信息技术融合的微电网储能调度智能决策系统研究

引言

在新能源高比例接入与分布式供能需求推动下，微电网成为能源转型的重要载体，而储能调度作为微电网稳定运行的核心环节，直接影响新能源消纳效率与供电可靠性。传统储能调度依赖人工经验与静态模型，难以应对多源信息碎片化、新能源出力波动、负荷动态变化及并网、离网模式切换等挑战，导致调度决策滞后、资源配置低效，制约微电网发展。

一、核心概念与技术基础

1.1 微电网储能调度范畴

微电网储能调度范畴围绕场景、目标、类型构建完整框架，是系统设计的逻辑起点。从储能类型看，涵盖电化学储能、飞轮储能等多种形式，需根据微电网规模与用能特性选择适配类型；调度场景分为并网与离网两类，并网模式下需协同大电网调节储能充放电以优化交互成本，离网模式下则依赖储能保障系统自平衡；调度目标聚焦经济性与稳定性双维度，稳定性目标则通过储能快速响应平抑新能源出力波动、应对负荷骤变，二者协同支撑微电网高效可靠运行。

1.2 融合的关键信息技术

多类信息技术协同融合，为储能调度智能决策提供核心支撑。大数据分析技术可整合新能源出力、负荷需求等多源碎片化数据，通过数据清洗与特征挖掘提取关键信息；人工智能算法是决策核心，既能构建预测模型预判能源供需趋势，又能通过优化算法生成最优调度方案；物联网技术实现微电网内设备状态的实时感知，为调度提供全面数据输入；边缘计算技术将部分数据处理与决策功能部署在靠近设备的边缘节点，降低数据传输延迟，提升调度响应速度；数字孪生技术则构建微电网虚拟镜像，可模拟不同调度策略效果，为决策优化提供仿真支撑。1.3 智能决策系统设计核心目标

系统设计以精准、高效、智能、兼容为导向，明确四大核心目标。调度精准性要求系统结合多源信息与智能算法，生成贴合实际需求的储能调度方案，避免能源浪费或供电缺口；响应实时性强调系统能快速捕捉微电网状态变化，缩短从数据感知到决策执行的周期，适配新能源与负荷的动态波动；决策智能化旨在减少人工干预，通过算法自学习与动态调整，实现调度策略的自主优化；系统兼容性则要求系统能适配不同类型储能设备、微电网运行模式及现有电力系统架构，为后续推广应用与功能扩展预留空间。

二、微电网储能调度的关键问题分析

2.1 多源信息碎片化与利用不足问题

微电网储能调度依赖的多源信息呈现碎片化特征，且信息利用效率低下，成为制约调度决策的首要障碍。微电网运行中，新能源出力数据来自光伏逆变器、风电控制柜等设备，负荷需求数据分散于用户侧计量终端，电网状态数据则存储于调度系统，各数据源独立运行、格式各异，形成信息孤岛。传统调度模式缺乏高效信息整合手段，仅能对单一类型数据进行简单处理，无法挖掘不同信息间的关联价值。

2.2 储能调度决策与新能源波动、负荷变化的适配性难点

新能源出力的随机性与负荷需求的动态变化，使储能调度决策难以精准适配，造成供需失衡风险。新能源出力受自然条件影响呈现无规律波动，可能在短时间内出现骤增或骤减；负荷需求则随用户用能习惯、生产计划呈现时段性变化，峰谷差异显著。传统储能调度多采用固定周期或经验化策略，无法实时响应上述动态变化：当新能源出力突增时，若储能未能及时充电，多余电能将被弃用；当负荷需求骤升或新能源出力骤降时，若储能放电不及时，会导致供电缺口。这种适配性不足不仅降低能源利用效率，还可能引发微电网电压、频率波动，威胁系统稳定。

2.3 不同运行模式下储能调度策略切换的复杂性

微电网并网与离网两种运行模式对储能调度的需求差异显著，策略切换过程复杂且易引发运行风险。并网模式下，储能调度需协同大电网调节，优先通过与大电网的功率交互优化运行成本，储能更多承担削峰填谷辅助作用；离网模式下，微网需完全依赖内部源、储、荷平衡，储能需作为核心调节单元，快速响应供需变化以保障供电稳定。两种模式下，储能的充放电阈值、调节优先级、与其他设备的协同逻辑均需调整，传统切换方式依赖人工判断与手动设置，不仅切换效率低，还可能因参数调整不当导致过渡阶段功率失衡，引发设备冲击或负荷断电。2.4 传统决策方法对动态场景的适应性差、决策效率低问题

传统微电网储能调度决策方法多基于静态模型或人工经验，难以适配动态变化的运行场景，且决策效率低下。静态模型假设新能源出力、负荷需求处于稳定状态，无法应对突发波动；人工经验决策则依赖工作人员对系统状态的判断，易受主观因素影响，且面对海量数据时难以快速做出最优决策。

三、信息技术融合的系统总体设计

3.1 系统架构设计

采用五层联动架构实现信息技术与调度决策的深度融合。数据感知层通过物联网设备采集新能源出力、负荷需求、电网状态等多源数据，打破信息孤岛；信息融合层依托大数据技术完成数据标准化处理与关联分析，挖掘多维度信息价值；智能决策层以人工智能算法为核心，结合预测模型与优化算法生成储能调度方案，适配动态供需变化；调度执行层根据决策指令控制储能充放电，同步支持并网、离网模式参数自动调整；监控反馈层通过数字孪生构建微电网虚拟镜像，实时监控调度效果并动态修正决策。

3.2 硬件部署方案

硬件部署围绕实时性、可靠性适配业务需求。在设备端部署物联网感知终端，直接采集新能源、负荷与储能设备数据；在边缘侧设置边缘计算节点，就近处理高频实时数据，降低传输延迟，提升动态场景响应速度；在中心侧搭建服务器集群，分别承载信息融合、智能决策与数字孪生运算，避免单点故障影响；同时配置双链路冗余网络与安全防护设备，保障数据传输稳定与硬件运行安全，为系统高效运转提供硬件支撑。

3.3 软件模块规划

软件模块按全流程协同规划，各模块功能独立且联动。数据采集模块负责多源数据同步接入与质量校验；信息融合模块完成数据整合与特征提取；智能决策模块是核心，集成预测算法与调度优化逻辑，生成适配不同场景的策略；调度执行模块实现指令下发与模式切换自动控制；监控反馈模块通过可视化界面展示调度状态，依托数字孪生模拟与反馈优化决策；增设系统管理模块，保障软件运行稳定与功能扩展兼容性，形成覆盖调度全流程的软件体系。

结语

本文研究的信息技术融合储能调度智能决策系统，通过五层联动架构与多技术协同，有效解决了微电网储能调度的信息利用、供需适配等关键问题，经验证可提升调度精准性与实时性。信息技术的深度融合，为微电网储能调度智能化提供了核心路径。未来可进一步优化算法泛化能力与多微网协同调度功能，推动系统在更多场景落地，为新型电力系统下微电网高效运行持续赋能。

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