利用机器学习技术，在集成数字孪生的微电网中实现基于人工智能的电池能量管理预测

《Journal of Energy Storage》：AI-driven forecasting for battery energy management in digital twin-integrated microgrids using machine learning techniques

微电网中基于数字孪生的可再生能源预测与电池优化系统研究。提出融合深度学习（DNN）和强化学习（RL）的框架，DNN在预测中表现最佳，RL动态优化电池充放电策略，提升能源效率与系统可靠性。

　　

Seyed Sajjad Sajjadi | Abdulreza Moghadassi | Homa Rashidizadeh-Kermani | Reza Kia | Miadreza Shafie-khah

伊朗阿拉克大学工程学院电气工程系

摘要

可再生能源（RES）的不确定性对微电网的稳定性和运行效率构成了挑战。本研究提出了一种基于数字孪生的框架，该框架结合了深度学习和强化学习（RL）技术，以提高整体能源预测能力和电池管理的优化水平。在测试的机器学习模型中，深度神经网络（DNN）被证明是最准确且计算效率最高的。当与RL结合使用时，可以动态管理电池的充放电过程，从而最大化能源效率和电池寿命。通过实施这一框架，微电网将获得更可靠的能源利用支持，并实现智能能源管理的可扩展性。

术语表

变量

tbody> $y_i$${\stackrel{?}{y}}_i模型预测值$$\omega$$\eta$$?wL$损失函数对权重的梯度

变量
X	原始特征值
μ	特征的平均值
σ	特征的标准差
N	数据集中的样本数量
实际观测值
LSTM模型的权重
学习率
RF(X)	随机森林模型对输入特征X的输出（代表用于预测的特征值）
T	随机森林集成中包含的决策树总数
X	输入特征

基于数字孪生的可再生能源预测和电池能量管理框架

电池能量管理是微电网稳定性和效率的最重要因素。控制系统通常负责管理可再生能源（RES）、电池储能系统和电力负载之间的能量流动，以防止不平衡问题。然而，问题在于可再生能源（如太阳能和风能）的不确定性和可变性，这可能会带来显著的不确定性，并破坏任何能源管理尝试。由于这种不确定性，需要一种先进的

算法实现

本节概述了在开发的数字孪生（DTT）框架中实现的多种算法，用于预测输出功率。该框架旨在使用实证数据或模拟数据来评估各种数据预测技术。为了确保模型基于最准确和最新的气象数据，风速、太阳辐射和温度值来自气象机构。这些数据通过DTT持续监控和更新。

数值结果

以下部分展示了详细数值模拟的结果，评估了LSTM、随机森林、决策树、超向量机和DNN等先进机器学习算法的预测性能。本研究建模了一个代表性的微电网系统，包括风力涡轮机、太阳能板和电池储能单元。该微电网作为一个本地化能源网络，能够自主或协同管理发电、储能和负载需求。

结论

本研究开发了一种基于数字孪生的微电网能量管理系统，整合了深度神经网络（DNN）预测和强化学习（RL）技术进行电池优化。DNN模型表现出优异的预测性能，而RL则实现了自适应和最优的电池运行，并能动态响应可再生能源的生成和负载需求变化。该框架提高了微电网的可靠性，增强了运行效率，并支持可持续能源管理。

CRediT作者贡献声明

Seyed Sajjad Sajjadi：撰写——原始草稿、可视化、验证、软件开发、资源准备、方法论设计、数据分析、概念化。 Abdolreza Moghadassi：撰写——原始草稿、验证、软件开发、方法论设计、数据分析、概念化。 Homa Rashidizadeh-Kermani：撰写——原始草稿、验证、软件开发、方法论设计、数据分析。 Reza Kia：审稿与编辑、项目监督。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

本项工作得到了Saha Niroo Savis Company在SGRI-PRO/0002/2025项目下的支持。Homa Rashidizadeh-Kermani衷心感谢该公司提供的财务和行政支持。