生物质能与光伏互补发电系统的协同控制与出力预测模型构建

1 生物质能与光伏互补发电系统的协同控制策略

1.1 基于规则的协同控制

优先级控制：根据能源特性设定调度优先级，如光照充足时优先调用光伏出力，不足时启动生物质能发电；

阈值控制：设定光伏出力阈值，当实际出力低于阈值时，生物质能系统自动补能；

经济调度规则：基于原料成本、电价等参数，通过经验公式优化二者出力配比。

此类方法依赖专家经验，适用于小规模、工况简单的系统，但难以应对复杂工况下的多目标优化问题，灵活性与鲁棒性不足。

1.2 基于优化算法的协同控制

随着智能算法的发展，基于优化算法的协同控制逐渐成为研究热点。其通过建立数学模型描述系统约束与目标函数，利用优化算法求解最优调度方案，可实现多目标（如经济性、环保性、稳定性）的平衡。常见优化目标与算法包括：

1.2.1 目标函数构建

经济性目标：最小化燃料成本、运维成本、弃风弃光损失等；

环保目标：最小化碳排放、污染物排放（如NOx、SO2）；

稳定性目标：平抑出力波动，使系统净出力曲线趋于平缓。

1.2.2 典型优化算法

传统数学优化：如线性规划（LP）、混合整数规划（MIP），适用于线性目标函数与凸约束条件，但求解大规模问题时效率较低；

智能优化算法：如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、蚁群算法（ACO）等，通过模拟生物进化或群体行为求解复杂非线性问题，在多变量、强耦合系统中表现优异；

模型预测控制（MPC）：结合滚动优化与反馈校正，通过实时更新系统状态实现动态调度，可有效应对不确定性干扰（如气象突变、负荷波动）。

1.3 基于多能流协同的分层控制

对于含储能、微电网等复杂拓扑的互补系统，分层控制通过将控制目标分解为不同层级（如底层设备控制、中层能量管理、上层电网调度），实现多尺度、多主体的协同。典型分层结构包括：

底层控制：针对光伏逆变器、生物质能发电机组等设备，实现电压、频率等局部参数的实时调节；

中层能量管理：基于出力预测结果，优化光伏、生物质能及储能系统的功率分配，满足负荷需求；

上层协调控制：与电网调度中心交互，参与调峰、调频等辅助服务，提升系统与大电网的兼容性。

分层控制通过“分而治之”的思想降低问题复杂度，是未来大规模互补系统协同控制的重要发展方向。

2 生物质能与光伏互补发电系统的出力预测模型构建

出力预测是协同控制的前提，其精度直接影响调度决策的有效性。由于生物质能与光伏的出力特性差异显著，预测模型需分别针对两类能源建模，再通过耦合机制实现系统总出力预测。

2.1 单一能源出力预测模型

2.1.1 光伏出力预测

光伏出力受气象因素（辐照度、温度、风速等）影响显著，预测模型可分为物理模型、统计模型与机器学习模型：

物理模型：基于太阳辐射传输理论（如大气散射模型、光伏组件等效电路模型），通过气象参数计算出力，适用于无历史数据的场景，但模型复杂度高；

统计模型：如时间序列分析（ARIMA）、灰色预测（GM），利用历史出力数据挖掘规律，适用于短期预测，但难以捕捉非线性关系；

机器学习模型：如神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF），通过数据驱动拟合输入（气象、历史出力）与输出的非线性映射，预测精度高，但依赖大量样本数据。

2.1.2 生物质能出力预测

生物质能出力主要取决于原料供应（如燃料热值、进料速率）与转化效率（如气化效率、汽轮机效率），预测模型可分为：

机理模型：基于热力学、动力学原理构建转化过程模型（如气化炉反应模型、内燃机效率模型），需精确参数输入，适用于设备优化；

数据驱动模型：结合原料特性（含水率、碳含量）、运行参数（如进气量、反应温度）与历史出力数据，通过回归分析或机器学习预测出力，适用于系统级调度。

2.2 互补系统总出力耦合预测模型

单一能源预测无法反映二者的协同效应，需通过耦合模型实现系统总出力预测。常见耦合方法包括：

加权叠加法：基于单一能源预测结果，按历史协同规律赋予权重并叠加，适用于线性互补场景；

联合建模法：将光伏、生物质能的影响因素（气象、原料、运行参数）作为输入，直接构建总出力预测模型，如采用深度学习模型（LSTM、GRU）捕捉多变量时序依赖关系；

概率耦合法：通过贝叶斯网络、Copula 函数等描述两类能源出力的概率分布关系，实现总出力的不确定性预测，为风险调度提供依据。

耦合模型的关键在于挖掘能源间的内在关联（如光伏出力高峰对生物质能调峰需求的影响），但多源数据异构性、耦合机制复杂性仍是当前研究难点。

3 关键技术挑战与未来发展趋势

尽管生物质能-光伏互补系统的协同控制与预测模型已取得显著进展，但实际应用中仍面临以下挑战：

3.1 技术挑战

多源不确定性耦合：气象、原料、负荷等多重不确定性因素交织，增加预测与控制难度；

模型鲁棒性不足：现有模型多基于理想工况构建，在极端天气（如暴雨、高温）或原料供应波动时精度下降；

数据共享与标准化缺失：互补系统涉及气象、能源、电网等多源数据，数据格式不统一、共享机制不完善制约模型泛化能力。

3.2 未来发展方向

3.2.1 智能化协同控制

数字孪生技术：构建系统物理实体与虚拟模型的实时映射，通过仿真优化控制策略，提升复杂工况适应性；

边缘计算与云计算融合：边缘端实现实时控制，云端进行全局优化与模型训练，兼顾实时性与全局最优；

多目标协同优化：结合碳交易、辅助服务市场等政策机制，将环境效益、社会效益纳入控制目标，实现“经济-环境-安全”多赢。

3.2.2 高精度出力预测

多模态数据融合：融合卫星遥感、地面观测、物联网传感器等多源数据，提升特征提取能力；

不确定性量化：发展区间预测、概率预测方法，量化预测误差范围，为风险决策提供支持；

迁移学习应用：通过迁移学习解决小样本场景下的模型训练问题，降低对历史数据的依赖。

3.2.3 政策与市场机制协同

完善电价与补贴政策：通过分时电价、可再生能源补贴引导互补系统参与电网调峰；

建立多能互补交易平台：推动互补系统作为独立主体参与电力市场，提升投资回报率与发展动力。

结语：

综上所述，生物质能与光伏互补发电系统通过能源特性互补可显著提升可再生能源的稳定性与经济性，协同控制与出力预测是系统高效运行的核心支撑。当前，协同控制已从基于规则的简单调度发展为智能算法驱动的多目标优化，出力预测则从单一能源预测迈向多源耦合的不确定性预测。未来，需进一步突破多源不确定性建模、数字孪生协同控制等关键技术，结合政策机制创新，推动互补系统在能源转型中发挥更大作用。

参考文献：

[1]马菁，陈乃枫.多能互补型发电厂综合能源利用规划研究[J].电力设备管理，2025，(07)：243-245.