基于双层共识控制的直流微电网优化调度(Matlab代码实现)

简介: 基于双层共识控制的直流微电网优化调度(Matlab代码实现)

1 概述

微电网 (mG) 是由分布式发电单元 (DGU)、存储设备和负载组成的电网。除了可再生能源整合、提高电能质量、降低传输损耗、能够在并网和孤岛模式下运行等诸多优势外,它们还与交流和直流运行标准兼容 [1]。特别是,直流微电网 (DCmGs) 最近获得了关注。它们的日益普及可归因于高效转换器的开发、与可再生能源(例如光伏模块)和电池的自然接口,以及本质上为直流的电子负载(各种电器、LED、电动汽车、计算机等)的可用性。


在孤岛 DCmG 中,电压稳定性至关重要,因为没有它,电压可能会突破临界水平并损坏连接的负载 [3]。因此,通常采用初级电压控制层来跟踪耦合点 (PC) 处的所需电压参考,从而将 DGU 连接到 DCmG。为此,文献中提出了几种方法,例如基于下垂控制[2]、[4]和即插即用控制[5]、[6]。除了电压稳定性,另一个理想的目标是确保电流共享,即 DGU 必须根据其额定电流共享 mG 负载。事实上,在没有它的情况下,未调节的电流可能会使发电机过载并最终导致 mG 故障。


本文提出了用于直流微电网中电流共享和电压平衡的新型二级调节器,由分布式发电机组、动态 RLC 线路和非线性 ZIP(恒定阻抗、恒定电流和恒定功率)负载组成。所提出的控制器位于初级电压控制层之上,并利用通过通信网络交换的信息来采取必要的控制措施。我们推导出平衡点存在和唯一性的充分条件,并证明在稳态下达到了预期目标。我们的控制设计只需要了解发电机组的本地参数,便于即插即用操作。我们提供电压稳定性分析,并通过仿真说明我们设计的性能和稳健性。所有结果都适用于任意(尽管是连接的)微电网和通信网络拓扑。


2 数学模型

  图 1:显示 DCmG 的主要和次要控制层的示意图。注意,通信网络的拓扑没有显示。

                   

详细数学模型见第4部分。

3 运行结果

4 Matlab代码实现

相关文章
|
16天前
|
算法 调度
基于遗传模拟退火混合优化算法的车间作业最优调度matlab仿真,输出甘特图
车间作业调度问题(JSSP)通过遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)优化多个作业在并行工作中心上的加工顺序和时间,以最小化总完成时间和机器闲置时间。MATLAB2022a版本运行测试,展示了有效性和可行性。核心程序采用作业列表表示法,结合遗传操作和模拟退火过程,提高算法性能。
|
21天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解matlab仿真,输出规划路径结果和满载率
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解MATLAB仿真,输出ACO优化的收敛曲线、规划路径结果及每条路径的满载率。在MATLAB2022a版本中运行,展示了优化过程和最终路径规划结果。核心程序通过迭代搜索最优路径,更新信息素矩阵,确保找到满足客户需求且总行程成本最小的车辆调度方案。
|
27天前
|
人工智能 算法 数据安全/隐私保护
基于遗传优化的SVD水印嵌入提取算法matlab仿真
该算法基于遗传优化的SVD水印嵌入与提取技术,通过遗传算法优化水印嵌入参数,提高水印的鲁棒性和隐蔽性。在MATLAB2022a环境下测试,展示了优化前后的性能对比及不同干扰下的水印提取效果。核心程序实现了SVD分解、遗传算法流程及其参数优化,有效提升了水印技术的应用价值。
|
30天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解matlab仿真,输出规划路径结果和满载率
该程序基于ACO蚁群优化算法解决VRPSD问题,使用MATLAB2022a实现,输出优化收敛曲线及路径规划结果。ACO通过模拟蚂蚁寻找食物的行为,利用信息素和启发式信息指导搜索,有效求解带时间窗约束的车辆路径问题,最小化总行程成本。
|
28天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了基于贝叶斯优化(BO)的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现,优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频,涵盖BO、CNN、LSTM理论,特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率,显著提升模型性能。
|
1月前
|
算法
基于粒子群算法的分布式电源配电网重构优化matlab仿真
本研究利用粒子群算法(PSO)优化分布式电源配电网重构,通过Matlab仿真验证优化效果,对比重构前后的节点电压、网损、负荷均衡度、电压偏离及线路传输功率,并记录开关状态变化。PSO算法通过迭代更新粒子位置寻找最优解,旨在最小化网络损耗并提升供电可靠性。仿真结果显示优化后各项指标均有显著改善。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了基于分组卷积神经网络(GroupCNN)和灰狼优化(GWO)的时间序列回归预测算法。算法运行效果良好,无水印展示。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及详细中文注释。GroupCNN通过分组卷积减少计算成本,GWO则优化超参数,提高预测性能。项目包含操作步骤视频,方便用户快速上手。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于WOA鲸鱼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了一种基于WOA优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,提供无水印运行效果预览及核心代码(含中文注释)。算法通过WOA优化网络结构与超参数,结合分组卷积技术,有效提升预测精度与效率。分组卷积减少了计算成本,而WOA则模拟鲸鱼捕食行为进行优化,适用于多种连续优化问题。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化卷积神经网络(Bayes-CNN)的多因子数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了贝叶斯优化在CNN中的应用,包括优化过程、训练与识别效果对比,以及标准CNN的识别结果。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及视频教程。贝叶斯优化通过构建代理模型指导超参数优化,显著提升模型性能,适用于复杂数据分类任务。
|
1月前
|
算法 决策智能
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的TSP问题求解matlab仿真
本文介绍了基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法解决旅行商问题(TSP)的方法。TSP旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径,属于NP难问题。文中详细阐述了遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的基本原理及其在TSP中的应用,展示了如何通过编码、选择、交叉、变异及速度和位置更新等操作优化路径。算法在MATLAB2022a上实现,实验结果表明该方法能有效提高求解效率和解的质量。

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面