常用无功功率算法的C语言实现(一)

1. 无功功率的物理意义

        无功功率反映的是电源与负载之间电磁能量的周期性交换,并不像有功功率那样被负载“消耗”。在交流电路中,对于纯电感或纯电容负载回路中,瞬时功率p(t)=u(t)*i(t)在一个周期内的平均值为零,但瞬时值正负交替,表明能量在电源与负载之间来回振荡。

        无功功率揭示了能量交换的“动态平衡”。在实际工程中,如何量化这种交换并指导系统设计(如补偿电容配置、设备选型)则需依赖具体的数学方法。通过建立电压、电流相位与功率的数学模型,工程师能够精确计算无功功率,从而优化电网效率、降低损耗。下面将介绍一些在嵌入式系统中常用的无功功率计算方法进行描述。

2. 无功功率的计算方法

        在嵌入式系统中,无功功率的计算需要兼顾实时性、资源效率和精度,尤其是针对不同的采样方式(不间断采样,周期缓存)。不间断采样算法实现了实时逐点处理,适用于实时性要求高、MCU资源允许连续处理的场景;而周期缓存采样算法将缓存一个周期的采样数据,实现批量处理,更适用于MCU资源受限,允许延迟一个周期处理的场景。

        从根本上讲,下面所介绍的所有算法均属于移相积分法,即通过将电压/电流信号相移90°,再与电压瞬时值相乘并积分。

                        
        其中:T为基波周期, 为电流相移90°后的信号。

2.1不间断采样算法

        该算法实现了每个采样点即时处理,无需存储完整周期数据,通过数学方法直接计算无功分量。
       设每次采样的瞬时电压、瞬时电流分别为 ;在以下运算中假设采样频率为4kHz,即单周期工频内的采样点数为80。

2.1.1 数字延迟法

        该算法需缓存大于N/4周期的瞬时电流值,即20个点。为便于运算,缓存点数为32点,即 个点。

    内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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