摘要：针对新能源汽车充电(G2V)三相整流器为研究对象,研究基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的充电控制策略。传统的MPC算法需要准确的系统模型参数,而当控制器中使用的模型参数与主电路实际参数不匹配时,控制性能可能发生恶化,影响整流器充电控制性能。针对此问题,该文将系统参数不匹配作为扩张状态观测器(extended state observer,ESO)扩张出来的扰动项而进行估计,并将扰动进行补偿,从而设计一种基于ESO的MPC充电控制策略。该方法仅使用了系统的输入和输出数据,而不需要精确的系统模型,因此即使模型参数不匹配时,ESO也能够将不匹配项作为扰动而对预测电流进行准确估计,从而提高MPC对参数变化及不匹配的鲁棒性。仿真与实验结果验证了该方法的可行性和有效性。

摘要：地下储气库具有能源储备、季节调峰和应急供气的功能,其运行需要满足安全性、可靠性、经济性和高效性要求。为实现地下储气库的运行要求,需要建立地下储气库智能化的生产运行系统,而构建地下储气库数字孪生是实现地下储气库智能化生产运行的有效途径。从对象孪生、状态孪生和自主孪生三个层次给出了地下储气库数字孪生的定义。从数据、模型与算法、功能三方面设计了地下储气库数字孪生框架,总结了其中的关键技术,包括:地面—井筒—地质体一体化建模技术;地面注采站智能化运行技术;储气库稳定性及风险评估技术;数据融合算法;多目标多约束优化算法;机器学习辅助预测、预警、优化、决策算法。