18、电动汽车与电网协调问题的高效博弈分析

电动汽车与电网协调问题的高效博弈分析

在当今的能源领域,电动汽车(PEV)与电网(V2G)的协调问题至关重要。它不仅有助于实现电网的频率和电压调节,还能提高能源利用效率。下面将深入探讨V2G协调问题的相关内容。

1. V2G协调问题的提出

V2G协调问题旨在通过PEV的充电协调,为电网提供频率和电压调节服务。具体来说,单个PEV可以通过协调其充电/放电有功功率来提供频率调节服务,并通过适当设置其充电电流与电网电压之间的相位角差来提供电压调节服务。

设$\triangle f$为电网频率与标称值的偏差,$P(\triangle f)$为相应的供需不平衡;$\triangle v$为电网电压与标称值的偏差,$Q(\triangle v)$为相应的供需不平衡。在本文中,假设$(P(\triangle f), Q(\triangle v))$在接下来的短时间间隔$T$内保持不变。$N$表示接入电网并愿意提供V2G服务的电动汽车集合。为简化分析,假设只要车辆同意在间隔$T$内提供服务,它们将在此期间保持接入电网并按约定提供服务。

2. 单个PEV的协调能力
2.1 视在功率约束

考虑一个带有电力电子AC/DC逆变器的PEV充电器,它可以通过协调PEV $n$的电流大小$I_n$和电网电压与PEV $n$电流之间的相位差$\theta_n$来调节有功和无功功率。设$u_{nP}$和$u_{nQ}$分别表示PEV $n$的有功功率和无功功率,则有:
[
\begin{cases}
u_{nP} = V_s \times I_n\cos\theta_n \
u_{nQ} = V_s \ti

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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