摘要：混合储能具有良好的功率可控特性,在孤岛微网中常被用作功率缓冲器,补偿分布式电源和负荷多变的功率潮流.围绕储能的功率响应问题,本文设计了混合储能的功率控制方案,并提出了一种基于多目标协调的子单元功率自适应分配方法.首先基于对母线功率供求平衡关系的分析,设计了主从并联型储能功率控制方案.其次利用积分器的“时空调零”特性,实现了子单元的功率自主分配;基于此,考虑了不同荷电状态(SOC)下储能最大充放电功率的差异,设计了子单元的SOC分层管理和多目标功率协调策略.仿真结果表明,所提策略实现的功率分配效果满足子单元的功率响应特性;随着超级电容SOCscn偏移加深,所提策略对SOCscn的优化能力越强,初始SOCscn为97%时能提高10.10%的优化性能,这保障了超级电容作为电压源的功率输出能力;所提策略降低了超级电容常态下的蓄电池的输出深度,蓄电池的最大功率深度降低了46.70%,这提高了蓄电池的使用寿命.

摘要：统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)应用到电力系统中,具有调节线路潮流、维持母线电压、提高暂态稳定性等多种控制目标,然而这些控制目标的实现并不完全统一,若UPFC采用单一目标的控制策略,则不能满足电力系统多种运行工况的要求。为此,分析了UPFC各控制目标的实现原理和控制方法,阐述了它们之间的关系及存在矛盾的原因,在此基础上提出了UPFC多目标协调控制策略,采用模糊逻辑设计了附加控制器,能够根据系统运行工况自适应调整附加信号的大小,从而实现多目标之间的协调控制。该策略使得电力系统稳态运行时电压和线路潮流严格跟踪参考值,而电力系统发生暂态扰动后,在维持系统电压和线路潮流在允许范围内的同时能够最大限度提高系统的暂态稳定极限,增加系统阻尼,并快速抑制系统振荡。基于PSCAD/EMTDC四机两区域系统的仿真结果验证了理论分析的正确性及协调控制策略的有效性。

摘要：在水资源紧缺地区,对地表水开发利用需要平衡水源水量分布和各项用水的关系,全面协调发展、环境保护的要求,在考虑其他用水需求的同时,应综合分析确定不同时段河道生态基流。相应的工程规划、设计需在水资源节约保护的前提下,考虑各类用水过程、要求保证率不同等特点,拟定相应的运行方式,合理分析计算各类供水量及可靠性。对综合利用的调蓄水库、河道引水工程等,采用多目标长系列动态调节方法,通过对特征水位、引水能力等有关参数多方案比较,合理确定供水指标。从实现水资源合理开发、有效利用的角度出发,优选相对经济合理的工程方案,更好地满足生活、生产及生态环境用水。

摘要：在分析黄河河口综合治理约束条件的基础上,协调和兼顾黄河下游防洪减淤、河口地区经济社会发展、生态环境保护等多方面需求,提出了基于多目标协调的黄河河口综合治理思路、目标和入海流路、防洪防潮、水资源、生态保护等布局方案。

摘要：该文提出了一种智能混合动力电动车辆多目标自适应巡航(i-HEV-ACC)控制算法,融合了智能交通系统在安全、舒适性与混合动力系统在经济性方面的优势。基于i-HEV-ACC系统特点分析,搭建了基于稳态优化、动态协调的分层控制系统结构,随后采用非线性模型预测方法,设计了综合安全、经济、舒适以及稳定性的i-HEV-ACC多目标协调优化算法,最后搭建了i-HEV-ACC前向仿真平台,并进行相关仿真分析。仿真结果表明,i-HEV-ACC能够实现安全、经济与舒适的综合协调与共同优化。

摘要：针对西江流域梯级水库群目标需求,结合历年防洪与供水调度经验,总结西江流域多目标调度策略,分析2021-2022年西江流域水库群在多个阶段的调度过程及成效,提出西江流域多目标优化调度研究方向与思路,可为西江流域实施统一调度提供技术决策。

摘要：如果将纵向加速度视为常数或外部干扰,则ACC的设计不能反映驾驶员对前车状态的预见性。纵向加速度在车辆间运动学建模中被作为参考输入,在车距控制算法的设计中被视为前馈补偿。首先,本文建立了基于恒定时间间隙模型的汽车运动学模型,该模型的状态和控制输入用于表示驾驶安全性,乘客舒适度和能源经济性指标,并使用不等式约束来描述其范围。此外,设计了基于二次有界概念的前馈和反馈控制器,范围的不等式约束转化为线性矩阵不等式。最后,在前车速恒定或变化的运行条件下,验证了所设计算法的性能。

摘要：文章通过多学科理论方法，对黄河口特殊自然、社会、经济复杂系统的基本规律、主要问题、约束条件、互动关系及发展方向进行了全面系统的研究，协调和兼顾黄河下游防洪减淤、河口地区经济社会发展、生态环境保护等多目标需求，提出了基于自然、资源、生态环境和社会经济可持续发展的河口综合治理方向、总体布局与治理目标和措施，为河口地区综合治理提供了科学的技术支撑。

摘要：随着电网侧储能电站容量的增大,在多场景下,由于不同场景出现概率不同,储能电站存在容量剩余的时间段,这给电网储能电站调度效率带来更高要求。为了有效解决电网侧储能电站调度网络总损耗高、调度时间长等问题,提出一种基于场景概率驱动的电网侧储能电站调度方法。首先,通过风电出力的历史数据构建概率分布不确定集,用于确定风电出力场景的概率分布。然后,基于风电出力场景的概率分布设定约束条件,以最低电网侧储能电站综合经济成本、最小网络总损耗和最大用户满意度为目标,构建目标函数。设计电网侧储能电站多目标协调自动调度模型,采用多目标混合粒子群算法求解调度模型,获取最佳调度方案,实现电网侧储能电站自动调度。实验计算结果表明,所提方法的网络总损耗仅为852 kW,最大用户满意度为96.6%,并且调度时间最高仅为47.3 s,弃风率的平均值仅为2.64%,充分验证了该方法可以有效减少网络损耗和调度时间,提升用户满意度。