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

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🔥 内容介绍

一、引言

在全球能源转型与 “双碳” 目标的推动下，以风能、太阳能为代表的可再生能源在电力系统中的占比持续提升。然而，可再生能源具有间歇性、波动性与随机性（如光照强度骤降、风速突变），大规模接入易导致微电网电压波动、频率偏移，甚至威胁系统稳定运行。混合储能系统（Hybrid Energy Storage System，HESS）结合了蓄电池（高能量密度、低功率密度）与超级电容器（高功率密度、低能量密度）的优势，可通过蓄电池平抑长期功率波动、超级电容器抑制短期功率冲击，成为解决可再生能源出力不稳定的关键技术手段。

能量管理系统（Energy Management System，EMS）是混合储能微电网的 “大脑”，其核心功能是优化调度分布式能源与储能资源，实现 “经济运行 - 系统稳定 - 环境友好” 的多目标平衡。传统能量管理方法（如规则控制、PID 控制）依赖经验制定调度策略，难以应对微电网多变量、强耦合、高不确定性的复杂特性，易导致储能资源浪费、运行成本升高。

模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）算法基于系统数学模型预测未来状态，通过滚动时域优化求解最优控制序列，能有效处理多约束、非线性问题，且动态响应速度快、鲁棒性强。将 MPC 算法应用于混合储能微电网双层能量管理系统（上层：日前优化调度，下层：实时功率控制），可实现 “长期规划 - 短期调控” 的协同优化，既能保证微电网经济运行，又能快速应对可再生能源波动与负载变化，对提升混合储能微电网的运行稳定性、经济性与可靠性具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、相关基础理论

（一）混合储能微电网系统结构与特性

1. 系统整体结构

混合储能微电网通常由分布式可再生能源（光伏阵列、风力发电机）、混合储能系统（蓄电池 + 超级电容器）、可控负载（如工业电机、空调）、不可控负载（如居民照明）及并网接口组成。根据运行模式，可分为离网模式（独立为本地负载供电）与并网模式（与大电网进行功率交互）：

• 离网模式：需通过能量管理系统严格匹配可再生能源出力、储能充放电功率与负载需求，确保系统功率平衡；

• 并网模式：可通过与大电网的功率交换（购电 / 售电）平抑功率波动，但需遵循电网调度指令，避免对大电网造成冲击。

1. 混合储能系统（HESS）特性

• 蓄电池：采用锂离子电池（主流容量 100-500kWh），充放电效率 85%-90%，循环寿命 1000-3000 次，适合平抑 10 分钟至数小时的长期功率波动（如光伏出力日内变化）；

• 超级电容器：容量通常为 10-50kWh，充放电效率 95%-98%，循环寿命 10 万次以上，响应时间≤10ms，适合抑制秒级至分钟级的短期功率冲击（如阵风导致的风电出力突变、负载骤增）；

• 协同工作机制：通过能量管理系统分配功率指令，使蓄电池承担基荷功率调节，超级电容器承担峰值功率补偿，实现 “能量 - 功率” 互补，延长蓄电池寿命，降低系统运行成本。

1. 微电网运行核心挑战

• 不确定性：可再生能源出力（如光伏受光照、温度影响）与负载需求（如居民用电峰谷差异）具有强随机性，导致功率平衡难以维持；

• 多目标冲突：经济目标（最小化购电成本、储能损耗成本）与技术目标（维持电压频率稳定、避免储能过充过放）存在冲突，需协同优化；

• 实时性要求：短期功率波动（如风速骤升导致风电出力突增 20%）需在毫秒级至秒级内响应，否则易引发系统频率偏移（国家标准要求频率偏差≤±0.2Hz）。

（二）模型预测算法（MPC）基础

1. MPC 核心原理与优势

MPC 算法通过 “预测 - 优化 - 反馈” 的闭环控制逻辑实现动态决策，核心原理包括：

• 预测模型：基于系统物理特性构建数学模型（如储能充放电模型、可再生能源出力预测模型），预测未来 N 个时间步长内的系统状态（如蓄电池 SOC、微电网净功率）；

• 滚动优化：在每个控制周期内，以多目标优化函数（如最小化运行成本、功率波动）为目标，结合约束条件（如储能容量限制、功率交互限制），求解最优控制序列；

• 反馈校正：通过实时采集系统实际状态（如实际光伏出力、负载功率），修正预测模型误差，提高控制精度。

相较于传统控制方法，MPC 的优势在于：

• 多约束处理：可直接将储能 SOC 限制、电网功率交互上限等约束融入优化过程，避免系统越限运行；

• 多目标优化：通过加权系数调整经济目标与技术目标的优先级，灵活适应不同运行场景（如离网模式优先保证稳定，并网模式优先降低成本）；

• 不确定性适应：可结合概率预测模型（如光伏出力区间预测），生成鲁棒性优化策略，应对可再生能源波动。

1. MPC 在微电网能量管理中的应用场景

• 日前优化：以 1 小时为时间步长，预测未来 24 小时可再生能源出力与负载需求，制定储能充放电计划与电网购售电策略，实现长期经济优化；

• 实时控制：以 1 秒至 1 分钟为时间步长，快速跟踪实际功率偏差，调整混合储能实时充放电功率，平抑短期功率波动，维持系统稳定。

（三）双层能量管理系统架构

混合储能微电网双层能量管理系统采用 “上层规划 - 下层执行” 的分层架构，两层协同工作，兼顾经济性与实时性：

1. 上层：日前优化调度层

• 时间尺度：1 小时 / 步，优化周期为 24 小时；

• 核心目标：最小化微电网日运行成本（包括电网购电成本、储能损耗成本、可再生能源弃电成本）；

• 输入信息：次日可再生能源出力预测（如光伏出力采用天气预报结合历史数据预测）、负载需求预测、分时电价（如峰段 1.2 元 /kWh、平段 0.8 元 /kWh、谷段 0.4 元 /kWh）；

• 输出指令：蓄电池日充放电计划（如谷段充电至 SOC=80%，峰段放电至 SOC=40%）、超级电容器备用功率区间、电网购售电功率计划。

1. 下层：实时功率控制层

• 时间尺度：1 秒 / 步，控制周期为 1 分钟；

• 核心目标：平抑实时功率偏差（可再生能源实际出力与预测值的差值、负载突变），维持微电网功率平衡与电压频率稳定；

• 输入信息：上层优化指令、实时可再生能源出力（如光伏逆变器输出功率）、实时负载功率、储能当前状态（蓄电池 SOC、超级电容器电压）；

• 输出指令：蓄电池实时充放电功率、超级电容器实时充放电功率、电网实时功率交互修正值。

三、基于 MPC 的双层能量管理系统设计

（一）系统整体架构设计

基于 MPC 的混合储能微电网双层能量管理系统融合了预测模型、优化算法与实时控制，整体架构分为数据采集层、上层 MPC 优化层、下层 MPC 控制层及执行层，具体如下：

1. 数据采集层

• 传感器网络：通过电压传感器（如 LEM LV25-P）、电流传感器（如 LEM LA55-P）采集光伏阵列出力、风机出力、负载功率、储能充放电电流 / 电压；

• 预测数据接口：接入气象数据平台（如风速、光照强度预报）、用户用电历史数据库，生成可再生能源出力预测曲线与负载需求预测曲线；

• 通信模块：采用工业以太网（如 EtherCAT）实现各单元数据交互，传输延迟≤10ms，确保实时性。

1. 上层 MPC 优化层

• 预测模型单元：构建可再生能源出力预测模型（光伏采用辐照度 - 功率特性模型，风机采用风速 - 功率特性模型）与负载预测模型（基于 LSTM 神经网络，预测精度≥90%），生成未来 24 小时的预测序列；

• 优化求解单元：以最小化日运行成本为目标，构建 MPC 优化模型，求解蓄电池充放电计划与电网购售电策略；

• 约束处理单元：设置蓄电池 SOC 约束（20%≤SOC≤90%）、电网功率交互约束（≤微电网容量的 30%）、可再生能源弃电率约束（≤5%）。

1. 下层 MPC 控制层

• 实时状态监测单元：对比实时功率（可再生能源实际出力 - 负载实际功率）与上层预测功率，计算功率偏差 ΔP；

• MPC 实时优化单元：以平抑 ΔP、最小化储能损耗为目标，构建短期 MPC 控制模型，分配蓄电池与超级电容器的实时充放电功率；

• 应急控制单元：当系统频率偏差超过 ±0.2Hz 或电压偏差超过 ±5% 时，触发紧急功率调节指令，优先调用超级电容器快速响应。

1. 执行层

• 储能变流器（PCS）：根据下层控制指令，调整蓄电池 PCS 与超级电容器 PCS 的开关状态，控制充放电功率；

• 并网逆变器：调整与大电网的功率交互，执行上层购售电计划，修正实时功率偏差；

• 负载控制器：对可控负载（如空调）进行功率调节（如在功率缺额时降低空调功率），辅助维持功率平衡。

四、研究趋势与展望

（一）研究趋势

1. 考虑不确定性的鲁棒 MPC 优化

当前 MPC 模型依赖确定性预测，未来需结合概率预测（如光伏出力的置信区间预测），构建鲁棒 MPC 优化模型，通过设置不确定性预算，生成对波动不敏感的调度策略，进一步提升系统抗干扰能力。

1. 多微电网协同的 MPC 能量管理

随着微电网集群化发展，需将双层系统扩展至多微电网场景，上层构建区域 MPC 优化模型，协调多微电网间的功率交互（如微电网 A 向微电网 B 输送多余光伏功率），下层实现单微电网内部实时控制，提升区域能源利用率。

1. 融合深度学习的 MPC 预测优化

采用深度学习模型（如 Transformer 网络）提升可再生能源与负载预测精度（目标预测精度≥95%）；同时，利用强化学习优化 MPC 的加权系数与预测 horizon 参数，实现控制参数自适应调整，避免人工调试的主观性。

（二）展望

1. 硬件加速与边缘计算部署

当前下层 MPC 求解依赖 DSP，未来可采用 FPGA 实现算法硬件加速，利用并行计算能力将求解时间缩短至 1ms 以内，满足更高实时性需求；同时，将边缘计算节点部署于微电网本地，减少数据传输延迟，提升系统可靠性。

1. 电 - 热 - 冷多能互补扩展

未来混合储能微电网将向多能互补系统发展（融合电储能、热储能、冷储能），需扩展 MPC 模型至多能源领域，优化电 - 热 - 冷负荷协同调度（如利用光伏多余电力制热储热），进一步提升系统综合能效。

1. 市场化与用户参与的能量管理

随着电力市场改革推进，需在 MPC 优化模型中融入用户响应机制（如用户可选择参与需求侧响应，获得电价补贴），通过价格信号引导用户调整用电行为，实现 “电网 - 微电网 - 用户” 三方共赢，推动混合储能微电网商业化应用。

总之，基于 MPC 的混合储能微电网双层能量管理系统有效解决了传统方法难以应对的不确定性与多目标优化问题，为微电网的经济稳定运行提供了关键技术支撑。随着算法优化与硬件升级，该系统将在分布式能源大规模接入、多微电网协同运行等领域发挥重要作用，助力新型电力系统建设。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 俞雁飞.光伏—混合储能直流微电网的电能控制技术研究[D].哈尔滨工业大学,2012.DOI:10.7666/d.D242233.

[2] 罗煜.储能系统能量管理策略研究及MATLAB与C#混合编程软件实现[D].北京交通大学,2018.

[3] 刘青,樊世通,付超,等.考虑不同蓄电池SOC状态的风/储/海水淡化孤立微电网能量管理系统设计[J].高电压技术, 2015, 41(7):7.DOI:10.13336/j.1003-6520.hve.2015.07.008.

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