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基于可再生能源的住宅用微电网的技术经济、预测建模与需求响应分析
Techno-Economic, Predictive Modeling, and Demand Response Analysis of a Renewable Energy-Based Microgrid for Residential Applications
Md. Feroz Ali · Md. Rafiqul Islam Sheikh · Abdullah Al Mamun · Md. Jakir Hossen · IEEE Access · 2025年3月
本研究针对孟加拉国拉杰沙希一栋五层住宅楼，利用HOMER Pro优化设计了一个并网型太阳能光伏-沼气微电网。最优配置下，可再生能源占比达59.4%，二氧化碳排放减少46%，度电成本降至0.0306美元/kWh，年发电量分别为光伏31,168 kWh和沼气3,040 kWh。预测模型（R²=1.0）显著提升功率预测精度，MATLAB仿真验证系统电压频率稳定。需求响应策略年节电2,730.44 kWh，降低对非可再生能源依赖。系统可靠性高，缺供电能（ENS）和失电概率（LPSP）接近零，敏感性分析表...
解读: 该研究的并网型光伏-沼气微电网优化设计与需求响应策略，对阳光电源户用储能系统（如PowerStack系列）和SG系列户用逆变器具有重要参考价值。研究中的预测建模技术（R²=1.0）可集成至iSolarCloud平台，提升功率预测精度和智能调度能力；需求响应策略年节电2,730 kWh的成果，可应用于...
微电网控制与管理的强化学习解决方案综述
Reinforcement Learning Solutions for Microgrid Control and Management: A Survey
Pedro I. N. Barbalho · Anderson L. Moraes · Vinicius A. Lacerda · Pedro H. A. Barra 等6人 · IEEE Access · 2025年2月
微电网MG是包含负荷和分布式能源资源的配电系统部分，能够并网或离网运行。具有适当设计的MG控制器提升能源效率，在现代配电系统中发挥重要作用。因此，MG管理和控制因其复杂运行成为广泛研究领域。强化学习RL为处理MG复杂动态和非线性提供自适应解决方案，是传统算法和控制方法在负荷频率控制、资源分配和能源管理等任务中的替代方案。鉴于该主题相关性，本综述检验RL在MG控制和管理中的作用，在先前综述基础上提供全面更新，按RL类型、控制目标和MG运行模式对文章分类。此外，评估基于RL解决方案的硬件实施和性能评...
解读: 该强化学习综述对阳光电源微电网智能控制具有重要指导价值。阳光PowerStack微电网系统需要自适应控制算法应对负荷波动和能源不确定性。该研究系统梳理的RL方法可应用于阳光微电网EMS系统，优化负荷频率控制和能源调度。在工商业微电网场景下，RL可实现储能系统的智能充放电决策，提升经济效益。该综述识别...
利用D-PMU和负序阻抗相角分析的微电网孤岛检测
Microgrid Islanding Detection Using D-PMU and Phase Angle Analysis of Negative Sequence Impedance
Asim Chaulagain · Ramakrishna Gokaraju · Nurul Chowdhury · Krish Narendra · IEEE Access · 2025年1月
非计划孤岛检测是微电网运行的重大挑战。孤岛发生时分布式能源DER需在2秒内快速断开，使快速孤岛检测至关重要。本文描述利用配电相量测量单元D-PMU的新型微电网孤岛检测方法，通过检查负序阻抗角随时间的变化实现。与仅使用电压电流序分量相角的方法不同，阻抗相角捕获电阻和电抗的整体效应，更清楚理解扰动期间的电气行为。在六节点微电网和IEEE-34节点系统中验证，使用工业标准PhasorSmart软件评估在线性能。该检测技术可有效区分非孤岛事件，孤岛检测时间小于50ms，显著快于现有被动技术。
解读: 该快速孤岛检测技术对阳光电源微电网解决方案的保护功能提升有重要价值。阳光微电网系统需要毫秒级孤岛检测来保护设备和人员安全。D-PMU相量测量技术可集成到阳光微电网控制器中，提供比传统频率电压检测更快更准确的孤岛识别。负序阻抗相角分析算法可应用于阳光储能和光伏逆变器的并网保护功能。该技术结合阳光构网型...
虚拟同步发电机控制微电网中退役非等容量锂电池的一致性算法SOC均衡方案
Consistency Algorithm-Based SOC Balancing Scheme of Retired Non-Equal Capacity Lithium Battery in Virtual Synchronous Generator Controlled Microgrids
Qingfeng Wu · Xiaolin Chu · Yamin Fan · Liqun Liu 等5人 · IEEE Access · 2025年1月
退役电动汽车锂电池可用于微电网以充分利用锂电池剩余容量。由于使用寿命和环境差异，微电网中退役锂电池包的荷电状态和容量难以完全一致，SOC均衡是延长退役锂电池寿命的重要手段。然而传统虚拟同步发电机控制方案和现有基于虚拟同步发电机的SOC均衡方案无法实现虚拟同步发电机控制微电网中非等容量退役锂电池的SOC均衡。因此提出基于虚拟同步发电机控制的非等容量退役锂电池SOC均衡方案。分析传统虚拟同步发电机控制和退役锂电池容量差异在SOC均衡中的影响机制，通过修正传统虚拟同步发电机控制参数和线路阻抗消除容量对...
解读: 该退役电池SOC均衡技术与阳光电源储能系统梯次利用战略高度契合。阳光在电池梯次利用领域布局储能系统，该虚拟同步机和一致性算法方案可优化非等容量电池包的能量管理。阳光可将该技术应用于ST系列储能系统的BMS和EMS协同控制，实现梯次利用电池的高效均衡和寿命延长，降低储能成本，提升系统经济性，推进循环经...
基于无模型深度强化学习的微电网能量管理
Energy Management in Microgrids Using Model-Free Deep Reinforcement Learning Approach
Odia A. Talab · Isa Avci · IEEE Access · 2025年1月
随着智能电网技术的发展，微电网在整合风能、太阳能等可再生能源方面发挥着关键作用。然而，可再生能源的间歇性及电动汽车与快充站负荷的增长，给微电网运行的稳定性与效率带来挑战。本文提出一种无模型的实时能量管理策略，无需传统不确定性建模即可应对源荷双重不确定性。将问题建模为马尔可夫决策过程，并采用基于Actor-Critic架构的深度确定性策略梯度算法实现动态优化。仿真结果表明，该方法总成本降至51.8770 €ct/kWh，较Dueling DQN和DQN分别降低3.19%和4%，验证了其在现代微电网...
解读: 该无模型深度强化学习能量管理技术对阳光电源微电网解决方案具有重要应用价值。可直接应用于PowerTitan储能系统与ST系列储能变流器的能量调度优化，通过DDPG算法实现光伏-储能-充电桩的实时协同控制，无需复杂的不确定性建模即可应对源荷波动。该方法可集成至iSolarCloud云平台，提升微电网E...
通过结合负荷与光伏预测的迁移学习提升基于强化学习的能量管理
Enhancing Reinforcement Learning-Based Energy Management Through Transfer Learning With Load and PV Forecasting
Chang Xu · Masahiro Inuiguchi · Naoki Hayashi · Wong Jee Keen Raymond 等6人 · IEEE Access · 2025年3月
在可再生能源微电网中，高效能量管理对维持系统稳定性和降低运行成本至关重要。传统强化学习（RL）控制器常面临训练时间长和过程不稳定等问题。本研究提出一种融合迁移学习（TL）技术的新型RL方法，利用ResNet18+BiLSTM等先进预测模型生成的合成数据对RL智能体进行预训练，嵌入领域知识以提升性能。基于一年运行数据的实验结果表明，相较于基线模型，TL增强的RL控制器累计运行成本最高降低62.63%，系统不平衡度改善达80%，并显著提升初始性能与训练效率。该方法展现了TL与RL结合在复杂电力系统实...
解读: 该迁移学习增强的强化学习能量管理技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。研究中的ResNet18+BiLSTM预测模型可集成至iSolarCloud云平台，提升光伏-储能微电网的实时调度能力。62.63%的成本降低和80%的系统不平衡改善直接契合阳光电源ESS...