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离散控制Matlab代码-Hierarchical-Building-Microgrid: 采用模型预测控制(MPC)实现微电网...

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简介:
本项目利用MATLAB开发基于模型预测控制(MPC)的分层建筑微电网控制系统,旨在优化能源分配与管理。 本段落介绍了一种应用于分层建筑微电网的MATLAB代码,该代码基于两级分层模型预测控制(HMPC)设计,旨在管理包含锂离子电池、光伏太阳能板(PV)以及插电式电动汽车(PEV)在内的系统结构。 研究对象包括: - 一个实际数据驱动的光伏电缆装置(功率范围大约在0至1千瓦之间) - 建筑物的日用电量,在0到0.8千瓦范围内 - 容量为68千瓦时,最大充放电速率为正负10千瓦时的锂离子电池组 - 一辆配备容量同样为68千瓦时、充电和放电速率分别为每小时2.5千瓦的插电式电动汽车 控制策略分为三级: - 第一层:日常市场预测(预报期Nh=48小时),建筑物每天向社区汇总员提交次日电力交易计划,更新周期Ts设为一天 - 第二层:盘中市场实时调控(预报期Nh=6小时),根据天气和用电量的即时变化,在最后一刻进行购电决策 通过无干扰与有干扰条件下的模拟视频演示,可以直观地了解HMPC的工作原理。

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客服
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  • Matlab-Hierarchical-Building-Microgrid: (MPC)...
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    本项目利用MATLAB开发基于模型预测控制(MPC)的分层建筑微电网控制系统,旨在优化能源分配与管理。 本段落介绍了一种应用于分层建筑微电网的MATLAB代码,该代码基于两级分层模型预测控制(HMPC)设计,旨在管理包含锂离子电池、光伏太阳能板(PV)以及插电式电动汽车(PEV)在内的系统结构。 研究对象包括: - 一个实际数据驱动的光伏电缆装置(功率范围大约在0至1千瓦之间) - 建筑物的日用电量,在0到0.8千瓦范围内 - 容量为68千瓦时,最大充放电速率为正负10千瓦时的锂离子电池组 - 一辆配备容量同样为68千瓦时、充电和放电速率分别为每小时2.5千瓦的插电式电动汽车 控制策略分为三级: - 第一层:日常市场预测(预报期Nh=48小时),建筑物每天向社区汇总员提交次日电力交易计划,更新周期Ts设为一天 - 第二层:盘中市场实时调控(预报期Nh=6小时),根据天气和用电量的即时变化,在最后一刻进行购电决策 通过无干扰与有干扰条件下的模拟视频演示,可以直观地了解HMPC的工作原理。
  • 基于Matlab-Python库(如MPC、E-MPC
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    本项目运用Matlab编写离散控制系统代码,并结合Python中的MPC和E-MPC等预测控制库进行仿真与分析,为工程师提供便捷高效的控制策略开发工具。 离散控制的Matlab代码在Python中的预测控制软件包适用于Python 2.7版本,并实现了预测控制技术。目前该软件包仅支持单输入单输出(SISO)及多输入多输出(MIMO)系统的模型预测控制(MPC),尽管已添加了用于经济型MPC的类,但尚未经过测试。 安装依赖关系: 可以通过PyPI直接安装此软件包:`pip install predictivecontrol` 或者克隆存储库并在本地进行安装:`pip-e` 使用方法: 只需导入所需的控制器类,并用有效的状态空间模型矩阵(即A、B和C)实例化它即可。可选参数包括采样时间(T)、预测范围(Np)以及控制范围(Nc),致动极限(umin,umax,dumin,dumax),及是否应离散化所提供的状态空间模型。您还可以为控制系统设置预测范围和控制范围、致动限制、参考值与输出权重。 使用`run()`方法根据上一次感测或估计的状态更新控制器的输出。 示例代码: ```python import numpy as np from predictivecontrol import MPC # 定义您的状态空间矩阵,例如A, B, ``` 注意:上述导入语句后缺少定义C矩阵及初始化MPC对象的具体内容。
  • MPC:基于(MPC)
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    本项目聚焦于开发和实施基于模型预测控制(MPC)的先进控制系统——MPC控制器。该系统通过优化算法,在线计算并执行最优控制策略,广泛应用于工业自动化领域以提高生产效率与稳定性。 卡恩控制-MPC 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程视频依存关系:cmake >= 3.5;所有操作系统要求 make >= 4.1(mac、linux),make >= 3.81(Windows)。Linux系统大多数发行版默认安装了make和gcc/g++,版本>=5.4。Mac系统需要先安装Xcode命令行工具。在Windows环境下建议使用install-mac.sh或install-ubuntu.sh脚本进行安装。如果选择从源代码安装,请签出e94b6e1提交的uWebSockets项目:git clone https://github.com/uWebSockets/uWebSockets cd uWebSockets git checkout e94b6e1,此版本为v0.14.x系列中的一个。
  • (MPC)
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    模型预测控制(MPC)是一种先进的过程控制系统,通过使用数学模型对未来状态进行预测,并据此优化控制策略以实现最佳操作性能和稳定性。 Alberto Bemporad的博士课程讲义涵盖了模型预测控制(MPC)的相关内容,包括MPC的基本概念以及线性系统的MPC理论。
  • 基于约束的合成-Matlab
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    本项目提供了一种基于约束条件下的模型预测控制(MPC)算法的Matlab实现,适用于离散时间系统的最优控制设计与仿真。 离散控制Matlab代码约束模型预测控制综合是一种尝试实现论文Lu, J., D.Li 和 Y.Xi (2013) 中提出的思想的实践。“不确定的离散时间马尔可夫跳跃线性系统的约束模型预测控制综合。”IET 控制理论与应用 7(5): 707-719。提供了可以单独使用或结合使用的Matlab代码。假设所有必需的软件包都已安装在MATLAB环境中。如果不是,则必须安装它们,并且需要取消主脚本中的几行注释并进行相应的更改。 MATLAB m文件主要由一个主脚本组成,该脚本是“Example_Constrained”。只需在提示符后输入名称,脚本将负责运行本段落中给出的示例。请确保在调用之前为yalmip、sedumi或mosek设置路径。您可以在脚本中找到以下几行: ``` addpath(genpath(~/Documents/MATLAB/yalmip)) addpath(genpath(~/Documents/MATLAB/cvx/sedumi)) ```
  • MPC程序
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    本段代码实现了一个基于MPC(模型预测控制)算法的控制系统,适用于自动化和工业过程优化。通过预测未来状态,该系统能够有效调整输入参数,以达到最优控制效果。 本段落介绍了基于状态空间的模型预测MPC控制器的设计方法,并提供了MATLAB中的示例。
  • MPC程序
    优质
    这段代码实现了一个基于模型预测控制(MPC)的控制系统,适用于多种工业自动化和过程控制场景。通过优化算法,能够有效处理约束条件下的多变量控制问题。 本段落介绍了基于状态空间模型预测MPC控制器的设计,并附带了MATLAB中的示例。
  • MPC程序
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    本代码实现了一种先进的MPC(模型预测控制)算法,适用于工业自动化和过程控制系统中。通过预测未来状态优化控制策略,确保高效、稳定的系统运行。 基于状态空间模型预测的MPC控制器设计,并附带MATLAB示例。
  • MPC程序
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    这段代码实现了一个基于模型预测控制(MPC)的算法框架,适用于各种工业过程控制场景。通过优化未来时间段内的操作策略来提高系统性能和稳定性。 本段落介绍基于状态空间模型预测MPC控制器的设计,并附带一个使用MATLAB实现的例子。
  • MPC程序
    优质
    这段代码实现了一个基于模型预测控制(MPC)的控制系统,适用于工业自动化和过程控制等领域,能够有效处理多变量约束优化问题。 基于状态空间的模型预测MPC控制器设计及其MATLAB示例。