基于模型预测控制(MPC)储能控制策略-多目标哈里斯鹰(MOHHO)算法的储能容量配置方法

目录

一、主要内容:

二、运行效果:

三、模型预测控制介绍:

四、多目标哈里斯鹰算法:

五、代码+数据下载:


一、主要内容:

本研究旨在提出一种双层控制模型,结合模型预测控制(MPC)和多目标哈里斯鹰(MOHHO)算法,实现风电预测误差补偿和平抑风电功率波动的储能控制策略。控制策略为双层控制模型,上层储能补偿风电预测误差,下层储能利用MPC平抑风电功率波动。配置模型嵌入了上述控制策略,目标函数包含储能日均运行成本,最大化补偿预测误差和最大化平抑风电功率波动。出图包括多目标求解储能容量迭代图、储能补偿预测误差效果图、储能平抑风电功率波动效果图、储能SOC状态变化。

参考文献:

1 谭珺元. 基于储能的风电功率波动平抑控制及容量配置研究[D].山东大学,

2 戴瑞海,林雁,林启待,李健,顾益娜,林达.基于模型预测控制平抑光伏输出功率波动的储能充放电策略[J].智慧电力

运行平台:Matlab,自带数据集。

二、运行效果:

三、模型预测控制介绍

MPC是一种基于模型的控制方法,它通过使用系统的动态模型来预测未来的行为。控制器在每个控制时刻都会解决一个优化问题,以确定最佳的控制输入,从而使系统在未来的时间段内达到预期的性能目标。MPC的工作原理可以分为以下几个步骤:

  1. 系统建模:首先,需要建立一个描述系统动态行为的数学模型。这个模型可以是线性的或非线性的,通常使用状态空间模型或传递函数表示。

  2. 预测:在每个控制时刻,MPC使用当前的系统状态和模型来预测未来一段时间内的系统行为。这一预测通常涵盖多个时间步长。

  3. 优化:MPC通过解决一个优化问题来计算控制输入。优化问题的目标是最小化一个代价函数,该函数通常包括跟踪误差、控制输入的变化率和其他约束条件(如输入和状态的限制)。

  4. 应用控制输入:优化得到的控制输入仅在当前时刻应用。然后,系统状态会根据实际的动态行为发生变化。

  5. 滚动时域:在下一个控制时刻,MPC重复上述过程,使用新的系统状态和预测信息重新计算控制输入。这种“滚动时域”的特性使得MPC能够适应系统动态的变化。

四、多目标哈里斯鹰算法:

目标哈里斯鹰算法(Multi-Objective Harris Hawks Optimization, MOHHO)是一种基于自然选择和群体智能的优化算法,旨在解决多目标优化问题。该算法是哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks Optimization, HHO)的扩展,后者模仿了哈里斯鹰在捕猎过程中的合作行为和策略。MOHHO的工作原理可以分为以下几个步骤:

  1. 初始化种群:随机生成一组哈里斯鹰的位置,代表潜在的解。每个个体的适应度由多个目标函数计算得出。

  2. 适应度评估:根据目标函数评估每个个体的适应度。对于多目标问题,通常使用帕累托前沿(Pareto Front)来评估个体的优劣。

  3. 更新位置:根据哈里斯鹰的捕猎策略更新个体的位置。更新过程考虑了猎物的位置、个体的速度和随机因素,以模拟鹰的捕猎行为。

  4. 选择和繁殖:根据适应度选择优秀个体进行繁殖,生成新的个体。可以使用交叉和变异等遗传操作来增强种群的多样性。

  5. 迭代:重复适应度评估和位置更新的过程,直到满足停止条件(如达到最大迭代次数或适应度收敛)。

在多目标优化中,适应度评估是关键步骤。MOHHO通常使用以下方法来处理多目标适应度:

  1. 帕累托支配:通过比较个体在各个目标上的表现,确定哪些个体是支配的,哪些是被支配的。支配关系用于构建帕累托前沿。

  2. 拥挤距离:在帕累托前沿中,使用拥挤距离来评估个体的多样性,确保解的分布均匀。

五、代码+数据下载:

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