基于AI模糊控制的混合光伏/风电系统智能可持续能量管理

《Solar Energy Advances》：Smart and Sustainable Energy Management of Hybrid PV/Wind Systems Using AI-Based Fuzzy Control

　　

随着可再生能源渗透率快速增长，对能够应对太阳能与风能间歇性的鲁棒智能能量管理策略需求加剧。研究人员提出一种基于简化模糊逻辑控制器（FLC）的能量管理系统（EMS），用于集成电池储能的并网光伏/风电混合系统。针对光伏子系统设计模糊逻辑最大功率点跟踪（MPPT）方案，在变辐照与变温条件下保证高效功率提取。基于MATLAB/Simulink的研究表明，所提FLC-MPPT跟踪效率达98.6%，稳定时间较传统扰动观察法缩短32%。混合EMS有效协调光伏、风电、电池与电网间功率流，电网依赖度降低41%，动态负荷下电池荷电状态调节维持在±5%内，电池循环应力降低27%，延长储能寿命。并入统一潮流控制器（UPFC）显著提升电网扰动下系统韧性，仿真故障条件下电压暂降缓解38%，功率振荡降低45%。结果证实所提简化FLC基EMS提升并网混合可再生能源系统的能量利用率、系统稳定性与电能质量，直接支持联合国可持续发展目标7（可负担清洁能源）与目标13（气候行动）。

研究背景方面，现代配电网络因分布式能源资源（DERs）接入而转型，但太阳能与风能的固有波动与间歇给电能质量、频率稳定与线路调节带来严峻挑战。传统线性比例积分（PI）控制在强耦合、结构不确定与大信号瞬态下跟踪性能退化，模型预测控制（MPC）等AI/ML框架虽能优化长期调度却计算负担重，难以部署于低成本实时嵌入式硬件；标准Mamdani/Sugeno模糊系统规则矩阵随隶属度组数平方增长致处理延迟高。为此研究人员开展基于单输入模糊逻辑控制器（SI-FLC）与Signed-Distance Method的简化控制研究，并以UPFC增强故障韧性，在MATLAB/Simulink中构建50kW光伏、30kW永磁风电、150Ah铅酸电池储能、700V公共直流母线、415V三相50Hz并网微网。

关键技术方法上，研究人员采用单二极管等效电路建立光伏阵列模型，用Signed-Distance Method将误差e与误差变化率?投影为符号距离ds=σ/√(1+λ2)（σ=?+λe），把二维49规则压缩为一维7规则线性阵列，隶属函数参数由Merged Slime Mould Algorithm（MSMA）离线以积分绝对误差（IAE）最小化优化；风机用Cp(λ,β)气动模型与转子动力学方程；EMS按P_net=P_PV+P_Wind?P_Load分层决策充放电与并网功率；UPFC由背靠背VSI_sh（STATCOM）与VSI_se（SSSC）共享直流电容实现串并联协同；仿真加入50μs控制延迟、45dB高斯白噪声与±15%气象预测误差，基准对照P&O、INC、PI、MPC、ANFIS。

研究结果部分，第3节数学建模与控制策略中，光伏单二极管模型给出I=Iph?Is(exp(q(V+RsI)/(AkT))?1)?(V+RsI)/Rsh及Iph=(S/Sref)(Iph,ref+CT(T?Tref))；SI-FLC经Lyapunov函数V=0.5ds2证明uf∝?ds时V?<0全局渐近稳定，规则基降至7条，计算复杂度由集中式模糊的二次增长降为扩展时O(N·ρ)线性增长。第4节结果讨论中，FFT分析显示SI-FLC相较PI进一步压低电压电流THD（如R相电流THD由3.70%降至2.01%）；MPPT对比表给出SI-FLC效率98.6%、稳定时间0.12s、电流THD1.8%、母线纹波0.5%，均优于P&O/INC/PI/MPC/ANFIS；电池采用Rainflow计数与DoD应力模型，循环应力降27%；UPFC在三相、双线地、线间、线地故障（0.1–0.3s）下将耦合点电压暂降缓解38%、功率振荡阻尼45%，波形恢复至IEEE 519限值内。

讨论与结论翻译部分，研究人员指出：所提SI-FLC借助符号距离法将二维规则矩阵化为一维向量，大幅降低实时嵌入式DSP计算开销；定量结果确认MPPT跟踪效率98.6%、动态负荷下电网依赖降41%、电池循环应力降27%、电网侧故障有效缓解；控制器在参数扰动下鲁棒，但离线调参依赖历史数据剖面。结论为：本研究提出集成UPFC的单输入模糊逻辑控制策略，用于混合光伏/风电/电池微网功率流管理与电能质量改善；SI-FLC以符号距离法压缩规则具备实时适用性；未来方向为引入在线强化学习框架在长周期气候变量下动态自适应缩放参数。该研究发表于《Solar Energy Advances》，对支撑SDG 7与SDG 13具有直接意义。