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

本研究针对混合储能微电网能量管理问题，提出基于模型预测算法的双层能量管理系统。上层通过模型预测算法对微电网的负荷、可再生能源发电等进行预测，结合运行成本、储能寿命等目标制定优化调度策略；下层依据上层指令，采用模型预测控制实现对混合储能系统功率的精准分配与控制。通过仿真实验验证，该系统可有效提升微电网运行的经济性与稳定性，为混合储能微电网的高效运行提供理论支持与技术参考。

关键词

模型预测算法；混合储能微电网；双层能量管理系统；优化调度；功率分配

一、引言

随着全球对清洁能源的需求不断增长，微电网作为一种集成可再生能源发电、储能装置和负荷的小型电力系统，在提高能源利用效率、增强供电可靠性等方面发挥着重要作用。然而，可再生能源发电的间歇性和波动性，以及负荷需求的不确定性，给微电网的稳定运行带来了挑战。混合储能系统（如锂电池与超级电容器结合）能够发挥不同储能设备的优势，有效平抑功率波动，提高微电网的稳定性和可靠性。但如何合理地对混合储能系统进行能量管理，实现微电网经济、稳定运行，成为当前研究的关键问题。

模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）具有处理多约束、多目标优化问题的能力，能够利用系统模型对未来状态进行预测，并通过滚动优化实现最优控制。将模型预测算法应用于混合储能微电网的能量管理系统中，可充分考虑微电网的动态特性和不确定性，实现更高效的能量调度与控制。本文提出基于模型预测算法的混合储能微电网双层能量管理系统，旨在提升微电网的综合性能。

二、混合储能微电网系统架构

混合储能微电网主要由可再生能源发电单元（如光伏阵列、风力发电机组）、混合储能系统、负荷、电网连接单元以及能量管理系统组成。可再生能源发电单元将太阳能、风能等转化为电能；混合储能系统由锂电池和超级电容器构成，锂电池具有高能量密度，适合长时间、大容量的能量存储，超级电容器具有高功率密度，能够快速响应功率变化，二者结合可满足微电网不同场景下的功率需求；负荷分为可控负荷和不可控负荷，可控负荷可根据微电网运行状态进行调节；电网连接单元实现微电网与大电网的功率交互；能量管理系统是微电网的核心，负责对整个系统的能量进行优化调度与控制，本文所研究的基于模型预测算法的双层能量管理系统即位于此。

三、基于模型预测算法的双层能量管理系统设计

（一）上层能量管理策略

（二）下层能量管理策略

四、结论

本文提出的基于模型预测算法的混合储能微电网双层能量管理系统，通过上层的优化调度和下层的精确控制，有效解决了混合储能微电网中可再生能源发电间歇性、负荷不确定性带来的能量管理难题。仿真结果表明，该系统能够显著提升微电网运行的经济性、稳定性和储能系统的使用寿命。后续研究可进一步考虑更多实际因素（如电网电价实时波动、设备老化等）对能量管理系统的影响，优化模型预测算法和控制策略，推动混合储能微电网在实际工程中的广泛应用。

⛳️ 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] 王萌萌.交直流混合微电网运行控制策略研究[D].东南大学,2016.DOI:10.7666/d.Y3140852.

[3] 李凯,秦文萍,张海涛,等.含混合储能的微电网能量管理系统控制策略[J].电力系统及其自动化学报, 2016, 28(10):7.DOI:10.3969/j.issn.1003-8930.2016.10.015.

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