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基于Markov过程的随机负载消耗下带Discover蓄电池储能的自主风能转换系统随机功率管理策略
导言
全球动力耗费的增长以及对化石燃料的依靠，使得向可继续动力处理方案转型比以往任何时候都愈加紧迫。因为可再生动力（RESs）具有处理当时紧迫环境问题的潜力，它们正日益被公认为比传统化石燃料更重要、更好的选择[1]，[2]。化石燃料供给有限且正在敏捷干涸，这引发了人们对当时动力体系可继续性的忧虑。此外，燃烧化石燃料被认为是温室气体排放的首要来历，这对全球变暖发生了重大影响[3]。极端天气事件、海平面上升以及生态体系的改变——这些都是气候改变的负面影响——标明晰向更清洁动力形式转型的紧迫需求。风能、太阳能、生物质能和水力发电等RESs供给了环境影响远低的可继续处理方案[2]，[3]，[4]，[5]，[6]，[7]，[8]，[9]，[10]，[11]，[12]。经过推动绿色技能，它们还增强了动力独立性和经济安稳性[13]。除了广泛的运用外，RESs在完成微电网方面发挥着重要作用，这关于乡村电气化尤为有用[5]，[14]。原则上，此类微电网既可以以独立形式运转，也可以与主电网协调运转，使其成为偏远地区牢靠的动力供给选择[15]。例如，一个小型独立...
但是，风速的可变性影响了依据WECS的微电网的安稳性和牢靠性[15]。因为风速的动摇，发生的风力输出功率变得不安稳。因而，将能量存储体系（ESS）——例如电池——集成到WECS中是缓解这种动摇性的要害办法之一[8]，[9]，因为电池具有出色的能量密度和功率密度、长寿命以及延长的运用寿命优势[21]，[22]。在这方面，电池储能可以在高风速期间储存过剩的能量，并在低风速期间将其供给出来，以保证动力供给的连续性和体系的安稳性。换言之，电池有助于平滑风力发电的动摇[23]。因而，需求选用功率操控和能量办理战略来优化带有电池的自主式WECS的功能[24]。这些战略智能地优先处理能量存储、耗费和分配，以平衡供需。
此外，微电网内部的另一个要害问题——负荷需求动摇——有必要得到有用办理，以保证体系平稳运转。这些动摇可被视为由人类活动和环境改变等不行猜测要素引起的随机负荷需求改变，带来了重大应战[25]，[26]，[27]。在这方面，先进的随机模型可用于猜测负荷动摇，然后完成动态能量办理，并为微电网供给明显更高的牢靠性。
多项研讨针对具有确认性负载特性的独立WECS提出了能量办理战略，并假定其负载形式可猜测。例如，文献[8]提出了一种用于集成电池储能的自主WECS操控方案，以办理出产与需求的动摇。该体系包含永磁同步发电机（PMSG）、Zeta变换器和电池，运用最大功率点盯梢（MPPT）、恒流和恒压这三个充电阶段，依据风力发电量、负载功率以及电池的状况（SOC）来优化能量办理。类似地，文献[9]为带有电池和可变DC负载的独立WECS选用了一种能量办理办法。该体系被建模为一个不确认的开关非线性体系，考虑了风速、负载改变和电池SOC。该战略在四种形式下运转以习惯不断改变的环境条件，将SOC保持在安全范围内，并保证在动态场景下完成有用的功率盯梢与办理。
文献[10]提出了一种自主混合动力体系，该体系包含WECS、光伏（PV）子体系、电池储能和可变负载。作者提出了一种能量办理战略来确认子体系的运转形式并操控功率输出，要点在于满足需求的一起经过将SOC保持在安全范围内来延长电池寿命。该办法选用了带有切换参数的动态建模，以习惯动摇的环境和负载条件。类似地，在文献[28]中，作者为小型混合可再生动力体系引入了一种有用的能量办理战略，该体系结合了风能和太阳能资源以及电池。该战略在改变的负载和发电条件下平衡微电网内的功率，一起将SOC保持在约束范围内。
在文献[29]中，提出了一种运用PMSG和电池辅佐准Z源逆变器的新型独立式WECS装备。该装置能有用应对风电动摇，为敏感负载供给牢靠的电源供给。其操控战略集成了MPPT，在改变的风况和负载条件下安稳电压与频率，一起保持电池的SOC。最终，文献[30]引入了一种比例谐振操控器，并结合电池能量操控器，以进步选用直驱PMSG的自主风能体系的电能质量并办理功率平衡。该办法有用处理了风力和负载需求的动摇问题，改进了动态功能，削减了稳态误差，并保证了离网运用在存在外部搅扰时的牢靠运转。
但是，一切这些研讨都忽视了动力需求耗费中固有的变异性，这种变异性在实践运用中普遍存在，且一般表现为随机且不行猜测的动摇[25]。所讨论的能量办理战略首要侧重于确认性的负载剖面，假定负载形式是可猜测的。相比之下，实际场景常常触及随机且不行预见的负载改变，这或许会影响体系功能。
为了妥善应对随机负荷动摇带来的应战，有必要针对随机负荷下的microgrids选用能量办理战略[26]。精确的负荷猜测关于缓解由突发动摇引起的调度问题以及优化发电与储能决议计划至关重要。这保证了牢靠且高效的能量办理，尤其是在负荷需求高度不行猜测的情况下。
文献介绍了多种随机能量办理办法，以应对负荷需求和RES中的不确认性。例如，Ref. [31]提出了一种用于并网微电网的随机能量办理办法，整合了PV、风能和电池储能等RES。该办法别离运用Gaussian process regression和Monte Carlo Simulation（MCS）来模仿RES输出和能量需求的不确认性，经过求解非线性动态优化问题以最小化运转本钱和排放本钱，然后增强鲁棒性。类似地，Ref. [32]提出了一种用于独立微电网的随机能量办理战略，处理了风能和动摇负荷中的不确认性。该办法集成了一个端到端的传统神经网络模型，以进步对风电和负荷改变的猜测精度，一起运用MCS处理不确认性。此外，一个深度强化学习结构动态优化实时能量调度，降低运转本钱并缓解ESS退化。进一步地，[33]的作者提出了一种用于微电网功率办理的随机模型猜测操控结构。该结构运用MCS生成场景，以捕捉与可再生动力体系、负荷需求和电价相关的不确认性。这是一种运用驱动的办法，依靠很多的信息输入，并选用混合整数二次规划等计算技能来确认最佳能量。
但是，为了应对需求的随机性，一切办法都有必要运用历史数据，或许选用过于简化或过于复杂的模型，正如前文所述的随机能量办理中所运用的负荷猜测办法那样。其间一些办法依靠MCS来引入模型中的不确认性，这需求开发很多数据集以代表许多此类情况。其他办法则结合深度强化学习与MCS来模仿负荷的不确认性和随机性，而有些办法选用了统计学和概率技能。本文探讨了随机负荷耗费改变对带有电池储能的独立WECS直流微电网动态特性的影响，一起保证电池SOC保持在安全范围内以保持电池健康。与以往严重依靠历史数据或复杂模型的办法不同，本文专心于经过考虑随机负荷并优化无任何先验数据的带电池储能独立WECS运转来完成能量办理，然后经过随机数学建模供给一种实时自习惯处理方案。
在随机模型中，最具有远景的工具之一是Markov进程，它可用于对随时刻改变的随机动摇进行实时随机建模与猜测。它可以经过更新概率并依据搬运似然性选择猜测的运转状况，来捕捉从一个状况搬运到另一个状况的概率[36]，[37]。关于实时运转的体系，Markov进程被用作决议计划工具，使其可以处理可经过运用此类建模来应对的不行猜测改变。
本研讨运用VOSviewer软件[38]对研讨格局进行了文献计量剖析，要点重视从Scopus数据库中提取的要害术语，包含“microgrid”、“energy management”、“battery”、“power”和“demand”。剖析标明，优化微电网中的能量分配以进步功率和可继续性仍是要害的研讨范畴。共识别出5043个要害词，其间155个超过了20次呈现的最低阈值。主导主题为“microgrids”、“renewable energy resources”和“energy management”，以及相关术语如“wind power”、“battery energy storage systems”和“optimization”。但是，在与“demand response”、“load demand”、“stochastic models”、“stochastic systems”、“uncertainty”和“forecasting”等概念相关的术语之间发现的联络较少，这或许代表了未来的研讨主题，如图1、图2所示。图3展现了侧重于Markov processes及其在微电网和能量办理中运用的VOSviewer剖析。在识别出的601个要害词中，仅有44个达到了至少呈现五次的最低要求。从剖析来看，“Markov processes”与微电网及能量办理概念之间的联络较少，标明当时和未来的研讨需求对此进行更多讨论。马尔可夫链进程——因其简单性和习惯性而闻名——可以经过有用进步实时决议计划和体系功能来明显改进效果。
本研讨提出了一种针对带电池储能的独立式WECS能量办理战略，一起经过Markov进程模型来应对随机改变的负载耗费，这是因为该模型具有无记忆的马尔可夫特性，可以依据实践负载状况猜测下一时刻距离内的负载改变。这无疑削减了对很多历史数据的依靠，并进步了体系呼应时刻。因为其灵活性和简洁性，Markov进程更适用于具有动态负载需求的WECS微电网。例如，需求在高中低负载水平之间的天然动摇构成概率密度，使体系可以在实时状况下完成优化运转。Markov模型经过消除对巨大数据集的需求简化了负载猜测，然后进步了体系在需求发生突变期间的习惯性和呼应能力。因而，它是办理能量办理中不确认性并优化体系功能的有用工具。本文的首要奉献如下：
- 开发了一种Markov进程模型，用于猜测带有电池储能的DC微网中独立WECS随机负载耗费的改变。
- 该模型考虑了风能体系和电池储能的技能特性，综合考虑间歇性风力发电、电池储能优化以及随机负荷需求，以进步全体体系功率。
- 引入了一种随机能量办理战略以应对动力耗费的不确认性，优化风力发电、需求与电池储能之间的电力调度，一起保证在动摇的发电和负载条件下保持牢靠性。
- 所开发的办法经过仿真得到了验证，证明晰其在不同负载和风况条件下进步体系功能的有用性。