基于模型预测控制(MPC)的微电网调度优化的研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着分布式能源的快速发展和电力系统对能源效率、可靠性以及环境友好性要求的提高，微电网作为一种有效的解决方案，受到越来越广泛的关注。微电网的优化调度是其高效运行的关键，旨在平衡能源供需、降低运行成本、提高系统稳定性。本文深入探讨了基于模型预测控制（MPC）的微电网调度优化问题。MPC以其滚动优化、预测补偿和处理约束的能力，为微电网的实时动态调度提供了先进的框架。文章首先介绍了微电网的组成及其运行特点，随后详细阐述了MPC的基本原理和在微电网调度中应用的优势。接着，对MPC在微电网调度中的建模、目标函数设定、约束条件处理以及求解算法等方面进行了深入分析。最后，展望了未来基于MPC的微电网调度优化研究方向。

关键词：微电网；模型预测控制（MPC）；优化调度；分布式能源；能源管理

1. 引言

全球能源危机与环境污染的日益严峻，使得能源结构的转型成为当务之急。传统的大型集中式发电模式在远距离输送过程中存在损耗大、易受单一故障影响等问题。微电网的出现为解决这些问题提供了新的思路。微电网（Microgrid）是指由负荷和微型电源共同组成的、能够实现自我控制、保护和管理的自治系统，既可以与大电网并网运行，也可以在发生故障时脱离大电网独立运行，形成“孤岛”模式。它有效地整合了光伏、风力发电、储能系统、燃气轮机等多种分布式电源，提高了可再生能源的渗透率，降低了输配电损耗，增强了供电可靠性。

微电网的运行管理和优化调度是确保其经济、稳定、高效运行的核心。由于微电网内部电源类型多样，可再生能源具有间歇性和不确定性，负荷需求也随时间变化，因此，如何有效地协调各类电源和负荷，以实现运行成本最低、环境效益最佳、供电可靠性最高等目标，是微电网调度领域面临的巨大挑战。传统的调度方法往往难以有效处理这些动态特性和不确定性。

近年来，模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）作为一种先进的控制策略，在工业过程控制领域取得了广泛应用。其核心思想是利用被控对象的模型，预测系统未来一段时间的行为，然后在每个控制周期内，在线求解一个开环优化问题，得到当前时刻的最优控制量，并只将第一个控制量作用于系统，在下一个控制周期重复上述过程。MPC具有处理多变量系统、约束条件和预测扰动的能力，这使得它非常适合应用于微电网的动态优化调度。本文将详细探讨基于MPC的微电网调度优化问题。

2. 微电网构成与运行特性

微电网通常由以下主要组成部分：

• 分布式电源（Distributed Generators, DGs）

  ：包括可再生能源（如光伏、风力发电机）、微型燃气轮机、燃料电池等。这些电源通常靠近负荷侧，减少了输电损耗。

• 储能系统（Energy Storage Systems, ESS）

  ：如电池、超级电容器等。储能系统能够平抑可再生能源的波动性，实现能量的削峰填谷，提高系统运行的灵活性和稳定性。

• 负荷（Loads）

  ：包括可控负荷和不可控负荷。可控负荷可以通过需求侧响应机制进行调整，以配合电源出力。

• 能量管理系统（Energy Management System, EMS）

  ：是微电网的“大脑”，负责监测、控制和优化整个微电网的运行。

• 并网点（Point of Common Coupling, PCC）

  ：微电网与大电网的连接点。

微电网具有以下显著的运行特性：

• 多时间尺度运行

  ：从毫秒级的快速响应到分钟级的能量管理，再到小时级的经济调度，微电网的运行涉及多个时间尺度。

• 多运行模式

  ：微电网可以在并网模式下与大电网进行能量交换，也可以在孤岛模式下独立运行。

• 间歇性与不确定性

  ：光伏、风力等可再生能源的出力具有间歇性和随机性，预测难度大。负荷也存在不确定性。

• 多目标优化

  ：微电网的调度目标通常是多重的，包括经济性（运行成本、收益）、环境性（碳排放）、可靠性（供电连续性）、安全性等。

• 强耦合性与非线性

  ：微电网内部各组成部分之间存在复杂的能量和信息耦合关系，且部分设备的运行特性呈现非线性。

这些特性对微电网的调度优化提出了严峻挑战，传统的基于静态优化或简单规则的控制方法难以满足其复杂性需求。

3. 模型预测控制（MPC）基本原理

MPC的关键优势在于：

• 前瞻性

  ：能够预测未来的系统行为，提前采取控制措施，有效应对未来的扰动和变化。

• 处理约束

  ：能够将各种硬约束和软约束直接纳入优化问题中进行处理，确保系统运行在安全可靠的范围内。

• 多变量控制

  ：能够有效地处理多输入多输出（MIMO）系统。

• 鲁棒性

  ：通过滚动优化和反馈校正，对模型误差和外部扰动具有一定的鲁棒性。

4. MPC在微电网调度优化中的应用

将MPC应用于微电网调度优化，其核心在于将微电网的运行特性和调度目标转化为MPC的数学模型和优化问题。

4.1 微电网系统建模

在MPC框架下，对微电网进行准确的数学建模是至关重要的。这包括：

• 分布式电源模型

  ：

  • 可再生能源（光伏、风电）

    ：通常基于预测的出力数据进行建模，考虑其不确定性。可以采用概率模型或场景分析法。

  • 可控电源（微型燃气轮机、柴油发电机）

    ：建模其出力范围、启停成本、爬坡速率等运行特性。

• 储能系统模型

  ：

  • 能量状态（State of Charge, SOC）

    ：考虑充放电效率、最大充放电功率、最大/最小荷电状态等约束。

  • 寿命模型

    ：在高级调度中，可以考虑储能系统的循环寿命对调度的影响。

• 负荷模型

  ：

  • 预测负荷

    ：基于历史数据和天气信息对未来负荷进行预测。

  • 可控负荷

    ：建模其可调节范围、调节成本等。

• 并网点模型

  ：与大电网的交换功率限制、电价（分时电价、实时电价）等。

• 网络模型

  ：对于考虑内部潮流分布的微电网，需要建立包含节点电压、线路潮流等信息的网络模型。对于能量管理层面的调度，通常采用功率平衡模型。

4.2 目标函数设定

微电网调度的目标函数是衡量调度方案优劣的核心指标。常见的调度目标包括：

• 经济性目标

  ：

  • 最小化运行成本

    ：包括燃料成本、购电成本、启停成本、运行维护成本等。

  • 最大化运行收益

    ：通过向大电网售电、提供辅助服务等获取收益。

• 环境性目标

  ：

  • 最小化碳排放

    ：通过提高可再生能源的利用率、降低化石燃料发电量实现。

• 可靠性目标

  ：

  • 最小化负荷削减量

    ：确保关键负荷的供电。

  • 维持电压频率稳定

    ：尤其在孤岛模式下。

• 其他目标

  ：如削峰填谷、平抑波动、延长设备寿命等。

4.3 约束条件处理

MPC能够有效地处理微电网运行中的各种约束条件，包括：

4.4 求解算法

MPC的在线优化问题通常是一个二次规划（Quadratic Programming, QP）、线性规划（Linear Programming, LP）或混合整数线性规划（Mixed Integer Linear Programming, MILP）问题，具体取决于建模的复杂程度和是否包含离散决策变量（如机组启停）。

• 对于线性系统和二次目标函数

  ：可以转化为QP问题，利用内点法、主动集法等算法进行高效求解。

• 对于包含启停等离散决策

  ：需要使用MILP求解器，如CPLEX、Gurobi等。MILP问题的计算复杂度通常较高，需要权衡预测时域和控制周期。

• 对于非线性系统

  ：可以采用非线性模型预测控制（NMPC），但求解难度更大，通常采用序列二次规划（SQP）等方法。

为了满足微电网的实时调度需求，需要选择计算效率高的优化算法，并考虑优化算法的收敛性和鲁棒性。

5. 基于MPC的微电网调度优化流程

基于MPC的微电网调度优化通常遵循以下流程：

1. 数据采集与预测

   ：实时获取微电网当前状态数据（电源出力、负荷、储能SOC等），并对未来一段时间内的可再生能源出力、负荷需求、市场电价等进行预测。

2. 建立预测模型

   ：根据预测数据和系统参数，建立微电网在预测时域内的动态模型。

3. 构建优化问题

   ：在每个调度周期开始时，根据当前系统状态、预测数据和设定的调度目标，构建一个包含目标函数和约束条件的在线优化问题。

4. 在线求解

   ：利用选定的优化算法求解该优化问题，得到未来控制时域内的最优控制序列（如各电源出力、储能充放电功率、与大电网交换功率等）。

5. 实施控制

   ：将最优控制序列的第一个控制量作用于微电网，执行相应的调度指令。

6. 滚动更新

   ：系统进入下一个调度周期，重新采集数据，更新系统状态，重复上述步骤。

6. 挑战与展望

尽管MPC在微电网调度优化中展现出巨大潜力，但仍面临一些挑战和值得深入研究的方向：

• 不确定性处理

  ：可再生能源出力和负荷预测的不确定性是微电网调度中的核心挑战。虽然MPC具有一定的鲁棒性，但如何更有效地量化和处理大规模不确定性，例如通过随机MPC、鲁棒MPC、模糊MPC等方法，以确保调度方案在极端情况下的可靠性，仍是重要的研究方向。

• 计算效率

  ：随着微电网规模的扩大和预测时域的增长，MPC的在线优化问题求解复杂度会显著增加。开发高效的求解算法，如分布式MPC、分层MPC、或结合人工智能（AI）与机器学习（ML）技术，以满足实时性要求，是未来的重点。

• 多目标协同优化

  ：在经济、环境、可靠性等多目标之间进行权衡和协同优化，设计更合理的权重分配机制或采用先进的多目标决策方法。

• 需求侧响应与柔性负荷

  ：如何更深入地结合需求侧响应和柔性负荷的潜力，将其作为可调度的资源纳入MPC框架，提高微电网的灵活性。

• 市场机制与辅助服务

  ：研究微电网参与电力市场和提供辅助服务的策略，如何在MPC中融入市场信号和交易机制，最大化微电网的商业价值。

• 网络约束与潮流优化

  ：对于复杂微电网，需要考虑内部电压、潮流等网络约束，将MPC与最优潮流（OPF）相结合，实现更精细化的运行控制。

• 混合能源系统与多能互补

  ：MPC在综合能源系统（IES）或多能互补系统中具有广阔的应用前景，如何协调电力、热力、燃气等多种能源形式的生产、传输和消费，实现更深层次的优化。

• 数据驱动MPC

  ：结合大数据和机器学习技术，开发数据驱动的MPC，减少对精确物理模型的依赖，提高对复杂系统和未知扰动的适应能力。

7. 结论

基于模型预测控制（MPC）的微电网调度优化是一种先进、高效的解决方案。MPC的前瞻性、处理约束的能力以及滚动优化机制，使其能够有效地应对微电网的动态性、不确定性和多目标性。通过对微电网组成、运行特性、MPC基本原理及其在调度优化中的应用进行深入分析，本文阐述了MPC在微电网领域的重要价值。尽管仍面临不确定性处理和计算效率等挑战，但随着理论研究的深入和计算技术的进步，MPC必将在未来的智能微电网和综合能源系统中发挥越来越关键的作用，推动能源系统的可持续发展。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 肖浩,裴玮,孔力.基于模型预测控制的微电网多时间尺度协调优化调度[J].电力系统自动化, 2016, 40(18):8.DOI:10.7500/AEPS20151123008.

[2] 吴鸣,骆钊,季宇,等.基于模型预测控制的冷热电联供型微网动态优化调度[J].中国电机工程学报, 2017, 37(24):11.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.170576.

[3] 刘自发,谭雅之.基于模型预测的直流微网多电力弹簧协同控制策略研究[J].电网技术, 2024, 48(6):2642-2650.

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