分布式模型预测控制下的电池储能阵列优化策略

"基于DMPC加权一致性算法的电池储能阵列分组控制策略" 本文针对大容量电池储能阵列系统（BESAS）的优化运行挑战，提出了一种结合分布式模型预测控制（DMPC）与加权一致性算法的创新方法。在这样的系统中，BESAS通常与风电场相结合，以提升整体能源效率。为了有效管理多个电池储能单元，文章首先将这些单元分为充电组和放电组，以确保在不牺牲系统额定功率的情况下，能够提高容量利用率并减少频繁的充放电切换。 分布式模型预测控制是一种先进的控制策略，它允许各个单元独立决策，同时保持整个系统的全局最优。在本文中，DMPC被用来设计各组之间的协调策略，确保每个电池单元在安全范围内自适应调整其功率输出。加权一致性算法则用于在各个单元之间建立协调，使得整个储能系统的性能得到优化。 详细阐述的算法计算过程强调了如何通过分布式控制机制，使得每个电池单元根据其状态和预测的未来需求来分配和调整功率。这种方法的优点在于，它不仅可以提高储能系统的稳定性和效率，还能保护电池单元，延长其使用寿命。 仿真结果证明了该算法和分组控制策略的有效性，它们在面对不确定性（鲁棒性）和控制性能方面都显示出优越性。通过具体的算例，作者展示了算法在实际操作中的表现，进一步证实了提出的控制策略在理论和实践上的可行性。 关键词涵盖风电、电池储能、分布式控制、模型预测控制以及协调策略，表明该研究关注的是新能源发电领域的储能系统优化，特别是电池储能阵列的管理和控制技术。这一工作对于理解和改进大规模电池储能系统的运行有着重要的贡献，对于未来储能技术在电力系统中的广泛应用具有指导意义。