21、基于 SOS 的执行器饱和鲁棒控制设计

基于 SOS 的执行器饱和鲁棒控制设计

1. 多项式模糊模型

多项式模糊模型是著名的 T - S 模糊模型的更一般表示。二者的主要区别在于结果部分,传统的 T - S 模糊模型具有线性系统,而多项式模糊模型在结果部分呈现多项式模型,这使我们能够表示更广泛的一类非线性系统。

模糊多项式控制系统的稳定条件以 SOS(平方和)条件表示,可使用最近开发的 SOSTOOLS 求解。该工具箱基于多变量多项式的 SOS 分解,并有效利用半定规划进行计算。

2. 光伏系统的多项式模型

在 T - S 模糊模型表示中,非线性系统可由 IF - THEN 模糊规则描述,这些规则在结果部分具有局部线性子系统。在 T - S 模糊系统中,太阳能发电系统在 T - S 模糊模型中由多达 32 条规则(如某些文献)或 4 条规则(如另一些文献)表示。通过使用多项式模糊模型方法,升压转换器的 T - S 模糊模型数量减少到一个模型,即非线性系统(5)。

3. 平方和

3.1 单项式和多项式的定义

  • 单项式:$m(x)=x_1^{a_1}x_2^{a_2}\cdots x_n^{a_n}$ 是一个单项式,其阶数为 $deg(m(x))=\sum_{i = 1}^{n}a_i$,其中 $a_i\in\mathbb{Z}^+$。
  • 多项式:$p(x)=\sum_{j = 1}c_jm_j(x)$ 是一个多项式,其阶数是 $deg(m_j(x))$ 的最高幂,其中 $c_j\in\mathbb{R}$。

3.2 平方和的定义

定义 2:

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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