《Clean Technologies》：Artificial Intelligence-Based Energy Management and Control Strategies for Renewable-Powered Smart Microgrids Under Dynamic Operating Conditions
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本文提出了一种基于人工智能（AI）的能源管理与控制框架，用于在动态条件下运行的可再生能源供电的智能微电网。该框架在MATLAB/Simulink-R2024B环境中集成了光伏（PV）发电、电池储能和电网交互，以提高运行可靠性、能源效率和可再生能源利用率。研究人
本文提出了一种基于人工智能（AI）的能源管理与控制框架，用于在动态条件下运行的可再生能源供电的智能微电网。该框架在MATLAB/Simulink-R2024B环境中集成了光伏（PV）发电、电池储能和电网交互，以提高运行可靠性、能源效率和可再生能源利用率。研究人员研究了七种控制场景，包括基线运行、基于规则的能量管理系统（EMS）、比例-积分-微分（PID）、模型预测控制（MPC）、模糊逻辑控制（FLC）、人工神经网络（ANN）辅助预测以及强化学习（RL）优化。对比结果表明，随着控制器智能程度的提高，性能逐步提升。基于RL的EMS实现了最高的运行成本降低（95%）、电压调节性能（95%）、电池荷电状态管理（95%）、可再生能源利用率（92%）、电网依赖降低（92%）、整体系统效率（95%）以及总体性能得分95.4%。ANN预测模型达到了96.2%的预测精度，对应的平均绝对百分比误差（MAPE）为3.8%，同时平均绝对误差（MAE）为1.84 kW，均方根误差（RMSE）为2.37 kW，决定系数（R2）为0.982。在电压调节方面，RL控制器将RMSE、稳定时间和超调量分别降低至1.50 V、1.8 s和0.5%，而基线案例分别为20.0 V、15.0 s和10.0%。最终，结果表明，AI驱动的控制策略显著增强了微电网稳定性、电池利用率、可再生能源渗透率和运行效率，为下一代智能微电网提供了实用且可扩展的解决方案。
全球能源系统正加速向可持续方向转型，光伏（PV）等可再生能源的大规模部署虽带来环境与经济效益，但其间歇性和随机性导致电压不稳定、频率偏差、功率不平衡等运行挑战。智能微电网通过整合分布式能源、储能系统和先进控制技术，可在并网和孤岛模式下运行，提升可靠性。然而，传统控制策略如比例-积分-微分（PID）和基于规则的能量管理系统（EMS）因依赖固定参数或启发式规则，难以适应非线性、不确定性和时变特性，导致能源利用效率低、运行成本高。为此，研究人员提出了基于人工智能（AI）的能源管理与控制框架，旨在通过预测、自适应和学习能力，协同优化电压稳定性、电池荷电状态（SOC）管理、可再生能源利用率和电网依赖度。该研究在MATLAB/Simulink-R2024B环境中构建了混合光伏-电池微电网模型，系统评估了七种控制策略（基线、规则EMS、PID、模型预测控制（MPC）、模糊逻辑控制（FLC）、人工神经网络（ANN）预测和强化学习（RL）优化），并发表在《Clean Technologies》上。结果表明，AI驱动策略显著优于传统方法，其中RL控制器在运行成本降低（95%）、电压调节（95%）、SOC管理（95%）、可再生能源利用率（92%）、电网依赖降低（92%）和系统效率（95%）方面均达到最优，总体性能得分95.4%。该研究为下一代智能微电网提供了可扩展的实用方案，验证了AI在提升微电网稳健性和效率方面的潜力。
**关键技术方法**
研究人员采用以下主要方法：在MATLAB/Simulink-R2024B环境中建立光伏单二极管模型及锂离子电池模型（SOC约束20%~90%），并引入可变负载曲线；使用ANN进行太阳能和负荷预测（基于200个样本，75%训练、25%测试，单隐层10神经元）；FLC基于专家规则（输入：太阳能可用性、SOC、电压偏差）输出电池充放电率；RL采用Q-learning算法（状态：11个离散SOC水平；动作：充电、空闲、放电；奖励函数考虑可再生能源利用、电网依赖、SOC边界及弃电惩罚）进行长期优化。所有仿真在24小时动态条件下进行，对比策略包括PID和MPC。
**研究结果**
**基线场景**：光伏发电与负荷需求存在时间错配，电池SOC在中午充电、夜间放电，电网依赖度高（69.1%），可再生能源利用率仅27.3%，总体性能得分65.2%。
**规则EMS**：通过预设规则优先利用太阳能充电，电池SOC管理改善，但灵活性有限，总体性能得分71.5%，可再生能源利用率35%。
**PID控制**：通过反馈调节直流母线电压，RMSE降至6.91 V，稳定时间6.2 s，超调3.4%，总体性能得分78.4%，但依赖参数整定。
**MPC**：基于预测优化，RMSE为3.42 V，稳定时间3.1 s，超调1.2%，运行成本降低80%，总体性能得分85.7%，显示预测优势。
**FLC**：通过模糊推理实现平滑自适应控制，RMSE 2.10 V，稳定时间2.4 s，超调0.8%，总体性能得分89.3%，有效处理非线性。
**ANN预测**：预测精度96.2%（MAPE 3.8%，MAE 1.84 kW，RMSE 2.37 kW，R2=0.982），可再生能源利用率升至85%，总体性能得分92.1%。
**RL优化**：通过Q-learning学习最优电池调度，RMSE 1.50 V，稳定时间1.8 s，超调0.5%，可再生能源利用率92%，电网依赖降至28%，总体性能得分95.4%，为所有策略最优。
**总结讨论与结论**
讨论部分指出，AI驱动策略在电压调节、SOC管理、可再生能源利用和效率方面显著优于传统方法，RL控制器在所有指标上表现最佳，其自适应学习能力有效应对光伏间歇性和负荷变化。研究局限性包括仅基于仿真环境、使用合成数据、未考虑电池退化、通信延迟及硬件验证。结论部分翻译如下：
本研究开发并验证了基于人工智能（AI）的能源管理与控制框架，用于包括光伏发电、电池储能和电网交互的可再生能源供电智能微电网。在MATLAB/Simulink-R2024B环境中系统评估了七种运行场景，包括基线、规则EMS、PID、MPC、FLC、ANN和RL方法。对比结果表明，随着控制器智能程度提高，微电网性能逐步提升。基于RL的控制器实现了最佳总体性能，运行成本降低、电压调节、电池荷电状态管理、整体系统效率和总体性能得分分别为95.0%、95.0%、95.0%、95.0%和95.4%。可再生能源利用率从基线案例的27.3%大幅提升至92.0%，电网依赖度从69.1%降至28.0%。ANN预测模型达到96.2%的预测精度，对应MAPE为3.8%，MAE为1.84 kW，RMSE为2.37 kW，R2为0.982，预测值与实测PV功率高度一致。动态电压调节也显著改善，RL控制器将电压RMSE从基线案例的20.0 V降至1.50 V，稳定时间从15.0 s降至1.8 s，超调从10.0%降至0.5%。同样，MPC和FLC分别实现了3.42 V和2.10 V的RMSE，验证了预测性和智能控制策略的有效性。总体而言，研究结果表明，AI驱动的能源管理显著增强了微电网稳定性、可再生能源利用率、电池管理和运行效率，为未来可再生能源供电的智能微电网提供了实用且可扩展的解决方案。未来工作将侧重于实时硬件验证、数字孪生实现、物联网（IoT）监测和多目标优化，以进一步提升系统智能性、鲁棒性和自主运行能力。
