Sie haben einen enormen Einfluss auf die Stromversorgung in Ländern wie Saudi-Arabien, wo die meisten Haushalte bereits über ein Klimagerät verfügen. Das Vorhandensein dieser Einzelraum- oder Wohnungskühlsysteme wird bewertet und ihre Auswirkungen in der gesamten Region beurteilt. The density function of load probability improves load prediction over a progressive prediction horizon, and a nonlinear battery model is utilized.ĭiese Arbeit fokussiert sich auf kleinskalige Wohnraumklimatisierung mit weitverbreiteten Einzelraumkühlsystemen in der Region des Mittleren Osten und Nordafrika. Also, the expected cost across the flow variations is considered. While stochastic and robust model predictive controllers evaluate the cost concerning model constraints and parameter variations. It is demonstrated that the proposed control strategy is a convex optimization problem. Furthermore, for daily cycling load, a fixed-end time and a fixed-end output problem are addressed. The proposed control strategy explicitly incorporates the cycling nature of customer load. By modelling a probabilistic dependence among flow, load, and electricity tariffs, the expected cost function is obtained and used in the constrained optimization.
The uncertainty of daily cycling load prompts the need to design a new cost function which is able to quantify the associated uncertainty.
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 proposed.
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