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摘要：本文旨在通过采用多个最佳能量控制器，展示预测随机负载对提高具有储能系统 (ESS) 的低压 (LV) 网络性能的重要性。考虑到橡胶轮胎龙门起重机 (RTG) 所需的高度随机行为，本研究开发并比较了基于滚动点预测模型的模型预测控制器 (MPC) 和基于随机预测需求模型的随机模型预测控制器 (SMPC) 的最佳能量控制器，作为最小化需求不确定性影响的潜在合适方法。将提出的 MPC 和 SMPC 控制模型与具有完美和固定负载预测曲线的最佳能量控制器以及标准设定点控制器进行了比较。结果表明，与传统控制算法相比，利用负载预测的最佳控制器可以改善峰值降低并节省存储设备的成本。对滚动时域控制器 MPC 和 SMPC 进行了进一步改进，以更好地处理起重机需求的波动性。此外，还提出了最佳控制器的计算成本分析，以评估预测最佳控制系统实际实施的复杂性。
能量
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