《Next Energy》：Intelligent battery charge-discharge control in off-grid microgrids using hybrid GEP-fuzzy techniques
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电池能源资产的有效管理在独立微电网（MGs）中具有重要意义，其中可再生能源的间歇性行为给维持电力可靠性和运行效率带来了巨大挑战。本研究探讨了针对Kololo微电网（MG）的电池控制策略改进，该微电网预计日负荷需求为4096.82 kWh。传统的电池管理实践往往
电池能源资产的有效管理在独立微电网（MGs）中具有重要意义，其中可再生能源的间歇性行为给维持电力可靠性和运行效率带来了巨大挑战。本研究探讨了针对Kololo微电网（MG）的电池控制策略改进，该微电网预计日负荷需求为4096.82 kWh。传统的电池管理实践往往导致次优的充放电循环，从而加速电池退化并增加能源成本。为缓解这些问题，研究人员提出了一种创新的混合控制系统，将基因表达式编程（GEP）与模糊逻辑控制（FLC）相结合。该过程涉及对三种不同控制策略（传统控制、FLC和GEP-FLC）进行一系列比较仿真，仿真基于24小时的历史发电和负荷数据。GEP通过进化隶属函数和规则参数来补充模糊控制结构，以实现最优系统响应。结果表明，GEP-FLC策略在所有考虑的指标中表现更优，最终荷电状态（SOC）为65.8%，而FLC为63.5%，传统控制器为59.8%。GEP-FLC方法还通过优化过剩和短缺期间的分配，最小化了电池电流尖峰并提高了能源效率。本研究的发现展示了数据驱动、智能控制器在改善电池健康、微电网（MG）韧性和可持续能源转型方面的潜力。未来的研究必须扩展这一框架，以纳入集成预测预报和多目标优化的实时控制变量。
**论文解读：基于混合GEP-模糊技术的离网微电网智能电池充放电控制**
**研究背景与问题**
全球范围内，可再生能源（RES）并网需求对电网稳定性构成重大挑战，主要源于资源的自然不确定性和波动性。离网微电网（MGs）作为分布式发电和负荷的网络系统，对于偏远农村社区的电气化至关重要。然而，可再生能源的间歇性使得电池储能系统（ESS）的充放电管理成为关键难题。传统电池管理方法（如恒流恒压充电、脉冲充电等）存在过充、热控制差、充电速率低等问题，且难以适应电池状态变化。在乌干达等地区，约78%的人口缺乏电力接入，太阳能光伏（PV）微型电网被视为可持续能源供应的关键，但高昂成本、公众意识不足和金融结构缺陷阻碍了实施。现有研究多采用单一技术控制或高度复杂的算法，不适用于资源受限的离网系统。此外，多数研究忽略了温度对电池退化的影响，且缺乏系统性地考虑荷电状态（SOC）、可用功率和负荷在真实波动条件下的优化。因此，研究人员旨在设计一种高效、自适应的混合智能控制策略。
**研究内容与结论**
研究人员提出了一种混合基因表达式编程-模糊逻辑控制器（GEP-FLC），用于离网太阳能光伏微电网（MG）中锂离子电池的智能充放电控制。该研究以乌干达Kololo社区为案例，基于实际负荷调查（总日能耗4096.82 kWh）和NASA POWER数据库的太阳辐射数据，在MATLAB/Simulink中进行了24小时仿真，比较了传统控制器、模糊逻辑控制器（FLC）和GEP-FLC三种策略。结果表明，GEP-FLC在所有指标上均表现更优：最终SOC为65.8%（FLC为63.5%，传统为59.8%），放电电流降低5.3%–8.5%，充电电流降低5.5%，并有效减少了电流尖峰，提高了能量效率。该研究证明了数据驱动智能控制器在改善电池健康、微电网（MG）韧性和可持续能源转型方面的潜力，论文发表在《Next Energy》。
**主要关键技术方法**
研究人员采用基因表达式编程（GEP）优化模糊逻辑控制器（FLC）的隶属函数和规则参数。GEP是一种符号回归技术，通过进化表达式树（ETs）自动生成非线性控制律。FLC采用Mamdani型，输入为功率需求差和SOC偏差，输出为电池充放电电流。多目标性能函数包括SOC安全范围、充放电速率和系统效率。仿真基于Kololo社区的实际负荷数据（通过结构化访谈获得）和NASA POWER数据库的每小时太阳辐射及温度数据。
**研究结果**
**3.1 功率动态与供需交互**
通过24小时时间序列分析，研究人员发现分布式发电（DG）输出（太阳能）在上午10点至下午4点达到峰值（最大366.72 kW），而负荷在上午11点至下午2点出现尖峰（200 kW）。净功率曲线显示早晨和傍晚存在高达99.99 kW的供电缺口，中午则有176.72 kW的过剩。这凸显了实时能量管理和电池调节的必要性。
**3.2 不同负荷条件下的电池充放电**
在五个时间区间内，GEP-FLC始终表现出更优的电流调节：放电阶段（1–4小时）电流为33.8 A，较FLC（35.1 A）降低5.3%；充电阶段（8–15小时）电流为-32.8 A，较传统（-34.7 A）降低5.5%；高峰放电期（16–22小时）电流为57.2 A，较传统（58.9 A）降低2.9%。这表明GEP-FLC通过优化规则基减少了电流应力，延长了电池寿命。
**3.3 电池荷电状态（SOC）与放电动态**
所有控制器从54%初始SOC开始。GEP-FLC在放电阶段（1–7小时）SOC下降更缓（第7小时为46.7%，FLC为44%，传统为42.2%）。充电阶段（8–13小时）GEP-FLC在第12小时达到65.8%（FLC为63.5%，传统为60.8%），第13小时峰值SOC为88.3%（传统为85.1%）。模拟结束时，GEP-FLC保留SOC为65.8%，高于FLC的63.5%和传统的59.8%。这表明GEP-FLC实现了更高效的充电和更保守的放电，增强了电池自主性和健康状态。
**总结与结论**
本研究证明了混合GEP-FLC在太阳能混合电力系统中管理电池储能的有效性。通过集成GEP的符号回归能力和模糊逻辑的推理能力，该控制框架实现了自适应、实时的充放电决策。仿真结果证实，GEP-FLC在减少充放电电流、优化能量吸收、维持SOC平衡和提升系统稳定性方面均优于传统和基线FLC方法。具体而言，GEP-FLC在高峰发电期更好地管理了能量过剩，在发电不足期优化了放电决策，减少了对外部发电机的依赖。SOC行为方面，GEP-FLC保持了更高的SOC水平且波动更小，例如第13小时峰值SOC达88.3%（传统为85.1%），最终SOC保留65.8%，有效延长了电池寿命并降低了运行成本。研究结论指出，GEP-FLC是一种适用于现代分布式能源系统（特别是太阳能主导或高间歇性条件）的强健数据驱动控制方法。未来研究可探索其与天气预报模型、温度依赖电池模型、长期退化建模和多目标优化平台的集成，以实现更高的系统独立性。
