基于混合数据驱动与机理的双层调度模型：分布式柔性沼气站在多能互补微电网中的负载平衡研究

本文提出了一种针对多能互补微电网中分布式柔性沼气站的双层调度模型，创新性地融合数据驱动（LSTM）与机理模型（Gompertz），通过上层双目标优化与下层BP-PID控制实现沼气柔性生产。该模型有效提升微电网对风光波动性的适应能力（VPP），为可再生能源高渗透场景提供理论与技术支撑。

　　

^研究亮点

本研究开发了一种用于协调分散式可调度沼气站运行的双层控制器，旨在提升沼气供应灵活性并改善微电网的稳定运行。主要结论如下：

(1) 上层模型通过双目标优化确保系统范围的能源可靠性和稳定性。仿真结果表明，优先考虑沼气输出而非虚拟电厂（VPP）利润，可使碳减排量增加4.91%，相当于每天434 kg CO₂-eq，尽管这会降低虚拟电厂的收入。

^结论

本研究开发了一种用于协调分散式可调度沼气站运行的双层控制器，旨在提升沼气供应灵活性并改善微电网的稳定运行。主要结论如下：

(1) 上层模型确保系统范围的能源可靠性和稳定性。仿真结果表明，优先考虑沼气输出而非虚拟电厂（VPP）利润，可使碳减排量增加4.91%，相当于每天434 kg CO₂-eq，尽管这会降低虚拟电厂的收入。