基于负载功率预测的燃料电池应急电源能量流MPC研究
这是一篇关于燃料电池应急电源系统,能量管理,PMPC,序列二次规划,半实物仿真的论文, 主要内容为为加快节能减排的进程,实现“碳达峰”和“碳中和”的战略目标,发展以燃料电池为主的新能源应急电源系统成为当前应急电源产业发展的紧迫任务。为了降低燃料电池混合应急电源系统的氢耗量,本文以2台燃料电池模块和锂电池组成的应急电源系统为对象,提出基于BP神经网络的负载功率预测模型,将该模型应用到基于模型预测控制的能量管理策略框架中,提出了基于负载功率预测的模型预测控制能量管理策略。本文主要研究内容如下:首先对燃料电池应急电源系统的能量源开展了分析,确定了“2台燃料电池+锂电池”并联的系统结构,搭建了系统各部件的仿真模型,主要包括燃料电池、锂电池和DC/DC变换器,并根据实际测试数据验证了所搭建模型的准确性。其次,对燃料电池应急电源系统的负载功率进行预测。分别建立了新陈代谢灰色模型(MGM)、新陈代谢灰色马尔科夫模型(MGMM)和BP神经网络预测模型3种短期负荷预测模型。将3种预测模型在同一数据集上的预测结果进行对比。仿真结果表明,相较于MGM和MGMM,BP神经网络预测模型对短期负载功率具有更高的预测精度。然后,设计了基于负载功率预测的模型预测控制(PMPC)能量管理策略。将等效消耗最小(ECMS)控制策略的目标函数从瞬时延伸为局部,作为模型预测控制(MPC)的目标函数,从而实现了由瞬时优化到局部优化的转变。将BP神经网络预测出的控制时域内的负载功率与MPC相结合,提出了PMPC能量管理策略,分别将PMPC控制策略与MPC、ECMS、逻辑门限值控制策略进行比较。仿真结果表明,负载功率波动较大时,PMPC相比于MPC、ECMS、逻辑门限值控制策略在氢耗量方面分别能够减少5.45%、7.63%和10.33%。最后,针对模型预测控制的目标函数求解问题,本文提出了基于序列二次规划(SQP)的非线性规划求解算法,取得了可较好的求解速度和求解精度。为了验证应急电源系统能量管理策略的可行性与有效性,本文搭建了基于d SPACE的燃料电池混合应急电源半实物仿真平台。实验结果表明,PMPC相比于MPC、ECMS、逻辑门限值控制策略,在氢耗量方面分别能够减少5.02%,7.48%和10.07%,提高了燃料电池的工作效率,减少了锂电池的输出功率波动。
CPSS架构下社区微电网用户侧自治式能量管理研究
这是一篇关于社区微电网,信息-物理-社会系统,能量管理,知识图谱,自动化决策的论文, 主要内容为当前,由于化石能源的过度开采和消耗,开发和利用可再生能源(renewable energy sources,RES)成为应对资源衰竭和环境污染问题的全球共识,基于RES的分布式发电(Distributed Generation,DG)技术得到急速发展。2020年我国提出了双碳目标,着重强调了构建新型智能电力系统的重要性,而微电网作为相对独立的一体化智能电力系统,能够促进RES就近、就地消纳,有效实现能量的优化调度和自治管理。随着社会经济快速发展,社区用户的用电需求量不断增加,这意味着优化社区用户侧能量调度、引导居民参与自治式能量管理具有重大潜力。同时,用户与电网频繁的双向互动也对社区微电网用户侧的能量管理提出了智能化、个性化和社会化的新要求。本文聚焦社区微电网用户侧的用电特征,考虑信息物理系统中的社会认知因素,从家庭个体和社区群体两个方面阐述自治式能量管理策略,主要完成了以下研究工作:一、针对社区微电网个体自治式能量管理决策,构建了信息-物理-社会融合系统(cyber-physical-social systems,CPSS),通过分析影响用电行为的潜在因素,融合行为学和认知心理学,实现用户侧自治个体个性化能量管理。首先,对电力用户的用能行为进行建模,获得其用能计划。其次,基于物理环境因素进行灰色关联分析,借助多因素变化趋势下各因素的关联程度来协同过滤历史用能数据。然后,针对电力用户的有限理性属性,引入前景理论来表征用能决策中受到各种因素影响的特殊认知状态和过程,从而进行认知心理因素的协同过滤。最后,在实验室环境搭建了用户个体的用能推荐模型来进行论证,结果显示在双层过滤机制下的用能推荐计划能够满足用户的个性化需求,同时优化能量调度,降低用电成本,从而激发用户主动参与能量管理的积极性。二、针对社区微电网群体自治式能量管理调控,基于知识图谱实现决策知识自动化,构建群体能量管理自动化决策模型。首先,基于知识图谱技术,抽象外部公共数据,构建社区微电网知识图谱;抽象电力用户个性化数据,构建电力用户数字镜像。然后,在电力市场化交易背景下,借助用电领域知识图谱打破用户与系统之间的数据壁垒,提出基于双边匹配模型的直接交易机制,基于匹配满意度指标进行群体用能决策,提升用户的满意度。最后,在实验室环境进行模拟验证,结果表明,本文所提方法能够在满足用户需求、提升用户满意度的前提下促进电能就近消纳,减少了与大电网的交互次数。
混合动力无人机电源监测控制系统设计与实现
这是一篇关于太阳能无人机,电源监测,嵌入式系统,数据采集,能量管理的论文, 主要内容为无人机是一种具备自主飞行能力的飞行器,在各个领域广泛应用。然而,随着应用场景的扩展和作业强度的增加,传统无人机的能源系统限制了其进一步发展的空间,因此混合动力无人机应运而生。混合动力无人机通过整合多种能量源,有效提升了无人机的续航时间和飞行效率。太阳能-锂电池混合动力无人机作为混合动力无人机领域的研究热点,在高空侦察、通信中继等场景中具有重要应用价值,其能够通过制定合适的能量管理策略实现跨昼夜飞行。本文围绕太阳能-锂电池组成的能源系统进行研究,并设计了一种混合动力无人机电源监测控制系统,用于实现能源系统的实时监测、数据管理和电源输出控制。该系统为制定能量管理策略提供可靠的数据依据和硬件支持,有助于混合动力无人机的能源系统优化。首先本文对混合动力无人机与能量管理系统的国内外研究现状进行了调研。在对能源系统的优化控制和能量管理策略的需求分析基础上,明确了本文的研究目标和总体设计方案。通过比较和分析相关算法,本文采用了安时积分法结合开路电压法来实现锂电池剩余电量的动态估计,并采用变步长扰动观察法来实现太阳能最大功率点的跟踪。其次本文提出了系统的硬件设计方案。将电路单元划分为主控制器单元、采集单元、通信单元和输出控制单元,采用了STM32F103C8T6作为系统主控制器。在设计硬件原理图和PCB时,采取了多种电气隔离和输出信号保护的手段以适应实际工况,并将主控制器电路与电源采集控制电路进行分离,以提高系统的可靠性和稳定性。然后本文根据系统需求将主控制器任务划分为数据采集、剩余电量估计、最大功率点跟踪、通信和DC/DC驱动,并通过移植Free RTOS实时操作系统,实现任务的有效调度和协调运行。为提高数据采集准确性,本文采用了滑动平均滤波算法对数据进行滤波处理,为锂电池剩余电量估计和太阳能最大功率点追踪算法提供可靠数据依据。最后本文使用Qt工具进行系统上位机的开发,为实验人员提供数据的可视化和管理功能,使其能够直观监测系统的采集数据和算法计算的过程,并为后续验证实验提供了一个可靠的监测平台。通过测试,验证了系统的监测控制能力,并达到了预期效果。本文设计的混合动力无人机电源监测控制系统,能够实时监测电源的关键参数,并控制电源的输出,为能源系统的监测和能量管理策略提供可靠的数据支持与硬件实现基础。
基于负载功率预测的燃料电池应急电源能量流MPC研究
这是一篇关于燃料电池应急电源系统,能量管理,PMPC,序列二次规划,半实物仿真的论文, 主要内容为为加快节能减排的进程,实现“碳达峰”和“碳中和”的战略目标,发展以燃料电池为主的新能源应急电源系统成为当前应急电源产业发展的紧迫任务。为了降低燃料电池混合应急电源系统的氢耗量,本文以2台燃料电池模块和锂电池组成的应急电源系统为对象,提出基于BP神经网络的负载功率预测模型,将该模型应用到基于模型预测控制的能量管理策略框架中,提出了基于负载功率预测的模型预测控制能量管理策略。本文主要研究内容如下:首先对燃料电池应急电源系统的能量源开展了分析,确定了“2台燃料电池+锂电池”并联的系统结构,搭建了系统各部件的仿真模型,主要包括燃料电池、锂电池和DC/DC变换器,并根据实际测试数据验证了所搭建模型的准确性。其次,对燃料电池应急电源系统的负载功率进行预测。分别建立了新陈代谢灰色模型(MGM)、新陈代谢灰色马尔科夫模型(MGMM)和BP神经网络预测模型3种短期负荷预测模型。将3种预测模型在同一数据集上的预测结果进行对比。仿真结果表明,相较于MGM和MGMM,BP神经网络预测模型对短期负载功率具有更高的预测精度。然后,设计了基于负载功率预测的模型预测控制(PMPC)能量管理策略。将等效消耗最小(ECMS)控制策略的目标函数从瞬时延伸为局部,作为模型预测控制(MPC)的目标函数,从而实现了由瞬时优化到局部优化的转变。将BP神经网络预测出的控制时域内的负载功率与MPC相结合,提出了PMPC能量管理策略,分别将PMPC控制策略与MPC、ECMS、逻辑门限值控制策略进行比较。仿真结果表明,负载功率波动较大时,PMPC相比于MPC、ECMS、逻辑门限值控制策略在氢耗量方面分别能够减少5.45%、7.63%和10.33%。最后,针对模型预测控制的目标函数求解问题,本文提出了基于序列二次规划(SQP)的非线性规划求解算法,取得了可较好的求解速度和求解精度。为了验证应急电源系统能量管理策略的可行性与有效性,本文搭建了基于d SPACE的燃料电池混合应急电源半实物仿真平台。实验结果表明,PMPC相比于MPC、ECMS、逻辑门限值控制策略,在氢耗量方面分别能够减少5.02%,7.48%和10.07%,提高了燃料电池的工作效率,减少了锂电池的输出功率波动。
考虑车速规划的混合动力汽车能量管理策略
这是一篇关于混合动力汽车,能量管理,车速规划,模型预测控制,自适应等效燃油消耗最小策略的论文, 主要内容为随着我国汽车保有量的激增,造成环境污染的同时加剧了交通拥堵,V2X技术与高精度地图的发展完善为混合动力汽车能量管理提供有利条件。本文以并联式混合动力汽车为研究对象,结合交通道路信息进行车速规划,以实现车辆经济性行驶并缓解交通拥堵为目标。采用分层式控制架构,上层车速规划层以模型预测控制为研究方法,下层能量管理层以自适应等效燃油消耗最小策略为研究方法。本文的主要研究工作如下:(1)介绍并联式混合动力汽车的工作模式以及能量流动路径,采用前向仿真建模的方法对主要动力部件、驾驶员模型、车辆纵向动力学模型进行搭建,并设计基于规则的能量管理对比策略。(2)上层车速规划层中,搭建V2X的交通仿真场景,实现车辆之间以及车辆与红绿灯之间的实时通讯。为避免车辆遇到红灯而停车等待,采用交通信号灯正时模型分别设计考虑单个与同时考虑两个红绿灯的目标车速范围求解算法。随后在兼顾燃油消耗、目标车速跟随、安全跟车距离、加减速约束的前提下分别设计搭建单个车辆行驶场景与跟车场景下基于模型预测控制的车速规划算法。(3)下层能量管理层中,阐述了等效燃油消耗最小策略的基本原理,搭建ECMS策略并分析其影响因素,为克服ECMS策略的弊端进一步搭建基于SOC反馈的AECMS策略算法并将其作为下层能量管理控制策略。将上层车速规划所得到的最优车速作为下层能量管理的输入,求解整车的需求功率并根据能量管理策略合理分配发动机与电动机功率。随后将考虑车速规划(考虑单个红绿灯)与未考虑车速规划的能量管理策略的控制效果进行对比分析,考虑车速规划的能量管理策略的道路通行效率更高,燃油消耗也相对减少了17.8%。进一步分析考虑单个与同时考虑两个红绿灯的车速规划能量管理策略,仿真结果显示,同时考虑两个红绿灯的车速规划能量管理策略的道路通行效率又得到了进一步的提升,燃油消耗也相对减少了7%。最后,搭建硬件在环仿真测试平台,验证了分层式能量管理策略的有效性和实时性。
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