基于模型预测算法的混合储能微电网双层能量管理系统研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

随着可再生能源发电技术（如光伏和风力发电）的快速发展与广泛应用，微电网作为一种集成分布式电源、储能设备和负荷的自治系统，在提高电网可靠性、促进能源高效利用方面展现出巨大潜力。然而，可再生能源固有的间歇性和波动性对微电网的稳定运行和能量管理提出了严峻挑战。本文深入研究了基于模型预测算法（MPC）的混合储能微电网双层能量管理系统。该系统通过引入多源异构储能（如电池储能和超级电容储能）以平抑可再生能源波动并优化系统运行，同时采用双层优化结构以实现不同层级间的协调控制。上层管理负责日内能量调度和经济运行优化，下层管理则侧重于实时功率平衡和储能系统精细化控制。模型预测算法的引入，使得系统能够有效应对未来的不确定性，提高能量管理的预见性和鲁棒性。本文详细阐述了双层能量管理系统的架构、各层级的功能与优化目标，并着重分析了模型预测算法在其中的应用策略，包括预测模型的建立、滚动优化过程以及约束处理。最后，对该系统的性能进行了展望，强调了其在提升微电网运行效率、降低运行成本以及增强系统稳定性方面的显著优势。

关键词： 微电网；混合储能；模型预测控制；双层优化；能量管理

1. 引言

全球能源结构转型已成为应对气候变化和实现可持续发展的重要战略。在此背景下，以分布式电源（DG）和储能系统（ESS）为核心的微电网技术应运而生。微电网能够有效整合各类分布式能源，实现能量的本地化生产、分配和消耗，从而提高供电可靠性、降低输电损耗并支持大电网的稳定运行。然而，可再生能源（如太阳能和风能）的发电出力具有显著的随机性、间歇性和波动性，这对微电网的稳定运行和能量管理带来了巨大挑战。如何有效应对可再生能源的波动性，实现微电网内部电源、负荷和储能的协同优化，是当前微电网研究领域的关键问题。

为了缓解可再生能源波动对微电网的影响，储能技术被广泛应用于微电网中。单一类型的储能系统往往难以同时满足不同时间尺度下的功率需求和能量需求。例如，电池储能（BES）具有高能量密度，适合长时间的能量存储和释放，但其功率密度较低，响应速度相对较慢；而超级电容储能（SCES）则具有高功率密度和快速响应特性，适合瞬时功率补偿和高频波动抑制，但其能量密度较低。因此，将不同类型的储能系统进行组合，形成混合储能系统（HESS），可以充分发挥各自优势，实现不同时间尺度下的能量和功率需求平衡，从而更有效地平抑可再生能源波动。

在微电网能量管理方面，传统的基于规则或离线优化的方法往往难以适应系统运行状态的动态变化和未来不确定性。模型预测控制（MPC）作为一种先进的控制策略，因其独特的滚动优化机制和对未来信息的预测能力，在处理具有动态特性和多种约束的复杂系统方面展现出显著优势。MPC能够根据当前系统状态和未来预测信息，在线地优化控制输入，从而有效应对可再生能源的间歇性和负荷的随机性，提高能量管理的预见性和鲁棒性。

本文旨在研究基于模型预测算法的混合储能微电网双层能量管理系统。该系统通过分层优化结构，将复杂的能量管理问题分解为不同层级的子问题，并通过模型预测算法在各层级实现优化控制，从而提升微电网的运行效率、经济性和稳定性。

2. 混合储能微电网系统架构

本文所研究的混合储能微电网系统主要由以下几个部分组成：

分布式电源（DG）：
主要包括光伏发电系统（PV）和风力发电系统（WT），它们是微电网的主要可再生能源来源。
负荷：
包括可控负荷和不可控负荷，是微电网的电能消耗方。
混合储能系统（HESS）：
由电池储能系统（BES）和超级电容储能系统（SCES）组成，通过各自的DC/DC变换器连接到直流母线，再通过逆变器连接到交流母线。HESS的主要作用是平抑可再生能源波动、削峰填谷和提供辅助服务。
并网逆变器：
连接微电网与主电网，实现微电网与主电网之间的功率交换。在孤岛模式下，微电网独立运行。
能量管理系统（EMS）：
微电网的“大脑”，负责对系统内的分布式电源、储能设备和负荷进行协调控制和优化调度，以实现特定的运行目标。

3. 双层能量管理系统结构

本文设计的双层能量管理系统，旨在实现不同时间尺度和不同优化目标下的协同控制。双层结构使得复杂的能量管理问题能够被有效分解和处理，提高了系统的可扩展性和灵活性。

3.1. 上层能量管理

上层能量管理位于能量管理系统的宏观层面，其主要功能是进行日内（或更长时间尺度）的能量调度和经济运行优化。上层管理的优化目标通常包括：

运行成本最小化：
通过合理调度分布式电源、储能系统和与主电网的功率交换，最小化燃料成本、运维成本、购电成本等。
可再生能源消纳最大化：
尽可能利用本地产生的可再生能源，减少弃风弃光。
储能系统寿命延长：
通过优化充放电策略，减少储能系统的循环次数和深度，从而延长其使用寿命。
提高系统可靠性：
确保负荷供电连续性，满足电能质量要求。

上层管理通常采用较长的时间步长（例如15分钟、30分钟或1小时），并利用对未来24小时或更长时间的预测信息（包括可再生能源出力预测、负荷预测和电价预测）进行优化。其输出结果是未来一段时间内各分布式电源的功率计划、储能系统的充放电计划以及与主电网的功率交换计划。

3.2. 下层能量管理

下层能量管理位于能量管理系统的微观层面，其主要功能是进行实时功率平衡和储能系统的精细化控制。下层管理的优化目标通常包括：

实时功率平衡：
确保微电网内部的功率供需实时平衡，维持系统频率和电压稳定。
平抑可再生能源波动：
利用混合储能系统的快速响应能力，有效吸收或释放功率，平滑可再生能源出力的瞬时波动。
协调混合储能系统工作：
根据上层下发的计划，结合实时功率缺额或盈余，智能分配电池储能和超级电容储能的充放电任务，充分发挥各自优势。
降低功率传输损耗：
优化内部功率流动，减少线路损耗。

下层管理采用较短的时间步长（例如几秒或几分钟），并根据上层下发的计划和实时的量测数据进行滚动优化。其输出结果是混合储能系统各部分的实时充放电功率指令，以及对分布式电源和可控负荷的实时调整指令。

4. 模型预测算法在双层能量管理中的应用

模型预测算法（MPC）是本文双层能量管理系统的核心。MPC通过在每个控制周期内，根据系统当前状态和对未来一定时间段内扰动（如可再生能源出力和负荷）的预测，在线求解一个开环优化问题，并只执行优化序列的第一个控制量。在下一个控制周期，系统状态被重新测量，预测得到更新，优化问题再次求解，如此循环往复。这种滚动优化机制使得MPC对系统扰动具有较强的适应性和鲁棒性。

4.1. 上层能量管理中的MPC应用

在上层能量管理中，MPC主要用于日内经济调度和优化。

4.2. 下层能量管理中的MPC应用

在下层能量管理中，MPC主要用于实时功率平衡和混合储能系统的精细化控制。

预测模型建立：
下层MPC的预测模型需要更精细地描述微电网内部的瞬态特性，包括混合储能系统的充放电特性、DC/AC变换器效率、线路损耗等。同时，需要对短时间内的可再生能源出力波动和负荷变化进行更精确的预测。
约束处理：
严格考虑储能系统的荷电状态（SOC）上下限、充放电功率限值、电压和频率稳定性等运行约束。
滚动优化：
以更短的时间步长（例如秒级），根据实时量测数据和更新的预测信息，动态调整混合储能系统的充放电功率，以维持功率平衡并响应上层指令。

5. 混合储能系统的协同控制策略

在双层能量管理框架下，混合储能系统的协同控制是实现系统优化的关键。电池储能（BES）和超级电容储能（SCES）各自承担不同的功能：

超级电容储能（SCES）：
主要负责平抑可再生能源出力和负荷的瞬时高频波动，提供快速功率响应，维持系统频率稳定。其高功率密度特性使其能够快速充放电，吸收或释放瞬时功率冲击。
电池储能（BES）：
主要负责能量的长时间存储和释放，平抑低频波动，进行削峰填谷，并在无主网支撑时提供能量支持。其高能量密度特性使其能够进行长时间的能量管理。

下层MPC通过动态分配功率指令，实现SCES和BES的协同工作。例如，当出现短时大功率缺额或盈余时，SCES优先响应；当能量需要长时间存储或释放时，BES承担主要任务。通过这种方式，既能有效平抑波动，又能保护电池储能系统，延长其使用寿命。

6. 系统性能展望

基于模型预测算法的混合储能微电网双层能量管理系统，预期将带来以下显著优势：

提高经济性：
通过优化调度，降低燃料成本、运维成本和购电成本，从而提升微电网的经济效益。MPC的预测能力使其能够更好地把握市场电价变化，实现低谷充电、高峰放电，进一步降低运行成本。
增强稳定性与可靠性：
混合储能系统结合MPC的快速响应和预测能力，能够有效平抑可再生能源的波动性，维持系统频率和电压稳定，提高微电网在并网和孤岛运行模式下的可靠性。
提升可再生能源消纳能力：
优化储能系统和可控负荷的调度，最大限度地利用本地可再生能源，减少弃风弃光，促进能源的清洁高效利用。
延长储能系统寿命：
通过精细化控制和合理分配充放电任务，减少储能系统的循环次数和深度，从而延长其使用寿命，降低全生命周期成本。
提高系统智能化水平：
MPC的滚动优化机制使其能够在线地应对各种不确定性，实现更智能、更鲁棒的能量管理。

7. 结论

本文深入研究了基于模型预测算法的混合储能微电网双层能量管理系统。该系统通过融合电池储能和超级电容储能的优势，并结合模型预测算法的预见性和鲁棒性，构建了一个高效、智能的能量管理框架。双层优化结构将复杂的能量管理问题分解为上层的经济调度和下层的实时功率平衡，并通过MPC在各层级实现优化控制。这种架构不仅能够有效应对可再生能源的波动性，提升微电网的运行稳定性，还能显著降低运行成本，延长储能系统寿命，从而为微电网的广泛应用和可持续发展提供坚实的技术支撑。未来的研究可以进一步关注多目标优化、多时间尺度预测精度的提升以及在实际微电网系统中的验证与应用。