项目名称: 分布式多元供能系统数学建模与优化控制策略研究

项目编号: No.61473174

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 刘海

作者单位: 山东大学

项目金额: 81万元

中文摘要: 本课题拟研究分布式多元供能系统的数学建模与优化控制策略,利用时间序列预测技术、神经网络、混沌理论与技术等,建立分布式多元供能系统优化配置与控制的模型体系与理论框架。具体从以下三个方面展开深入研究:1)研究分布式多元供能系统输出功率混沌预测模型,实现可再生能源与传统能源转换的最大功率跟踪;2)利用相空间重构技术建立分布式多元供能系统的混沌动力学模型,通过对数学模型的研究与分析确定影响系统行为的关键参数,实现系统最优化参数选择以及系统的集成优化设计;3)研究分布式多元供能系统的模糊神经网络自适应控制策略,利用模糊逻辑实现基于知识的控制规则表达问题,利用神经网络自适应学习功能对系统相关参数进行学习和调整,实现系统的优化控制。本课题的研究将深化对分布式多元供能系统内部作用规律的理解,实现分布式多元供能系统的数学建模、定量分析及优化控制。

中文关键词: 分布式供能;数学建模;优化配置;最优控制;混沌

英文摘要: This project intends to give a method of mathematical modeling and optimal control for distributed generation system. The aim is to set up the model system and the theoretical framework for optimal allocation and control of distributed generation system. The technology employed in this project include time sequence prediction technology, neural network, chaos theory and technology and so on. The main works and contributions are summarized as follows: 1) A prediction model of distributed generation system power is established. The maximum power point is tracked,which is the condition of transition between renewable and traditional energy sources. 2) The chaotic kinetic model is established for distributed generation system based on phase space reconstruction technology. The key parameters related to the system behavior are given based on the analysis of the mathematical model. The optimal parameter and configuration of the system are chosen. 3) A method of adaptive fuzzy neural network control is presented to realize optimal control for distributed generation system. The control rules based on the knowledge are expressed by fuzzy logic. The related parameters are adjusted based on the adaptability of the neural network. The research of this project will make deep thoughts of the internal action law of distributed generation system. The scientific analysis of distributed generation system is performed, including mathematical modeling, quantitative analysis and optimal control.

英文关键词: Distributed Generation;Mathematical Modeling;Optimal Configuration;Optimal Control;Chaos

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

《智能电网组件:功能和效益》白皮书
专知会员服务
25+阅读 · 2022年4月13日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年9月14日
逆优化: 理论与应用
专知会员服务
35+阅读 · 2021年9月13日
【2021新书】分布式优化,博弈和学习算法,227页pdf
专知会员服务
216+阅读 · 2021年5月25日
【经典书】数理统计学,142页pdf
专知会员服务
94+阅读 · 2021年3月25日
【CMU】深度学习模型中集成优化、约束和控制,33页ppt
专知会员服务
44+阅读 · 2020年5月23日
下一代互联网:Web3如何走向未来?
AI前线
3+阅读 · 2022年5月3日
12 个优化 Docker 镜像安全性的技巧
InfoQ
0+阅读 · 2022年3月8日
高级 Kubernetes 部署策略
InfoQ
1+阅读 · 2022年2月14日
【经典书】凸优化:算法与复杂度,130页pdf
云上应用系统数据存储架构演进
阿里技术
2+阅读 · 2021年9月1日
【CPS】CPS应用案例集
产业智能官
81+阅读 · 2019年8月9日
自动驾驶技术解读——自动驾驶汽车决策控制系统
智能交通技术
29+阅读 · 2019年7月7日
10000个科学难题 • 制造科学卷
科学出版社
13+阅读 · 2018年11月29日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月29日
Object Detection in 20 Years: A Survey
Arxiv
48+阅读 · 2019年5月13日
小贴士
相关VIP内容
《智能电网组件:功能和效益》白皮书
专知会员服务
25+阅读 · 2022年4月13日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年9月14日
逆优化: 理论与应用
专知会员服务
35+阅读 · 2021年9月13日
【2021新书】分布式优化,博弈和学习算法,227页pdf
专知会员服务
216+阅读 · 2021年5月25日
【经典书】数理统计学,142页pdf
专知会员服务
94+阅读 · 2021年3月25日
【CMU】深度学习模型中集成优化、约束和控制,33页ppt
专知会员服务
44+阅读 · 2020年5月23日
相关资讯
下一代互联网:Web3如何走向未来?
AI前线
3+阅读 · 2022年5月3日
12 个优化 Docker 镜像安全性的技巧
InfoQ
0+阅读 · 2022年3月8日
高级 Kubernetes 部署策略
InfoQ
1+阅读 · 2022年2月14日
【经典书】凸优化:算法与复杂度,130页pdf
云上应用系统数据存储架构演进
阿里技术
2+阅读 · 2021年9月1日
【CPS】CPS应用案例集
产业智能官
81+阅读 · 2019年8月9日
自动驾驶技术解读——自动驾驶汽车决策控制系统
智能交通技术
29+阅读 · 2019年7月7日
10000个科学难题 • 制造科学卷
科学出版社
13+阅读 · 2018年11月29日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员