24、可再生能源系统与电网集成及智能水箱监测系统分析

可再生能源系统与电网集成及智能水箱监测系统分析

1. 可再生能源系统与电网集成
1.1 可再生能源概述

可变发电技术的电力输出难以合理控制且随时间变化,常见的可变可再生能源(VRE)包括风能、太阳能、海洋能和部分水能等。近年来,全球可再生能源市场规模不断扩大,如截至2020年底,太阳能光伏技术装机容量达2.799GW,2020年全球风能产业新增装机容量93GW,同比增长53%。

不过,可再生能源发电初期面临诸多问题。以太阳能为例,其应用类型有太阳能光伏系统(发电)、太阳能热电厂(产热和发电)和太阳能热能系统(产生热能)。但大型光伏电站安装成本高,光伏模块需定期维护且会污染水,连接光伏电站进行电能质量测量时还存在一定程度的谐波失真。

为解决这些问题,相关部门制定了一系列规则和标准。如印度新能源与可再生能源部(MNRE)负责可再生能源的规则、政策等;中央电力监管委员会(CERC)管理国际电力交易和国家电网标准;邦电力监管委员会(SERC)负责电力的传输和分配。印度电网代码规定了区域间交易的日前调度规则。

1.2 电网互联阶段

电力系统规划需足够资源和输送能力来接入新电源。考虑到VRE占比增加,现有电力系统规划方法需调整。电网互联分布式发电系统布局如下:
- 阶段1 :开发完善的设备标准,确保各发电资源接入电网的可靠性。
- 阶段2 :电力公司或市场运营商根据未来规划准备模型,建立网络模型和新资源节点,反映阶段1的变化,同时建立计量通信以收集实时数据用于结算。
- 后续 :完成

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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