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user: 3. 能源管理系统的控制策略分析 随着智能微网的结构日趋复杂多样化，能源管理系统的优化策略也从经济调度和发电源组合方面多样化。另一种策略是调度用户和负荷，减少能耗和停电损失，控制用户的间歇性和波动性，结合不同环境、不同需求的情况，实现智能微网的经济、高效和安全运行。表2总结了几种常用于智能微网能源管理系统的控制策略。 Table 2 Control strategy of energy management syste 文献 控制策略 贡献 局限 [ 27 ] 混合线性规划法 提出了一种适用于住宅型智能微网的能源交易收益模型。 电池更换成本高，难以融入市场。 [ 28 ] 无差拍控制方法 提出了一种可以延长电池寿命，降低系统成本的控制方法。 没有考虑智能微网的需求侧响应。 [ 34 ] 粒子群优化算法 通过消除智能微网需求侧的消耗高峰，保证电池的循环寿命。 不能适用与高能耗智能微网系统。 [ 38 ] 模糊逻辑方法 通过调节智能微网的潮流，提高负荷管理性能，降低功率波动。 没有考虑环境污染物排放问题。 [ 39 ] 神经网络方法 适用于交直流混合智能微网，提高了系统的经济性能。 没有考虑通信传输的稳定性问题。 [ 43 ] 模糊控制方法 提高可再生能源利用率的情况下保证需求侧的经济高效响应。 具有较高的模型依赖性。 [ 45 ] 势博弈方法 提高系统需求侧响应速度的同时保证通信的稳定性。 具有较高的计算成本。 表2. 能源管理系统控制策略 3.1. 基于经典方法的控制策略 经典的能源管理控制方法可以分为线性规划方法、非线性规划方法以及混合线性规划方法。以线性和非线性规划方法为基础的能源管理均采用集中式控制结构，并着重于智能微网的多种能源优化管理。文献 [ 27 ] 提出了一个基于混合整数线性规划的能源交易收益模型，适用于住宅型智能微网的能源管理，可实现蓄热系统的集成，通过热负荷管理显著降低系统能耗，但由于电池的投资大，更换成本高，该模型难以融入住宅市场。为了实现住宅型智能微网的能源优化管理，文献 [ 28 ] 提出了一种应用于直流智能微网中的无差拍控制方法，在一个控制周期内，该策略产生了最优占空比，比各种基于PI的控制方法对干扰都有更快的响应。根据蓄电池和超级电容器的特性，该方法不仅能够维持良好的直流母线电压的调节，而且能够补偿直流微电网中的瞬态和稳态功率的不匹配。该方法可以减少电池的负担，延长电池寿命，降低系统成本，但该方法没有考虑智能微网在需求侧响应方面的相关问题。文献 [ 29 ] 提出了一种基于混合整数线性能源管理的能源管理模型，适用于住宅型智能微网的能源优化管理，在此模型中考虑了可再生能源、电力需求和电价的不确定性，并以智能微网建设的总利润最大化为目标，该方案可减少高峰时段的电力需求，降低智能微网的运行成本，但该模型没有考虑计算时间方面的问题。文献 [ 30 ] 提出了一种适用于并网式智能微网的混合整数线性能源管理方法，该方法考虑了当前和预测电价、负荷预测和可再生能源的可用性，以优化分布式发电源组合和经济调度为目标，与常见的模型预测控制方法相比，此方法在计算时间和扩展性方面有更好的表现，但是该方法未考虑传统发电源的环境污染物排放成本。 本小节讨论的方法主要通过传统控制方法对智能微网中的能源管理系统进行分析。这些方法在降低系统运营成本方面有很好的效果，而在负荷需求和市场价格的不确定性、网络传输稳定性以及系统安全性等方面未能深入研究，需要结合更多的新兴控制技术对智能微网进行更好的优化管理。 3.2. 基于元启发式方法的控制策略 元启发式算法是独立于问题的技术，它不利用问题的特殊性质，可以作为黑箱操作，包括遗传算法，粒子群算法，分布估计算法等等。基于元启发式算法的控制方法模型依赖性低，计算量小，在降低智能微网系统损耗、运营成本、环境污染物排放等方面效果显著。文献 [ 31 ] 使用基于紫峰协议(Zigbee)的可靠通信基础设施开发了多目标能源管理系统，该系统以运营成本最小化，温室气体排放成本最小化以及能源贸易利润最大化为目标，可以减少传统发电机组的使用，最大限度地利用可再生能源，但该模型没有考虑储能电池的放电深度和寿命。文献 [ 32 ] 提出了一种基于记忆的优化遗传算法，应用于并网智能微网的能源管理，以智能微网的发电成本最小化和发电量最佳分配为优化目标，该方法以最小的成本提供分布式发电单元请求的功率，同时满足平衡方程，与遗传算法和两种粒子群优化算法相比，该方法的性能更好。文献 [ 33 ] 提出了一种适用于并网式智能微网的粒子群优化算法，该算法使用点估计法，并考虑了分布式发电单元，负荷需求和电价的不确定性等因素进行建模，以最小化智能微网的运行成本，该算法比遗传算法以及多种粒子群算法更能有效地求解问题的最优解，该模型没有考虑需求侧响应。文献 [ 34 ] 提出了一种基于粒子群优化算法的能源管理方法，适用于低能耗住宅型智能微网的用电调度和储能控制，该方法通过在合适的时间内移动可控负荷、调整电能潮流和储能系统电流，在线地寻找最佳运行条件，消除了用户能源需求的消耗高峰，保证了储能系统的循环寿命，提高了智能微网的运行效率和稳定性，但没有考虑通信安全和稳定性。文献 [ 35 ] 提出了一种基于粒子群算法的能源优化管理方法，通过经济负荷调度来实现孤岛式智能微网的能源管理，与经典控制方法相比，该算法分配电力需求到各发电源成本更低、损耗更小，但该方法没有考虑通信安全和稳定性问题。文献 [ 36 ] 提出了一种针对孤岛式智能微网的能源管理系统，以最大程度地降低智能微网的运营成本，基于混合神经网络和马尔可夫链的预测方法用于预测可再生能源的发电量和负荷需求，就计算时间和最优解而言，该算法比粒子群算法更有效，但其在需求侧响应、传统机组发电的排放成本上没有做出考虑。 本小节讨论的方法主要通过元启发式方法对智能微网中的能源管理系统进行重点分析。这些方法在智能微网较小的优化情况下具有较低的模型依赖性和计算成本，在降低智能微网系统损耗、运营成本、环境污染物排放方面做出了贡献。但这些方法在可再生能源发电和负荷需求的预测性、网络传输稳定性等问题上未能深入研究，因此在整合需求响应以及提高系统可靠性等方面需要进一步深入研究。 3.3. 基于人工智能方法的控制策略 基于人工智能的控制方法能够对已知和未知系统进行控制，不仅能抑制外界干扰、环境变化、参数变化的影响，而且能有效地消除模型化误差的影响。该类控制策略均采用集中式控制结构，使用预测值来解决智能微网中的不确定性问题，所采用的理论方法有模糊逻辑控制、神经网络控制等等。文献 [ 37 ] 提出了一种基于模糊逻辑的能源管理策略，实现了基于模糊逻辑的并网住宅式智能微网的平滑功率分布，该方法将智能微网与主电网能量交换中的波动和功率峰值最小化，并使用发电和需求预测来减少预测误差对电网功率分布的负面影响，但没有考虑智能微网的系统频率调节。文献 [ 38 ] 提出了一种基于模糊逻辑控制的能源管理策略，适用于住宅并网型智能微网，该策略通过调整智能微网的潮流，提高负荷管理的性能，降低了电网功率波动，提高了电池寿命，具有较好的鲁棒性，但该策略没有考虑环境污染物排放的问题。文献 [ 39 ] 提出了一种基于神经网络的能源管理策略，旨在考虑预测误差的同时提高智能微网的经济性能，适用于交直流混合智能微网，该策略通过预调度、日内预调度、日内调度三个阶段的能源管理调度，提高了智能微网的经济性能和运行可靠性，但没有考虑通信传输成本和传输稳定性。文献 [ 40 ] 提出了一种基于领导–跟随博弈论的并网式智能微网能源管理系统，其中智能微网和用户分别被认为是领导和跟随者，该系统的优化目标是智能微网和用户的利润最大化，并确保利润在它们之间的公平分配，引入计费机制来处理太阳能发电的不确定性，但是忽略了负荷需求，可能导致智能微网在孤岛运行时大幅削减负荷。文献 [ 41 ] 提出了一种基于分层多智能体的能源管理策略，以可再生能源利用率最大化为目标建立模型，每个分布式发电源的过剩和短缺功率不仅通过电网内部的交易功率和共享的分布式能源进行补偿，而且通过与其他分布式发电源的功率交换进行调节，该策略有效提高了资源利用率，降低了智能微网的运行成本，但没有在通信传输稳定性方面深入研究。 本小节讨论了基于人工智能技术的智能微网能源管理方法的优势和局限性。这些方法在在智能微网运营成本最小化、减少环境污染、系统可靠性和持续性等方面有很大的贡献，而在计算复杂度、网络传输稳定性等方面尚未进行深入的研究。 3.4. 基于其他方法的控制策略 基于其他方法的智能微网中能源管理模型在系统运营成本最小化、功率损耗、通信稳定性以及可靠运行方面效果显著，而在计算复杂度、简化问题描述、减少环境污染等问题上还需要深入研究。文献 [ 42 ] 提出了一个用于智能微网在孤岛模式下最优运行的随机能源管理系统，该系统基于正态分布函数，对由主电网干扰或故障引起的每个孤岛事件，估计其孤岛持续时间及其发生概率，情景分析与简化方法用于考虑在这些估计的孤岛间隔期间风力发电和负荷需求的不确定性，目标是最大程度地降低智能微网的预期运营成本，该方法有效地处理了智能微网在非计划孤岛模式下运行的不确定性。文献 [ 43 ] 提出了一种适用于住宅型智能微网的能源管理方案，该方案根据用户日负荷曲线初步确定用电费用，引入模糊控制的转移负荷需求响应管理算法，用以降低各用电高峰、低谷时段的能耗，而且在不影响用户舒适度的情况下提高可再生能源的使用量，该方案实现了智能微网需求侧的经济高效响应。文献 [ 44 ] 提出了一种具有无缝热插拔能力的无通信能源管理策略，适用于孤岛式直流智能微网，该策略将下垂控制思想、动态优化控制和各种移相调制方法相结合，以实现电力系统的维护和扩展，该策略可以保证在负载条件、储能单元发生变化时，智能微网的直流侧电压无影响，并具有良好的动态性能。文献 [ 45 ] 提出了一种基于势博弈的能源优化管理方法，以可发电能源、储能系统和负荷构建模型，引入最优响应迭代算法求解分布式博弈的纳什均衡问题，适用于全分布式智能微网，该优化方法可以提高智能微网的可再生能源利用率和需求响应速度，并保证系统在运行过程中不受通信延迟和丢包的影响。 本小节总结了基于其他方法对智能微网中能源管理模型进行的比较分析。这些方法在在最小化智能微网运营成本和功率损耗、减少环境污染、保证孤岛模式下的智能微网可靠运行等方面有很大的贡献，而在计算复杂度、简化问题描述、网络传输稳定性等问题上还需大量深入的研究。 综上，大部分能源管理优化系统主要集中于对智能微网的资源进行优化，而在多个微网之间的能源调度和优化、远程监控的应用、通信系统成本管理、网络传输稳定性以及网络安全预期等方面未能深入研究，仍需要做大量的研究工作。