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光伏发电技术 模型预测控制MPC ★ 5.0

海水抽水系统中的高效能源管理:太阳能混合与储能需求优化

Efficient Energy Management in Seawater Pumping Systems: Solar Hybridization and Storage for Demand Optimization

作者 Franco Cekalovic · Daniel Sbarbaro · Luis Moran
期刊 IEEE Transactions on Industry Applications
出版日期 2025年1月
技术分类 光伏发电技术
技术标签 模型预测控制MPC
相关度评分 ★★★★★ 5.0 / 5.0
关键词 需求侧管理 经济模型预测控制 海水抽水系统 太阳能 电池储能
语言:

中文摘要

本文研究了基于经济模型预测控制(EMPC)的需求侧管理(DSM)策略在优化海水抽水系统运行中的应用,重点关注太阳能与电池储能的整合。该研究同时考虑了实时电价(RTP)和最大需量(MD)两种电价类型。所提出的模型将蓄水池、光伏(PV)能源和电池相结合,以实现负荷转移和管理峰值需求。针对一个并网抽水系统分析了四种情景:利用蓄水池进行负荷转移;利用蓄水池和光伏能源进行负荷转移;利用蓄水池和储能设备进行负荷转移;利用蓄水池、储能设备和光伏能源进行负荷转移。对一个大型矿山供水泵站的模拟结果表明,通过利用蓄水池进行负荷转移、利用太阳能降低最大需量,以及使用电池进一步实现负荷转移并提高峰值需求管理的灵活性,可以显著降低运行成本。与其他情景相比,仅使用电池进行储能所带来的成本降低幅度最小。基于EMPC的DSM策略使工厂能够应对不断变化的能源价格和需求模式,在确保可靠运行的同时实现成本节约。

English Abstract

This paper investigates the use of demand-side management (DSM) strategies based on economic model predictive control (EMPC) to optimize the operation of seawater pumping systems, focusing on integrating solar energy and battery storage. The study considers both real-time pricing (RTP) and maximum demand (MD) tariff types. The proposed model combines reservoirs, photovoltaic (PV) energy source, and batteries to perform load shifting and manage peak demand. Four scenarios were analyzed for a grid connected pumping system: load shifting with reservoirs; load shifting with reservoirs and PV energy sources; load shifting with reservoirs and energy storage; and load shifting with reservoirs, energy storage, and PV energy sources. Simulation results for a large mining water supply pump station demonstrate that operational costs can be significantly reduced through load shifting with reservoirs, utilizing solar energy to lower maximum demand, and including batteries for further load shifting and increased flexibility in peak demand management. The use of batteries alone for energy storage results in the least cost reduction compared to the other scenarios. DSM strategies based on EMPC enable the plant to respond to changing energy prices and demand patterns, leading to cost savings while ensuring reliable operation.
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SunView 深度解读

该EMPC需求侧管理技术对阳光电源光储一体化解决方案具有重要应用价值。研究中的动态调度策略可直接应用于ST系列储能变流器与SG系列光伏逆变器的协同控制,通过经济模型预测实现储能系统充放电优化与光伏出力预测性调度。海水抽水场景的负荷时移优化思路可拓展至PowerTitan大型储能系统在工商业用户侧的削峰填谷应用,结合iSolarCloud云平台实现多时间尺度的能量管理。该方法对阳光电源开发面向高能耗行业(水务、化工等)的智能能源管理系统具有直接借鉴意义,可增强光储系统经济性与电网友好性,提升整体解决方案竞争力。