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文章以提高初中生数学学习水平、促进中学生数学核心素养良好发展为主要目的，探讨了在学科核心素养视域下的初中数学教学中，通过优化问题导学、完善情境创设、关联生活实际的方式精准培养学生数学建模能力的方式方法.并在此之前，对学生数学建模能力的形成及其数学核心素养发展之间的关联性进行了简要分析.意在通过对初中生数学建模能力的针对性培养与训练，切实驱动初中数学教学模式的变革，让学生在深度感悟数学学科魅力及价值的过程中得到数学核心素养的长效发展. 相似文献
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为提高光伏发电系统孤岛检测性能,在带正反馈的主动频移(Active Frequency Drift with Positive Feedback,AFDPF)法的基础上,将初始斩波因子设置为公共耦合点(Point of Common Coupling,PCC)电压频率的函数,设计一种变初始斩波因子的AFDPF法.基于Qf0×Cnorm坐标系分析比较两种AFDPF法的检测盲区,并在MATLAB/Simulink环境下,对单相光伏并网发电系统的孤岛检测进行仿真.结果表明:使用AFDPF法时,反馈系数的大小与孤岛检测速度成正比,与检测盲区成反比;改进的AFDPF法可以根据负载的性质改变初始扰动的方向,检测盲区的位置也会随之向上或向下移动;改进的AFDPF法不仅适用于容性负载和感性负载,而且可减小检测盲区和加快检测速度. 相似文献
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针对单相电压源型逆变系统中出现的直流母线电压波动会对系统带来干扰的现象,提出先通过双重傅里叶变换对单相半桥正弦脉宽调制(Sinusoidal Pulse Width Modulation,SPWM)的电压源型逆变器的输出电压进行谐波分析,然后从傅里叶分析的角度推导并得到非线性前馈控制技术的理论依据.仿真验证表明,采用非线性前馈控制技术不仅能够有效抑制直流母线电压波动带来的干扰,而且还能够分担母线平波电容的解耦作用,使母线电容值降低、逆变器体积减小,同时也可以延长逆变器的使用寿命. 相似文献
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针对锂离子电池荷电状态(state of charge, SOC)预测问题，利用长短期记忆（long short term memory, LSTM）循环神经网络建立电池SOC预测模型。在恒阻放电情况下，将电池输出电流、输出电压和电池表面温度作为模型的主要输入，使用训练样本对神经网络进行训练，使用验证样本进行验证。结果表明，用该方法进行电池SOC预测时可使最大绝对误差仅为1.96%，均方根误差为0.986%，可行性被验证。分析神经网络隐含层中不同的神经元个数对预测结果的影响，对比不同批大小情况下训练出的神经网络的预测误差。将隐含层分别设置为1至3个LSTM细胞核，得到不同条件下神经网络的预测误差。结果为电池SOC预测的神经网络模型的隐含层神经元个数、批大小和LSTM细胞核个数的设定提供参考。 相似文献
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为在光伏并网发电系统中通过应用最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)技术提高光伏电池的利用率,针对两级式单相光伏并网发电系统,选取基于前级变换器的MPPT控制策略.该控制策略中,前级采用改进的变步长扰动观察法实现MPPT;后级通过直流母线电压反馈构成电压电流双闭环控制,实现母线稳压.运用PSIM 9.0进行建模仿真,结果表明,该控制策略能够很好地实现MPPT和直流母线稳压,系统的动态响应速度较快,稳定性较好. 相似文献
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