XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System预测控制
风电场中氢基储能系统的运行以实现平稳电力注入：罚款感知模型预测控制
摘要：平稳注入电力是现代风力发电场在不久的将来可能提供的服务之一，而这需要储能。事实上，这是国际能源署 (IEA)-氢能实施协议 (HIA) 在第 24 项任务的最终报告中确定的三种可能的操作之一，这可能会促进风力发电场融入主电网，尤其是与氢能储能相结合时。一般来说，储能可以减轻风力发电固有的不可预测性，前提是它们采用适当的控制算法。相反，如果没有储能，风力发电场的运营将受到严重影响，其经济表现也将受到影响，因为如果合同电力与实际交付电力不匹配，风力发电场所有者/运营商将承担罚款。本文提出了一种模型预测控制 (MPC) 算法，该算法操作氢基储能系统 (HESS)，该系统由一个电解器、一个燃料电池和一个水箱组成，与致力于平稳向电网注入电力的风电场配对。MPC 依靠电解器和燃料电池的混合逻辑动态 (MLD) 模型来利用它们的高级功能，并处理适当的成本函数，以考虑运营成本、氢作为燃料的潜在价值和可能对注入平稳电力所产生的预期利润产生负面影响的罚款机制。通过考虑意大利中南部实际风电场的风力发电概况和根据相应市场区域的现货价格进行数值模拟。结果显示了每个成本项对控制器性能的影响，以及如何有效地组合它们以实现某种合理的权衡。特别需要强调的是，静态选择相应的权重可能会导致无法非常有效地处理系统条件与各种外生因素相结合所产生的影响，而动态选择则可能更适合目的。此外，模拟表明，开发的模型和设置的数学程序可以有效地用于推断设备尺寸的指示。
通过模型预测控制和优化定型比较冰蓄冷和电池对现场光伏建筑的经济性能
整合可再生能源和储能系统提供了一种更节能、更稳定地运行电网系统的方法。热存储和电池是最常见的集成设备。然而，目前尚不清楚哪种集成存储系统在整体经济性方面表现更好。冰蓄冷的初始成本和维护成本较低，但存储充电效率较低，并且只能转移与建筑物冷却要求相关的电力负荷。相反，电池的往返效率相当稳定，电池可用于转移暖通空调和非暖通空调负荷。然而，电池的初始成本较高，寿命较短。本研究提出了一种使用模型预测控制和最佳尺寸的工具，并提供了一个案例研究，用于比较具有冷却冷却器和现场光伏系统的商业建筑的电池和冰蓄冷系统的生命周期经济性。
具有电动动力学的锂离子电池模型预测控制的基于神经网络的近似
摘要 - 锂离子电池是复杂的系统，需要合适的管理策略才能正常工作，实现快速充电，减轻老化机制并确保安全。在不同的基于模型的充电策略中，使用预测控制已显示出令人鼓舞的结果，因为它可以处理受安全限制的非线性系统。然而，尽管文献中已经提出了许多实施，但很少关注其实际可行性，这受到在线所需的高计算成本的限制。在本文中，我们首次在电池字段中利用了通过使用深神经网络获得的预测控制的近似。提议的解决方案适用于实时电池充电，因为大多数计算负担都脱机解决。结果突出了提出的方法在近似标准模型预测控制解决方案中的有效性。
Energy and Ai -I Iris -Invorsità校园Bio -Medico
在这项研究中，我们提出了一种混合AI最佳方法，以提高智能网格（例如可再生能源社区）的能源管理效率。此方法采用时间延迟神经网络，以预测社区能量特征的未来价值。然后，这些预测由随机模型预测控制使用，以通过电池能量存储系统的适当控制策略来优化社区运营。在公共数据集上进行的预测结果分别为24小时，返回的平均绝对误差为1.60 kW，2.15 kW和0.30 kW，分别用于光伏生成，总能量消耗和普通服务。与竞争对手相比，使用此类预测的模型预测控制产生了最大收入。与使用相同的管理系统相比，总收入增加了18.72％，而无需从预测方法中进行预测。
昆虫飞行中的腹部运动重塑非气动结构对飞行机动性的作用 I：花朵追踪的模型预测控制
可能会影响飞行动力学。本文评估了机身变形在飞行中的作用，并探究腹部对飞行机动性的贡献程度。为了解决这个问题，我们结合使用了受模型预测控制 (MPC) 启发的计算惯性动力学模型和天蛾 Manduca sexta 的自由飞行实验。我们探索了欠驱动（即输出数量大于输入数量）和完全驱动（输出和输入数量相等）系统。使用无量纲跟踪误差和传输成本等指标来评估惯性动力学模型的飞行性能，我们表明完全驱动模拟可最大限度地减少跟踪误差和传输成本。此外，我们通过将碳纤维棒固定在胸腹关节上，测试了限制腹部运动对活天蛾自由飞行的影响。腹部受限的飞蛾表现比假治疗飞蛾差。这项研究发现腹部运动有助于飞行控制和机动性。这种非气动结构运动存在于所有飞行类群中，可以为多驱动微型飞行器的开发提供参考。
EPOWERS 研究小组：高效电力电子、动力传动系统和能源解决方案
Si-硅、SiC-碳化硅、GaN-氮化镓、MPC-模型预测控制、PSO-粒子群优化、IFOC-间接磁场定向控制、DTC-直接扭矩控制、DSP-数字信号处理、FPGA-现场可编程门阵列
EPOWERS 研究小组：高效电力电子技术...
Si-硅，SiC-碳化硅，GaN-氮化镓，MPC-模型预测控制，PSO-粒子群优化，IFOC-间接磁场定向控制，DTC-直接扭矩控制，DSP-数字信号处理，FPGA-现场可编程门阵列
昆虫飞行中的腹部运动重塑非气动结构对飞行机动性的作用 I：花朵追踪的模型预测控制
昆虫飞行控制研究主要集中在翅膀的作用上。然而，飞行过程中腹部的偏转可能会影响飞行动力学。本文评估了机身变形在飞行中的作用，并探究腹部对飞行机动性的贡献程度。为了解决这个问题，我们结合使用了模型预测控制 (MPC) 启发的计算惯性动力学模型和天蛾 Manduca sexta 的自由飞行实验。我们探索了欠驱动（即输出数量大于输入数量）和完全驱动（输出和输入数量相等）系统。使用无量纲跟踪误差和传输成本等指标来评估惯性动力学模型的飞行性能，我们表明完全驱动模拟可以最大限度地减少跟踪误差和传输成本。此外，我们还通过在胸腹关节上固定一根碳纤维棒来测试限制腹部运动对活天蛾自由飞行的影响。腹部受限的蛾子表现比假治疗蛾子差。这项研究发现腹部运动有助于飞行控制和机动性。这种非气动结构的运动存在于所有飞行类群中，可以为多驱动微型飞行器的开发提供参考。
基于神经动力学模型的基于增强学习的MPC
摘要 - 本文提出了开发非线性模型预测控制（NMPC）策略的端到端学习，该策略不需要明确的第一原理模型，并假定系统动力学是未知或部分已知的。本文提出了使用可用的测量结果来识别标称复发性神经网络（RNN）模型来捕获非线性动态，其中包括对状态变量和输入的约束。要解决仅将模型拟合到数据而产生的次优控制策略的问题，本文使用加固学习（RL）来调整NMPC方案并为真实系统生成最佳策略。该方法的新颖性在于使用RL来克服名义RNN模型的局限性并产生更准确的控制策略。本文讨论了RNN模型的初始状态估计的实施方面以及MPC中神经模型的整合。在经典的基准控制问题上证明了所提出的方法：级联的两个坦克系统（CTS）。索引术语 - 强化学习，非线性模型预测控制，复发性神经网络