- 基于模型预测控制的多能流耦合系统关键技术研究
- - 作者：张启龙|责编:汪子珺
  - 出版社：东北大学
  - ISBN：9787551738095
  - 出版日期：2025/06/01
  - 页数：305
- 售价：35.2

内容大纲
    本书聚焦于多能流耦合系统中的关键技术研究，以模型预测控制为核心手段。首先，阐述多能流耦合系统的概念、构成及发展现状，包括电力、氢气、氧气等多种能量流在系统中的交互机制。其次，模型预测控制部分详细介绍其基本原理、算法流程及其在多能流耦合系统中的适用性。
    在关键技术方面，深入探讨如何建立精确的多能流耦合系统模型，以反映不同能量流之间的复杂动态关系。对于多能流耦合系统的优化调度问题，利用模型预测控制实现对多种能源的协同优化，考虑到能源的供应需求平衡、新能源（风能、太阳能）本地消纳最大等多项目标。
    书中还研究了系统的不确定性处理技术，如应对可再生能源的间歇性、负荷的波动等情况，通过模型预测控制中的预测机制和反馈校正机制，提高系统的稳定性和可靠性。同时，对多能流耦合系统的控制策略进行深入分析，涉及到不同能源子系统之间的协调控制方法，以确保整个耦合系统高效、稳定地运行。最后，对基于模型预测控制的多能流耦合系统技术的应用前景和发展趋势进行展望，为相关领域的研究人员、工程技术人员提供了理论基础和实践指导。
作者介绍
张启龙，贵州省兴义市人，贵州大学电气工程学院控制科学与工程专业工学硕士，六盘水师范学院讲师，主要从事综合能源系统的优化与控制研究。主持并完成了贵州省教育厅自然科学研究项目“基于风／氢互补分布式供能系统的风电消纳方法研究”（项目编号：黔教合KY字〔2022〕047号）；参与建设六盘水师范学院学科团队（项目编号：LPSSY2023XKTD12）、六盘水师范学院省级一流本科专业建设点项目（项目编号：GZSylzy202104）。主要参与并完成国家自然科学基金项目（项目编号：51867007）和贵州省科技厅基金项目（项目编号：黔科合J字〔2015〕2034号）。已发表学术论文19篇，其中以第一作者或通信作者发表SCI论文4篇、EI论文2篇、中文核心期刊论文3篇。
目录
第1章  多能流耦合系统
  1.1  多能流耦合系统的概述
  1.2  多能流耦合系统的研究现状
  1.3  多能流耦合系统的关键技术
  1.4  多能流耦合系统的模型预测控制
  1.5  总结
第2章  基于单片机与CRC算法的风-光气象环境智能采集装置
  2.1  概述
  2.2  系统总体设计
  2.3  系统硬件设计
  2.4  系统软件设计
  2.5  系统功能测试
  2.6  结论
第3章  基于遗传算法优化BP神经网络模型的风电功率短期预测
  3.1  概述
  3.2  算法原理
  3.3  算法实现
  3.4  算例分析
  3.5  结论
第4章  基于多算法融合优化模型的风电功率短期预测
  4.1  概述
  4.2  算法原理
  4.3  算法实现
  4.4  算例分析
  4.5  结论
第5章  数据深度挖掘驱动下多模型融合的短期光伏功率预测
  5.1  概述
  5.2  算法原理
  5.3  算法实现
  5.4  算例分析
  5.5  结论
第6章  基于特征降维技术与组合模型构建的短期光伏功率预测
  6.1  概述
  6.2  算法原理
  6.3  算法实现
  6.4  算例分析
  6.5  结论
第7章  基于二次分解技术与混合深度学习模型的短期电力负荷预测
  7.1  概述
  7.2  分解技术及预测算法分析
  7.3  CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM模型的构建与评价指标
  7.4  算例分析
  7.5  结论
第8章  基于特征选择与组合模型构建的综合能源系统多能短期负荷预测
  8.1  概述
  8.2  多能负荷气象特征的选择方法
  8.3  GVMD-RSSA-LSSVM组合预测模型的搭建
  8.4  算例分析
  8.5  结论
第9章  融合改进二分解技术与CNN-BiLSTM-Attention的短期负荷预测

  9.1  概述
  9.2  研究方法
  9.3  预测算法原理
  9.4  预测模型
  9.5  算例分析
  9.6  结论
第10章  基于特征综合相关与混合深度学习的综合能源系统多元负荷双阶段预测
  10.1  概述
  10.2  IES结构及特征综合相关性分析
  10.3  日前-日内CNN-BiLSTM-Attention预测模型
  10.4  算例分析
  10.5  结论
第11章  考虑风电消纳的多能流系统模型预测控制方法
  11.1  概述
  11.2  多能流系统描述
  11.3  多能流系统模型
  11.4  多能流系统MPC策略的实现
  11.5  算例分析
  11.6  结论
第12章  基于模型预测控制的多能流耦合系统可再生能源消纳研究
  12.1  概述
  12.2  风电-光伏与氢储能的多能流耦合系统构建
  12.3  风电-光伏与氢储能的多能流耦合系统模型
  12.4  风电-光伏与氢储能的多能流耦合系统MPC策略实现
  12.5  算例分析
  12.6  结论
参考文献
后记

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