其中，ε為 0.05UOC/Ns～ 0.5UOC/Ns，UOC 為光伏電池的開路電壓，Ns 為光伏電池的串聯數； 通過構造擴散函數 fD 和隸屬度函數 fM，求取概率函數 Pro(i)，對概率 函數 Pro(i)的結果從大到小排序，并依次選取排序靠前的概率對應的 Xi 的并集作為最大功率點的搜索范圍，使得所述排序靠前的概率函數 Pr