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结合电动汽车和电容式储能技术的不同混合传统和可再生能源系统的负载频率稳定
维持发电和需求之间的电力平衡被普遍认为是将系统频率保持在合理范围内的关键。这对于基于可再生能源的混合动力系统 (HPS) 尤其重要，因为此类系统更容易发生中断。本文提出了一种著名的改进型“分数阶比例积分双导数 (FOPIDD2) 控制器”作为创新型 HPS 控制器，以克服这些障碍。推荐的控制方法已在风能、再热热能、太阳能和水力发电以及电容式储能和电动汽车等电力系统中得到验证。通过将改进后的控制器与常规 FOPID、PID 和 PIDD2 控制器进行比较，可以评估其性能。此外，使用新设计的算法术语鱿鱼游戏优化器 (SGO) 优化了新构建的 FOPIDD2 控制器的增益。将控制器的性能与灰狼优化器 (GWO) 和水母搜索优化等基准进行了比较。通过比较最大频率下冲/过冲和稳定时间等性能特征，SGO-FOPIDD2 控制器优于其他技术。分析并验证了所提出的 SGO 优化 FOPIDD2 控制器在各种负载场景和情况下承受电力系统参数不确定性影响的能力。结果表明，无需任何复杂设计，新控制器就可以稳定工作并以适当的控制器系数调节频率。
储能杂志
近年来，储能系统 (ESS) 在现代电力系统中发挥着重要作用，可提高系统稳定性和可靠性。本文介绍了 SMES 在提高与风能和太阳能光伏等混合可再生能源系统 (RES) 互连的多机电力系统稳定性方面的作用。它通过在多机系统中的不同位置创建对称故障来研究系统的暂态稳定性。混合 RES 模拟等效聚合 75 MW 光伏阵列和容量为 300 MW PMSG（永磁同步发电机）的风力涡轮机。它通过电压源和直流/直流升压转换器耦合公共直流链路。电压源逆变器与升压变压器和输电线相连，连接到多机系统。电压源转换器和逆变器使用模型预测控制器 (MPC) 来获得更好的输出电压曲线并提高系统稳定性。SMES 通过带有 PID-SDC（比例积分微分补充阻尼控制器）的直流/直流转换器连接。该系统能有效抑制发电波动时的功率振荡和平滑。该系统能降低系统各位置三相故障时多机侧的低频振荡。故障清除后系统稳定性提高 3.36 秒。利用 MATLAB/SIMULINK 软件进行时域仿真，研究整个系统的有效性。
混合船舶微电网功率共享的鲁棒分层控制设计
摘要：混合微电网优化、集成和控制正变得越来越重要。可再生能源集成在航运港口以及短途游轮和渡轮上的使用越来越频繁。目前，一些海港缺乏冷熨服务，即从主公用电网向船舶提供电力的岸基发电站。此外，由于许多港口缺乏冷熨服务，因此在停靠时，基于柴油发动机和柴油发电机的船上必须持续运行并在线，以提供额外的船舶负载。在本研究中，我们分析性地展示了我们提出的包含多个 DG 和可再生能源 (RES) 集成的混合船上微电网系统的分层控制设计的稳健性。通过在不同静态和动态负载条件下对交流和直流类型负载的模拟测试，验证了传统比例积分 (PI) 与基于滑模控制器 (SMC) 的控制设计的性能比较。我们进一步考虑将多 DG 和 RES 集成到我们的系统中，以验证我们的设计对噪声和不必要的故障负载条件的鲁棒性。进行了完整的系统稳定性分析和控制律的设计。数学推导和仿真结果证明了所提出的分层控制架构的鲁棒性，并比较了使用 MATLAB/Simulink 环境设计的两个二次控制器的性能特征。
使用 PD 和反步控制对 Pelican 四旋翼飞行器进行实时设置
近年来，四旋翼飞行器控制设计研究迅速增多。四旋翼飞行器的线性控制器设计已在多项工作中实现，如线性二次调节器 (LQR) 和比例积分微分 (PID) (Khatoon 等，2014) (Reyes-Valeria 等，2013)。非线性控制设计也已通过不同的技术实现，如反步法 (Das 等，2009)、滑模 (Runcharoon 和 Srichatrapimuk，2013) 和反馈线性化 (Saif，2009)。 (Castillo 等，2005) 将非线性控制算法与 LQR 控制律的性能进行了比较。结果表明，线性控制器应用于非线性系统时响应不稳定，而非线性控制器则表现出稳定的响应。 (Gomes 等人，2016) 使用 AR.Drone 四旋翼飞行器和 Vicon 运动捕捉系统跟踪移动目标，并使用比例微分 (PD) 控制器进行线性定位。 (Mashood 等人，2016) 展示了两架 AR.Drone 沿平方路径飞行的实验结果，使用 VICON 系统和 MATLAB/SIMULINK 进行反馈和控制实现。这可以通过 AR Drone Simulink 开发套件 (ARDSDK) 实现。 (Campbell 等人，2012) 展示了四旋翼飞行器自动驾驶仪的设计和实现，使无人机能够起飞、从一个位置转移到另一个位置并降落在所需位置。
光伏供电混合储能能源管理......
摘要：在电动汽车 (EV) 中，使用多种能源通常可以保证安全行驶，而无需担心续航里程。电动汽车由光伏 (PV)、电池和超级电容器 (UC) 系统供电。这种安排的总体结果是行驶距离增加；电池尺寸减小；反应改善，尤其是在过载情况下；以及电池寿命延长。改进的结果可以高效利用能源，提供舒适的驾驶体验，并且需要更少的能源。在本研究中，讨论了 PV 系统和混合储能系统 (HESS)（包括电池）和 UC 之间的能源管理。提出了称为人工神经网络 (ANN) 和 Aquila 优化算法 (AOA) 的能源管理控制算法。所提出的组合 ANN-AOA 方法充分利用了 UC，同时限制了电池放电电流，因为它还可以缓解高速动态电池充电和放电电流。在 MATLAB 仿真环境中描绘和查看响应行为，以表示负载变化和各种道路状况。我们还讨论了光伏系统、电池和 UC 之间的管理，以实现与现有的改进型和声搜索 (MHS) 和基于遗传算法的比例积分微分 (GA-PID) 相比更高的 91 公里/小时的速度。这项研究的成果可以帮助汽车行业的研究人员和专业人士以及参与设计、维护和评估各种能源和存储系统（尤其是可再生能源）的各种第三方。
使用无人机直升机拦截器和传感器放置规划技术的广域监视系统
摘要 本项目提出并描述了由传感器/拦截器放置规划和拦截无人机 (UAV) 直升机组成的广域监视系统的实施。给定一个区域的二维布局，规划系统基于最大覆盖范围和最小成本最佳地放置周界摄像机。该规划系统的一部分包括 Erdem 和 Sclaroff 的径向扫描算法的 MATLAB 实现，用于生成可见性多边形。此外，还针对固定和 PTZ 情况提出了二维摄像机建模。最后，还放置了拦截器以最小化检测事件期间到周界上任何一点的最短路径飞行时间。其次，设计和实施了无人机直升机的基本飞行控制系统。飞行控制系统的主要目标是当操作员握住自动飞行开关时，将直升机悬停在原地。该系统代表了完整航路点导航飞行控制系统的第一步。飞行控制系统基于惯性测量单元 (IMU) 和比例积分微分 (PID) 控制器。该系统使用运行 Windows XP 和其他商用现货 (COTS) 硬件的通用个人计算机 (GPPC) 实现。此设置不同于通常使用定制嵌入式解决方案或微控制器的其他直升机控制系统。实验表明，在给定多种摄像机类型和参数的情况下，传感器放置规划可以在优化成本下针对几个典型区域实现 >90% 的覆盖率。此外，直升机飞行控制系统实验在短飞行时间内实现了悬停成功。但最终结论是，COTS IMU 不足以满足直升机控制系统等高速、高频应用的需求。
MIT 开放存取文章基于模拟的比较...
摘要：闭环麻醉输送 (CLAD) 系统可帮助麻醉师在较长时间内有效达到并维持所需的麻醉深度。典型的 CLAD 系统将使用根据生理信号计算出的麻醉标记物作为实时反馈，以调整麻醉剂量，以达到标记物的所需设定点。由于 CLAD 的控制策略在最近文献中报道的系统中各不相同，因此对常见控制策略进行比较分析会很有用。对于基于完善的房室药代动力学和 S 型 Emax 药效学模型的非线性植物模型，我们用数字方式分析了三种输出反馈线性控制策略的设定点跟踪性能：比例积分微分 (PID) 控制、线性二次高斯 (LQG) 控制和具有积分作用的 LQG (ILQG)。具体来说，我们针对患者无法获得设备模型参数、控制器基于标称模型设计且控制器增益在整个疗程中保持不变的情况对多个 CLAD 疗程进行了数值模拟。基于此处执行的数值分析，并根据我们选择的模型和控制器，我们推断 PID 控制在准确度和偏差方面优于 ILQG，而 ILQG 又优于 LQG。在噪声观测的情况下，可以调整 ILQG 以提供更平稳的输注速率，同时实现与 PID 相当的稳态响应。此处报告的数值分析框架和结果可以帮助 CLAD 开发人员选择控制策略。本文也可作为 CLAD 控制理论教学的教程论文。
原创科学论文采用 ANFIS 方法实现混合电力系统的能源管理策略
摘要：可再生能源是未来几年的希望，因为它们在自然界中储量丰富，而且免费提供。此外，这些能源无污染，是化石燃料的完美替代品。混合动力系统 (HPS) 是一种具有多个发电源的系统，如光伏 (PV) 系统、风力涡轮机、燃料电池等，它们相互连接以提供电力，以满足有/无储能备份的不同需求。本文集中于可再生能源系统的控制和集成自动化，即光伏系统、固体氧化物燃料电池 (SOFC) 与镍氢 (Ni-MH) 电池以及可变负载。建议的 HPS 主要侧重于使用 100% 清洁的光伏，发电时不会产生有毒排放。在这里，太阳能光伏系统通过算法提取最大功率，作为 HPS 中的主要供应贡献者，以满足可变负载需求。如果光伏系统电力供应不足，则利用镍氢电池/固体氧化物燃料电池的电力来满足不断变化的负载需求。另一方面，如果光伏系统电力供应过剩，则多余的能量将储存在镍氢电池中。为了实现有效的供需平衡，HPS 利用各种控制策略，即比例积分 (PI) 和自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)。关键词：自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)；最大功率点跟踪系统 (MPPT)；镍氢电池 (Ni-MH)；光伏 (PV)；固体氧化物燃料电池 (SOFC) 1 引言
优化可再生能源效率
对可再生能源的需求不断增长，促使风能和水力发电系统的大量研究和发展。风力涡轮机利用了风的动能，而微型涡轮机将流动水的势能转化为机械能。这两种技术在多样化的能量组合和减少对化石燃料的依赖方面都起着至关重要的作用。对这些系统的有效控制对于优化其性能和确保可靠的能量输出至关重要。在风力涡轮机中，风速的变化提出了需要复杂的控制策略以最大化能量捕获并维持系统稳定性的挑战。1比例积分衍生（PID）控制器的实施已被证明有效地调节了转子速度，从而可以调整叶片螺距和偏航角以适应变化的风条件。同样，微型涡轮机受益于高级控制方法，可以有效地管理水流。在这里，PID控制器和磁滞带控制器的组合为维持涡轮速度和防止能量输出波动提供了强大的解决方案。PID控制器根据涡轮机的操作要求调整流量，而磁滞带控制器通过响应不同的水位来最大程度地减少振荡来帮助稳定系统。2,3本文研究了这些控制策略在增强风和微型涡轮机的效率和可靠性方面的应用。4,5通过检查这些技术之间的相互作用，该研究旨在确定风与水力系统整合的最佳实践，最终有助于混合可再生能源解决方案的发展。通过这次探索，本文旨在提高对控制方法的理解，这些方法可以显着影响可再生能源系统在日益持续的能源环境中的性能。
可再生能源一体化可持续管理中基于模糊逻辑的能源管理
摘要。本研究提出了一种基于模糊逻辑的新型能源管理模型，旨在优化可再生能源与智能电网的结合。该研究使用模拟数据来评估该模型在重要指标方面的表现，结果显示可再生能源消耗、电网稳定性、能源存储可靠性和系统整体效率均有显著改善。模糊逻辑控制器根据当前输入调整能源分配，使可再生能源使用率显著提高 20%。适应能力对于应对太阳能、风能和生物质能固有波动至关重要。该方法大大提高了电网稳定性，电网频率变化减少了 15%，凸显了其在确保更规范、更稳定的电力供应方面的有效性。此外，能源存储系统的可靠性在充电状态下显著提高了 25%，表明充电和放电循环最佳。这种可靠性的提高增强了电力系统在高需求和变化时期的能源供应稳定性。与传统管理系统相比，基于模糊逻辑的能源管理模型使整个系统效率显著提高 22%。该指标涵盖了该模型对可再生能源使用、电网稳定性和储能优化的综合影响。与传统控制策略（如比例积分微分控制器）进行的比较分析一致证明了模糊逻辑方法的优越性。这种方法使电网频率偏差减少 10%，储能充电状态提高 15%，整个系统效率提高 12%。敏感性分析突出了模糊逻辑控制器的弹性，因为即使参数变化很大，它也能表现出一致的性能。通过使用验证，进一步证实了该模型的实际实用性和对道德原则的遵守