《Sustainable Energy, Grids and Networks》：A predictive control method for optimizing the operation of photovoltaic-battery grid systems in rural healthcare facilities during planned and unplanned load shedding
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摘要本文提出了一种针对光伏 - 电池 - 电网混合能源系统的创新且具成本效益的优化控制器。所开发的模型考虑了负载需求的动态变化、限电阶段的实施以及电网分时电价的变化。该模型被表述为基于模型预测控制（MPC）框架的混合整数线性规划（MILP）问题。提出的控制器通过优化调度各能源
摘要
本文提出了一种针对光伏 - 电池 - 电网混合能源系统的创新且具成本效益的优化控制器。所开发的模型考虑了负载需求的动态变化、限电阶段的实施以及电网分时电价的变化。该模型被表述为基于模型预测控制（MPC）框架的混合整数线性规划（MILP）问题。提出的控制器通过优化调度各能源的供应并管理电池的充放电过程，最小化诊所的整体能源成本。MPC 模型确保在实施每个限电阶段期间，诊所的关键负载需求在电网停电期间得到可靠满足。它减轻了停电对公共卫生设施的影响。此外，它还显著降低了诊所的总能源成本——例如，在阶段 1、阶段 2、阶段 3、阶段 4 和阶段 5 的限电条件下，分别实现了电网能源支出的 52.77%、53.60%、54.37%、44.99% 和 44.09% 的降低。此外，所提出的模型能够有效应对意外的停电，确保关键操作的持续能源供应。它提高了农村医疗设施的能源接入可靠性，同时改善了环境、经济和社会可持续性。
引言
近年来，南非经历了严重的电力供应危机。为防止这种情况导致大停电，国家电力供应公司实施了限电政策，通过按地区管理定期停电。这种情况影响了所有社会经济部门，包括医疗。对患者服务造成的负面影响是巨大的，尤其是在偏远地区，那里居住着脆弱人群。根据 [1]、[2]，任何经历超过两小时停电的日子，医院死亡率估计会上升 43%。限电严重破坏了医院运营，扰乱了水、灭菌、冷藏、照明和医疗设备使用等基本服务，直接威胁患者安全，延误护理，并阻碍关键工作人员 [3]、[4]。为了可持续和有效地运营，医疗设施需要可靠地获得电力 [5]、[6]。为了减少限电对医院的负面影响，实践中使用了各种解决方案。这些包括使用化石燃料的发电机以及太阳能等可再生能源。如今，由于对环境的负面影响和高运营成本，趋势是放弃使用化石燃料 [7]、[8]、[9]、[10]、[11]。例如，南非一家私人医院每月的平均电力支出接近 60,000 美元（800,000 兰特）[1]。农村地区的医院无法承担如此高的能源成本，通常依赖国家补贴和非政府组织的财政贡献。此外，能源成本目前正在上升，占医院预算的 3% [5]。医疗行业面临着越来越大的压力，以改善患者安全、运营效率，减少医疗差错，并确保可靠地获取准确信息 [12]。因此，分配给能源消费的资金本可以转用于增强医疗质量和安全性的基本资源 [13]。为农村医院提供可靠和可持续的能源接入，是交付和改善全球南方医疗保健服务和挽救生命干预措施的关键因素。可持续接入意味着能源来源是环境友好的、经济上可行的，并有助于社区的整体社会福利 [14]。
鉴于光伏（PV）能源和储能系统的技术进步，这些显著降低了太阳能供电系统的成本 [15]、[16]、[36]，基于太阳能的备用解决方案的采用在追求清洁和可持续能源来源方面变得越来越普遍 [17]、[18]、[19]、[20]、[21]、[22]。因此，文献中正在研究几种医院的备用解决方案。这些包括：[23] 的一项研究评估了马来西亚一栋医院大楼热电联产微电网的可行性。尽管所提出的微电网包括并网光伏系统、燃料电池和储能系统，但研究中并未考虑医院大楼在不可预测停电期间的韧性 [23]。基于备用冗余的概念，参考文献 [24] 提出了两种不同的能源系统配置，旨在提高计划外停电期间的负载韧性。所提出的系统由传统发电机和光伏 - 电池 - 并网设置组成。两种系统之间的技术经济和环境比较表明，后者可以作为一种增强临床负载韧性的有效方法。然而，参考文献 [24] 并未考虑所有能源源的最优管理，以确保在停电条件下的韧性和可靠性。同样，参考文献 [26] 提出了一种由太阳能光伏、风力涡轮机、储能系统和柴油发电机组成的混合微电网，以增强医院对意外停电的韧性。为了评估所提出微电网的韧性性能，模拟了全年多天的随机停电场景。[26] 的主要目标是确定所有能源源的最优尺寸，以确保微电网运行具有韧性；然而，研究未考虑一天内发生多次停电的情况。在一项相关研究中，参考文献 [25] 采用了 REopt? 在线优化工具，分析了由光伏系统、储能系统和分布式发电柴油机组成的混合能源系统的韧性和经济性能。结果表明，微电网在增强美国医院停电期间韧性方面是有效的。然而，参考文献 [25] 没有提出或开发任何运营策略，而这正是本研究的重点。本文提出了一种光伏 - 电池 - 电网解决方案的最优管理策略，该策略能够应对意外的电网中断以及计划内和计划外的限电。所提出的管理解决方案基于模型预测控制策略（MPC）。
文献中还报道了其他几种混合能源系统的能源管理策略，其中包括太阳能源。[27] 提出了一种用于光伏（PV）系统整合电池储能的能源管理系统，旨在最大化每日经济效益，同时调节向电网的功率注入，以缓解由反向功率流引起的过电压问题。考虑到电池的长期退化，参考文献 [28] 采用了一种新颖的双层优化方法来求解混合整数非线性规划（MINLP）模型。该模型专门用于计算光伏系统内电池储能系统（BESS）的最优容量，以最小化生命周期成本，这对系统经济性和最大化光伏自消费至关重要。为了增强拥有现场太阳能发电和电池储能的工业设施的经济运行，参考文献 [29] 提出了一种混合整数规划模型，旨在可变分时定价下最小化总电费。GAMS 被用来导出针对并网工厂的能源调度和制造过程的最优计划。[30] 提出了一种能源调度模型，该模型可以管理来自电池、电网、风电和柴油的能源流。参考文献 [30] 的模型能够在考虑需求变化和太阳能和风能的间歇性的同时，最小化整体能源成本。
从回顾的文献中可以明显看出，开发了多种优化算法，以在各种操作标准集下高效管理混合能源系统。然而，大多数这些研究未将计划外的电网中断或限电事件纳入其公式中。尽管其中一些方法基于模型预测控制（MPC）框架，并能考虑负载需求和太阳辐照度预测中的不确定性，但在突然和长时间的停电期间，特别是当电池荷电状态较低时，它们可能仍无法供应负载。
本研究的主要贡献是开发了一个针对低收入医疗设施（特别是位于农村地区的设施）的混合能源管理框架。所提出的框架被表述为基于模型预测控制（MPC）范式的混合整数线性规划（MILP）优化问题。它确保即使在计划内或计划外的电网中断期间，也能连续供应医院的关键电力负载。此外，它在有效管理与负载需求预测和光伏（PV）功率生成相关的不确定性的同时，最小化医院的电费成本。此外，本研究引入了一种新颖的策略，从消费者角度模拟电网停电的不可预测发生以及限电阶段的计划外实施。在实践中，电网停电可能由各种原因引起，包括配电网络故障、发电单元维护或输配电基础设施服务。
本文其余部分组织如下：第 2 节简要描述了用于为诊所提供电力的混合能源供应系统，以及开环和闭环模型的数学公式。用于求解所提出问题的优化算法也在本节中描述。第 3 节介绍了为评估所提出模型的有效性而进行的案例研究。第 4 节讨论了结果及其分析。最后，最后一节提供了结论和建议。
章节片段
数学模型
图 1 展示了南非典型医院的电力供应结构。该医院主要由国家电网供电。然而，电网受到零星停电的影响，即限电，这是公用事业公司为了管理电力需求与发电之间的赤字而实施的。此外，医院根据其用电消耗按分时电价计费。为了减轻这些停电的负面影响
案例研究与数据
第 2 节开发的模型应用于南非农村地区的一家诊所。该诊所配备了关键设备，包括空调、冰箱、个人电脑、应急照明、除颤器、血压（BP）计和水泵。基于这些设备，诊所的关键需求估计为 6.7 kW。诊所的小时能源需求曲线见表 1。在同一表中，小时太阳辐照度
计划限电下开环和 MPC 模型的模拟
在本节中，评估了开环和模型预测控制（MPC）策略在停电提前计划并按计划限电时间表发生的场景下的性能。两种模型的模拟参数定义如下：采样间隔为 1 小时，而预测和控制时域均设置为 24 小时。图 2 显示了目标函数的收敛性。使用两种优化获得的结果
结论
本文提出了一种针对并网光伏（PV）和电池储能系统高效运行的最优控制策略，该系统向诊所供电，适用于计划内和计划外的限电条件。该控制器是在模型预测控制（MPC）框架内开发的，明确考虑了计划停电、意外电网中断以及诊所负载需求的不确定性。所提出的方法通过最优
CRediT 作者贡献声明
D.M. Bajany: 写作 – 审阅与编辑，写作 – 原稿，可视化，验证，软件，方法学，调查，形式化分析，数据整理，概念化。P.B. Numbi: 写作 – 审阅与编辑，监督，资源，项目管理，资金获取。
利益冲突声明
作者声明他们没有任何已知的竞争性财务利益或个人关系可能会影响本文中报告的工作。
D.M. Bajany|P.B. Numbi
