A Lightweight Energy Management Method for Hybrid PV/Battery/Load Systems

📄 arXiv: 2401.05894v2 📥 PDF

作者: Mohsen Banaei, Razgar Ebrahimy, Henrik Madsen

分类: eess.SY

发布日期: 2024-01-11 (更新: 2025-02-13)

💡 一句话要点

提出轻量级能源管理方法以优化混合光伏/电池/负载系统

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 能源管理 光伏系统 电池技术 混合系统 成本优化 实时响应 可再生能源 智能建筑

📋 核心要点

  1. 现有的能源管理方法通常需要强大的计算资源，导致响应速度慢，难以适应动态电价变化。
  2. 本文提出了一种轻量级算法，能够快速响应电价变化，并在不依赖高性能硬件的情况下有效管理混合光伏/电池/负载系统。
  3. 仿真结果显示，该方法在电力成本上与MPC方法相比仅高出3.9%，但运行时间却快了1000倍，且在某些情况下成本更低。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种计算轻量级的算法，专为混合光伏/电池/负载系统设计，该算法具有价格响应性、快速响应能力，并且不需要强大的硬件，同时考虑了系统的操作限制。该方法应用于两栋配备光伏和电池的建筑。仿真结果表明，该方法的结果比模型预测控制（MPC）方法高出最多3.9%的电力成本，但程序运行时间比MPC快多达1000倍。同时，该方法的运行时间与自消耗最大化（SCM）方法相当，其电力成本比SCM方法低约3.2%。仿真结果还显示，在电池提供电网服务的情况下，该方法与MPC之间的电力成本差异可以减小，使其在此类应用中表现良好。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决混合光伏/电池/负载系统中现有能源管理方法对计算资源的高需求和响应速度慢的问题。现有的模型预测控制（MPC）方法虽然精确，但计算复杂度高，难以实时应用。

核心思路：论文提出的轻量级算法通过优化计算流程和简化模型，使其能够快速响应电价变化，同时保持较低的运行成本。该方法在设计上注重实用性，适合在资源受限的环境中使用。

技术框架：整体架构包括数据采集、实时电价响应、能源调度和成本优化四个主要模块。数据采集模块负责获取光伏发电和负载需求数据，实时电价响应模块根据电价变化调整能源分配，能源调度模块优化电池充放电策略，成本优化模块则确保整体电力成本最低。

关键创新：该方法的主要创新在于其轻量级设计，使得在不牺牲性能的情况下大幅降低计算需求，与传统的MPC方法相比，能够在更短的时间内完成决策。

关键设计：在参数设置上，算法采用了动态调整的电价响应策略，并结合了自消耗最大化的原则。损失函数设计上，重点考虑了电力成本与系统稳定性之间的平衡，确保在不同负载情况下的适应性。算法的网络结构经过优化，以减少计算复杂度。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的方法在电力成本上与MPC方法相比仅高出3.9%，但其运行时间却快了1000倍。此外，该方法在某些情况下的电力成本比自消耗最大化（SCM）方法低约3.2%，展现出良好的经济性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能建筑、微电网和可再生能源集成系统。通过优化能源管理，能够有效降低电力成本，提高能源使用效率，推动可持续发展。未来，该方法有望在更广泛的能源管理系统中得到应用，促进绿色能源的普及与应用。

📄 摘要（原文）

In this paper, a computationally lightweight algorithm is introduced for hybrid PV/Battery/Load systems that is price responsive, responds fast, does not require powerful hardware, and considers the operational limitations of the system. The method is applied to two buildings equipped with PV and battery. Simulation results show that the method can give results that are up to 3.9% more expensive than the Model predictive control (MPC) approach while the runtime of the program is up to 1000 times less than the MPC. Also, while the runtime of the proposed method is in the range of the self-consumption maximization (SCM) approach as the fastest method, its electricity cost is about 3.2% cheaper than the SCM method. Simulation results also show that in case of providing grid services by the battery the difference between electricity cost of the proposed approach and MPC can reduce which makes the method good for such applications.