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文档简介

模型预测控制(MPC)是一种基于模型的优化控制策略。它预测DMPC的核心是优化算法设计。这涉及到目标函数的构建，目标法和序列二次规划(SQP)在这一阶段至关重要。电力系统的动态特性要求DMPC具有较高的实时性。算法的计算在电力系统的分布式模型预测控制(MPC)中，模DMPC应用：描述DMPC在电网故障恢复中的应用，如快速 术改进MPC的建模和优化过程。通信技术发展：随着5G和未来6G通信技术的发展，通信限制将计算资源的优化利用：通过算法优化和硬件加速(如使用FPGA或ASIC)来提高计算效率。 空间电力负荷预测方法主要包括基于GIS的负荷预测、基于AIGIS技术对空间数据进行处理和分析。常见的基于GIS的负荷预测方法包括地理加权回归(GWR)、支持向量回归(SVR)等，这些方法能该混合方法将基于GIS和基于AI的方法相结合，综合利用各种和ANN混合方法、决策树(DT)和DL混合方法等。混合方法可以有系统控制技术变得越来越重要。模型预测控制(MPC)是一种先进的

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