综述：微电网能源管理系统智能控制策略综述

本综述系统评述了微电网能源管理系统（EMS）的智能控制策略，涵盖集中式、分散式和分布式架构，以及模型预测控制（MPC）、人工智能（AI）方法、随机优化和多智能体系统（MAS）等关键技术。重点探讨了混合EMS在成本优化、可再生能源利用和减排方面的优势，并强调了网络安全（如虚假数据注入攻击FDIA）和先进通信技术（物联网IoT、5G）在实现安全、可持续微电网运行中的关键作用。

　　

引言

能源系统正加速从传统模式向可持续和智能化解决方案转型，可再生能源（RES）如光伏（PV）、风力涡轮机（WT）和小水电在此过程中扮演着关键角色。然而，其固有的间歇性和波动性对电网稳定性构成挑战。电池储能系统（BESS）的集成，包括锂离子（Li-ion）、固态电池、液流电池和氢存储等技术，通过储存过剩电能并在需求高峰时释放，确保了稳定能源供应。这些系统在微电网中实现了削峰填谷、频率调节、电压稳定和负载平衡，显著提升了电力质量和恢复力。

微电网（MG）作为整合分布式能源（DER）的本地化网络，可在孤岛模式或与主电网并网模式下运行。其优势在于减少对集中式发电厂的依赖，增强能源韧性，应对输配电（T&D）故障、极端天气和网络威胁。研究表明，微电网能显著降低能源短缺量（ENS），并将韧性指数（RI）从0提升至0.65，同时削减未满足需求超过39%。其模块化特性使其成为农村电气化、工业应用和城市智能电网集成的高性价比解决方案。经济评估显示，智能数字技术如人工智能（AI）驱动的需求响应和电动汽车（EV）存储可提供高达295 GW的系统灵活性，避免近5500亿美元的新基础设施投资，并通过提高效率带来约800亿美元的年度全球成本节约。此外，微电网通过替代化石燃料发电减少温室气体（GHG）排放，AI和信息物理系统（CPS）支持的智能系统能将全球CO₂减排潜力从7.7 Gt提升至12.2 Gt。

微电网系统

微电网是集成分布式能源（DER）的本地化能源网络，可根据目的、供电配置和规模进行分类。从功能角度，包括用户微电网、社区或公用事业微电网（称为milligrids）、虚拟微电网和远程或孤岛微电网。供电系统方面，可分为交流微电网、直流微电网、混合交直流微电网和网状微电网。

微电网的分类

微电网 broadly 分为传统微电网和智能微电网。传统微电网采用包含初级、次级和三级控制的分层结构，确保基本稳定性，但缺乏先进协调和通信网络，限制了其处理可再生能源变化的能力。智能微电网则集成先进通信系统、自动化技术和智能能源管理策略，利用实时监控、预测和优化算法增强DER、储能和需求侧资源之间的协调。其支持需求响应程序、车辆到电网（V2G）技术和点对点能源交易，提高了恢复力和可靠性。

微电网的运行模式及应用

微电网的运行模式主要包括并网和孤岛/独立运行。并网微电网与主电网并行运行，实现双向电力交换、辅助服务提供和DER增强集成，对于通过需求响应、削峰和参与电力市场优化经济性能尤为宝贵。孤岛模式则自主运行，确保在公用事业网络中断或扰动期间的供电连续性，对偏远社区和关键任务应用如军事设施、医院和工业设施至关重要。

并网微电网集成于主电网，优化能源分配，减少传输损耗，提高供电可靠性。其支持太阳能光伏、风能和水电等RES的整合，增强整体能源系统的可持续性。实例包括城市环境和工业设施，如医院、军事基地、采矿、制造和商业综合体。孤岛或远程微电网在集中电网基础设施不可用或不切实际的隔离区域自主运行，通常依赖太阳能、风能和小规模水电等可再生能源，结合储能系统平衡供需。其主要优势是为偏远社区提供可靠电力，减少对昂贵且污染严重的柴油发电机的依赖，常见于偏远村庄、海上平台和远离主电网的军事基地。

能源管理系统在微电网中的应用

随着可再生能源的快速集成，能源管理系统（EMS）已成为协调发电、储能和消费的重要控制架构。EMS负责维护系统可靠性、经济运行和电能质量，利用先进预测、优化和实时决策工具。其 broadly 分为集中式、分散式、分布式和混合控制架构。

集中式EMS在分层结构下运行，单个监控单元（称为微电网中央控制器MGCC）监督所有DER、存储设备和负载。其收集实时数据，执行系统范围优化任务，如经济调度、削峰、电压/频率控制和资源调度。尽管决策能力强，但依赖单一控制点造成潜在漏洞，且扩展性差。分散式EMS中，微电网内的各个单元如太阳能光伏阵列、柴油发电机、风力涡轮机和储能系统由自己的本地控制器管理。这些控制器基于电压水平、频率偏差和本地电力需求等参数进行实时监控和决策，增强模块化和容错性，但缺乏全局视角，可能导致局部最优但全局低效的决策。分布式EMS融合集中协调和分散操作的优势，本地控制器保持实时监控和控制DER的能力，并配备双向通信链接，与相邻单元和中央监督层交互。其通过多智能体系统或分布式优化算法实现协调，支持即插即用功能，增强网络安全和容错性。混合EMS结合集中式、分散式和分布式控制范式的优势，创建多层级结构，实现全局优化和本地恢复力，显著增强可扩展性、灵活性和鲁棒性。

EMS控制技术

EMS控制技术 broadly 分为六类：经典优化方法、生物启发算法、随机和鲁棒优化、基于模型的预测控制、基于人工智能的策略和分布式基于代理的系统。

风险感知决策：使用随机和鲁棒模型

随机和鲁棒优化技术将不确定性明确纳入EMS决策。随机方法考虑输入的概率分布，而鲁棒方法在有限不确定性集内优化最坏情况。这些模型在管理存储操作或规划日前能源调度 under 不确定的太阳能和风能预测时特别有益。然而，场景生成和计算成本相当高，尤其是在实时应用中。

通过分布式代理系统实现协作自主

多智能体系统（MAS）引入分布式控制哲学，智能代理代表子系统或组件，在本地和全局协调管理微电网操作。这些代理使用预定义协议进行通信，以协商决策、解决冲突和共享信息，使系统即使在部分故障或通信丢失的情况下也能运行。 prominent MAS技术包括合同网协议和分布式约束优化问题（DCOP），促进分散决策同时优化全局系统性能。MAS提供高可扩展性和恢复力，但设计连贯的代理行为并确保代理间通信安全是持续挑战。

数据驱动智能：AI驱动的EMS方法

人工智能（AI）方法通过利用大量数据集进行学习和预测，引入了EMS的新范式。决策树回归、长短期记忆（LSTM）网络和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）等技术用于能源预测、需求预测和动态定价响应。这些模型在识别非线性模式和响应系统变化方面表现出色，无需显式编程。然而，这些AI系统通常作为“黑箱”运行，限制可解释性，并需要高质量数据的严格训练。

经典优化技术

微电网EMS的基础控制策略主要基于经典优化理论。这些方法利用结构化数学技术，如二次规划、混合整数线性规划和梯度下降算法，在预定边界内解决能源分配挑战。这些模型假设确定性参数，常用于系统信息可用的集中式系统。基于简单逻辑的控制，包括基于阈值的方案和规则树，在负载和发电模式一致的微电网中仍然流行。尽管这些方法提供计算效率和可解释性，但往往难以应对现实世界的不确定性和可再生能源发电的非线性动力学。

基于模型的预测和自适应优化

模型预测控制（MPC）代表一种前瞻性策略，通过在每个控制区间解决有限范围优化问题来预测未来系统行为。这允许动态更新控制决策以响应扰动、预测误差和变化操作条件。MPC特别适用于调度电池、协调混合发电和在分时定价环境中执行能源套利。MPC系统擅长维护系统约束和确保运行模式之间的平滑过渡，但严重依赖准确的系统建模和计算基础设施来解决实时优化问题。

生物启发启发式和基于群体的EMS控制

生物启发和群体智能算法通过模拟复杂自然系统，重塑了能源优化的 landscape。这些算法旨在在高度非线性和多维问题空间中找到近最优解，其中经典方法不足。萤火虫算法（FA）、布谷鸟搜索（CS）和蝙蝠算法（BA）等技术因其在处理微电网不确定性和动态条件方面的鲁棒性而获得关注。这些方法不需要导数信息，使其适用于黑箱优化。然而，它们的性能对参数调整高度敏感，并且可能需要多次迭代才能收敛。

混合EMS算法

混合EMS算法结合多种控制和优化策略的优势，以增强微电网能源管理的灵活性、准确性和恢复力。这些技术集成来自经典优化、预测控制和生物启发启发式的元素，以利用各自优势同时减轻个体限制。混合方法在管理混合可再生能源系统的复杂、非线性和不确定行为方面特别有效，其中没有单一算法在所有条件下可能表现最佳。混合EMS可能将模型预测控制（MPC）用于短期预测和约束处理，同时利用粒子群优化（PSO）微调设定点或优化运行计划。其他框架结合基于机器学习的预测与模糊逻辑控制器或遗传算法，以确保在变化负载和发电配置文件下的适应性和快速响应。这些多层架构允许智能决策实时适应，考虑可再生能源发电、负载可变性和市场条件的不确定性。虽然混合EMS策略提供卓越性能和多功能性，但它们通常引入系统设计、集成和计算要求的额外复杂性。

网络攻击对MG EMS的影响

智能EMS在微电网中的集成严重依赖先进通信基础设施、实时数据交换和自动化决策。虽然这些能力提高了效率、可扩展性和恢复力，但它们也使系统面临重大的网络安全风险。网络攻击可能破坏数据完整性、中断操作，甚至将其后果从数字网络扩展到物理领域，从而威胁系统稳定性、经济效率和安全性。

中间人（MITM）攻击发生在入侵者秘密拦截和操纵两个合法实体之间的通信时。通过将自己置于发送者和接收者之间，攻击者可以改变或注入恶意数据到通信流中，同时保持未被检测。欺骗或虚假数据注入（FDI）攻击涉及将伪造或误导性信息插入通信通道。拒绝服务（DoS）和分布式DoS（DDoS）攻击旨在通过发送过多请求或数据包来压倒系统资源，使目标组件无响应。重放攻击发生在对手记录合法通信数据并在后期重传以欺骗系统时。网络钓鱼攻击是一种社会工程策略，攻击者使用欺诈性电子邮件、消息或网站从毫无戒心的人员那里获取敏感凭证。恶意软件包括病毒、蠕虫、特洛伊木马和勒索软件等恶意软件，渗透计算系统。

因此，微电网中多样网络攻击的普遍性强调了开发网络恢复力控制策略的紧迫性，以保护智能EMS免受已知和新兴威胁。与主要关注预防的传统保护措施不同，网络恢复力方法 incorporate 检测、缓解和恢复机制，确保系统即使在 compromised 条件下也能保持功能。这涉及将异常检测算法、入侵检测系统（IDS）和基于机器学习的威胁识别嵌入EMS架构，以实时识别异常行为。此外，通信路径的冗余、分布式控制方案和安全加密协议可以显著减少单点故障和未经授权入侵的影响。恢复力还扩展到系统通过重新配置操作或隔离受影响组件来自我修复的能力，从而最小化服务中断和维护电网稳定性。重要的是，网络恢复力控制不仅是技术必要性，也是先进技术如5G、物联网和AI在微电网中可靠部署的战略推动者。

智能EMS中的通信创新

向智能EMS的转型正被先进通信基础设施和新兴技术的融合加速。现代能源系统，包括智能电网、微电网和混合可再生能源系统，严重依赖信息通信技术（ICT）确保DER的高效监控、控制和优化。然而，随着这些系统变得更加互联和暴露于网络空间，它们也面临可靠性、安全性和可扩展性方面的重大挑战。为应对这些挑战，区块链、人工智能（AI）、数字孪生、物联网（IoT）网络和5G通信技术等创新技术正日益被研究。这些创新不仅增强网络安全，还提高智能EMS的可扩展性、响应性和有效性。

区块链技术提供去中心化、不可变的账本，可以保护智能电网交易和系统操作。在集中式服务器 based 模型中，由于未经授权访问和操纵的可能性，出现安全和隐私风险。区块链通过将账本分布到多个节点来减轻这些风险，确保完整性、透明度、来源和可信度得以保持。在能源管理中，区块链可以认证设备、验证数据完整性和防止未经授权访问。

AI驱动的机器学习（ML）为智能电网中的异常检测、漏洞评估和预测威胁建模提供强大工具。监督、半监督和无监督ML算法可以处理大量实时电网数据，以识别异常活动，如虚假数据注入攻击（FDIA）或异常负载波动。基于AI的入侵检测系统（IDS）通过自动标记可疑活动和启动实时防御响应来增强监控能力。此外，AI与控制系统集成以优化需求响应、DER调度和故障检测。

加密仍然是确保能源通信中机密性和完整性的基础。对称加密方案如AES和DES，以及非对称技术如RSA和ECC，广泛用于保护无线传感器网络、智能电表和物联网 enabled 逆变器。未来EMS必须考虑适用于资源受限设备的轻量级密码学，确保安全数据交换而不过度计算开销。然而，随着量子计算的出现，许多现有加密技术可能变得脆弱。需要将NIST正在开发的后量子密码算法和标准集成到未来EMS中，以确保长期恢复力。标准化加密协议对于互操作性至关重要，在异构能源网络中提供统一方法。

数字孪生（DT）技术提供物理电网基础设施的虚拟副本，实现实时模拟、监控和控制。在网络安全背景下，DT允许操作员模拟网络攻击、评估系统漏洞并在实际电网上实施之前制定恢复力恢复策略。通过持续镜像物理条件，DT增强态势感知，使系统操作员能够预测潜在故障并主动实施纠正措施。在攻击或中断期间，DT通过保持可用性和支持快速系统恢复来确保操作连续性。其集成到EMS中通过提供跨互依赖基础设施（如交通、水和电信）的预测和规范见解来加强决策。

物联网（IoT）已成为智能EMS的骨干，通过连接数百万设备，从智能电表和传感器到分布式发电单元和消费者电器。IoT网络实现跨能源基础设施的无缝数据收集、通信和协调。这种分布式连接允许精细监控能源流、资产的预测性维护和增强的需求侧管理。然而，物联网设备的大规模部署引入了网络安全漏洞，如未经授权访问和僵尸网络攻击，必须通过安全协议和轻量级加密解决方案来缓解。尽管存在这些挑战，IoT网络对于确保可扩展性不可或缺，因为它们允许智能EMS动态扩展，同时保持多样设备和平台之间的互操作性。

第五代（5G）无线通信技术在智能EMS的演变中扮演变革性角色。与前几代不同，5G提供超可靠低延迟通信（URLLC）、大规模机器类型通信（mMTC）和增强移动宽带（eMBB），所有这些都对EMS应用至关重要。URLLC确保电网保护、需求响应或故障隔离的控制信号在毫秒内传输，最小化系统停机时间并确保电网稳定性。mMTC支持数十亿物联网设备的连接，实现跨智能城市和工业系统的可扩展能源管理。此外，5G通过提供高速、安全通信路径增强实时决策，促进微电网和 transactive 能源系统中的分布式控制模型。通过集成5G，智能EMS可以实现比传统通信基础设施更高的可靠性、适应性和响应性。

关键要点

微电网操作的演变 landscape 要求智能和自适应EMS能够应对多方面的挑战，包括可再生能源间歇性、动态需求和系统可扩展性。此外，对ICT和互联设备依赖的增加加剧了网络攻击的脆弱性，使网络安全恢复力成为EMS设计的核心关注点。

研究者的关键要点

MPC为约束下的预期决策提供结构化框架。研究者应专注于通过降阶模型提高MPC可扩展性，并探索其与实时预测方法的集成以增强时间准确性。随机和鲁棒优化技术对于不确定性量化仍然必不可少。未来研究应探索其与自适应控制和强化学习的结合，以在波动的RES输出和负载变化下增强EMS可靠性。建立具有共同数据集的开放访问模拟环境将实现EMS算法（包括元启发式和机器学习模型）更一致的比较评估。基于人工智能的策略如深度学习和强化学习对高维状态估计和政策学习持有 promise，但需要大数据集和可解释性。推荐研究EMS的可解释AI。MAS可以实现分布式决策和协作控制。需要更多研究 on 恢复力MAS设计，确保容错、代理通信安全和动态拓扑下的协调。促进控制理论家、计算机科学家和电力系统工程师之间的跨学科合作，以培养适应不同微电网配置和地理背景的整体EMS框架。网络攻击如虚假数据注入、拒绝服务或GPS欺骗可能破坏微电网中的预测准确性和决策。研究者必须优先考虑恢复力算法设计、异常检测机制和与EMS优化框架集成的跨层安全策略。

工程师和实践者的关键要点

工程师应考虑采用混合EMS模型，结合集中预测和调度与本地分散控制，以提高系统响应性和对局部故障或数据丢失的恢复力。MPC和自适应基于模型的策略特别适用于电池储能调度、电压调节和负载跟踪。它们应在微电网动力学准确模型和计算资源可用的地方部署。元启发式算法如遗传算法、粒子群优化和萤火虫算法对于解决最优规模、能源调度和组件放置中的非凸、多目标问题很有价值。然而，工程师必须平衡性能增益与计算限制。经典优化技术，包括二次规划和混合整数规划，仍然适用于发电和需求可预测的系统。这些方法理想用于较小规模或静态环境，其中计算速度和可解释性被优先考虑。硬件在环测试和协同仿真平台应成为EMS开发工作流程中的标准实践，以验证算法性能和网络攻击场景 under 实时操作约束和硬件限制。建立现场操作和EMS设计之间的反馈循环，允许实时操作数据 refine 控制算法并随时间提高预测性能。

政策制定者和监管者的关键要点

监管框架必须演进以适应新兴范式，如 transactive 能源、点对点（P2P）交易和积极参与能源市场的产消者。EMS架构必须被允许灵活互操作 across 变化的市场结构和电价。应支持AI、MAS、区块链和物联网/5G驱动的EMS示范项目，特别是在与电气化和可持续性目标一致的背景下。这包括城市智能电网和农村离网应用，其中恢复力和公平性至关重要。EMS的国家标准应优先考虑互操作性、网络安全和DER、EV和储能系统的模块化集成。政策制定者应激励开发分散和自适应EMS架构，能够在电网应急、孤岛事件或DER故障期间保持稳定性。必须开发 robust EMS设计指南以考虑地区特定的气候、基础设施和经济条件，特别是在易受高可再生能源间歇性或极端天气事件影响的地区。资助政策、网络安全和技术交叉的研究至关重要。技术经济和生命周期评估应包括网络恢复力度量，以捕捉EMS实施的长期成本和风险。

总结

MPC强调用于实时操作任务，如负载调度、能源预测和约束管理，特别是在准确系统模型存在的地方。准确的能源预测是智能控制策略中的基础元素，因为它直接启用MPC算法的预测优化核心。其影响对于 robust 经济调度、主动约束管理和有效缓解可再生能源发电和负载消耗固有的不确定性至关重要，从而确保系统稳定性和最优性能。随机和鲁棒模型适用于具有高可再生能源可变性的环境，通过基于场景的规划支持可靠性。MAS提供分散控制优势，特别是对于地理分散的微电网，前提是确保安全通信。人工智能在数据丰富的上下文中擅长预测分析和需求响应，但需要可解释性以建立信任。经典优化仍然适用于更简单、稳定的系统，具有低计算需求。预测和自适应模型推荐用于经历频繁变化和预测不确定性的微电网。元启发式技术有效解决规划阶段的复杂多目标问题，但在实时实施中面临挑战。最后，混合EMS算法集成预测、优化和控制以管理复杂、 evolving 系统，突出模块化和可扩展设计对于实际应用的重要性。此综合指导研究者、工程师和政策制定者基于系统复杂性、操作需求和资源可用性选择适当的EMS方法。

结论与未来工作

本综述探讨了微电网中EMS的智能控制策略，突出了它们各自的优势、限制和应用。集中式EMS实现全局最优性，但遭受可扩展性和单点漏洞之苦，而分散式EMS以整体优化为代价增强自主性和容错性。分布式EMS，特别是多智能体系统，当 supported by robust 通信基础设施时，提供卓越的恢复力、可扩展性和灵活性。先进控制技术如MPC和AI驱动模型，包括LSTM、强化学习和ANFIS，提供强大的适应性和预测准确性，尽管其高计算需求仍然是一个挑战。随机和鲁棒方法在不确定性下加强可靠性，但往往面临复杂性和效率约束。混合EMS方法出现为最有效，集成互补方法以提高成本效率、可再生能源利用、减排和电网恢复力。

未来工作必须专注于开发网络恢复力EMS架构，纳入入侵检测、异常检测和自我修复机制，以防范网络攻击。同样重要的是设计先进通信创新和混合EMS框架，结合数据驱动AI与基于物理的建模、实时预测和可解释AI。这些方向对于确保可靠、可扩展、安全和可持续的微电网操作至关重要。