16、纳米电网和皮电网及其在各领域的应用与案例分析

纳米电网和皮电网及其在各领域的应用与案例分析

1. 应对碳排放与污染的替代方案

在全球气候快速且令人担忧地变化的背景下,碳排放和其他污染问题日益严重。电动汽车(EVs)由电力驱动并配备不同类型的电池,其电池需要定期充电,这就产生了对电力的需求。虽然传统电网可以满足这种需求,但使用替代能源资源是更绿色和经济的解决方案。未来,各国都需要大量带有充电点的充电站来满足电动汽车电池的充电需求。为了应对这一快速增长的需求,利用纳米电网(nanogrids)和皮电网(picogrids)为电动汽车电池充电是一种经济、环保且可持续的解决方案。

2. 便携式或移动皮电网的应用

在许多应用场景中,负载并非固定在一个位置,而是根据需求移动。例如河上的船只、移动货车、农业用移动水泵等。通常会选择太阳能光伏和/或电池供电的皮电网为这些负载供电。这些应用中的电网规模较小,通常以离网模式运行。然而,当负载停止移动并固定在一个位置时,皮电网可以进行集群以提高容量,并在并网条件下运行。例如,小型乡村集市、书展或其他节日活动,负载需求相对较高,且需求位置不固定,在这些情况下,会选择将多个皮电网集群以满足电力需求。

以下是皮电网应用场景的总结表格:
|应用场景|负载特点|供电方式|运行模式|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|船只、移动货车等|移动|太阳能光伏和/或电池供电皮电网|离网|
|乡村集市、书展等|负载高、位置不固定|皮电网集群|并网或离网|

3. 纳米电网和皮电网的应用实例
  • NPG 供电的室内小型农业水泵 :在大多数中小
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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