基于copula的风光联合场景生成方法 同时生成考虑空间相关性的风电和光伏联合场景,用于风光不确定性分析 说明:地理位置相近的风
基于copula的风光联合场景生成方法 同时生成考虑空间相关性的风电和光伏联合场景,用于风光不确定性分析 说明:地理位置相近的风电机组和光伏机组具有极大的相关性,但是当前研究更多的是不计风光出力之间的相关性影响。 因此,采用 Copula 函数作为风电、光伏联合概率分布,生成风、光联合出力场景 编程语言:MATLAB 有注释,可提供参考文献
基于copula的风光联合场景生成方法 同时生成考虑空间相关性的风电和光伏联合场景,用于风光不确定性分析 说明:地理位置相近的风电机组和光伏机组具有极大的相关性,但是当前研究更多的是不计风光出力之间的相关性影响。 因此,采用 Copula 函数作为风电、光伏联合概率分布,生成风、光联合出力场景 编程语言:MATLAB 有注释,可提供参考文献
该模型采用离散化的龙贝格观测器进行无传感器控制 其利用 PMSM 数学模型构造观测器模型,根据输出的偏差反馈信号来进行PLL得到速度和角度。 当观测的电流实现与实际电流跟随时,可以从观测的反电势计算得到电机的转子位置信息,形成跟踪闭环估计。 龙伯格观测器采用线性控制策略代替了 SMO 的变结构控制,有效避免了系统抖振,具有动态响快、估算精度高的优点。
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基于前端Vue后端.NetCore Web后台管理系统通用开本框架采用前后端分离技术,前端使用vue2.6.0,后端使用.netcore3.1,支持跨平台、多租户、支持MySQL/SQLServer/Oracle多数据库,模块化设计,高性能,高颜值,不管是个人学习还是企业做项目都非常适合!
MATLAB代码:基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型 关键词:储能优化 模型预测控制MPC 微网 优化调度 能量管理 参考文档:《A Two-layer Energy Management System for Microgrids with Hybrid Energy Storage considering Degradation Costs》完全复现 仿真平台:MATLAB平台 主要内容:代码主要做的是一个微网双层优化调度模型,微网聚合单元包括风电、光伏、储能以及超级电容器,在微网的运行成本层面考虑了电池的退化成本,对其全寿命周期进行建模,并转换为实时相关的短期成本,采用双层调度模型,上层为EMS系统最小化总运行成本,下层为EMS消除预测误差引起的波动最小,更加创新,而且求解的效果更好,店主已经对代码进行了深入的加工和处理,出图效果非常好,代码质量非常高! 实现效果:具体如下
储能逆变器,储能系统,soc均衡控制,soc均衡,蓄电池充放电控制,电动汽车充电桩控制,充电桩模拟
python代码:基于DDPG(深度确定性梯度策略)算法的售电公司竞价策略研究 关键词:DDPG 算法 深度强化学习 电力市场 发电商 竞价 说明文档:完美复现英文文档,可找我看文档 主要内容: 代码主要研究的是多个售电公司的竞标以及报价策略,属于电力市场范畴,目前常用博弈论方法寻求电力市场均衡,但是此类方法局限于信息完备的简单市场环境,难以直观地反映竞争性的市场环境,因此,本代码通过深度确定性梯度策略算法(DDPG)对发电公司的售价进行建模,解决了传统的RL算法局限于低维离散状态空间和行为空间,收敛性不稳的问题,实验表明,该方法比传统的RL算法具有更高的精度,即使在不完全信息环境下也能收敛到完全信息的纳什均衡。 此外,该方法通过定量调整发电商的耐心参数,可以直观地反映不同的默契合谋程度,是分析市场策略的有效手段。 目前深度强化学习非常火热,很容易出成果,非常适合在本代码的基础上稍微加点东西,即可形成自己的成果,非常适合深度强化学习方向的人学习!