20、人工智能与机器学习助力可再生能源系统发展

人工智能与机器学习助力可再生能源系统发展

在当今能源短缺和全球变暖的背景下，可再生能源系统成为了清洁电力生产的重要解决方案。太阳能作为丰富且环保的可再生能源，其利用系统太阳能电池发展迅速，但较低的转换效率限制了其大规模应用。同时，多能源系统中的可再生能源调度和灵活能源需求管理也面临挑战。本文将介绍基于机器学习的先进控制器以及PCMs - PV系统的相关内容，探讨如何利用人工智能和机器学习技术提升可再生能源系统的性能。

基于机器学习的先进控制器

人工智能在能源管理中的应用推动了多能源系统中先进控制器的发展，这些控制器可用于可再生能源的调度和满足灵活的能源需求。

先进控制器的开发流程

先进控制器的开发适用于确定性和随机场景，其流程如下：
1. 模型训练与预测 ：通过代理模型的训练、验证、测试和迁移学习，训练好的模型可用于预测建筑物的能源需求和可再生能源的发电量，无论是在确定性还是随机不确定性场景下。
2. 控制策略制定 ：基于预测的非线性系统能源需求和可再生能源发电量，可开发基于规则和模型预测的控制策略，并应用于多能源系统中。
- 基于规则的控制策略 ：包括多余可再生能源充电策略、动态电池充放电行为、需求侧管理和电网响应策略。
- 模型预测控制策略 ：涵盖提前一天的HVAC调度、提前一天的车辆调度、基于预测天气的储能智能充放电以及提前一天的可再生能源调度。
3. 效果评估 ：评估控制器有效性的标准包括可再生能源的自消耗、需求