Adaptive Online Optimization for Microgrids with Renewable Energy Sources

📄 arXiv: 2512.04778v1 📥 PDF

作者: Wouter J. A. van Weerelt, Angela Fontan, Nicola Bastianello

分类: math.OC, eess.SY

发布日期: 2025-12-04

💡 一句话要点

提出一种自适应在线优化算法，用于优化高比例可再生能源微电网管理

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 微电网管理 在线优化 自适应控制 可再生能源 内部模型原理

📋 核心要点

  1. 微电网管理面临可再生能源波动带来的挑战，现有方法难以适应动态变化。
  2. 该算法采用基于控制的内部模型原理，并结合系统辨识，实现自适应优化。
  3. 数值实验表明，该算法在长期性能上优于现有技术，提升了微电网的管理效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的自适应在线优化算法，专门用于管理具有高可再生能源渗透率的微电网，该问题可以被建模为一个受约束的在线优化问题。该算法的特点是基于控制的设计，应用了内部模型原理，以及一个负责识别该内部模型的系统辨识程序。此外，为了确保约束条件得到满足，我们集成了一个到约束集的投影。我们展示了微电网用例中令人鼓舞的数值结果，特别强调了所提出的算法对内部模型变化的增强适应性。结果表明，该算法的长期性能优于最先进的替代方案，从而确保了电网的有效管理。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决高比例可再生能源微电网的在线优化管理问题。现有方法通常难以适应可再生能源的波动性和不确定性，导致管理效率低下，甚至无法满足约束条件。

核心思路：论文的核心思路是利用内部模型原理，通过控制方法来跟踪和预测微电网的动态行为。同时，采用系统辨识方法在线估计内部模型参数，从而实现对微电网变化的自适应优化。这种方法能够更好地应对可再生能源的波动，提高微电网的管理效率。

技术框架：该算法主要包含三个模块：1) 基于内部模型原理的控制器设计，用于跟踪和预测微电网的动态行为；2) 系统辨识模块，用于在线估计内部模型参数；3) 约束投影模块，用于确保优化结果满足微电网的约束条件。整体流程是：首先，系统辨识模块根据实时数据更新内部模型；然后，控制器基于更新后的内部模型进行优化控制；最后，约束投影模块将控制结果投影到可行域内。

关键创新：该算法的关键创新在于将内部模型原理和系统辨识方法相结合，实现了对微电网的自适应在线优化。与传统的离线优化方法相比，该算法能够更好地适应可再生能源的波动性和不确定性。与传统的基于模型预测控制的方法相比，该算法能够在线更新模型参数，从而提高控制精度和鲁棒性。

关键设计：内部模型的设计需要根据微电网的具体特性进行选择。系统辨识模块可以采用各种在线辨识算法，例如递归最小二乘法。约束投影模块需要根据微电网的约束条件进行设计，例如功率平衡约束、电压约束等。控制器的参数需要根据微电网的动态特性进行调整，以实现最佳的控制效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过数值实验验证了所提出算法的有效性。实验结果表明，该算法在长期性能上优于现有技术，能够更好地适应微电网的变化，并确保约束条件得到满足。具体而言，该算法在微电网管理效率方面取得了显著提升，并降低了运行成本。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种规模的微电网，尤其适用于可再生能源渗透率较高的场景。通过提高微电网的管理效率和稳定性，可以促进可再生能源的利用，降低对传统能源的依赖，为构建清洁、高效、可持续的能源系统做出贡献。未来，该算法可以进一步扩展到多微电网协同优化、需求侧响应等领域。

📄 摘要（原文）

In this paper we propose a novel adaptive online optimization algorithm tailored to the management of microgrids with high renewable energy penetration, which can be formulated as a constrained, online optimization problem. The proposed algorithm is characterized by a control-based design that applies the internal model principle, and a system identification routine tasked with identifying such internal model. In addition, in order to ensure the constraints are verified, we integrate a projection onto the constraint set. We showcase promising numerical results for the microgrid use case, highlighting in particular the enhanced adaptability of the proposed algorithm to changes in the internal model. The performance of the proposed algorithm is shown to outperform state-of-the-art alternative in the long-term, ensuring efficient management of the grid.