基于随机模型预测控制的可再生能源发电与不确定需求及可逆燃料电池的优化管理
最优化与控制
2022-08-31 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出一种用于管理可再生能源社区的逆向燃料电池控制策略。设计了一种两阶段基于情景的模型预测控制算法，以确定运行期间应遵循的最佳经济策略。可再生能源发电与用户需求通过一种适当定义的离散马尔可夫链方法进行预测。该控制算法能够考虑预测的不确定性以及可逆燃料电池的非线性行为。所提方法的性能在一个由配备光伏的工业建筑聚合而成的可再生能源社区上进行了测试。
引用
@article{arxiv.2208.14163,
title = {Optimal Management of Renewable Generation and Uncertain Demand with Reverse Fuel Cells by Stochastic Model Predictive Control},
author = {Francesco Conte and Gabriele Mosaico and Gianluca Natrella and Matteo Saviozzi and Fiammetta Rita Bianchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.14163},
year = {2022}
}
备注
6 pages