轻量级概率预测与光伏集成储能系统在主动配电网中的局部控制

《Renewable Energy》：Lightweight probability forecasting and local control of photovoltaic integrated with energy storage system in active distribution networks

降低分布式光伏并网系统电压偏差的轻量化概率预测与本地控制方法

　　
本文针对分布式光伏高渗透率背景下主动配电网（ADN）中出现的功率反转和电压越限问题，提出了一种基于边缘计算的轻量化概率预测与本地控制协同优化方法。研究团队通过知识蒸馏技术将云端复杂预测模型压缩为边缘端轻量级模型，结合分位数回归与核密度估计构建概率预测框架，并创新性地将机会约束优化方法与本地储能控制策略相结合，在确保计算资源有限的前提下实现了光伏功率的高精度预测和高效平滑控制。

研究背景方面，随着全球能源结构低碳转型加速，分布式光伏（DG-PV）在配电网中的渗透率持续提升。然而，光伏发电的强间歇性和不确定性导致配电网出现多维度挑战：首先，波动性功率输出引发传统电压控制策略失效；其次，高比例光伏导致线路潮流反向，威胁电网安全稳定；再者，随机性发电特性使储能系统（ESS）的日前调度面临较大风险。现有解决方案多采用集中式优化，存在计算延迟大、响应滞后等问题，难以适应边缘端实时控制需求。

针对上述问题，研究团队提出分层协同控制架构。在预测层，采用知识蒸馏（KD）技术将云端训练的深度神经网络压缩为边缘端可部署的轻量化模型。这种模型压缩方法通过模仿教师网络的知识分布，在保持预测精度的前提下将模型体积缩减约70%，满足边缘设备计算资源受限的特点。概率预测层创新性地融合分位数回归与核密度估计方法，前者通过计算不同置信区间的功率预测区间，后者通过非参数核方法捕捉功率分布特征，共同构建多维概率预测体系。实验表明，该预测模型在澳大利亚公开光伏数据集上的MAE（平均绝对误差）达到18.7%，RMSE（均方根误差）控制在22.3%，较传统点预测方法提升约15%的预测可靠性。

在控制策略设计方面，研究团队突破性地将机会约束优化方法引入边缘端控制决策。通过构建光伏功率波动概率约束模型，将不确定性量化为可计算的边界条件。具体而言，基于概率密度函数计算不同置信水平下的功率上下界，建立包含概率约束的优化模型。这种设计有效解决了传统确定性控制策略对极端场景应对不足的问题，在保证95%置信水平下控制精度的同时，将计算复杂度降低约40%。

方法创新体现在三个维度：首先，知识蒸馏框架引入动态参数更新机制，通过在线学习持续优化边缘模型，使模型在部署初期就能达到云端模型的85%预测精度；其次，开发具有时序解耦特性的储能边界模型，将SOC（荷电状态）的动态约束转化为可分离的时空约束条件，显著提升控制策略的鲁棒性；最后，构建概率-物理混合控制框架，将概率预测结果转化为物理可执行的充放电指令，实现预测精度与控制效能的协同优化。

实验验证部分采用典型光伏数据集和IEEE 33节点系统进行对比分析。在澳大利亚光照条件剧烈变化的测试时段，系统电压偏移最大值由传统控制方法的12.7%降低至5.8%，功率反转概率下降62%。在IEEE 33节点配电网中，通过本地控制策略使储能系统充放电循环效率提升至92%，较集中式优化方案提高18个百分点。值得注意的是，在边缘计算资源受限场景下（CPU算力<500 MFLOPS），该方案仍能保持预测误差低于23%，验证了方法在资源受限环境下的适用性。

研究团队还建立了完整的模型部署验证体系：采用PyTorch框架构建云端教师模型，通过蒸馏压缩生成TensorRT加速版边缘模型，实测边缘端推理延迟控制在120ms以内；开发基于Gurobi优化求解器的本地控制模块，实现秒级响应决策；建立包含计算资源消耗指标、预测误差指标、控制效果指标的评估体系，从多维度验证方案有效性。

该研究成果在多个层面具有突破性意义：理论层面，首次将机会约束优化与概率预测深度融合，构建了不确定性环境下的闭环控制框架；技术层面，开发了面向边缘计算设备的轻量化预测模型压缩工具链，其模型更新机制可适应不同光照条件下的运行环境；应用层面，提出的控制策略在降低电压越限率的同时，使储能系统利用率提升至87%，显著高于现有分布式储能控制系统的75%行业平均水平。

后续研究计划包括：1）拓展至多储能系统协同控制场景；2）开发基于联邦学习的跨区域光伏预测框架；3）构建面向边缘计算的硬件加速专用芯片。这些延伸方向将进一步提升方案在复杂电网环境中的适应能力，为高比例可再生能源并网提供新的技术路径。