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基于自适应经济下调控制的微电网分布式经济控制

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简介:
本研究提出了一种基于自适应经济调控策略的微电网分布式经济控制系统,旨在优化能源分配和成本效益。通过动态调整各节点的运行参数,实现对各种不确定因素的有效应对,确保微电网系统的高效稳定运行。 在孤岛微电网环境下,传统下垂控制方法依据分布式能源的容量比例分配有功功率,可能导致系统整体运行成本偏高。为了降低系统的运行成本,本段落基于等微增率准则提出了一种边际成本经济下垂控制框架,在该框架内分布式电源能够按照边际成本相等的原则进行出力调节。 考虑到各分布式能源的最大输出限制问题,我们进一步设计了基于一致性原理的自适应控制器,并将其应用于功率稳定机制中。通过这种方式可以确保系统中的所有分布式能源在达到其最大可能输出时退出边际成本的一致性状态,从而优化系统的整体运行效率与经济性能。 此外,为了提高孤岛微电网频率恢复能力,我们还开发了一种新型分布式的二次频率控制器来有效应对这一挑战。 仿真测试结果表明所提出的方法不仅能够显著提升系统控制效果和稳定性,并且具备较强的通信故障容忍度。

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    本研究提出了一种基于自适应经济调控策略的微电网分布式经济控制系统,旨在优化能源分配和成本效益。通过动态调整各节点的运行参数,实现对各种不确定因素的有效应对,确保微电网系统的高效稳定运行。 在孤岛微电网环境下,传统下垂控制方法依据分布式能源的容量比例分配有功功率,可能导致系统整体运行成本偏高。为了降低系统的运行成本,本段落基于等微增率准则提出了一种边际成本经济下垂控制框架,在该框架内分布式电源能够按照边际成本相等的原则进行出力调节。 考虑到各分布式能源的最大输出限制问题,我们进一步设计了基于一致性原理的自适应控制器,并将其应用于功率稳定机制中。通过这种方式可以确保系统中的所有分布式能源在达到其最大可能输出时退出边际成本的一致性状态,从而优化系统的整体运行效率与经济性能。 此外,为了提高孤岛微电网频率恢复能力,我们还开发了一种新型分布式的二次频率控制器来有效应对这一挑战。 仿真测试结果表明所提出的方法不仅能够显著提升系统控制效果和稳定性,并且具备较强的通信故障容忍度。
  • JADE度实现
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    本研究利用JADE平台开发了微电网经济调度系统,实现了对微电网内各种能源的有效管理和优化调度,提高了系统的经济效益和运行效率。 经过五个月的努力,我们的成果已经在Eclipse上顺利运行。每个智能体之间能够相互通信,并实现了微电网的经济调度功能。此外,我们还使用MATLAB的绘图工具来展示仿真结果。
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  • 度与度系统Matlab实现
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    本研究运用MATLAB软件平台,构建并仿真了RBF(径向基函数)神经网络在控制系统中的自适应控制算法,验证其有效性和优越性。 RBF神经网络自适应控制的MATLAB仿真介绍了该技术的基本原理与应用方法,并提供了多个具体的控制实例及详尽的代码示例。读者可以根据提供的程序复现书中描述的所有实验内容。
  • BP神PID仿真
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    本研究探讨了基于BP神经网络优化PID控制器参数的方法,并通过仿真验证其在控制系统中的应用效果。 基于BP神经网络的自整定PID控制仿真已经成功运行并通过了测试,可以放心下载。
  • RBF神MATLAB仿真
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    本研究运用MATLAB平台,基于径向基函数(RBF)神经网络技术,探讨并实现了系统的自适应控制策略,并进行了详细的仿真分析。 本书提供了RBF神经网络自适应控制的MATLAB仿真源码程序,并进行了详细的整理与注释。
  • MATLABRBF神仿真
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    本研究利用MATLAB平台,设计并实现了一种基于径向基函数(RBF)的神经网络自适应控制系统,并进行了详尽的仿真分析。 《RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真》介绍了径向基函数(RBF)神经网络的原理与方法,并通过多个控制实例进行了详细阐述。书中还提供了详尽的MATLAB程序代码,读者可以根据这些代码复现书中的仿真实验。
  • 一致性算法力系统效益
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    本研究探索了在电力系统中应用分布式一致性算法进行经济效益调度的方法,旨在提高系统的效率和经济性。通过优化资源分配,减少能源浪费,实现电网运行的最大化效益。 这段文字作为分布式一致性算法的指导材料,详细介绍了相关流程,并有助于深入理解分布式电网调度。它也可以作为编程依据使用。
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    本文探讨了一种利用BP神经网络实现对PID控制器参数自适应调整的方法,并通过仿真实验验证了该方法的有效性。 基于BP神经网络的自整定PID控制仿真研究了如何利用BP神经网络优化PID控制器参数的方法,并通过仿真实验验证了该方法的有效性。这种方法结合了人工神经网络的学习能力和传统PID控制策略的优点,能够提高控制系统在面对复杂工况时的适应性和鲁棒性。