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一种高效计算的模型预测控制方法用于混合储能系统独立微电网的一次级管理增强
Computationally Efficient Model Predictive Control for Enhanced Primary-Level Management of Standalone Microgrids With Hybrid Storage Systems
Imran Pervez · Charalampos Antoniadis · Hakim Ghazzai · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月
本文提出了一种高效的闭式主动集模型预测控制(MPC)方法,用于含可再生能源的混合储能系统微电网一次级控制。传统主动集MPC计算复杂度高,难以在采样周期内完成决策,影响系统鲁棒性,且需高性能控制器,增加成本与能耗;而简化控制策略如监督控制则降低系统稳定性与储能寿命。所提方法兼具主动集MPC与监督控制的优势,显著降低计算复杂度,同时提升系统稳定性、可靠性及电池寿命,并具有更强鲁棒性。与改进主动集MPC、Hildreth二次规划及序列二次规划MPC相比,该方法在计算效率、鲁棒性、稳定性和储能寿命方面表...
解读: 该高效MPC方法对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。当前微电网场景中,传统MPC因计算复杂度高需配置高性能控制器,增加系统成本与功耗。该闭式主动集算法可直接应用于ST储能PCS的一次级控制层,在保证电池-超级电容混合储能系统协调控制精度的同时,显著降低DS...