为解决大量分布式能源并网后供电可靠性以及能源互补性的问题,提出了基于多智能体技术的泛微网区域自治-协同控制技术。首先,分析了高渗透率分布式能源并网对配电网的影响,并提出一种基于改进的K-means聚类算法的泛微网区域自组织聚合...为解决大量分布式能源并网后供电可靠性以及能源互补性的问题,提出了基于多智能体技术的泛微网区域自治-协同控制技术。首先,分析了高渗透率分布式能源并网对配电网的影响,并提出一种基于改进的K-means聚类算法的泛微网区域自组织聚合方法。然后,利用泛微网模型,提出一种基于多智能体技术的泛微网区域自治-协同控制方法。之后,基于人工鱼群算法(artificial fish swarms algorithm,AFSA)对所提模型的功率进行求解。最后,仿真分析表明,该文所提的控制方法可以在一定程度上优化泛微网的控制,并缓解不利影响。展开更多
针对智能交通领域多车协同驾驶中存在的通信信息乱序、丢包问题,研究网联式自主驾驶车辆协同控制技术,建立基于零阶保持(Zero Order Hold,ZOH)信息处理机制的自主驾驶车队控制模型,通过非线性系统状态估计算法进行延迟补偿,使得车队控...针对智能交通领域多车协同驾驶中存在的通信信息乱序、丢包问题,研究网联式自主驾驶车辆协同控制技术,建立基于零阶保持(Zero Order Hold,ZOH)信息处理机制的自主驾驶车队控制模型,通过非线性系统状态估计算法进行延迟补偿,使得车队控制模型在复杂汽车行驶环境下保持有效。通过构建由多辆实车组成的网联式自主驾驶车队,在封闭道路环境下进行协同驾驶编队测试,结合网络传输及传感器数据进行模型仿真,验证了模型在实车编队环境下的稳定性、有效性和实用性。展开更多
文摘为解决大量分布式能源并网后供电可靠性以及能源互补性的问题,提出了基于多智能体技术的泛微网区域自治-协同控制技术。首先,分析了高渗透率分布式能源并网对配电网的影响,并提出一种基于改进的K-means聚类算法的泛微网区域自组织聚合方法。然后,利用泛微网模型,提出一种基于多智能体技术的泛微网区域自治-协同控制方法。之后,基于人工鱼群算法(artificial fish swarms algorithm,AFSA)对所提模型的功率进行求解。最后,仿真分析表明,该文所提的控制方法可以在一定程度上优化泛微网的控制,并缓解不利影响。
文摘针对智能交通领域多车协同驾驶中存在的通信信息乱序、丢包问题,研究网联式自主驾驶车辆协同控制技术,建立基于零阶保持(Zero Order Hold,ZOH)信息处理机制的自主驾驶车队控制模型,通过非线性系统状态估计算法进行延迟补偿,使得车队控制模型在复杂汽车行驶环境下保持有效。通过构建由多辆实车组成的网联式自主驾驶车队,在封闭道路环境下进行协同驾驶编队测试,结合网络传输及传感器数据进行模型仿真,验证了模型在实车编队环境下的稳定性、有效性和实用性。
