Efficient MPC-Based Energy Management System for Secure and Cost-Effective Microgrid Operations
作者: Hanyang He, John Harlim, Daning Huang, Yan Li
分类: eess.SY
发布日期: 2025-09-23 (更新: 2025-10-07)
💡 一句话要点
提出基于高效MPC的微网能量管理系统，保障安全、降低成本。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 微网能量管理 模型预测控制 二阶锥规划 支路潮流 需求响应 凸优化 分布式能源
📋 核心要点
- 传统MPC-EMS在大型微网中因计算量大而采用简化模型，忽略了功率损耗和安全约束，影响了优化效果。
- 提出一种高效MPC-EMS，结合SOCP支路潮流松弛，实现凸优化，保证全局最优解，并集成在线需求响应。
- 在10、18和33节点系统上验证，结果表明该方法能有效削峰，降低成本，并保障系统安全运行。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于模型预测控制（MPC）的高效可靠的微网能量管理系统（EMS），该系统考虑了功率损耗效应和电网安全约束。传统的基于MPC的EMS通常采用简化的集成母线功率平衡模型，这对于小型网络有效，但大型系统需要更详细的支路潮流模型来考虑电网功率损耗和安全约束的影响。该方法集成了二阶锥规划（SOCP）支路潮流松弛到约束集中，产生了一种凸公式，保证了全局最优解和高计算效率。由于微网的辐射拓扑结构，这种松弛实际上是紧的，确保了与原始问题的等价性。在此基础上，设计了一个在线需求响应（DR）模块，通过削峰进一步降低运营成本。据我们所知，以前的MPC-EMS框架没有在统一的架构中同时对损耗和安全约束进行建模，同时协调灵活的负载。所开发的框架能够安全运行，有效削峰并降低总成本。该方法在10节点、18节点和33节点系统上进行了验证。
🔬 方法详解
问题定义：传统微网能量管理系统（EMS）在处理大规模微网时，由于计算复杂度高，通常采用简化的功率平衡模型，忽略了线路损耗和电网安全约束。这导致优化结果与实际运行情况存在偏差，无法保证微网的安全性和经济性。因此，需要一种能够兼顾计算效率和模型精度的EMS。
核心思路：本文的核心思路是将精确的支路潮流模型融入到MPC框架中，同时保证优化问题的凸性，从而实现全局最优解。具体而言，采用二阶锥规划（SOCP）松弛方法来近似非凸的交流潮流方程，将其转化为凸优化问题，从而可以使用高效的凸优化求解器进行求解。
技术框架：该MPC-EMS框架包含以下主要模块： 1. 预测模块：预测未来一段时间内的可再生能源发电量和负荷需求。 2. 优化模块：基于预测信息和SOCP支路潮流模型，优化微网的运行策略，包括储能系统的充放电计划和可控负荷的调度。 3. 控制模块：根据优化结果，控制储能系统和可控负荷的运行。 4. 需求响应模块：通过价格信号引导用户调整用电行为，实现削峰填谷，降低运营成本。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将SOCP支路潮流松弛与MPC框架相结合，实现了在考虑功率损耗和安全约束的同时，保证优化问题的凸性。与传统的简化模型相比，该方法能够更准确地描述微网的运行状态，提高优化结果的可靠性。与非凸优化方法相比，该方法能够保证全局最优解，避免陷入局部最优。
关键设计： 1. SOCP松弛：采用二阶锥规划（SOCP）松弛方法来近似交流潮流方程，将非凸问题转化为凸问题。 2. 预测模型：采用合适的预测模型（如时间序列模型或机器学习模型）来预测可再生能源发电量和负荷需求。 3. 目标函数：目标函数通常包括运行成本、网损成本和需求响应成本等，通过调整各项成本的权重，可以实现不同的优化目标。 4. 约束条件：约束条件包括功率平衡约束、线路容量约束、电压约束、储能系统容量约束和可控负荷约束等。
📊 实验亮点
在10节点、18节点和33节点系统上的实验结果表明，所提出的MPC-EMS能够有效降低微网的运营成本，并保证电网的安全运行。与传统的基于简化模型的MPC-EMS相比，该方法能够更准确地描述微网的运行状态，提高优化结果的可靠性。通过在线需求响应模块，可以进一步降低运营成本，实现削峰填谷。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种规模的微网能量管理系统，尤其适用于分布式能源渗透率高、对电网安全性和经济性要求高的场景。通过优化微网的运行策略，可以提高可再生能源的利用率，降低运营成本，并增强电网的可靠性和稳定性。该技术还有助于促进智能电网的发展，实现能源的可持续利用。
📄 摘要（原文）
Model predictive control (MPC)-based energy management systems (EMS) are essential for ensuring optimal, secure, and stable operation in microgrids with high penetrations of distributed energy resources. However, due to the high computational cost for the decision-making, the conventional MPC-based EMS typically adopts a simplified integrated-bus power balance model. While this simplification is effective for small networks, large-scale systems require a more detailed branch flow model to account for the increased impact of grid power losses and security constraints. This work proposes an efficient and reliable MPC-based EMS that incorporates power-loss effects and grid-security constraints. %, while adaptively shaping the battery power profile in response to online renewable inputs, achieving reduced operational costs. It enhances system reliability, reduces operational costs, and shows strong potential for online implementation due to its reduced computational effort. Specifically, a second-order cone program (SOCP) branch flow relaxation is integrated into the constraint set, yielding a convex formulation that guarantees globally optimal solutions with high computational efficiency. Owing to the radial topology of the microgrid, this relaxation is practically tight, ensuring equivalence to the original problem. Building on this foundation, an online demand response (DR) module is designed to further reduce the operation cost through peak shaving. To the best of our knowledge, no prior MPC-EMS framework has simultaneously modeled losses and security constraints while coordinating flexible loads within a unified architecture. The developed framework enables secure operation with effective peak shaving and reduced total cost. The effectiveness of the proposed method is validated on 10-bus, 18-bus, and 33-bus systems.