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electricity Tariff Aware Model Predictive Controller for Customer Battery Storage with Uncertain daily Cycling Load

Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2022年第1期10卷 140-148页

作者： Dejan P.Jovanović Gerard F.Ledwich Geoffrey R.Walker Institute of Electrical and Electronic Engineers QueenslandAustralia School of Electrical Engineering and Robotics Queensland University of TechnologyBrisbaneAustralia

To optimally control the energy storage system of the battery exposed to the volatile daily cycling load and electricity tariffs,a novel modification of a conventional model predictive control is *** uncertainty of daily cycling load prompts the need to design a new cost function which is able to quantify the associated *** modelling a probabilistic dependence among flow,load,and electricity tariffs,the expected cost function is obtained and used in the constrained *** proposed control strategy explicitly incorporates the cycling nature of customer ***,for daily cycling load,a fixed-end time and a fixed-end output problem are *** is demonstrated that the proposed control strategy is a convex optimization *** stochastic and robust model predictive controllers evaluate the cost concerning model constraints and parameter ***,the expected cost across the flow variations is *** density function of load probability improves load prediction over a progressive prediction horizon,and a nonlinear battery model is utilized.

关键词： Residential energy systems battery storage model predictive control nonlinear optimization cost of daily electricity consumption

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