16、智能电网成熟度模型维度需求研究

智能电网成熟度模型维度需求研究

1. 引言

当前,能源系统转型和气候目标对政治和社会至关重要。未来,公用事业公司若要取得成功,需从集中控制的电网基础设施向分散式结构转变,以确保可再生能源更多地并入电网。这可通过加强对电流的测量、控制和自动化,以及区域高分辨率的监测和控制来实现,而新的信息和通信技术(ICT)将助力电网现代化和智能化。

本文将应用成熟度模型作为公用事业公司的评估模型,以实现公司的持续改进。该成熟度模型应针对能源领域,分析特定维度,帮助公用事业公司了解自身现状,进而追求电网现代化和智能化的目标。由于能源领域变化巨大,灵活性、适应性和变革意愿变得愈发重要。

本文通过两个案例研究,探讨了智能电网成熟度模型维度的需求确定方法,采用了规范和敏捷两种不同的需求获取方法,并回答以下研究问题:
- RQ1:文献中是否已有适用于本案例研究的成熟度模型?
- RQ2:若需开发新的成熟度模型,公用事业公司的哪些维度应被考虑?
- RQ3:收集维度需求时,规范方法和敏捷方法哪种更好?

2. 背景知识
2.1 能源行业
  • 历史与电网基础设施 :自19世纪以来,高度发达的工业国家的公司开始使用能源,且能源供应应尽可能技术便捷、易于控制。自电气化开始,全球能源需求稳步上升,公用事业公司的主要任务是确保为消费者提供能源。如今,公用事业电网分为低压、中压、高压和超高压,配电系统运营商(DSO)负责低、中、高压电网,输电系统运营商(TSO)负责超高压电网。
  • 拆分 :能源行业的拆分指公用事业公司的
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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