基于预测的能源互联网系统能量管理建模与优化技术

The “Energy Internet System (EIS)” is peer to peer energy exchange and sharing network, and enables dual energy flow. The EIS distinguishes itself from the traditional electric power grid by that the grid nodes comprise of distributed energy collecting devices (e.g., renewable energies), energy storage devices, different types of loads, or a mixture of them, and these nodes are effectively linked up in an EIS. With an increase use of REs, it is undoubtable that the traditional electricity grid would be replaced by EIS in future. However, the wide use of REs as well as the requirement of dual energy flow in EIS create a great challenge for the management of EINS. This project aims to systematically study the management of EINS. Following the line of predication - modeling & optimization - management, the following research topics are conducted: i) analysis of the node in an EIS, i.e., classification of different nodes, predication and evaluation of the ability of a node; ii) the multi-objective optimization model of energy management in an EIS; iii) a study of evolutionary multi-objective algorithms; and iv) demonstration and application of the proposed models and algorithms. These studies offer a solid study for the energy management, and thus, having a great value in both theoretical and practical aspects in EIS.

能源互联网是将大量由分布式能量采集装置、分布式能量储存装置和各种类型负载构成的新型电力网络节点互联起来，以实现能量双向流动的能量对等交换与共享网络。随着可再生能源的不断渗透，传统电网必将被能源互联网所替代。然而，大规模可再生能源的接入和能量双向流动的要求，使得能源互联网系统能量管理变得异常复杂，亟需有效的方法解决该问题。项目以预测-建模优化-管理为导向，以模型预测控制、鲁棒优化、多目标优化和智能算法等理论和方法为支撑，开展能源互联网系统能量管理中的能力预测、优化建模、算法设计和应用验证等方面的研究，内容包括：1）能源互联网节点可调度能力预测评估技术研究；2）基于预测的能源互联网系统能量管理多目标优化建模研究；3）基于预测的能源互联网系统能量管理多目标优化模型求解算法研究；4）模型算法验证与应用研究。项目研究可以为能源互联网能量管理系统建设奠定理论依据和技术基础。

项目分析研究了能源互联网系统能量管理面临的建模与优化问题和特点，提出了能源互联网系统能量管理的模型预测控制框架，并重点针对该框架下能源互联网系统节点能力预测、能源互联网系统能量管理架构、基于预测的能源互联网系统能量管理建模、能源互联网系统能量管理多目标优化算法等问题开展了研究，提出了一套科学有效的基于预测的能源互联网系统能量管理与优化调度方法，并结合绿色计算中心智慧能源管理、光储充微电网能量管理和军用微电网能量管理等实际问题，开展了应用验证研究，完成了项目预期研究目标，为能源互联网能量管理系统建设奠定了理论依据和技术基础。.1）建立了一套能够有效预测能源互联网节点负荷需求、可再生能源发电能力等直接影响节点可调度能力的科学方法；.2）针对能源互联网系统能量管理需要考虑的用电可靠性、用电成本、碳排放等多个优化目标，建立了能源互联网系统能量管理的多目标优化模型；.3）结合能源互联网系统能量管理中的优化问题，建立了基于模型预测控制的能源互联网系统各层次能量管理优化方法，设计完成了能够有效处理大规模决策变量、快速求解模型并得到鲁棒能量管理方案的求解方法。.在理论方法研究成果的基础上，项目研制开发了面向能源互联网的智能能量管理系统，并在某园区光储充微电网系统建设、吕梁市军民融合协同创新研究院 “绿色计算中心智慧能源示范”和多个军事新能源应用系统建设等中得到了应用。通过应用实际效果可以看出，项目研究成果对于提高能源互联网系统能量管理的鲁棒性和经济性有非常好的应用价值。