基于自适应动态规划的储能系统优化控制方法-第2页-北极星储能网

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由于风储联合发电系统的实时性、复杂性以及多目标约束的控制要求，储能系统充放电功率的最优策略往往很难求解。目前已有的平抑风电功率波动率的算法包括：基于小波包分解的混合储能方法[8-9]、基于模糊控制的平滑控制策略[10]、基于斜

率控制的储能系统控制方法[11]等，但考虑自适应动态规划(adaptive dynamic programming，ADP)的平滑控制算法，尚未见文献报道。基于 ADP 的储能系统优化控制方法，仅利用从受控系统采集的在线和离线数据设计控制系统，并且能够通过学习获得最优控制策略，实现无模型的自适应优化控制。传统的 ADP 方法具有独特的算法和结构，可以处理具有闭集约束条件的控制问题，已经在许多领域中实现了良好应用，如城市交通信号优化控制[12]、系

统边际电价预测[13]等。文献[11]提出的新能源发电功率平滑控制方法存在波动率偶尔过度调整的问题，即在新能源发电原始功率波动率低于控制目标时，会增加不必要的储能系统充放电功率，影响储能电池使用寿命。为解决上述基于斜率控制的储能系统控制方法不足，本文引入 ADP 方法对该方法进行进一步优化。本文提出以被控对象实时数据(风电波动率、储能系统荷电状态等)为基础，用神经网络逼近最优控制，得到各时刻最优的储能功率，对于解决储能系统的优化控制问题是一种有效的方法。在波动率符合控制目标要求的前提下，可以改善储能系统的充放电功率以及荷电状态的控制范围，实现波动率与荷电状态的协同优化。

1 自适应动态规划算法及分析

动态规划方法是一种研究多阶段决策优化的方法，但在实际应用中会出现“维数灾”的问题。为解决动态规划“维数灾”问题，有效的 ADP 方法被提出。自适应动态规划的思想是利用函数近似结构，通过逐步迭代逼近动态规划方程中的性能指

标函数和控制策略，进而逐渐逼近非线性系统的最优控制解[14-15]。

一般的 ADP 控制系统包括评价(critic)、模型(model)和执行(action)3 个模块[16]。3 个模块的主要功能是：评价模块对执行模块的性能进行评估，对代价函数进行近似;执行模块产生控制动作，并根据评价模块的评价改进其策略;模型模块反映被控对象的特性。执行模块和评价模块的组合动作，控制/执行作用于被控对象后，通过被控对象在不同阶段产生的反馈影响评价函数;再利用函数近似结构或者神经网络，实现对执行函数和评价函数的逼近。评价函数的参数自动更新，尤其是权值更新是基于贝尔曼最优原理进行的。

近年来，国外学者提出利用神经网络作为方法和手段，结合动态规划、最优化理论来解决被控对象的“模型灾”和“维数灾”的问题。

2 基于自适应动态规划的储能系统控制策略

2.1 基于斜率控制的储能系统控制方法

储能系统在风储联合发电中起着至关重要的作用，通过储能充放电能够平抑风电功率的波动。

原标题：基于自适应动态规划的储能系统优化控制方法

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