44、虚拟电厂与3D打印医疗模型的技术研究

虚拟电厂与3D打印医疗模型的技术研究

1. 虚拟电厂控制策略与优化算法

1.1 虚拟电厂控制架构与策略

在虚拟电厂（VPP）系统中，存在有限惯性 (M) 和惯性及阻尼常数 (D) 。电网频率变化由以下公式给出：
(\Delta P_{e}=P_{g}-P_{d})
其中，(P_{g}=P_{PTSTS}+P_{SPV}\pm P_{EV})
(\Delta f = \frac{\Delta P_{e}}{K_{SYS}+D})
系统传递函数为：
(G_{SYS}(s)=\frac{\Delta f}{\Delta P_{e}}=\frac{1}{K_{SYS}(1 + sT_{SYS})}=\frac{1}{Ms + D})

VPP 的控制中心通过控制命令触发分布式能源资源（DERs），以产生足够的电力来满足总负载功率需求。在中央控制概念拓扑中，VPP 通过主控制与能源管理系统（EMS）收集各种 DERs 的状态信息，EMS 负责计算 DERs 的发电轮廓单元，DRs 则安排功率（有功）发电轮廓以实现最优运行。

1.2 优化算法对比分析

为实现定义的目标函数 (J) 的最小化，对粒子群优化（PSO）、GOA、SCA 和 SSA 等通用和趋势优化算法进行了比较分析。目标函数 (J) 定义为：
(J=\int_{0}^{T}((\Delta f_1)^2 + (\Delta f_2)^2 + (\Delta p_{tie})^2)dt)
其中，(T = 120s)；(\Delta f_1)、(\Delta p_{tie}) 和 (\Delta f_2) 分别是 VPP