電力系統(tǒng)分布式模型預測控制方法綜述與展望_第1頁
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文檔簡介

模型預測控制(MPC)是一種基于模型的優(yōu)化控制策略。它預測DMPC的核心是優(yōu)化算法設計。這涉及到目標函數(shù)的構建，目標法和序列二次規(guī)劃(SQP)在這一階段至關重要。電力系統(tǒng)的動態(tài)特性要求DMPC具有較高的實時性。算法的計算在電力系統(tǒng)的分布式模型預測控制(MPC)中，模DMPC應用：描述DMPC在電網(wǎng)故障恢復中的應用，如快速 術改進MPC的建模和優(yōu)化過程。通信技術發(fā)展：隨著5G和未來6G通信技術的發(fā)展，通信限制將計算資源的優(yōu)化利用：通過算法優(yōu)化和硬件加速(如使用FPGA或ASIC)來提高計算效率。 空間電力負荷預測方法主要包括基于GIS的負荷預測、基于AIGIS技術對空間數(shù)據(jù)進行處理和分析。常見的基于GIS的負荷預測方法包括地理加權回歸(GWR)、支持向量回歸(SVR)等，這些方法能該混合方法將基于GIS和基于AI的方法相結合，綜合利用各種和ANN混合方法、決策樹(DT)和DL混合方法等?；旌戏椒梢杂邢到y(tǒng)控制技術變得越來越重要。模型預測控制(MPC)是一種先進的

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