基于马尔可夫决策过程的直流光伏微电网随机能量管理优化研究

为解决光伏微电网中随机负载行为和间歇性资源可用性带来的能量管理挑战，研究人员提出了一种结合随机预测控制(SPC)和马尔可夫决策过程(MDP)的创新策略。该研究通过动态平衡发电、负载消耗和储能，显著提升了微电网稳定性，减少振荡并优化电池充放电周期，为离网可再生能源应用提供了鲁棒的自适应解决方案。

　　

随着可再生能源在离网应用中的普及，光伏(PV)微电网面临的核心挑战在于如何应对负载行为的随机性和太阳能资源的间歇性。传统控制策略难以实时预测动态负载需求，导致能量管理效率低下、系统振荡加剧以及电池寿命缩短。这一瓶颈严重制约了偏远地区能源供应的可靠性和经济性。

针对这一难题，由Princess Nourah bint Abdulrahman University等机构的研究团队在《Results in Engineering》发表了一项突破性研究。该工作创造性地将随机预测控制(Stochastic Predictive Control, SPC)与马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)相结合，开发出能够适应随机负载变化的智能能量管理框架。

研究团队采用三项关键技术：首先建立包含8种负载状态的马尔可夫链模型，通过概率转移矩阵预测实时负载需求；其次设计模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)算法，动态优化DC-DC变换器的占空比u(t)以实现最大功率点跟踪(MPPT)；最后集成电池状态估计(State of Charge, SoC)约束，构建包含光伏电压V_pv、电感电流i(t)和电容电压v(t)的三维状态空间模型。

研究结果显示，在标准测试条件下，该策略使PV功率跟踪误差降至0.0324，转换效率达99.9%，较传统扰动观察法(P&O)提升2.7个百分点。通过MDP实现的负载预测准确率超过90%，成功将电池SoC维持在10%-90%的安全区间。在巴西夏季实测中，系统在辐照度波动达1000W/m²、温度变化25°C的条件下仍保持稳定运行，冬季测试也验证了其在低辐照环境的适应性。

这项研究的核心突破在于首次将MDP的随机建模能力与MPC的滚动优化特性相结合，解决了离网PV系统中最棘手的负载不确定性难题。其创新价值体现在三方面：一是通过π_ij概率矩阵实现了负载行为的量化预测；二是开发了包含V_pv,opt和I_pv,opt的多目标优化函数；三是建立了包含Buck/Boost模式的双向DC-DC变换器控制策略。这些成果为偏远地区医疗、通信等关键设施提供了高可靠性的能源解决方案，同时为多能源微电网的智能管理奠定了方法论基础。未来研究可向风光储混合系统拓展，并通过嵌入式系统实现工程验证。