26、微电网系统的网络控制与分散式电压控制策略

微电网系统的网络控制与分散式电压控制策略

1. 微电网系统的网络控制

1.1 微电网系统建模

微电网(MG)在孤岛模式下运行,由三个分布式发电(DG)单元为负载供电。将其设计成一个系统之系统(SoS)框架,其中发电单元被视为SoS的三个子系统。对SoS网络控制系统进行建模,该系统会受到测量和执行延迟以及非平稳数据包丢失的影响。

1.2 控制器设计

引入了基于观测器的控制器,该控制器能够在存在延迟和非平稳数据包丢失的情况下稳定系统。通过仿真结果验证了所提出的网络控制策略对微电网系统的有效性。

1.3 相关研究成果

还提出了一种用于稳定包含两组微交流发电机和光伏系统的MG系统的网络控制系统(NCS)方法。详细对微交流发电机和光伏系统进行建模,并对两者连接到主电网和负载的组合进行建模。基于该模型的NCS同样会受到延迟和非平稳数据包丢失的影响。为此提出了一种改进的输出反馈控制器,该控制器能在存在上述通信问题的情况下稳定系统。仿真结果表明了该控制器的有效性,并尝试解决微电网中一个主要问题,即其组成系统的稳定性。

1.4 未来研究方向

未来的研究可以包括在NCS中采用输出反馈控制器,并引入马尔可夫过程来描述数据包丢失过程。此外,还可以向SoS中添加更多的子系统,这些子系统可能包括发电单元和负载。

1.5 相关问题探讨

以下是一些相关的问题探讨:
1. 多电平控制结构建模 :采用Park的dq框架构建适当的模型,研究电流控制的DG接口的多电平控制结构在各种运行条件下的动态行为。

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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