Economic MPC with an Online Reference Trajectory for Battery Scheduling Considering Demand Charge Management

📄 arXiv: 2412.10851v1 📥 PDF

作者: Cristian Cortes-Aguirre, Yi-An Chen, Avik Ghosh, Jan Kleissl, Adil Khurram

分类: eess.SY

发布日期: 2024-12-14

备注: 13 pages, 6 figures, 2 tables, Submitted to IEEE Transactions on Smart Grid

💡 一句话要点

提出基于在线参考轨迹的经济MPC，用于考虑需求电费管理的电池调度

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 经济模型预测控制 电池储能系统 需求电费管理 微电网优化 在线参考轨迹

📋 核心要点

  1. 微电网面临高昂的需求电费，传统方法难以在可再生能源波动下有效管理。
  2. 提出在线计算参考轨迹的经济模型预测控制（EMPC），优化电池调度。
  3. 实验表明，48小时滚动预测的EMPC相比传统方法，年成本降低2%。

📝 摘要（中文）

针对具有可变可再生能源发电的微电网，月度需求电费是电费的重要组成部分。电池储能系统（BESS）通常用于管理这些需求电费。具有参考轨迹的经济模型预测控制（EMPC）可用于调度BESS，以优化微电网的运营成本。由于需求电费按月收取，EMPC需要完整的月度参考轨迹，以保证渐近稳定性，从而实现最佳运营成本。然而，从可再生能源发电预测的角度来看，完整的月度参考轨迹是不现实的。因此，为了构建实用的具有参考轨迹的EMPC，本文设计了一种EMPC公式，该公式考虑了24至48小时预测范围内的非重合需求和高峰需求电费。相应的参考轨迹通过在24至48小时参考（轨迹）范围内求解最优控制问题来计算。此外，还加入了BESS荷电状态调节约束，以保证BESS的长期能量水平。使用真实世界的数据，比较了多个参考和预测范围长度的收缩和滚动范围。所提出的具有48小时滚动参考和预测范围的EMPC优于传统的EMPC基准，年度成本降低了2%，证明了其经济效益。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决微电网中由于可再生能源发电的波动性导致的需求电费管理问题。传统EMPC方法需要完整的月度参考轨迹以保证渐近稳定性，但长期可再生能源预测不准确，导致实际应用受限。现有方法难以在保证长期稳定性的同时，兼顾短期预测的准确性。

核心思路：论文的核心思路是采用滚动时域优化的方法，在线计算一个较短时间范围（24-48小时）的参考轨迹，并将其用于EMPC的控制。通过周期性地更新参考轨迹，可以适应可再生能源发电的短期波动，同时通过BESS荷电状态调节约束，保证BESS的长期能量水平，从而降低需求电费。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 短期可再生能源发电预测模块；2) 基于短期预测的参考轨迹优化模块，该模块通过求解一个最优控制问题，得到未来24-48小时的BESS充放电计划；3) 基于参考轨迹的EMPC控制模块，该模块根据参考轨迹和当前系统状态，计算BESS的控制指令；4) BESS荷电状态调节模块，该模块通过约束BESS的荷电状态，保证其长期运行的稳定性。

关键创新：最重要的技术创新点在于将在线参考轨迹计算与EMPC相结合。传统EMPC依赖于预先设定的长期参考轨迹，而本文提出的方法可以根据短期预测动态调整参考轨迹，从而更好地适应可再生能源发电的波动性。此外，BESS荷电状态调节约束的引入，保证了BESS的长期运行稳定性。

关键设计：参考轨迹优化模块采用最优控制方法，目标函数包括运营成本和需求电费，约束条件包括BESS的充放电功率限制、荷电状态限制以及电网的功率平衡约束。EMPC控制模块采用二次规划方法，目标函数包括跟踪参考轨迹的误差和控制输入的惩罚项。BESS荷电状态调节约束采用不等式约束，保证BESS的荷电状态在合理范围内。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的具有48小时滚动参考和预测范围的EMPC方法，相比传统的EMPC基准，年度成本降低了2%。这证明了该方法在实际应用中的经济效益。此外，实验还比较了不同参考和预测范围长度的性能，为实际应用中参数的选择提供了参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种规模的微电网，特别是那些可再生能源发电比例较高的微电网。通过优化电池储能系统的调度，可以有效降低微电网的运营成本，提高可再生能源的利用率，并增强电网的稳定性。该方法还可推广到其他储能系统的调度优化，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Monthly demand charges form a significant portion of the electric bill for microgrids with variable renewable energy generation. A battery energy storage system (BESS) is commonly used to manage these demand charges. Economic model predictive control (EMPC) with a reference trajectory can be used to dispatch the BESS to optimize the microgrid operating cost. Since demand charges are incurred monthly, EMPC requires a full-month reference trajectory for asymptotic stability guarantees that result in optimal operating costs. However, a full-month reference trajectory is unrealistic from a renewable generation forecast perspective. Therefore, to construct a practical EMPC with a reference trajectory, an EMPC formulation considering both non-coincident demand and on-peak demand charges is designed in this work for 24 to 48 h prediction horizons. The corresponding reference trajectory is computed at each EMPC step by solving an optimal control problem over 24 to 48 h reference (trajectory) horizon. Furthermore, BESS state of charge regulation constraints are incorporated to guarantee the BESS energy level in the long term. Multiple reference and prediction horizon lengths are compared for both shrinking and rolling horizons with real-world data. The proposed EMPC with 48 h rolling reference and prediction horizons outperforms the traditional EMPC benchmark with a 2% reduction in the annual cost, proving its economic benefits.