基于模型预测控制的车网互动多功能运行策略在多能源系统中的应用研究

《IEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society》：MPC-Based Multi-Functional V2G Operation in Multi-Energy Systems

本文针对多能源系统中电动汽车大规模接入带来的电压越限、功率损耗增加及能源管理复杂化等问题，提出了一种基于模型预测控制的车网互动多功能运行策略。研究通过整合四象限V2G充电站动态特性与EV用户行为不确定性，建立了线性化网络模型并引入实时模式调节器，实现了电压调节、网损降低与多能源协同优化。仿真结果表明，该策略在保证EV用户需求的同时，显著提升了系统运行经济性与可再生能源消纳能力，为高比例新能源接入下的多能源系统优化提供了新思路。

　　

随着全球交通领域 decarbonization（脱碳）目标的推进，电动汽车（EV）的普及率迅猛增长，这对配电网络（DN）的充电基础设施提出了严峻挑战。与传统单向充电站不同，具备双向功率转换能力的车网互动（V2G）技术能将电动汽车转化为可调度资源，为电网提供峰值削减、频率调节等服务。然而，V2G的规模化应用也带来了新的问题：电动汽车用户行为的随机性（如到离港时间、初始荷电状态（SoC））加剧了系统不确定性；配电网络低X/R比的特征使得单纯依赖V2G无功功率进行电压调节效果有限；此外，V2G与多能源系统（MES）中光伏（PV）、热泵（HP）等单元的协同控制策略尚不完善。

为解决上述问题，发表在《IEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society》上的这项研究，提出了一种基于模型预测控制（MPC）的多功能V2G运行框架。该研究创新性地将四象限V2G充电站的运行特性与驾驶员行为模型相结合，通过线性化网络建模和动态模式调节器，实现了电压调节、功率损耗降低和多能源成本优化的多重目标。

研究人员为开展此项研究，主要采用了以下几项关键技术方法：首先，基于线性化分支潮流模型构建了电-热多能源系统的状态空间方程，以降低计算复杂度。其次，设计了V2G模式调节器，根据实时电压偏差、电价信号及MES供需比动态调整MPC目标函数的权重系数。此外，通过V2G合约模型量化了用户参与度（ρ_r），并整合了电池放电循环次数（DIS_r）、最低荷电状态（SoC_r^min）等约束条件。研究还采用实际校园负荷数据与IEEE 123节点系统验证了算法的可扩展性。

研究方法与模型构建

本研究采用分层控制架构，MES运营商优先优化系统经济性，V2G运营商则根据MES优化结果调整充放电策略。电力网络部分采用线性化分支潮流模型，通过节点功率注入与电压平方的偏导关系（?v_j²/?P_j,v2g、?v_j²/?Q_j,v2g）快速计算灵敏度系数。热力网络通过二阶传递函数描述管道热动态，V2G充电器动态则简化为带时间常数（τ^P/τ^Q）的一阶模型。针对EV行为不确定性，采用高斯分布拟合到离港时间及初始SoC，并通过多项Logit模型量化V2G合约参数（Γ_1-4）对用户参与率的影响。

多目标MPC设计与优化

MPC的核心在于求解包含电压偏差（O_v）、网损（O_l）及MES协同成本（O_MES）的多目标函数。V2G模式调节器根据实时运行状态动态分配权重系数（λ_v、λ_l、λ_MES）：当节点电压低于参考值时优先启动电压控制；当MES发电量超过负荷需求（c^MES>1）时，V2G切换至储能模式吸收盈余功率。优化问题通过Hildreth二次规划算法求解，并利用零阶保持法（ZOH）将连续模型离散化为状态空间形式，以适配实时控制需求。

案例验证与性能分析

以德国于利希研究中心（FZJ）园区为原型的MES案例显示，相较于无V2G（Case 1）和仅智能充电（Case 2）场景，所提策略（Case 3）将电压越限时间从8小时降至0.3小时，网损从3.18 MWh减少至2.52 MWh，且热泵出力因电压支撑能力提升而增加21%。在修改版IEEE 123节点系统中的测试进一步验证了算法在大规模网络中的适用性：当V2G充电器数量增至248台时，控制周期延长至30秒仍能保证计算效率，通信延迟控制在5-10毫秒内。

结论与展望

本研究提出的MPC-V2G框架通过协调四象限功率输出与MES运行约束，有效提升了系统电压稳定性、能源利用效率及可再生能源消纳能力。其创新点在于将V2G合约模型与实时模式调节相结合，在降低计算复杂度的同时保障了用户权益。未来研究方向包括深化电-热耦合系统协调控制策略，以及探索分布式MPC（DMPC）在超大规模MES中的应用潜力。