13、微电网控制方法与建模分析

微电网控制方法与建模分析

1. 微电网多级控制

微电网控制存在多个层级,其中三级控制主要在微电网(MG)与公用电网交互时发挥作用。其关键点如下:
- 控制MG与公用电网之间的功率流。
- 向二级控制发送频率和电压参考值。
- 能够执行孤岛检测或电压谐波抑制。
- 还可以提高公共耦合点(PCC)的电能质量(QoP)。

所提出的多级控制方案允许系统集成越来越多的微电网,并且通过这种控制方案,微电网可以在并网和孤岛两种模式下运行。

2. 网络控制系统(NCS)

在现代控制系统中,由于网络技术的显著进步,网络的应用越来越广泛,网络控制系统(NCS)就是其中一个例子。NCS中,反馈通道通过实时通信网络闭合,系统各组件之间的数据通过该通信网络进行交换。NCS被定义为“网络控制系统是空间分布式系统,其中传感器、执行器和控制器之间的通信通过共享的带宽受限数字通信网络进行”。这表明NCS的组件是分布式的,可能异步运行以实现某个总体目标。

NCS的主要问题之一是传输延迟和数据包丢失,因此,为系统-of-系统(SoS)开发能够克服这些问题的分布式控制系统(DCS)是NCS面临的挑战。可以通过以下方法补偿这些通信违规:
1. 调整控制功率并控制系统之间的距离(功率控制)。
2. 在调制、编码和天线分集与吞吐量之间进行权衡(自适应调制编码)。
3. 自治控制在Si内的(非无线)内部反馈(板载硬件)环路的延迟低于Si和Sj之间的无线分布式控制环路或SoS控制器与Si控制器之间的无线分布式控制环路。

另一种检查这些通信的方法是设计考虑自组织网络所有方面的无线网络控制系统(WNC

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值