基于数字孪生诊断与SCADA监控的风光互补混合发电厂能量管理系统

《Automation》：Energy Management System for a Hybrid Solar-Wind Power Plant with Digital Twin Diagnostics and SCADA Monitoring

　　

本文介绍了一种用于混合光伏-风力发电厂（hybrid photovoltaic–wind power plant）的分层规则式能量管理系统（hierarchical rule-based energy management system, EMS）的开发与数值验证，该系统包含电池储能系统、数字孪生（digital twin）及SCADA监控子系统。仿真模型在MATLAB/Simulink环境下实现，包括光伏发电机、风力发电机、电池、电力负荷、电网连接以及一个分层规则式能量管理系统（EMS）。控制算法基于计算当前能量不平衡量、估算电池荷电状态（state of charge, SOC），并选择四种功率分配模式之一：充电、放电、售电和购电。研究人员在51个EMS评估点对功率平衡计算进行了校验，结果显示最大绝对偏差和均方根误差（RMSE）均为0 kW（在所提供结果的数值精度下）。在60分钟的时间跨度内，所选系统级核算边界上的积分残差为?8.88 × 10?16 kWh。内部转换损耗和互联损耗位于该边界之外，因此这些残差仅表明所记录边界功率流的代数一致性，并不量化物理组件的损耗。数字孪生作为一个并行计算与诊断子系统实现，用于功率平衡的并行重算以及电池荷电状态的动态监测。在SOC估算方面，获得了0.003225的RMSE、0.002411的平均绝对误差（MAE）以及0.007687的最大绝对误差。SCADA子系统实现了十个功率、控制和诊断信号的集中采集。本研究的主要贡献在于整合了分层规则式能量管理系统（EMS）、并行计算数字孪生子系统和SCADA信号采集的模块化仿真与验证框架。该架构将功率平衡计算、运行模式选择、功率调度、诊断信号生成与监控功能分离开来，使得各功能模块可被单独评估。所报告的数值结果表征了所开发架构在模拟条件下的一致性和运行情况。本研究并未引入新的基于优化的控制算法，也未声称已在物理能源设施上进行实验验证。该框架为未来替代控制策略的比较评估及进一步的实验验证提供了基础。

论文解读：基于数字孪生诊断与SCADA监控的风光互补混合发电厂能量管理系统

一、研究背景与意义

随着可再生能源的广泛应用和智能电网技术的发展，整合多种发电来源、储能系统及外部电网的混合发电厂变得日益重要。光伏与风力发电具有天然的互补性，能够在一定程度上缓解单一可再生能源间歇性的影响，提升本地供电的韧性。然而，混合光伏-风力发电厂的效率不仅取决于装机容量，更依赖于如何在发电机、电池储能系统、负荷和外部电网之间合理分配能量流。太阳辐射、风速和负荷需求的持续波动会导致发电功率出现持续的短缺或盈余，因此需要一个能量管理系统（Energy Management System, EMS）来协调电厂各组件的运行。

尽管已有多种控制方法被应用于混合能源系统，如逻辑与规则式算法、优化方法、模型预测控制和智能控制等，但现有研究往往缺乏一种将能量管理逻辑、并行计算诊断子系统和监控层进行功能分离并可通过明确定义的数值检验进行评估的模块化框架。同时，数字孪生（Digital Twin）技术和SCADA监控作为智能能源系统的重要发展方向，其在混合能源系统中的集成应用仍有待深入探索。因此，本研究旨在开发和数值评估一种模块化的分层规则式能量管理系统，该系统集成了并行计算的数字孪生诊断子系统和SCADA监控功能，其核心贡献在于提供了一个可验证、可扩展的仿真架构，而非提出一种全新的优化控制算法。

二、主要关键技术方法

研究人员为开展本研究采用了以下关键技术与方法：

1. 1.
   数学建模：建立了光伏电站、风力涡轮机、电池储能系统、电力负荷及能量平衡的数学模型。其中光伏模型考虑了温度系数对效率的影响，风电模型采用空气动力学公式并限制额定功率，电池模型采用集总能量平衡模型描述充放电过程。
2. 2.
   分层规则式能量管理系统（Hierarchical Rule-Based EMS）：设计了包含功率平衡计算、优先级评估（OperatingMode选择）和能量调度（EnergyDispatch）三个独立功能模块的控制算法。算法基于瞬时能量不平衡量P_bal和电池荷电状态（State of Charge, SOC）选择四种运行模式：充电、放电、售电和购电。
3. 3.
   数字孪生（Digital Twin）子系统：实现为一个并行计算与诊断层，包含两个通道：一是功率平衡的并行重算通道，二是采用一阶动态元件（时间常数τ = 10 s）对电池SOC进行动态跟踪的通道，并据此生成残差诊断信号和归一化诊断指标——SOC一致性指数（SOC Agreement Index, SAI）。
4. 4.
   SCADA监控子系统：在MATLAB/Simulink环境中实现中央化数据采集，整合十个功率、控制和诊断信号，分为“测量值”、“EMS状态”和“数字孪生诊断”三组。
5. 5.
   数值验证流程：包括子系统输出的解析比较、51个EMS评估点的功率平衡计算评估、电池SOC轨迹的独立数值积分、以及四种预设调度模式的单独模块级校验。

三、研究结果

3.1 混合系统的功率平衡

研究人员在60分钟的仿真区间内记录了光伏和风力发电机的功率输出、负荷曲线及由此产生的可再生能源-负荷不平衡量。结果表明，仿真初期总发电量低于负荷，产生功率赤字；随着太阳能和风能增加，系统进入正能量平衡区域；后半段可再生能源功率下降，平衡再次转为负值。该功率平衡计算模块在所有51个记录的EMS评估点上，其输出与解析表达式完全一致，最大绝对偏差和均方根误差均为0 kW。

3.2 电池运行

电池的荷电状态（SOC）和EMS生成的功率指令的动态变化显示，当功率平衡为负时，系统利用电池补偿发电短缺，SOC从约0.80降至0.77；当出现功率盈余时，电池转入充电模式，SOC升至约0.89；随后因可再生能源减少，系统再次切换至放电模式。在整个60分钟基准场景中，SOC维持在0.77至0.89之间，未达到设定的下限0.20或上限0.90，因此该场景未触发电网购电或售电模式。

3.3 能量管理系统的模式选择

优先级评估算法提供了四种模式：充电、放电、售电和购电。仿真开始时处于放电模式，功率平衡转正后自动切换到充电模式，后半段功率赤字再现时返回放电模式。对所有51个时间点进行的独立复现显示，模式分类准确率为100%。模式3（售电）和模式4（购电）在基准场景中未自然出现，但通过使用预设的模式和功率平衡输入对能量调度模块进行的单独模块级检查，确认了这两个模式的正确响应。

3.4 综合功率分配

综合功率分配图显示了光伏、风电、电池、电网和负荷功率的协同变化。在发电不足期间，电池正功率补偿差额；在功率盈余时，电池切换至充电模式（功率为负）。在此场景下，电网功率保持为零，因为可用SOC范围足以补偿观测到的能量平衡变化。

3.5 系统级功率守恒定律验证

通过在选定核算边界上使用带符号功率值计算瞬时残差，对系统级功率流的一致性进行了评估。51个EMS计算点的评估结果显示，最大绝对残差和均方根误差均为0 kW，表明所采用的功率平衡关系在可用结果的数值精度下闭合。60分钟内的积分功率平衡残差为?8.88 × 10^?16 kWh，其量级在报告数值精度下可忽略不计，符合有限精度算术运算的结果。

3.6 最终验证

全面的验证程序证实了个体物理模型、EMS算法和集成能源系统的一致性。主要验证结果包括：光伏发电机最大功率4.775 kW；风力发电机功率范围0.0392–4.9000 kW；电池模型SOC变化的相对偏差约0.323%；功率平衡计算在所有51个点匹配；模式选择算法准确率100%。

四、讨论与结论

讨论部分总结：研究表明，所开发的架构确保了混合光伏-风力发电厂各子系统的协调交互。系统级功率平衡在选定核算边界上的闭合验证了内部代数一致性，但由于转换和互联损耗不在该边界内，残差值不表示物理损耗为零。分层EMS结构将功率平衡计算、优先级评估和能量调度功能分离，使处理序列清晰明确，便于各阶段独立评估，并为未来替换不同控制策略提供了结构化基础。数字孪生的并行功率平衡计算与EMS信号完全一致，而动态SOC跟踪通道由于一阶元件引入了响应滞后，产生了非零误差（RMSE为0.003225，MAE为0.002411），这证明了数字孪生并非简单的SOC复制。SCADA监控成功整合了十通道信息向量。本研究的优势主要体现在模块化设计的可验证性和可扩展性上，但并未证明所提出的EMS优于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）、模糊控制或强化学习等其他策略，因为未进行定量比较实验。

研究结论部分翻译：本文介绍了在MATLAB/Simulink环境中开发和研究的一种集成模型，该模型包含混合光伏-风力发电系统、电池储能单元和分层规则式能量管理系统。所提出的架构将光伏和风力发电机、电池、负荷和电网的模型与一个多级控制算法相结合，该算法包括功率平衡计算、优先运行模式选择和能量流分配。仿真结果表明，所开发的控制系统确保了根据当前发电与负荷比率的协调功率再分配。当可再生能源发电不足时，电池用于弥补功率缺额；而当能量过剩时，系统自动切换至充电模式。在所研究的60分钟场景中，电池的荷电状态保持在约0.77–0.89的允许范围内，因此无需购电或售电。单独的模块级检查确认了调度块在预设的售电和购电模式下的代数输出；但未演示自动闭环过渡到这些模式的过程。系统级计算表明，所选核算边界上记录的带符号功率信号实现了代数闭合。在整个计算周期内，光伏和风力子系统分别发电2.941648 kWh和1.582532 kWh，负荷消耗3.750000 kWh，电池的能量流为?0.774180 kWh。积分能量平衡残差仅为?8.88 × 10^?16 kWh，在计算精度下几乎为零。进一步的计算和诊断级别验证显示，数字孪生与EMS的功率平衡计算在代数上完全匹配。对于SOC的动态评估，获得了0.003225的RMSE和0.002411的MAE，最大绝对误差为0.007687。SOC一致性指数的平均值为0.997589。SCADA子系统实现了结合电厂功率、控制和诊断参数的十通道信息向量的生成。因此，所获得的结果证实了所开发混合能源模型的内部数学一致性以及所实施控制架构的正确性。功率平衡计算、模式选择和生成控制动作的模块化分离也为在不显著重构物理子系统的情况下进一步发展系统奠定了基础。未来的研究应侧重于在更长周期和更多变的太阳辐射、风速及负荷曲线下测试模型，研究导致SOC达到极限值的运行模式，并将所开发算法与基线控制策略进行定量比较。总之，本研究提出了一个模块化的MATLAB/Simulink架构，将分层规则式EMS、并行计算数字孪生子系统和SCADA信号采集分离开来。主要贡献在于指定模拟条件下这些交互层的实现与数值评估。结果为所测试计算的一致性和所研究模式的运行提供了证据，但并未确立EMS相对于替代控制策略的优越性或数字孪生在物理装置上的实验有效性。未来的工作应包括控制器比较基准测试、更长更多样的运行场景，以及针对独立实验或现场数据的验证。