研究目的
提出一种数据驱动的发电侧与需求侧鲁棒协调方法,以妥善应对车载光伏发电的不确定性并降低辅助能源系统的燃料成本。
研究成果
基于极限学习机的方法能够很好地表征光伏不确定性,两阶段运行框架可有效适应车载光伏不确定性。所提方法在应对工况变化时具有足够的灵活性。
研究不足
该论文未明确提及局限性,但当前研究对规模问题的关注以及光伏并网引入的不确定性,表明运营方面可能存在尚未充分解决的潜在挑战。
研究目的
提出一种数据驱动的发电侧与需求侧鲁棒协调方法,以妥善应对车载光伏发电的不确定性并降低辅助能源系统的燃料成本。
研究成果
基于极限学习机的方法能够很好地表征光伏不确定性,两阶段运行框架可有效适应车载光伏不确定性。所提方法在应对工况变化时具有足够的灵活性。
研究不足
该论文未明确提及局限性,但当前研究对规模问题的关注以及光伏并网引入的不确定性,表明运营方面可能存在尚未充分解决的潜在挑战。
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