信息技术驱动的微电网多储能协同控制策略研究

引言

从实践层面看，本文研究的信息技术驱动型多储能协同控制策略，可有效解决新能源消纳难、微电网运行稳定性差、运维成本高等现实问题：通过精准的多目标优化调度，提升新能源消纳率，减少弃光弃风现象；借助动态协同响应，快速平抑功率波动，保障电能质量；依托工况自适应调整，增强微电网对不同运行模式的适配能力，提升系统可靠性。从行业层面看，该研究可为微电网多储能系统的设计与运行提供技术参考，具有重要的工程价值与战略意义。

、驱动协同控制的关键信息技术：

1.1 物联网（IoT）

物联网（IoT）是协同控制的感知神经，承担着微电网运行状态实时感知与数据采集的基础职能。其通过在新能源发电设备、多储能装置、负荷终端等关键节点部署各类传感器，实现对微电网运行全场景数据的全面捕捉。无论是光伏出力的实时变化、电池储能的剩余容量与充放电效率，还是用户负荷的瞬时波动，都能通过物联网终端设备转化为可传输、可分析的数字信号。物联网的分布式部署特性，可覆盖微电网分散化的拓扑结构，打破传统单点监测的局限，确保多源数据采集的全面性与连续性，为后续协同控制决策提供真实、完整的原始数据支撑，避免因数据缺失导致的控制偏差。

1.2 大数据分析

大数据分析是协同控制的数据中枢，负责对物联网采集的多源异构数据进行深度处理与价值挖掘。微电网运行产生的数据兼具海量性、实时性与复杂性，既包含新能源出力、负荷变化等时序数据，也涵盖储能设备状态、环境参数等静态与动态混合数据。大数据分析技术通过数据清洗去除噪声干扰，利用数据融合技术整合电、热、冷等多维度数据，消除数据孤岛；更重要的是，其通过时序分析、关联规则挖掘等方法，实现对微电网运行规律的精准洞察。大数据分析还能对多储能设备的运行状态进行评估，识别潜在故障风险，为协同控制中的设备调度优先级划分提供参考，确保储能资源的合理利用。

1.3 人工智能（AI）

人工智能（AI）是协同控制的决策大脑，为多储能系统的优化调度与动态协同提供智能算法支撑。多储能协同控制面临多目标、多约束的复杂优化问题，传统控制算法难以高效求解。人工智能技术凭借强大的学习与优化能力，成为突破这一难题的关键：强化学习可通过与微电网运行环境的持续交互，自主探索最优控制策略，在新能源出力波动、负荷突变等动态场景下，快速调整多储能的功率分配方案；粒子群优化、遗传算法等智能优化算法，能在多目标优化框架下，平衡降低运行成本、提升新能源消纳率、抑制电压频率波动等目标，输出兼顾多需求的储能调度指令。

1.4 通信技术

通信技术是协同控制的传输脉络，保障数据与控制指令的实时、可靠传输，是衔接感知层、决策层与执行层的关键纽带。微电网多储能协同控制对通信时延、可靠性要求极高，若控制指令传输延迟过长，可能导致储能设备响应滞后，无法及时平抑新能源出力波动或负荷突变，引发电压、频率失稳。当前主流的 5G 通信技术凭借低时延、高带宽、广连接的特性，可实现物联网采集数据向决策中心的实时传输，以及决策层优化指令向储能执行设备的快速下发；边缘计算技术与通信技术的结合，还能将部分数据处理与决策功能下沉至微电网本地边缘节点，减少数据向远端中心传输的时延，进一步提升控制响应速度。

二、微电网多储能协同控制关键问题分析

2.1 多储能协同难点

多储能系统因设备特性差异与运行场景动态变化，形成显著协同控制难点。不同类型储能装置的核心参数存在本质冲突，例如飞轮储能具备功率密度高、响应速度快的优势，却受限于容量较小，仅适用于短时功率平衡；而电池储能容量大、续航能力强，但充放电响应速度较慢，更适合长效削峰填谷。这种特性差异易导致控制目标矛盾，当微电网遭遇新能源出力骤降时，需飞轮快速补能以稳定频率，又需电池跟进持续供电，若两者功率分配与响应时序衔接不当，易引发二次功率波动。微电网运行工况的复杂性加剧协同难度，并网模式下需优先匹配大电网调度要求、兼顾经济性，离网模式则需以电压频率稳定为核心，传统协同策略难以自适应调整控制逻辑，在工况切换时易出现策略滞后，影响微电网运行稳定性。

2.2 信息技术应用瓶颈

支撑协同控制的信息技术在实际应用中面临多重瓶颈。数据处理存在实时性与准确性失衡问题，物联网采集的微电网数据涵盖新能源出力、储能状态、负荷变化等多维度信息，数据量庞大且动态变化快，现有数据处理技术难以在保证实时传输的同时，完全过滤噪声干扰，易导致决策层获取的原始数据存在偏差，影响控制策略精度。智能算法适配性不足，多储能协同控制涉及多目标优化与多约束条件，传统人工智能算法在处理动态场景时，易出现收敛速度慢、局部最优解等问题，难以快速输出适配当前工况的储能调度方案。

三、核心协同控制策略

3.1 多目标优化调度策略

多目标优化调度策略以微电网综合效益最大化为核心，在复杂约束下平衡经济性、环保性与稳定性三大目标。其通过智能优化算法，结合新能源出力、负荷需求与电价的预测信息，对分布式电源发电计划及多储能充放电的时段、功率进行动态规划。在经济性层面，通过合理规划储能充放电节奏，降低购电与设备运维成本；环保维度则优先调度光伏、风电等清洁能源，减少传统能源消耗；稳定性方面，借助储能充放电调节，抑制电压与频率波动，保障电能质量。

3.2 动态协同响应策略

动态协同响应策略针对微电网突发功率不平衡问题设计，依托不同储能的特性差异实现分层响应。当新能源出力因环境变化或负荷骤增引发功率波动时，响应速度快的储能设备率先启动，快速吸收或释放功率，抑制电压、频率的瞬时波动，为系统争取缓冲时间。容量较大的储能设备跟进，持续补充或存储能量，维持系统长期功率平衡。

3.3 工况自适应调整策略

工况自适应调整策略可根据微电网并网、离网两种核心工况，动态切换多储能协同控制逻辑。并网时，策略以经济性为重点，结合大电网调度要求与电价信号，规划储能充放电时段，同时满足电能质量指标；离网时，因需依赖自身电源与储能维持运行，策略转向以稳定性为核心，实时监测电压、频率变化，通过自适应控制技术调整储能输出功率，保障关键负荷供电。当工况发生切换时，策略可快速完成控制逻辑转换，确保微电网在不同运行模式下平稳过渡，维持可靠运行。

结语

本文围绕信息技术与微电网多储能协同控制的融合展开研究，通过构建感知 、决策、执行三层架构，结合多目标优化、动态响应与工况自适应策略，有效解决了新能源波动下的系统平衡难题。物联网、大数据、AI 与低时延通信技术的深度应用，不仅实现多储能特性互补，更显著提升微电网稳定性与经济性。为新型电力系统中微电网的规模化应用提供更完善的技术支撑。

参考文献

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[2]娄晓琪.基于代码生成技术的单相锁相环控制策略研究[J].石家庄铁路职业技术学院学报,2021,20(02):85-88.