CN111064205A - 基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能调频控制方法 - Google Patents
基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能调频控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111064205A CN111064205A CN201911384978.1A CN201911384978A CN111064205A CN 111064205 A CN111064205 A CN 111064205A CN 201911384978 A CN201911384978 A CN 201911384978A CN 111064205 A CN111064205 A CN 111064205A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- control
- energy storage
- droop
- frequency
- dynamic matrix
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 title claims abstract description 54
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 title claims abstract description 42
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 8
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 claims abstract description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 19
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 claims description 10
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 10
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 claims description 9
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 8
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 6
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 4
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 claims description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 4
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 abstract 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000003889 chemical engineering Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 1
- 238000007670 refining Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/24—Arrangements for preventing or reducing oscillations of power in networks
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
- H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
- Y02E40/10—Flexible AC transmission systems [FACTS]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能调频控制方法。本发明包括以下步骤:(1)设定频率上下限值,确定储能动作时刻。(2)当系统发生有功缺额,频率越过限值,储能开始参与调频。(3)第一阶段,扰动起始时刻,防止频率快速下滑,满足暂态频率偏差峰值要求,选用惯性和下垂控制;在最大频率偏差对应时刻将控制模式切换为下垂控制(4)第二阶段,当频率偏差达到稳态时刻,下垂控制切换为动态矩阵控制,使频率偏差进一步减小。本发明利用惯性下垂控制和动态矩阵控制对储能系统进行控制,在调频过程中不仅满足暂态频率偏差峰值要求,而且能起到无差调频效果。
Description
技术领域
本发明涉及基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能系统调频控制方法,属于储能技术调频控制领域。
背景技术
当前,我国调频电源主要为火电机组,通过负荷频率控制来满足电网调频需求。但是火电机组响应时间慢,机组爬坡速率低,不能准确跟踪电网调度的调频指令,存在调节延迟、调节偏差和调节反向等现象。亟需新的调频手段以满足电网调频需求。电池储能系统响应速度快,短时功率吞吐能力强,调节灵活。可在毫秒至秒内实现满功率输出,在额定功率内的任何功率点可以实现精准控制。电池储能系统与常规调频电源相结合,可有效提升系统调频能力。
目前,传统的电池储能系统调频控制方法主要是通过模拟发电机组的下垂特性。电池储能系统采用下垂控制,在微电网负载频繁受到扰动时,会使微电网的频率特性变差,特别是在具有间歇性特点的新能源中,需要抑制频率的频繁波动,防止可再生能源发电机和负载跳闸,同时基于下垂控制方法,这种控制方法只能减小而无法消除频率偏差。同时,防止负荷突增导致频率快速下降,采用惯性和下垂组合控制的方式来控制储能输出。若单独采用动态矩阵控制,调频快速性,抑制频率快速跌落和稳定性难以同时满足。
为了克服上述不足,本发明提出了基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能系统调频控制策略。动态矩阵控制是一种预测控制算法,是工业工程应用中最为广泛的预测控制算法之一。早在20世纪70年代起,它就成功地应用在炼油、化工等行业的过程控制中。其预测功能基于对象的开环阶跃响应模型,建模简单,采用滚动式有限时域优化策略,采用实时反馈矫正技术,可以有效地矫正因模型失配、时变和环境等引起地模型误差。动态矩阵控制的这种运行机制使得控制器能够利用过程模型预测系统在一定的控制作用之下未来的动态行为,在给定的约束条件和性能要求滚动地求解最优控制作用并实施当前控制,在滚动的每一步通过检测实时信息修正对未来动态行为地预测。
发明内容
针对传统电池储能系统调频控制器的不足,利用惯性、下垂和动态矩阵分段控制电池储能系统,以获得更好的控制性能,从而满足系统的运行需求。
本发明公开一种基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的电池储能系统调频控制策略,包括:
S1:根据不同工况下不同需求,设定频率偏差上下限值,确定频率偏差死区范围,确定储能动作时刻;
S2:当系统发生大量的有功功率缺额,频率偏差越过死区域范围时,储能开始出力;
S3:第一阶段惯性和下垂控制联合控制:
在步骤S3中包括:
S31:在扰动起始时刻t0,为防止频率快速下滑,满足暂态频率偏差峰值Δfp的控制要求,以t0时刻作为储能电池参与调频初始时刻,选用惯性和下垂联合控制模式;
S32:在最大频率频率偏差对应时刻将控制模式从惯性和下垂联合控制切换为下垂控制模式,当频率偏差达到稳态时刻tss,此时调频为有差调频,下垂控制模式准备切换为动态矩阵控制,
S4:第二阶段动态矩阵控制:
利用动态矩阵控制策略控制储能出力,给定有功功率输出值,使储能出力跟踪指令信号,使频率偏差进一步减小,接近于0。在步骤S4中包括:
S41:建立电池储能系统数学模型,获取阶跃响应系数采样值,得到被控对象的动态矩阵;
S42:建立电池储能系统输出预测模型;
S43:构建电池储能系统反馈校正模型,采用时间序列方法,修正未来时刻输出功率预测模型,最后得到k时刻的初始值;
S44:构建电池储能系统滚动优化目标函数,采用二次型性能指标作为目标函数,给出控制输入量和输出量的幅值约束,最后将控制器作用控制对象,从而达到防止储能电池过充过放的同时,起到电力系统无差调频的目的。
本发明与现有技术相比存在的优点在于:
(1)相比于传统的控制策略,动态矩阵控制器通过目标函数来获得最优的控制量,更好地跟踪了功率指令信号,实现了无差调频。
(2)根据频率偏差阶跃响应,分段控制储能有功出力:第一阶段利用惯性下垂控制策略防止负荷突增时频率快速下降;第二阶段利用动态矩阵控制实现无差调频。
(3)相比于其他模型控制算法,动态矩阵控制是一种基于阶跃响应系数模型的MPC算法,对象阶跃响应模型易于获取,鲁棒性强,采用增量算法,在消除稳态余差方面非常有效。
附图说明
图1为本发明调频控制策略流程图;
图2为动态矩阵控制示意图;
图3为四种控制模式下频率偏差阶跃响应对比图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术创新点易于理解,下面结合附图1,对本发明的实现方式进一步详细叙述。
S1:设定频率偏差上限值为Δfmax,下限值为Δfmin,确定频率偏差死区范围,确定储能动作时刻;
S2:当系统发生大量的有功功率缺额,频率偏差越过死区范围时,储能开始参与一次调频;
S3:第一阶段惯性和下垂控制联合控制:
在步骤S3中包括:
S31:在扰动起始时刻t0,为防止频率快速下滑,满足暂态频率偏差峰值Δfp的控制要求,以t0时刻作为储能电池参与调频初始时刻,选用惯性和下垂联合控制模式,该过程的有功出力表示为:
S32:在最大频率频率偏差对应时刻将控制模式从惯性和下垂联合控制切换为下垂控制模式,当频率偏差达到稳态时刻tss,此时调频为有差调频,下垂控制模式准备切换为动态矩阵控制,该过程有功出力可以表示为:
式中:Kd表示下垂系数;Ki表示惯性系数;Δf表示频率偏差;TE表示储能响应系统变化时的时间延迟效应。
S4:第二阶段,当频率偏差达到稳态时刻tss,下垂控制模式切换为动态矩阵控制,利用动态矩阵控制策略控制储能有功出力,给定有功输出值,使储能出力跟踪指令信号,最大程度上减小频率偏差。
在步骤S4中具体包括:
S41:建立电池储能系统数学模型并获取阶跃响应系数的模型
其中τT表示汽轮机时间常数;τg表示调速器时间常数;H表示发电机惯性常数;σ表示负荷调节效应系数;TE表示储能响应系统变化时的时间延迟效应,s表示复域;
测定对象阶跃响应的采样值a=[a1,a2,…,aN]T,并得到被控对象的动态矩阵A。
其中N表示采样时间,T表示转置矩阵的符号;
S42:建立电池储能系统预测模型
在当前和未来时刻控制作用发生变化时候,未来P个时刻的功率输出预测值为:
其中
A是单位阶跃响应系数ai组成的P×M阵,称为动态矩阵。向量的前一个下标表示所预测的未来输出的个数,后一个下标则为控制量变化的此次数。表示未来P个时刻功率输出预测值,表示初始预测值,k+i|k表示k时刻对k+i时刻的预测,i=1,2,…,P。ΔuM(k)=[Δu(k|k)…Δu(k+M-1|k)]T表示在每一个时刻k,该时刻起的M个控制增量。
S43:建立电池储能系统反馈校正模型
采用时间序列方法,进一步得到修正后的未来输出预测模型为:
其中
最后得到k时刻的初始值:
其中
S44:建立电池储能系统滚动优化目标函数
滚动优化采用二次型性能指标作为目标函数,其数学表达式如下:
本发明在一个具有LFC系统的孤立发电厂实施仿真,其具有以下参数:汽轮机时间常数τT=0.5(s);调速器时间常数τg=0.25(s);发电机惯性常数H=8(s);调差系数为R=0.04(标幺值);频率变化1%时,负荷变化率为1.6%,即δ=1.6;阶跃负荷扰动ΔPL=0.25pu。
本发明方法与惯性下垂组合控制、动态矩阵控制进行比较,采用频率偏差峰值Δfp和稳态频率偏差Δfss来评价调频性能,仿真结果如表一和图3所示:
表一 阶跃负荷扰动下四种控制模式调频效果比较(标幺值)
通过调频性能评价指标以及频率偏差阶跃响应曲线图的对比可以得出:本发明控制策略同时兼具了惯性下垂组合控制和动态矩阵控制的优点,第一阶段通过惯性下垂组合分段控制,防止了频率快速下滑,满足了暂态频率偏差峰值Δfp的控制要求;第二阶段通过动态矩阵控制使频率偏差进一步减小,最终达到稳定状态,同时本文控制策略比动态矩阵控制方法提前进入稳定状态。
提供以上实施例仅仅是为了描述本发明的目的,而并非要限制本发明的范围。本发明的范围由所附权利要求限定。不脱离本发明的精神和原理而做出的各种等同替换和修改,均应涵盖在本发明的范围之内。
Claims (3)
1.基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能调频控制方法,其特征在于,步骤如下:
S1:根据不同工况设定频率偏差上下限值,确定频率偏差死区范围,确定储能动作时刻;
S2:当系统发生大量的有功功率缺额,频率偏差越过死区域范围时,储能开始出力;
S3:第一阶段惯性和下垂控制联合控制:
在步骤S3中包括:
S31:在扰动起始时刻t0,为防止频率快速下滑,满足暂态频率偏差峰值Δfp的控制要求,以t0时刻作为储能电池参与调频初始时刻,选用惯性和下垂联合控制模式;
S32:在最大频率偏差对应时刻将控制模式从惯性和下垂联合控制切换为下垂控制模式,当频率偏差达到稳态时刻tss,此时调频为有差调频,下垂控制模式准备切换为动态矩阵控制;
S4:第二阶段动态矩阵控制:
利用动态矩阵控制策略控制储能出力,给定有功功率输出值,使储能出力跟踪指令信号,使频率偏差进一步减小,最后达到稳定状态;
S41:建立电池储能系统数学模型,获取阶跃响应系数采样值,得到被控对象的动态矩阵;
S42:建立电池储能系统输出预测模型;
S43:构建电池储能系统反馈校正模型,采用时间序列方法,修正未来时刻输出功率预测模型,最后得到k时刻的初始值;
S44:构建电池储能系统滚动优化目标函数,采用二次型性能指标作为目标函数,给出控制输入量和输出量的幅值约束,最后将控制器作用控制对象,从而达到防止储能电池过充过放的同时,起到电力系统无差调频的目的。
2.根据权利要求1所述的基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能调频控制方法,其特征在于:步骤1所述频率偏差死区范围不固定,可根据不同工况下的不同要求设置。
3.根据权利要求1所述的基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能调频控制方法,其特征在于,在步骤4中,具体步骤为:在步骤S4中具体包括:
S41:建立电池储能系统数学模型并获取阶跃响应系数的模型
其中τT表示汽轮机时间常数;τg表示调速器时间常数;H表示发电机惯性常数;σ表示负荷调节效应系数;TE表示储能响应系统变化时的时间延迟效应,s表示复域;
测定对象阶跃响应的采样值a=[a1,a2,…,aN]T,并得到被控对象的动态矩阵A;
其中N表示采样时间,T表示转置矩阵的符号;
S42:建立电池储能系统预测模型
在当前和未来时刻控制作用发生变化时候,未来P个时刻的功率输出预测值为:
其中
ΔuM(k)=[Δu(k|k) … Δu(k+M-1|k)]T
A是单位阶跃响应系数ai组成的P×M阵,称为动态矩阵;向量的前一个下标表示所预测的未来输出的个数,后一个下标则为控制量变化的此次数;表示未来P个时刻功率输出预测值,表示初始预测值,k+i|k表示k时刻对k+i时刻的预测,i=1,2,…,P;ΔuM(k)=[Δu(k|k) … Δu(k+M-1|k)]T表示在每一个时刻k,该时刻起的M个控制增量;
S43:建立电池储能系统反馈校正模型
采用时间序列方法,进一步得到修正后的未来输出预测模型为:
其中
最后得到k时刻的初始值:
其中
S44:建立电池储能系统滚动优化目标函数
滚动优化采用二次型性能指标作为目标函数,其数学表达式如下:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911384978.1A CN111064205A (zh) | 2019-12-28 | 2019-12-28 | 基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能调频控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911384978.1A CN111064205A (zh) | 2019-12-28 | 2019-12-28 | 基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能调频控制方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111064205A true CN111064205A (zh) | 2020-04-24 |
Family
ID=70304411
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911384978.1A Pending CN111064205A (zh) | 2019-12-28 | 2019-12-28 | 基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能调频控制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111064205A (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113098028A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-07-09 | 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 | 面向一次调频的储能控制器参数优化选取方法及系统 |
CN113206516A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-08-03 | 华北电力大学(保定) | 一种计及直流电压稳定的vsc-mtdc系统自适应组合控制方法 |
CN114172190A (zh) * | 2021-11-10 | 2022-03-11 | 南通大学 | 一种含储能的全功率风电机组的低电压故障穿越控制系统 |
CN115007303A (zh) * | 2022-06-21 | 2022-09-06 | 合肥水泥研究设计院有限公司 | 辊压机预粉磨系统的预测控制方法及存储介质 |
CN115603334A (zh) * | 2022-10-18 | 2023-01-13 | 山东大学(Cn) | 一种非虚拟惯量风电机组的两分段下垂控制方法及系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104181895A (zh) * | 2014-08-28 | 2014-12-03 | 国家电网公司 | 适应新能源接入的短期与超短期协调滚动调度优化策略 |
CN105262083A (zh) * | 2015-10-21 | 2016-01-20 | 中国电力科学研究院 | 一种基于时变负荷扰动的mpc二次调频有功分配方法 |
CN107370155A (zh) * | 2017-07-14 | 2017-11-21 | 湖北工业大学 | 互联电网自动发电控制中双通道时延处理方法 |
CN108282025A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-07-13 | 国网甘肃省电力公司 | 一种交直流互联电网自动发电控制方法 |
CN110148956A (zh) * | 2019-05-07 | 2019-08-20 | 万克能源科技有限公司 | 一种基于mpc的电池储能系统辅助agc控制方法 |
-
2019
- 2019-12-28 CN CN201911384978.1A patent/CN111064205A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104181895A (zh) * | 2014-08-28 | 2014-12-03 | 国家电网公司 | 适应新能源接入的短期与超短期协调滚动调度优化策略 |
CN105262083A (zh) * | 2015-10-21 | 2016-01-20 | 中国电力科学研究院 | 一种基于时变负荷扰动的mpc二次调频有功分配方法 |
CN105262083B (zh) * | 2015-10-21 | 2019-05-21 | 中国电力科学研究院 | 一种基于时变负荷扰动的mpc二次调频有功分配方法 |
CN107370155A (zh) * | 2017-07-14 | 2017-11-21 | 湖北工业大学 | 互联电网自动发电控制中双通道时延处理方法 |
CN108282025A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-07-13 | 国网甘肃省电力公司 | 一种交直流互联电网自动发电控制方法 |
CN110148956A (zh) * | 2019-05-07 | 2019-08-20 | 万克能源科技有限公司 | 一种基于mpc的电池储能系统辅助agc控制方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
刘畅 等: ""模型预测控制方法在主动配电网协调控制中的应用"", 《电器与能效管理技术》 * |
李建林: ""大规模储能系统辅助常规机组调频技术分析"", 《电力建设》 * |
邢益超 等: ""多变量动态矩阵控制的优化与仿真"", 《计算机工程与科学》 * |
黎淑娟: ""储能电池参与电网快速调频的综合选型与优化配置"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113098028A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-07-09 | 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 | 面向一次调频的储能控制器参数优化选取方法及系统 |
CN113206516A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-08-03 | 华北电力大学(保定) | 一种计及直流电压稳定的vsc-mtdc系统自适应组合控制方法 |
CN114172190A (zh) * | 2021-11-10 | 2022-03-11 | 南通大学 | 一种含储能的全功率风电机组的低电压故障穿越控制系统 |
CN115007303A (zh) * | 2022-06-21 | 2022-09-06 | 合肥水泥研究设计院有限公司 | 辊压机预粉磨系统的预测控制方法及存储介质 |
CN115007303B (zh) * | 2022-06-21 | 2023-10-20 | 合肥水泥研究设计院有限公司 | 辊压机预粉磨系统的预测控制方法及存储介质 |
CN115603334A (zh) * | 2022-10-18 | 2023-01-13 | 山东大学(Cn) | 一种非虚拟惯量风电机组的两分段下垂控制方法及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111064205A (zh) | 基于惯性下垂和动态矩阵分段控制的储能调频控制方法 | |
Prasad et al. | Load frequency regulation using observer based non-linear sliding mode control | |
CN106786807B (zh) | 一种基于模型预测控制的风电场有功功率控制方法 | |
CN106786677B (zh) | 一种互联电力系统分布式动态矩阵频率控制方法 | |
Mahto et al. | Evolutionary optimization technique for comparative analysis of different classical controllers for an isolated wind–diesel hybrid power system | |
CN103225799A (zh) | 一种火电厂主蒸汽温度控制方法 | |
Geng et al. | Linear and nonlinear schemes applied to pitch control of wind turbines | |
CN114336673B (zh) | 一种基于模型预测控制的风储联合电站一次调频控制策略 | |
Skiparev et al. | Reinforcement learning based approach for virtual inertia control in microgrids with renewable energy sources | |
Ansarifar et al. | Gain scheduled dynamic sliding mode control for nuclear steam generators | |
CN101788789A (zh) | 基于混沌混合优化算法的单元机组非线性预测控制方法 | |
Heshmati et al. | Optimal design of CDM controller to frequency control of a realistic power system equipped with storage devices using grasshopper optimization algorithm | |
CN110879620A (zh) | 一种核电站立式蒸汽发生器液位控制方法以及系统 | |
CN106340331A (zh) | 一种用于核反应堆功率的自抗扰控制方法 | |
Dang et al. | Model predictive control for maximum power capture of variable speed wind turbines | |
CN115313380A (zh) | 自适应氢负荷波动的新能源制氢系统协调控制方法 | |
CN112015082A (zh) | 一种基于模糊增益调度预测控制的机炉协调系统控制方法 | |
Hu et al. | An active primary frequency regulation strategy for grid integrated wind farms based on model predictive control | |
Xu et al. | Design of three-stage start-up optimal strategy based on fuzzy fractional-order proportion integration differentiation controller of pumped storage unit under low water head | |
Singh et al. | Model predictive based load frequency control of interconnected power systems | |
CN106410829B (zh) | 一种基于预测控制的储能源网协调控制系统及方法 | |
CN115347218B (zh) | 一种质子交换膜燃料电池空气供应系统的级联控制方法 | |
Do et al. | Robust observer-based load extenuation control for wind turbines | |
CN115912515A (zh) | 一种考虑电压越限的负荷功率实时控制方法 | |
Meena et al. | Comparative study of load frequency control using PID and FGPI controller |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200424 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |