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基于管状深度Koopman模型预测控制的飞轮储能系统用于风电平滑
Flywheel energy storage system controlled using tube-based deep Koopman model predictive control for wind power smoothing
Jun Zhou · Yubin Ji · Changyin Sun · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.381
摘要 本文提出了一种利用飞轮储能系统(FESS)并结合一种新型管状深度Koopman模型预测控制(MPC)方法实现风电平滑的策略。尽管风能具有减少碳排放的潜力,但由于风速变化引起的功率波动,其应用面临显著挑战。为应对这些波动,本文采用FESS,因其具备快速充放电响应能力。为了控制FESS,采用深度神经网络(DNN)逼近Koopman算子以实现系统线性化,从而能够应用线性MPC控制器。为进一步增强系统的鲁棒性,引入了一种管状MPC方法,该方法由一个标称MPC和一个辅助MPC组成。本文严格建立了标称...
解读: 该飞轮储能平滑控制技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要借鉴价值。基于深度Koopman算子的管式MPC方法可增强储能系统应对风电波动的鲁棒性,其非线性系统线性化思路可优化现有PCS的GFM/GFL控制策略。该技术与阳光电源iSolarCloud平台的预测性维护功能结合,...