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微电网功能的模型预测控制
1 国家氢能中心应用单位，13500 Puertollano，雷阿尔城，西班牙 2 塞维利亚大学系统工程与自动控制系，41092 塞维利亚，西班牙； asunzafra@us.es 3 IN+ 创新、技术和政策研究中心，里斯本大学高等技术学院（IST）机械工程系，1049-001 里斯本，葡萄牙； carlos.santos.silva@tecnico.ulisboa.pt 4 工艺、材料和太阳能（PROMES-CNRS）实验室，佩皮尼昂大学 Via Domitia，66100 佩皮尼昂，法国； grieu@univ-perp.fr （新加坡）; tejaswinee.darure@univ-perp.fr (TD) 5 可再生能源和能源效率部门，国家能源和地质实验室，1649-038 里斯本，葡萄牙； ana.estanqueiro@lneg.pt * 通信地址：felix.garcia@cnh2.es;电话：+34-926-42-06-82
通过模型预测控制器增强配电网弹性，实现优先负荷恢复策略：预印本
摘要 — 有效的弹性改进策略使电网能够应对破坏性的极端事件。大多数电网停电都是由配电网中断引起的。受电力系统弹性研究的迫切需求的推动，本文提出了一种优先级加权最佳负荷恢复技术，以增强配电网对极端事件的弹性。所提出的技术基于智能配电技术，并被设计为顺序多步决策过程 (MDP) 和混合整数线性规划 (MILP)。它被公式化为具有模型预测控制 (MPC) 方法的最优控制问题。我们将设计的基于 MILP-MPC 的负荷恢复技术应用于简化的单总线版本的 IEEE 13 总线配电系统，该系统集成了分布式能源 (DER)，例如风力涡轮机、光伏阵列、微型涡轮机和储能设备。该技术使用可再生能源的预测信息、微型涡轮机的燃料状态和储能设备的充电状态，在每个控制步骤中实时执行缩减和滚动优化。我们考虑了触发上游公用电网停电并导致配电网孤岛运行的极端事件。我们证明了所提出的 MPC 方法在主电网停电导致孤岛运行期间根据优先级恢复配电网负载的有效性。
改进的吉尔伯特 - 瓦尔沙莫夫（Gilbert – Varshamov）绑定了纠缠 -网格拥塞缓解和电池降解最小化，使用基于PV的微电网中的模型预测控制
摘要 - 电网中光伏（PV）系统的整合在峰值功率进料过程中引起拥塞。PV系统中的电池存储会增加自我消费，以实现消费者的好处。然而，随着传统的自我消费（MSC）控制电池调度的控制，网格拥塞的问题未解决。电池往往会在一天的早期充满电，并且峰值功率仍然易于网格。这还增加了由于高电荷（SOC）水平的停留时间增加而增加的电池降解。为了解决此问题，此工作使用模型预测控制（MPC）在PV系统中进行调度，并使用电池存储，以实现最大程度地减少电池降解，网格拥塞，同时最大化自我消耗的多个目标。为了证明改进，此工作比较了用于电池调度的MPC和MSC方案的性能。通过绩效指数（例如自消耗率，峰值功率降低和电池容量逐渐消失）来量化改进。对预测误差下MPC性能的计算负担和最大恶化的分析也进行了。得出的结论是，与MSC相比，MPC在PV系统中实现了相似的自我消费，同时还可以减少电网充血和电池降解。
建筑能源管理系统策略回顾：模型预测控制、需求侧管理、优化、故障检测与诊断
预计未来 20 年，建筑能耗将增长 40% 以上。电力仍然是建筑物消耗的最大能源，而且需求还在不断增长。为了减轻日益增长的需求的影响，需要制定战略来提高建筑物的能源效率。在住宅建筑中，家用电器、水和空间供暖是能源消耗增加的原因，而在非住宅建筑中，空间供暖和其他杂项设备是能源利用增加的原因。建筑能源管理系统支持建筑管理人员和业主提高现代和现有建筑的能源效率，非住宅和住宅建筑都可以从建筑能源管理系统中受益，以减少能源消耗。根据建筑类型，可以使用不同的管理策略来实现节能。本文回顾了提高能源效率的建筑能源管理系统的管理策略。研究了非住宅和住宅建筑中的不同管理策略。随后，从建筑类型、建筑系统和管理策略的角度讨论了所回顾的研究。最后，本文讨论了建筑能源管理系统提高能源效率的未来挑战。
数据驱动的预测控制如何释放建筑能源灵活性：综述
由于可再生能源的不断渗透，电网的供需管理变得越来越具有挑战性。作为重要的终端消费者，通过更好的电网整合，建筑有望在未来的智能电网中发挥越来越重要的作用。预测控制使建筑能够更好地利用建筑被动热质量提供的可用能源灵活性。然而，由于建筑存量的异构性，开发计算上可处理的面向控制的模型，以充分代表单个建筑复杂和非线性的热动力学，被证明是一个主要障碍。数据驱动的预测控制与“物联网”相结合，有望成为一种可扩展和可转移的方法，数据驱动的模型将取代传统的基于物理的模型。本综述研究了最近利用数据驱动的预测控制进行需求侧管理应用的研究，特别关注模型开发和控制集成之间的关系，迄今为止，以前的综述尚未涉及这一点。进一步研究的主题包括利用被动热质量的实际要求和特征选择问题。概述了当前的研究差距，并提出了未来的研究途径，以确定最有前景的建筑物电网集成数据驱动预测控制技术。
使用基于物理的模型对频率调节市场的电池系统进行多尺度模型预测控制
我们为固定电池系统提出了一种多尺度模型预测控制 (MPC) 框架，该框架利用高保真模型来权衡能源和频率调节 (FR) 市场提供的短期经济激励与长期退化效应。我们发现 MPC 框架可以大幅减少长期退化，同时正确响应 FR 和能源市场信号（与使用低保真模型的 MPC 公式相比）。我们的结果还证明，可以使用现代非线性规划求解器将复杂的电池模型嵌入闭环 MPC 模拟中（我们在 Julia 中提供了一个高效且易于使用的实现）。我们利用从模拟中获得的见解来设计一个低复杂度的 MPC 公式，该公式与使用高保真模型获得的行为相匹配。这是通过设计一个合适的终端惩罚项来实现的，该惩罚项隐式地捕获长期退化。结果表明，通过正确设计成本函数，可以在低复杂度 MPC 公式中解释复杂的退化行为。我们相信，我们的概念验证结果具有工业意义，因为电池供应商正在寻求参与快速变化的电力市场，同时保持资产完整性。
微电网应用的预测控制：回顾性研究
摘要：微电网需要不同级别的控制和管理，以纳入可再生能源。本文对文献进行了全面回顾，分析了预测控制在微电网中应用的最新研究和发展趋势。回顾发现，预测控制技术在微电网中的应用涉及三个控制级别，并对模型进行了调整，以纳入不确定性，从而提高其性能和动态响应。此外，为了确保系统稳定性，在更高的控制级别，微电网各组件之间需要协调运行，并与公用电网和电力市场同步和优化运行。预测控制似乎是一种非常有前途的控制方案，对于不同控制级别的微电网应用具有多种优势。
使用凸面编程，模型预测和滚动预测控制的混合PV触发器微电网的能源管理系统
储能技术与可再生能源系统的集成可以显着降低未来电力网络中微电网（MG）的运营成本。本文提出了一种新型的能源管理系统（EMS），可以通过确定基于定义的成本函数的中央电池储能系统（BESS）的最佳设置来最大程度地减少MG的每日运营成本，并最大程度地减少RES的自我消费。此EMS具有两层结构。在上层中，使用凸优化技术来解决优化问题，并使用15分钟的样本时间从主网格中确定电源的参考值。然后将参考值馈送到使用1分钟样品时间的较低控制层以确定BES的设置，从而确保MG准确遵循这些参考。此较低的控制层使用滚动范围预测控制器和模型预测控制器来实现其目标。使用基于实验室的MG的实验研究实施了提出的EMS的能力。实施了提出的EMS的能力。
预测控制器实际工作负载的方法综述...
实时安全监控 (RTSM) 方法允许评估和预测国家空域系统 (NAS) 中的安全裕度，以帮助预防事件和事故，而不是被动缓解它们。在 RTSM 中，NAS 使用状态变量建模，安全指标根据这些状态变量定义。安全指标已分为天气相关、空域相关和人为相关。许多制定的人为相关安全指标需要估计控制器工作量才能计算。但是，这种计算并不简单。因此，在本报告中，我们进行了文献调查，以确定能够计算控制器工作量的不同因素并对这些因素进行分类。接下来，我们将描述为确定一组最小因素而进行的研究，这些因素可以正确评估控制器工作量。最后，我们调查了评估所选因素与管制员对其工作量的主观评估之间的相关性的方法。根据此调查，我们提出了有利于实时计算和预测管制员工作量的因素，并讨论了这些计算所需的数据源的状态。
