22、太阳能光伏系统与透明太阳能电池的研究与应用

太阳能光伏系统与透明太阳能电池的研究与应用

太阳能光伏屋顶并网系统设计与分析

在当今对可再生能源的需求日益增长的背景下,太阳能光伏系统成为了研究的热点。以印度的阿里格尔(Aligarh)和马尼帕尔(Manipal)两个城市为例,开展了太阳能光伏屋顶并网系统的设计与性能分析。

负荷需求与系统设计

两个城市的负荷需求有所不同。阿里格尔的总功率为 132.125 KW,每日总耗电量为 1828.635 Kwh/day;马尼帕尔的总功率为 115.23 Kw,每日总耗电量为 1554.29 Kwh/day。系统设计是基于这些负荷数据进行的,旨在满足相应的用电需求。

城市 总功率(KW) 每日总耗电量(Kwh/day)
阿里格尔 132.125 1828.635
马尼帕尔 115.23 1554.29

不同的电器设备在两个城市的数量、功率以及使用时间也存在差异,具体如下表所示:
| 负荷 | 阿里格尔数量(QA) | 马尼帕尔数量(QA) | 阿里格尔功率(WA) | 马尼帕尔功率(WA) | 阿里格尔总功率(TWA) | 马尼帕尔总功率(TWA) | 阿里格尔使用时间(Time A) | 马尼帕尔使用时间(T

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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