简介:武汉光电国家实验室工业激光器研究团队一直致力于高功率高光束质量激光器的研究,在新型谐振腔的研究中,获得授权发明专利3项,申请发明专利2项。该团队提出了一种新型激光谐振腔,即环形凹面镜激光谐振腔,该谐振腔由一个环形凹面反射镜和一个平面输出镜组成。理论模拟表明,菲涅尔系数为8.05的环形凹面镜激光谐振腔的输出光束M2因子接近于菲涅尔系数为2.01的平凹稳定腔的输出光束肝因子,环形凹面镜激光谐振腔的模体积为平凹稳定腔模体积的4倍。利用该谐振腔在高功率横流CO。激光器进行了试验研究,输出光束为等相位面的环形光斑,即近场为环形分布,远场(聚焦处)为中央亮斑分布。相同光阑尺寸的平凹稳定腔和环形凹面腔对比研究表明,在激光功率没有明显降低的情况下,输出光束的肝因子由平凹稳定腔的7.5提高了1.9。环形分布光束可以降低谐振腔镜片和外光路镜片的热畸变,对于高功率激光器的工业应用非常有意义。这种谐振腔结构简单,进一步解决其失调稳定性问题,将有助于该类谐振腔在多种工业激光器中获得应用。
简介:短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要意义,针对现有的神经网络法、小波分析法等单一预测模型预测精度提升有限的问题,引入集成学习的思想和方法,提出一种基于Stacking算法改进支持向量机(SVM)的短期光伏发电预测方法.该方法先使用多个不同的初级SVM对预测样本进行一次预测得到多个预测输出;然后对训练集进行聚类,使用与预测样本同类别的训练样本训练次级SVM;最后使用次级SVM对多个预测输出进行结合得到最终预测结果.经光伏发电系统的实际运行数据实验,结果表明本文提出的方法相较于单一预测模型精度有了明显提升.