基于点对点交易与储能循环寿命约束的多微网综合能源系统能量共享优化

多个园区微网综合能源系统接入同一配电区域形成多微网综合能源系统,当多微网之间存在能量交互时,多微网之间的利益交互关系给多微网综合能源系统的运行和规划带来了挑战。文章提出一种基于P2P交易和储能寿命循环的多微网综合能源系统分布式低碳优化运行策略。首先,综合考虑多微网综合能源系统中储能的寿命问题与各微网信息交互的因素,构建多微网综合能源系统的运行模型。其次,基于交替方向乘子法(alternatingdirection method ofmultipliers,ADMM)和纳什判断先后对微网联盟运行成本最小和多微网支付效益最大化这2个子问题进行求解。最后,通过算例对比证明了所提方法在提升个体效益和社会效益上具有一定的经济性。

基于转向/横摆纳什博弈的智能车辆路径跟踪协调控制

针对仅采用转向控制对车辆路径跟踪性能改善有限的问题,提出一种基于转向/横摆纳什博弈的智能车辆路径跟踪协调控制策略。首先,利用容积卡尔曼滤波算法进行轮胎侧向受力实时估计以实现侧偏刚度自修正;基于车辆单轨动力学模型,采用纳什博弈算法系统建模,以描述转向与横摆力矩同时施加于被控车辆时的交互关系,并分别赋予两者以跟踪精度和横向稳定性为各自的控制目标;通过建立预测模型、设定代价函数以及求解纳什均衡等步骤,得到前轮转角和横摆力矩最优控制量。为合理应对不同的工况需求,基于β-ω相平面获取考虑纵向车速与路面附着系数影响的动态稳定包络边界,定义稳定裕度指标划分车辆状态稳定类别,并设计不同的控制模式;控制模式的选择及控制量大小的调节通过控制权重R自适应调整实现,横摆力矩控制则采用单轮差动制动完成。进行联合仿真和硬件在环试验,结果表明,纳什博弈较模型预测控制具有更佳的路径跟踪综合协调控制性能;控制策略中稳定性判别的考虑提升了差动制动的介入精准度;权重R的自适应调整则加强了控制量输出对工况变化的适应能力。