通过级联模糊控制提高农业公园的运营经济可行性，实现高比例的光伏储能集成

《International Transactions on Electrical Energy Systems》：Enhancing the Operational Economic Viability of Agricultural Parks Through Cascaded Fuzzy Control for a High Proportion of Photovoltaic Storage Integration

本研究提出了一种基于级联模糊控制的经济优化策略，用于提升农业公园中高比例光伏-储能系统（PV-ES）的运营经济性。通过云模型确定隶属函数，结合自适应遗传算法优化模糊规则表，系统动态管理光伏发电、储能状态与电力市场交易，有效利用时间电价差异。案例研究表明，该策略可显著降低能源成本并提高收益，尤其在多变的天气条件下表现突出，为农业公园可再生能源整合提供了可行解决方案。

　　在当今农业现代化进程中，农业园区作为农业生产和管理的重要平台，正面临日益增长的能源需求和对可持续发展的追求。随着光伏（PV）技术的不断发展，农业园区具备丰富的光伏资源，但其对光伏与储能系统（PV–storage systems）的投资意愿仍存在较大限制，主要源于经济方面的考量。本文提出了一种基于级联模糊控制的方法，旨在提升农业园区在高比例光伏储能系统集成下的运营经济性。该方法通过综合考虑园区的光伏发电、负载需求以及储能状态，构建了一套智能控制策略，从而提升园区的经济收益，促进对光伏储能系统的投资。通过实验和模拟分析，该方法在实际运行中展现出显著的经济优势，有助于加快投资回报，提高盈利水平，并推动低碳、能源自给的农业园区建设。

### 农业园区的能源挑战与机遇

农业园区在推动现代农业发展的同时，也面临着能源使用效率低下、碳排放增加等问题。特别是在温室种植、水肥一体化等现代化农业技术应用过程中，其电力需求大幅上升，而光伏发电的波动性与不确定性，以及储能系统的使用效率，成为影响经济性的重要因素。因此，如何在这些复杂条件下实现能源的高效利用，成为当前研究的重点。本文指出，传统控制方法在面对高维度输入和复杂系统动态时存在局限性，如规则爆炸、计算复杂度高等问题，难以满足农业园区对灵活、高效、经济性控制的需求。

### 级联模糊控制与经济优化策略

为了应对上述挑战，本文提出了一种基于级联模糊控制的经济优化策略。该策略由两个核心模块构成：**“微电网能量评估模块”** 和 **“参考电力交易解析模块”**。第一个模块通过模糊控制技术，结合云模型计算园区当前的能量状态，包括光伏发电与负载之间的供需关系以及储能系统的状态。第二个模块则基于实时电价（TOU）和能量评估结果，计算出最优的电力交易参考值，从而指导园区在不同时段进行电力购买或出售，实现经济收益最大化。

此外，为了进一步提升模糊控制策略的适应性，本文引入了**自适应遗传算法（AGA）**，用于优化模糊规则表。传统的模糊控制方法依赖于专家经验，存在主观性较强、规则设计不够灵活的问题。而通过AGA优化，可以动态调整模糊规则，使其更符合实际运行数据，提升控制策略的精准性和经济性。同时，本文还利用**云模型**对模糊集合的隶属度进行计算，结合专家知识和实际数据，构建出更符合实际情况的模糊逻辑规则，从而减少主观判断对控制策略的影响。

### 实际运行与实验验证

为了验证该方法的实际效果，本文以中国某农业园区为研究对象，部署了基于云控制的系统，包括边缘传感器和光学储能设备。通过对园区在不同天气条件下的运行数据进行分析，本文展示了该方法在提升经济性方面的显著成效。实验结果显示，在夏季晴天和冬季晴天，园区通过该策略实现了显著的经济收益，而在夏季雨天和冬季雨天，园区则能够有效降低运营成本，提升整体经济性。这表明，该控制策略在多种环境条件下均能发挥良好的效果，具备较强的适应性和灵活性。

### 优化后的控制策略效果分析

在实际运行过程中，该控制策略通过对光伏发电、负载需求和储能状态的综合评估，优化了园区的电力交易行为。在高电价时段，园区倾向于出售多余电力，而在低电价时段，则可能从电网购买电力。这种灵活的策略不仅提升了园区的经济效益，也优化了电力资源配置，有助于减少能源浪费，提高可再生能源的利用率。通过结合云模型和自适应遗传算法，该策略能够根据实际运行情况动态调整模糊规则，提升控制系统的响应速度和优化效果。

此外，该策略还考虑了储能系统的容量限制，确保在电力交易过程中不会出现过度充放电的情况，从而保障系统的稳定运行。在实际运行中，园区的储能系统可以根据需求进行充放电操作，同时，云控制器能够根据当前电力交易参考值和储能状态，实时调整电力交易策略，确保园区在不同时段的经济收益最大化。

### 未来展望与推广价值

该研究不仅为农业园区的能源管理提供了新的思路，也为其他类型的能源系统优化提供了借鉴。通过引入模糊控制、云模型和自适应遗传算法，该策略能够有效应对高比例可再生能源系统的复杂性和不确定性，提升系统的经济性和稳定性。未来，该方法可以推广至其他具有高比例可再生能源集成的农业园区，甚至拓展至风能、生物质能等其他可再生能源系统，进一步推动农业领域的绿色转型和能源自给。

此外，随着中国电力市场对“表后交易”政策的进一步开放，农业园区可以更灵活地参与电力市场交易，实现电力的高效利用和经济收益的最大化。该策略的实施，有助于农业园区在激烈的市场竞争中保持优势，同时减少对传统能源的依赖，推动低碳农业的发展。通过不断优化控制策略，农业园区可以逐步实现能源的自给自足，降低运营成本，提高可持续发展能力。

### 总结

本文通过引入级联模糊控制策略，结合云模型和自适应遗传算法，提出了一种适用于农业园区高比例光伏储能系统的经济优化方法。该方法能够有效提升园区的能源利用效率，降低运营成本，增强其经济可行性。实验和模拟分析表明，该策略在不同天气条件下均能发挥积极作用，为农业园区的能源管理提供了新的解决方案。未来，随着技术的不断进步和政策的进一步支持，该方法有望在更大范围内推广，为农业领域的可持续发展做出贡献。