智能储能系统中预测技术对模型预测控制性能影响的综合评估

为解决可再生能源间歇性带来的电网稳定性挑战，研究人员系统评估了五种预测方法（线性模型、XGBoost、RNN、TimeMixer、TimesNet）对智能储能系统（SESS）中模型预测控制（MPC）性能的影响。研究发现XGBoost预测精度最高且经济收益提升达104%，但预测误差与MPC性能存在非线性关联，揭示了传统MSE指标在控制场景中的局限性，为优化能源管理系统提供了重要依据。

　　

随着可再生能源在电网中的占比不断提升，风电、光伏(PV)发电的间歇性对电网稳定性提出了严峻挑战。德国等国家通过法规（如欧盟指令(EU) 2019/944）推动动态电价机制，促使智能储能系统(SESS)成为平衡供需的关键技术。然而，传统基于规则的储能控制策略难以应对复杂市场环境，而依赖预测数据的模型预测控制(MPC)虽理论上更优，其实际效果却受限于预测模型的准确性。目前研究多聚焦MPC算法优化，却鲜少系统分析预测误差如何通过多变量耦合影响控制决策——这正是Ulrich Ludolfinger团队在《Smart Energy》发表的研究试图解答的核心问题。

研究采用树结构Parzen估计器(TPE)优化超参数，基于欧洲电力现货市场和三栋德国居民建筑的真实数据（15分钟分辨率），对比了线性模型、XGBoost、循环神经网络(RNN)、TimeMixer和TimesNet五种算法对负荷、光伏出力及电价的预测性能。关键发现包括：XGBoost在测试集上实现最低MSE（负荷0.372，电价0.261）和最高MPC收益增益（104%），但线性模型虽预测精度垫底，MPC收益却跃居第三（73%），凸显MSE与经济效益的非对称性；每日重训练使线性模型收益提升至105%，而复杂模型TimesNet反降2%，说明模型复杂度与适应性的权衡。

预测模型评估

通过96步时间窗口输入历史数据，XGBoost在负荷和电价预测中均表现最优（R²达0.677），而RNN凭借序列建模优势在光伏预测领先（MSE 0.164）。但测试阶段RNN对冬季光伏出力预测误差激增，反映过拟合风险。

MPC性能分析

在含20kWh锂电的仿真环境中，完美预测可使收益比无储能基准提升235%，但实际最优组合（XGBoost+MPC）仅达104%。值得注意的是，RNN因光伏预测偏差导致MPC收益骤降至9%，揭示PV预测对MPC的敏感性远超理论预期。

结论与展望

该研究首次量化了多变量预测误差对SESS控制的级联影响，证明：1）预测准确性≠控制效益，需开发面向MPC的损失函数；2）误差在多变量间存在非线性叠加效应；3）轻量级模型通过高频重训练可逼近复杂模型性能。未来研究可探索强化学习(RL)与MPC的混合架构，以弥补纯模型预测在不确定性处理上的缺陷。这项工作为智能电网的预测-控制协同优化提供了实证基准，其开源代码（GitHub）更推动了行业方法论的标准化进程。