南科大嘉有为课题组在智能微电网领域取得系列进展
2020年07月07日 科研新闻 浏览量 :539

近日,南方科技大学电子与电气工程系助理教授嘉有为课题组在可再生能源并入的智能微电网能量管理方向取得一系列科研进展,相关成果在领域内顶级国际期刊IEEE Trans. on Smart Grid,以及IEEE国际电力能源大会上发表,并获大会最佳论文奖。

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智能微电网是以电力电子技术为核心,可精准感知、控制网内源荷的小型发配电系统,是将可再生能源发电技术、储能技术、能量管理系统和输配电基础设施高度集成的新型电网。在当前能源变革的形势下,由于对电网弹性、能源安全和偏远地区电气化的需求,智能微电网技术将在电力领域获得持续发展。由于微电网缺乏惯性和自主控制能力,源荷的高度不确定性将引发一系列系统运行的稳定性和经济性问题。

嘉有为课题组发表在IEEE Trans. on Smart Grid上的文章以“A Novel Retrospect-inspired Regime for Microgrid Real-time Energy Scheduling with Heterogeneous Sources”为题,提出了一种在线协同调度微电网内特性各异的发电机组的算法,此算法有效降低了传统实时经济调度(real-time energy scheduling)对预测信息的依赖,可在计及不确定性条件下使系统运行经济性趋于最优。此算法具有较高的运算效率及可扩展性,论文给出了此算法与理想调度(perfect dispatch)的竞争比(competitive ratio)及完整数学证明,并通过半实物微电网仿真平台验证了此算法的有效性。此项研究有望应用于电力市场环境下多能互补、微网群协同交互等工业场景中。

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图1 电力市场环境下微电网运行示意图

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图2 半实物微电网仿真平台

嘉有为为论文第一作者和通讯作者,南科大助理研究员吕雪、博士后谢鹏、香港理工大学教授许昭,以及香港城市大学教授陈名华为论文合作者。南科大为论文第一通讯单位。

 

嘉有为课题组还在IEEE Trans. on Smart Grid 上发表了题为“A Multi-agent Reinforcement Learning based Data-driven Method for Home Energy Management”的论文,该论文提出了一种基于强化学习机制的多智能体家居能量管理算法。

智慧家庭能源管理是智能微电网的重要应用场景,能最大限度地有效利用电力资源,实现节能。随着电动汽车以及小型光伏发电系统在用户端的应用和普及,智慧家庭能量管理技术将获得持续发展。

此算法根据家用电器设备的实际使用特点进行智能分类,每类设备由一个虚拟的智能体进行自主控制。同时,该方法集成了电价及家用光伏发电预测系统,并基于大数据分析,实现经济调度及负荷需求响应。此项研究成果在未来家居节能方向展示了重要的应用潜力。

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图3 智慧家庭能量管理系统示意图

南科大访问学者许旭为论文第一作者,嘉有为为论文通讯作者,南洋理工大学助理教授徐岩、许昭,香港理工大学博士生柴松健,英国布鲁内尔大学助理教授赖俊升为论文合作者。南科大为论文第一通讯单位。

 

此外,嘉有为课题组在IEEE国际电力能源大会上获奖的论文以“Real-Time Operation Optimization of Islanded Microgrid with Battery Energy Storage System”为题,提出了一种储能系统参与微电网运行的实时调度方案,此方案建立了锂离子储能系统实时运行的生命周期损耗模型,为储能系统参与微电网的在线运行提供了依据。

储能技术的蓬勃发展对促进可再生能源消纳、提升智能微电网灵活性能具有十分重要的意义。作为微电网的一个重要功能单元,储能技术将实现与可再生能源发电机组的互补,扩大微电网运行功率范围,使其在并网和孤岛模式下维持系统的高效、稳定运行。但是,储能系统尤其是锂离子电池的损耗建模仍是其参与电网经济调度亟待解决的问题。该论文提出的方法致力于充分利用储能系统消纳高比例可再生能源,减缓可再生能源间歇输出所引起的功率波动,同时避免电池的过充损耗,维持储能系统的健康可持续使用。

南科大访问博士生吕承为论文第一作者,嘉有为为通讯作者,许昭和南科大硕士生史梦鸽为论文合作者。南科大为论文第一通讯单位。

 

 

论文连接:

https://ieeexplore.ieee.org/document/9105046

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8981876

 

 

供稿:电子与电气工程系

通讯员:李佰英

编辑:苗雪宁

主图设计:丘妍