基于高级动态规划的间歇性可再生能源微电网优化能量管理研究

本文推荐：该研究创新性地采用高级动态规划（ADP）结合概率分布函数（PDF）建模，解决了微电网中可再生能源（RER）间歇性带来的能量管理难题。通过优化电池与分布式发电（DG）的动态调度，显著提升系统稳定性与经济性，为实时微电网控制提供了高效解决方案。

　　

Highlight
本研究提出了一种针对独立微电网的新型能量规划与管理框架，通过整合高级动态规划（ADP）与概率不确定性建模，突破了现有方法的局限性。其创新性体现在：

• ADP实时决策系统：相比传统确定性优化，ADP能高效解决多阶段复杂决策问题，实现微电网更快响应与自适应管理。
• 可再生能源（RER）间歇性的随机规划：采用概率分布函数（PDF）量化再生能源波动，构建比传统“完美预测”模型更鲁棒的预测性能量策略。
• 电池与分布式发电（DG）的协同优化：动态调节电池运行状态，解决过度循环和弃光弃风问题，确保DERs的稳定能量分配。

Formulation of the proposed study
为适配优化框架，本研究将问题重构为状态变量（x_i，含分布式单元输出功率）与决策变量（u_i，发电调度）的动态关系模型，通过函数g_i描述状态转移，并定义阶段成本函数$$。

Optimization approach of the proposed study
采用多阶段决策过程（MSDP）模拟离散时间系统的序列动态行为，结合动态规划（DP）处理高约束、多变量及不确定性挑战。ADP的引入显著提升了计算效率与实时适应性。

Stochastic planning approach
模型纳入负荷与可再生能源的双重不确定性：通过蒙特卡洛（MC）模拟生成随机场景，并采用马尔可夫链-动态规划混合模型优化电池参与机组组合（UC）的决策，减少计算负担的同时保留关键场景。

General schematic of the system
微电网结构包含微型燃气轮机（MT）、柴油发电机（DG）、燃料电池（FC）及热电联产（CHP）等可控单元，辅以光伏（PV）、风机（WT）和电池储能，形成多能互补网络（见图7）。

Numerical results
确定性优化显示：ADP使运行成本降低23%，电池寿命延长18%；随机规划进一步将可再生能源渗透率提升至62%，验证了模型在波动条件下的鲁棒性。

Conclusion
ADP框架实现了毫秒级实时调度，兼顾经济性与系统韧性，为智能微电网的弹性、低成本、环保化运营树立了新范式。