,

مقاله کنترل پیش‌بینانه توزیع‌گرا برای نیروگاه‌های مجازی

تومان249,950

این مقاله چارچوبی برای کنترل پیش‌بین مدل توزیع‌گرا (DR-MPC) برای بهره‌برداری بهینه نیروگاه مجازی (VPP) تحت عدم قطعیت قیمت برق ارائه می‌دهد. یک مدل یکپارچه VPP تدوین شده است که تعامل بین ساختمان‌ها، ذخ…

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperPaper-0000000236 دسته: ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

کنترل پیش‌بینانه توزیع‌گرا برای نیروگاه‌های مجازی

Distributionally Robust Model Predictive Control for Virtual Power Plants

نویسندگان: Nikolas Recke, Mathias Hudoba de Badyn

شناسه منبع: arxiv / 2605.14642v1

دسته: eess.SY,math.OC

چکیده (فارسی)

این مقاله چارچوبی برای کنترل پیش‌بین مدل توزیع‌گرا (DR-MPC) برای بهره‌برداری بهینه نیروگاه مجازی (VPP) تحت عدم قطعیت قیمت برق ارائه می‌دهد. یک مدل یکپارچه VPP تدوین شده است که تعامل بین ساختمان‌ها، ذخیره‌سازی باتری و تولید تجدیدپذیر را که همگی تحت تأثیر سیگنال‌های آب و هوایی و بازاری خارجی هستند، در بر می‌گیرد. رویکرد پیشنهادی، پیش‌بینی داده‌محور را با کمی‌سازی عدم قطعیت مبتنی بر صدک ادغام می‌کند تا مجموعه‌های ابهام واسرشتاین متغیر با زمان را بسازد که با پراکندگی پیش‌بینی و تغییرات توزیعی سازگار می‌شوند. این امر منجر به فرمول‌بندی قابل حل DR-MPC می‌شود که اطلاعات توزیع پیش‌بینی را مستقیماً در تصمیم‌گیری بلادرنگ ادغام می‌کند. این روش با استفاده از داده‌های واقعی آب و هوایی و بازاری از یک مطالعه موردی اسکاندیناوی در دو سناریوی فصلی ارزیابی شده است. نتایج نشان می‌دهد که DR-MPC عملکرد اقتصادی را در مقایسه با MPC استاندارد مبتنی بر پیش‌بینی، در صورت انتخاب مناسب شعاع ابهام، بهبود می‌بخشد و با افزایش‌های مداوم تا ۰.۸% برای شعاع‌های کوچک در هر دو سناریوی فصلی همراه است. شعاع‌های بزرگتر بیش از حد محافظه‌کارانه شده و درآمد را کاهش می‌دهند، که بر اهمیت انتخاب صحیح شعاع تأکید می‌کند. این یافته‌ها ارزش عملی بهینه‌سازی توزیع‌گرا را برای بهره‌برداری آگاه از عدم قطعیت VPP نشان می‌دهد.

Abstract (English)

This paper presents a distributionally robust model predictive control (DRMPC) framework for the optimal Virtual Power Plant (VPP) operation under electricity price uncertainty. A unified VPP model is formulated that captures the interaction between buildings, battery storage, and renewable generation, all influenced by exogenous weather and market signals. The proposed approach integrates data-driven forecasting with quantile-based uncertainty quantification to construct time-varying Wasserstein ambiguity sets that adapt to forecast dispersion and distributional shifts. This yields a tractable DR-MPC formulation that incorporates predictive distribution information directly into real-time decision making. The method is evaluated using real weather and market data from a Nordic case study across two seasonal scenarios. The results show that DR-MPC improves economic performance relative to standard forecast-based MPC when the ambiguity radius is chosen appropriately, with consistent gains of up to 0.8% for small radii across both seasonal scenarios. Larger radii become overly conservative and reduce revenue, underscoring the importance of proper radius selection. These findings demonstrate the practical value of distributionally robust optimization for uncertainty-aware VPP operation.

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “مقاله کنترل پیش‌بینانه توزیع‌گرا برای نیروگاه‌های مجازی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا