51、共生仿真系统:框架、应用与未来展望

共生仿真系统架构与应用

共生仿真系统:框架、应用与未来展望

1. 共生仿真系统框架概述

共生仿真系统是一种融合了多个子系统,旨在实现高效决策支持和系统优化的先进技术。应用特定框架可构建出包含两个子系统的共生仿真系统。第一个子系统为 SSDSS(共生仿真决策支持系统),负责向由第二个子系统代表的外部决策者提出决策建议。

2. 无人机路径规划中的共生仿真决策支持

在无人机路径规划应用中,系统的运行流程如下:
- 数据获取 :传感器能力(S - C)和传感器融合能力(SF - C)提供重要数据,如道路网络地理信息、目标估计位置等。
- 流程触发 :工作流控制能力(WORC - C)周期性触发“假设分析”过程。
- 场景创建 :场景管理能力(SCEM - C)依据决策模型管理能力(DECM - C)提供的决策模型,创建一组无人机替代路径。决策模型描述了如何生成无人机可能的替代路径,“假设场景”还会纳入无人机当前位置和目标估计位置。
- 仿真与分析 :每个场景分别由仿真管理能力(SIMM - C)进行仿真,由仿真分析能力(SIMA - C)进行分析。
- 决策建议 :待所有仿真结果得出后,确定最佳替代路径并提供给外部决策者。适配器能力(APP - CUAV)用于将特定应用的决策者与共生仿真系统连接起来。

以下是该过程的 mermaid 流程图:

graph LR
    
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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