【电力系统】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

摘要： 随着可再生能源渗透率的日益提高，微电网作为一种灵活、高效的能源利用方式受到广泛关注。然而，可再生能源出力的不确定性和间歇性给微电网的稳定运行带来挑战。混合储能系统（Hybrid Energy Storage System, HESS）通过不同类型储能装置的优势互补，能够有效平抑可再生能源波动，提高微电网的可靠性和经济性。本文研究基于模型预测算法（Model Predictive Control, MPC）的混合储能微电网双层能量管理系统，旨在解决可再生能源波动性以及优化微电网运行成本的问题。该系统采用双层控制架构，上层控制器进行日前优化，确定HESS的运行策略和微电网功率交换计划；下层控制器进行实时滚动优化，根据实际运行状态对日前计划进行修正，实现微电网的稳定运行和经济性提升。文章将详细阐述模型预测算法的原理，构建混合储能微电网的数学模型，并设计双层能量管理系统的具体实施方案。最后，通过仿真实验验证所提出的能量管理系统的有效性和优越性。

关键词： 微电网；混合储能系统；模型预测控制；能量管理；双层控制

1. 引言

在全球能源转型的大背景下，可再生能源，如风能、太阳能，正在以前所未有的速度融入到电网中。然而，可再生能源的间歇性和波动性对电网的稳定运行提出了严峻的挑战。微电网作为一种集成分布式电源、储能装置、负载和控制系统的局部电网，能够有效地接纳可再生能源，提高能源利用效率，并为电网提供灵活的支撑服务。

为了应对可再生能源的波动性，储能系统在微电网中扮演着至关重要的角色。传统的单一储能系统，例如电池储能系统（Battery Energy Storage System, BESS）或超级电容器储能系统（Supercapacitor Energy Storage System, SCES），在响应速度、能量密度、循环寿命等方面存在局限性。相比之下，混合储能系统（HESS）通过不同类型储能装置的优势互补，例如电池提供能量支持，超级电容器负责功率平衡，能够有效地克服单一储能系统的不足，提高储能系统的整体性能和寿命。

能量管理系统（Energy Management System, EMS）是微电网的核心组成部分，负责协调微电网中各单元的运行，实现能源的优化配置和经济运行。传统的能量管理方法，例如基于规则的控制策略，往往难以适应复杂的微电网运行环境。近年来，模型预测控制（MPC）算法凭借其预测能力、优化能力和约束处理能力，在微电网能量管理中得到广泛应用。

本文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，旨在解决可再生能源波动性以及优化微电网运行成本的问题。该系统采用双层控制架构，上层控制器进行日前优化，确定HESS的运行策略和微电网功率交换计划；下层控制器进行实时滚动优化，根据实际运行状态对日前计划进行修正，实现微电网的稳定运行和经济性提升。

2. 文献综述

近年来，国内外学者对微电网能量管理系统进行了大量的研究。

• 基于规则的能量管理方法： 早期的能量管理系统多采用基于规则的控制策略，例如根据可再生能源出力和负载需求制定固定的运行规则。这种方法的优点是简单易行，但缺点是适应性差，无法应对复杂的运行环境。

• 基于优化算法的能量管理方法： 为了提高能量管理的性能，学者们开始采用优化算法，例如线性规划、非线性规划、动态规划等，对微电网的运行进行优化。这些方法能够充分利用微电网的资源，实现经济运行，但计算复杂度较高，难以满足实时性要求。

• 基于模型预测控制的能量管理方法： 模型预测控制（MPC）算法凭借其预测能力、优化能力和约束处理能力，在微电网能量管理中得到广泛应用。MPC算法能够基于未来一段时间内的预测信息，优化微电网的运行策略，并能够考虑各种约束条件，保证微电网的稳定运行。

• 混合储能微电网能量管理： 针对混合储能微电网的能量管理，学者们也提出了许多有效的策略。例如，文献[1]提出了一种基于模糊逻辑控制的混合储能能量管理策略，能够有效地平抑可再生能源波动。文献[2]提出了一种基于模型预测控制的混合储能能量管理策略，能够优化储能系统的运行，延长其使用寿命。

3. 模型预测控制原理

模型预测控制（MPC）是一种基于模型的闭环优化控制策略，其基本原理如下：

1. 模型预测：

    利用系统模型预测未来一段时间内系统的动态行为。

2. 滚动优化：

    在每个采样时刻，根据当前状态和预测信息，优化未来一段时间内的控制策略。

3. 反馈校正：

    将优化得到的控制策略应用于系统，并利用系统的实际输出对模型进行校正，以提高预测精度。

MPC算法的优点是能够考虑未来一段时间内的信息，并能够处理各种约束条件，因此在微电网能量管理中得到广泛应用。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 郑子萱,倪扶瑶,汪颖,等.基于模型预测控制混合储能系统的直流微电网韧性提升策略[J].电力自动化设备, 2021.DOI:10.16081/j.epae.202105043.

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