针对混合储能平抑风电功率波动时储能系统成本过高的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和模型预测控制的风电波动平抑控制策略。该方法基于风储联合发电系统,在满足风电平抑需求的基础上,通过预设截止频率以储能容量变化最小与功率波动最低...针对混合储能平抑风电功率波动时储能系统成本过高的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和模型预测控制的风电波动平抑控制策略。该方法基于风储联合发电系统,在满足风电平抑需求的基础上,通过预设截止频率以储能容量变化最小与功率波动最低为多目标,利用遗传算法求解卡尔曼滤波自适应参数获得最优储能目标功率。为提高混合储能系统协调运行能力,考虑调节储能荷电状态(state of charge,SOC)通过模型预测控制实现计及电池运行寿命与超级电容SOC变化的动态功率分配。最后,结合实际风电功率数据进行仿真验证。结果表明,所提策略能够有效改善电池SOC、降低超级电容容量,符合储能平抑风电功率需求,能充分考虑两种储能设备的特性差异,提高功率分配的合理性,改善储能系统经济性。展开更多
基于超宽带(ultra-wideband,UWB)室内定位技术得到了广泛的发展,然而,在LOS(line-of-sight)和NLOS(non-line-of-sight)环境下的UWB的测距信息均存在不同程度的误差,因此,提出了一种改进的卡尔曼滤波算法对UWB原始数据进行平滑处理;之后...基于超宽带(ultra-wideband,UWB)室内定位技术得到了广泛的发展,然而,在LOS(line-of-sight)和NLOS(non-line-of-sight)环境下的UWB的测距信息均存在不同程度的误差,因此,提出了一种改进的卡尔曼滤波算法对UWB原始数据进行平滑处理;之后提出卡尔曼滤波(Kalman filters and particle filters,KPF)和粒子滤波融合的算法。通过卡尔曼滤波得到的状态量和误差协方差进行粒子采样,克服了传统粒子滤波进行粒子采样时的运动学模型与实际运动不相符的缺点,大幅减少了粒子退化的现象。经过实验,该算法在LOS和NLOS环境中的定位精度分别提升了20.6%和15.6%。展开更多
文摘针对混合储能平抑风电功率波动时储能系统成本过高的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和模型预测控制的风电波动平抑控制策略。该方法基于风储联合发电系统,在满足风电平抑需求的基础上,通过预设截止频率以储能容量变化最小与功率波动最低为多目标,利用遗传算法求解卡尔曼滤波自适应参数获得最优储能目标功率。为提高混合储能系统协调运行能力,考虑调节储能荷电状态(state of charge,SOC)通过模型预测控制实现计及电池运行寿命与超级电容SOC变化的动态功率分配。最后,结合实际风电功率数据进行仿真验证。结果表明,所提策略能够有效改善电池SOC、降低超级电容容量,符合储能平抑风电功率需求,能充分考虑两种储能设备的特性差异,提高功率分配的合理性,改善储能系统经济性。
文摘基于超宽带(ultra-wideband,UWB)室内定位技术得到了广泛的发展,然而,在LOS(line-of-sight)和NLOS(non-line-of-sight)环境下的UWB的测距信息均存在不同程度的误差,因此,提出了一种改进的卡尔曼滤波算法对UWB原始数据进行平滑处理;之后提出卡尔曼滤波(Kalman filters and particle filters,KPF)和粒子滤波融合的算法。通过卡尔曼滤波得到的状态量和误差协方差进行粒子采样,克服了传统粒子滤波进行粒子采样时的运动学模型与实际运动不相符的缺点,大幅减少了粒子退化的现象。经过实验,该算法在LOS和NLOS环境中的定位精度分别提升了20.6%和15.6%。
