6、可再生能源发展:从格兰卡纳里亚岛到西班牙风电市场

可再生能源发展:从格兰卡纳里亚岛到西班牙风电市场

1. 格兰卡纳里亚岛的能源 - 水 - 食物综合评估

1.1 方案分析与讨论

提出的方案适用于小型微电网,为管理可能导致社会不平等的系统(如能源或水运输)提供了视角。水指数控制系统的发展与传递函数的定义密切相关,定义越完善,系统发展越好。系统的开发应包含数据管理服务,以改善水 - 能源系统。在这个过程中,天气预报信息系统或人工智能系统将通过数据分析,在水和能源资源的进一步开发和调度中发挥重要作用。

1.2 结论

研究分析了不同可再生能源计划对可持续性指数的影响,提出了一种水电储能策略,以提高可再生能源的可管理性并提供支持。具体成果如下:
- 选址与储能潜力 :提议在格兰卡纳里亚岛的50个地点设置抽水蓄能电站(PHES)方案,并开发了决策过程,以找到短期和长期内最佳的能源和技术选址。短期策略下,15个候选地点的总储能潜力为1.144 GWh/0.1 Hm³;长期策略下,系统的储能容量为2.87 GWh/0.1 Hm³。
- 能源计划评估 :对于提议的可再生能源的容量系数,长期能源计划无法产生与目标替代的发电厂相同的能量。不过,抽水蓄能方案每天仅运行1小时就能支持可再生能源计划,而水库系统每天需要超过10小时的运行时间才能产生与热电厂相同的能量。
- 可持续性工具与决策 :建立初始条件后,可持续性工具评估了可再生能源计划部署的后果,有助于在不同能源策略之间进行决策。指数分析表明,根据可再生能源策略,水消耗可从8.11立方米降低到20立方米。最有利的替代情景(VII)

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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