内容概要：文章介绍了如何利用LSTM（长短期记忆）神经网络构建光伏发电功率预测模型，综合考虑天气状况、季节变化、时间点和地理位置等多种影响因素，通过数据预处理、模型构建与训练，实现对未来96个时间点光功率的精准预测，并通过可视化图表展示预测结果。 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉Python编程，从事新能源预测、电力系统优化或人工智能应用研发的技术人员。 使用场景及目标：①应用于光伏发电站的功率预测系统，提升电网调度效率；②为研究多因素时间序列预测提供技术参考；③通过LSTM模型实现高精度短期光功率预测，支持能源管理决策。 阅读建议：建议结合代码实践，深入理解LSTM在时间序列预测中的应用机制，重点关注数据预处理与模型参数调优对预测精度的影响。

内容概要：本文介绍了在MATLAB环境下实现基于遗传算法（GA）与随机森林（RF）相结合的光伏功率预测项目，旨在通过GA优化RF的关键超参数（如树数量、最小叶节点样本数、特征采样数等），提升预测精度与稳定性。项目采用时间感知的滚动交叉验证作为适应度评估方式，结合RMSE、MAPE及峰值误差惩罚构建业务导向的目标函数，有效应对天气突变、数据缺失等实际挑战。系统架构涵盖数据层、模型层、搜索层、评估层和服务层，支持多源数据融合（如SCADA、气象数据、卫星云图等），输出不仅包括点预测，还提供区间预测与特征重要性分析，增强模型可解释性与业务实用性。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，从事新能源发电预测、电力系统调度、智能运维等相关领域的科研人员与工程技术人员，尤其适合工作1-3年希望深入理解机器学习在能源场景中应用的研发人员。; 使用场景及目标：①解决光伏功率预测中因天气突变导致的预测不稳定问题；②实现自动化超参数优化以降低人工调参成本；③构建可解释、可部署、符合电力业务需求的预测模型，服务于电网调度、电站运维与电力市场交易决策；④支持多站点批量部署与长期运维。; 阅读建议：建议结合文中提供的代码示例与模型架构图进行实践操作，重点关注适应度函数设计、时间序列交叉验证实现与并行计算配置，同时可扩展研究SHAP解释方法与模型在线更新机制。

高频功率放大器是无线通信系统中非常关键的部件，它负责将低功率的信号放大到足够高的水平以进行有效的发射。在设计和仿真高频功率放大器时，采用如Multisim这类的电子电路仿真软件，可以极大地简化研究和开发过程，减少实际搭建电路的次数和成本。通过仿真设计，工程师可以预估放大器的工作性能，优化电路设计，并确保在实际应用中的可靠性。 电路构成主要包括输入匹配网络、功率放大级、输出匹配网络以及偏置电路等。基本工作原理基于晶体管（通常是场效应晶体管FET或双极结型晶体管BJT）放大输入信号的能力。当输入信号被接入放大器时，晶体管将直流电源的能量转换成交流信号能量，从而实现信号的放大。 谐振回路是高频功率放大器中不可或缺的一部分，它决定了放大器的工作频率。调谐方式通常包括电感和电容的调整，通过改变谐振回路的电抗特性来实现。测试手段包括使用频率计、示波器等测量仪器观察电路的谐振频率和带宽。 高频功率放大器的主要技术指标包括效率、增益、线性度、带宽和稳定性等。效率指的是放大器将输入功率转换为输出功率的能力，增益则反映了放大器放大信号的能力。线性度描述了放大器处理信号的能力，特别是对于多频率信号的放大。带宽指放大器能有效放大的信号频率范围。稳定性则关系到放大器长期运行的可靠性。 使用Multisim软件进行仿真时，设计师可以借助软件内置的元件库来搭建电路模型，通过仿真软件提供的分析工具来测试各项技术指标，并根据仿真结果调整电路参数。例如，使用Multisim的“瞬态分析”功能可以观察电路在特定激励下的响应；使用“交流小信号分析”功能可以评估放大器的频率响应特性；而“噪声分析”可以评估放大器的噪声系数和信噪比。此外，Multisim还支持参数扫描和优化，这可以帮助设计者寻找到最优的工作点和性能指标。 在实际操作中，工程师需要对Multisim软件有充分的了解，包括如何设置仿真参数、如何读取仿真结果以及如何根据仿真结果调试电路设计。同时，还需要对高频电路理论和实践有扎实的理解，能够将仿真结果与实际电路特性相结合进行深入分析。 高频功率放大器的仿真设计不仅是工程实践中的重要环节，也是理解和掌握高频电路设计理论的重要手段。通过仿真，可以在前期发现并解决设计中的问题，提高研发效率，缩短产品开发周期，降低开发成本，从而加快新技术和新产品的上市速度。

泽罗克斯研究中心的西弗雷斯（D. R. Scifres)等人确信,他们已制成一种GaAlAs激光器，它是目前发出最高连续波功率的可见光半导体激光器。这种“侧向光栅激光器”上制成的周期性凹槽平行于它的纵轴，每一个解理面能发出138毫瓦的768毫微米激光，其阈值电流接近350毫安。当发射重复频率为1千赫的300毫微秒脉冲时，激光器的微分量 子效率是41%，最大输出功率超过250毫瓦。远场辐射图呈叶瓣状,表明是锁相运转。

内容概要：本文介绍了基于SSA（Summarized Square Algorithm）优化的变分模态分解（VMD）在风电功率分配中的应用。传统VMD和EMD方法虽有一定效果，但面对复杂风电功率波动时表现不佳。SSA优化后的VMD（SSAVMD）能更精准地分析风电功率信号的模态分布，提高功率分配精度。文中提出高频功率分配给超级电容、低频功率分配给蓄电池的策略，同时引入了由样本熵、聚合代数和Pearson相关性组成的创新适应值函数，提升了优化过程的科学性和效率。最终，该策略在混合储能系统中展现了显著效果，为可再生能源的发展提供了新思路。 适合人群：从事电力系统、新能源技术研究的专业人士，以及对风电功率分配感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要优化风电功率分配的混合储能系统，旨在提高风电功率的稳定输出和分配效率，推动可再生能源的进一步发展。 其他说明：该策略不仅理论新颖，而且在实际应用中表现出色，具有广阔的应用前景。未来的研究将继续深化并拓展其应用范围。

程序名称：基于EMD（经验模态分解）-KPCA（核主成分分析）-LSTM的光伏功率预测模型 实现平台：matlab 代码简介：提高光伏发电功率预测精度，对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。提出一种经验模态分解 （EMD）、核主成分分析（KPCA）和长短期记忆神经网络（LSTM）相结合的光伏功率预测模型。充分考虑制约光伏输出功率的4种环 境因素，首先利用EMD将环境因素序列进行分解，得到数据信号在不同时间尺度上的变化情况，降低环境因素序列的非平稳 性；其次利用KPCA提取特征序列的关键影响因子，消除原始序列的相关性和冗余性，降低模型输入的维度；最终利用LSTM网络 对多变量特征序列进行动态时间建模，实现对光伏发电功率的预测。实验结果表明，该预测模型较传统光伏功率预测方法有更高的精确度。附带参考文献。本代码在原文献上进行了改进，采用KPCA代替PCA，进一步提升了预测精度。代码具有一定创新性，且模块化编写，可自由根据需要更改完善模型，如将EMD替换成VMD CEEMD CEEMDAN EEMD等分解算法，对LSTM进一步改善，替换为GRU，BILSTM等。代码注释详细，无

1.DCDC宽电压（6-75V）输入，（0.8-60V）输出 2.同步BUCK方案，外置MOS，大功率电源

本文介绍了一种新型的双频圆极化微带接收天线(rectenna)，用于2.45 GHz和5.8 GHz无线功率传输(WPT)。作者们通过引入一种T型馈电线和一个圆环槽来阻挡二次谐波，同时该圆环槽作为缺陷接地结构(DGS)使用，以此来增强rectenna的性能。此外，使用了一种紧凑型直流通路滤波器，以平滑输出直流电。仿真结果表明，对于2.45 GHz和5.8 GHz的WPT应用，能量转换效率分别达到了75.6%和71.4%。 知识点一：圆极化天线 圆极化天线是一种电磁波辐射器，它能够发射或接收具有圆极化特性的电磁波。圆极化是一种特定的极化状态，与线性极化相对，它可以接收不同极化方向的信号，对于多路径反射和衰减具有更好的抗干扰能力。 知识点二：无线功率传输(WPT) 无线功率传输技术是利用电磁场来传输能量，无需通过物理介质。在无线通信、无线充电等领域，WPT提供了一种便利的供电或能量补充方式。 知识点三：双频天线 双频天线能够同时或在两个不同的频段上工作。在本文中，提出的天线设计需要同时适用于2.45 GHz和5.8 GHz两个频段，这在无线技术领域中是很常见的需求，因为不同的频率具有不同的应用背景和特性。 知识点四：缺陷接地结构(DGS) 缺陷接地结构通常用于天线设计中，以改善带宽、天线效率和反射损耗等性能。在本文中，圆环槽的使用就是作为DGS的应用例子，它优化了天线的性能。 知识点五：谐波抑制 在无线功率传输中，为了防止谐波影响系统性能，经常需要采取措施抑制二次谐波等有害信号。本文使用T型馈电线和圆环槽来阻挡这些谐波，保证了.rectenna的正常工作。 知识点六：整流器 整流器是将射频信号转换为直流电的关键组件，它在rectenna中起着至关重要的作用。为了提高rectenna性能，作者设计了一种紧凑型直流通路滤波器，帮助平滑输出的直流电，从而提高整体转换效率。 知识点七：转换效率 在无线功率传输系统中，转换效率是一个衡量rectenna性能的重要指标，它表示从射频能量转换到直流能量的效率。本文提到的转换效率分别为75.6%和71.4%，说明该设计在两个频率点上都具有良好的性能表现。 知识点八：研究论文的结构 一般研究论文的结构包括摘要、引言、方法、结果、讨论和结论等部分。本文摘要是对研究工作的高度概括，引言部分通常会介绍研究的背景和意义，方法部分阐述了研究的理论基础和实验设计，结果部分呈现了通过实验或模拟得到的数据，讨论部分对比分析了结果与预期目标的差异以及可能的原因，最后的结论部分则总结全文并提出未来的展望。 通过上述分析，本文详细讨论了一种用于2.45和5.8 GHz双频无线功率传输的圆极化rectenna的设计和实现，该设计考虑了性能优化、谐波抑制以及效率提升等关键问题。通过特定的设计技术，如引入缺陷接地结构和紧凑型直流通路滤波器，成功地将能量转换效率提升到了75.6%和71.4%的高水平。这项研究展示了天线设计领域中对于高频无线功率传输技术的深入探索及其应用前景。

包络跟踪功率放大器是一种高效的无线通信放大器，它通过实时调整电源电压来跟随射频信号包络的变化，从而提高功率放大器（PA）的效率。相较于传统的固定电源功率放大器，包络跟踪功率放大器能够更有效地处理高峰均功率比（PAPR）信号，实现高数据吞吐量。 在传统的固定电源功放系统中，功率放大器工作在较窄的线性区间内，以维持信号的线性度。但这种工作方式效率较低，特别是在承载高峰均功率比信号时，效率更为低下。由于在无线通信中，信号经常出现幅度变化较大的情况，因此传统的功放无法高效地利用能源，造成电池寿命缩短。 包络跟踪技术通过动态调节放大器的电源电压，与RF信号的包络保持同步变化，使得放大器在任何时刻都能以接近其最大效率的状态工作，从而提高整体效率。这种功率放大器的核心输出特性，如功率、效率、增益和相位，受到RF输入功率和电源电压两个控制输入值的影响，这可以形象地表示为3D曲面。 为了实现包络跟踪，系统中会有一个动态调节电源电压的机制。在RF功率较低时，电源电压维持基本恒定。但在RF功率较高时，电源电压则会根据RF输入信号的包络进行动态调整，以此来维持放大器的高效输出。包络跟踪放大器在压缩状态下工作时，仍能够保持较低的幅度/幅度（AM/AM）失真，并且通过适当选择RF包络与电源电压之间的映射，可获得恒定的功放增益。 为了实现功放的线性化，可以采用成形表（shaping table）来进行功放的特性映射。成形表中的内容决定了RF包络与电源电压之间的映射关系。通过成形表的使用，可以实现“ISO gain”的成形，即获得恒定的功放增益，并且可以在大部分包络周期内都工作在压缩状态，同时仍然保持低的AM/AM失真。然而，使用成形表进行功放线性化会有系统折衷，在线性度得到明显提高的同时，效率可能会有小幅度的下降。 成形表的选择也会影响包络路径的带宽需求。在系统效率损失为1%到2%的情况下，通过采用平滑转换线性区与压缩区，可以降低对包络放大器带宽的要求。此外，包络跟踪功率放大器在设计时，放大器在小功率低电区仍然需要保持线性，但在较大功率上不存在AM线性度约束，使得开发人员能够在设计功放时优先考虑包络跟踪效率。 包络跟踪技术对功放的相位失真不具有直接控制能力，但很多功放工作在包络跟踪模式下时，表现出PM失真的下降，从而增加了输出功率。在实际应用中，包络跟踪放大器相较于固定电源放大器，在给定的线性度下能够实现更高的输出功率。 为了确定包络跟踪功率放大器的特性，需要在电源电压和输入功率的全程区间上测量功放的基本特性，包括输出功率、效率、增益和相位。理论上，可以通过连续波网络分析仪和可调直流电源进行这些测量，但由于热效应、区间误差和相位测量时的漂移问题，这种方法获得的结果并不理想。因此，采用标准自动化测试设备进行脉冲特性测量的方法成为替代方案，这种方法速度快，可以采用拉移负载的方法。不过，它难以进行精确的相位测量。 第三种测量包络跟踪功率放大器特性的方法是使用真实波形和改变成形表，从而测量输入功率和供电电压的全部组合。这种方法需要一个电源调压器，能够快速测量并获得精确的相位信息，同时也能够确定存储效应的特性。使用包络跟踪电源调压器的自动化测试测量配置可以在动态电源调节的情况下实现上述测量。 包络跟踪功率放大器通过动态调节电源电压来跟踪RF信号包络的变化，从而提高放大器的效率，尤其是在处理高PAPR信号时，其性能明显优于传统固定电源功率放大器。尽管存在线性度与效率之间的折衷，但通过精确设计成形表和运用先进的测试技术，可以在保证必要线性度的同时，实现高效率和高输出功率的目标。

内容概要：本文档提供了基于经验模态分解（EMD）、核主成分分析（KPCA）和长短期记忆网络（LSTM）的多维时间序列预测MATLAB代码实现。具体应用案例为北半球光伏功率预测，涉及的数据集包含太阳辐射度、气温、气压和大气湿度四个输入特征，以及光伏功率作为输出预测。文档详细介绍了从数据加载与预处理到EMD和KPCA处理，再到LSTM模型训练与预测的具体步骤，并进行了EMD-LSTM、EMD-KPCA-LSTM和纯LSTM模型的对比分析。此外，还强调了代码的注释清晰度和调试便利性，确保用户能够顺利运行和理解整个流程。 适用人群：适用于具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员、工程师或学生，特别是那些对时间序列预测、机器学习和光伏功率预测感兴趣的群体。 使用场景及目标：① 使用EMD、KPCA和LSTM组合模型进行多维时间序列预测；② 对比不同模型的效果，选择最优模型；③ 掌握MATLAB环境下复杂模型的构建和调优方法。 其他说明：代码已验证可行，支持本地EXCEL数据读取，附带详细的“说明”文件帮助用户快速上手。建议用户在实践中结合实际需求调整参数和模型配置，以获得最佳预测效果。