研究目的
开发识别和补偿独立微电网中光伏额定值及电池容量模型参数不确定性的技术，以提高预测精度并减少停电时间。
研究成果
所开发的补偿光伏额定值与电池容量模型参数不确定性的方法显著提高了预测精度，并减少了孤岛微电网的停电时间。在模拟光伏系统额定值高估14%、电池容量高估12%的情况下，整体停电时长降低了11%。
研究不足
该技术无法消除未来预测SOC与实际SOC之间的误差，因为它需要完全掌握未来的光伏发电量和负载情况。它确保了基于已知数据的SOC预测模型尽可能准确。
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通过补偿光伏额定功率和电池容量的模型不确定性来减少孤岛微电网的强迫停运
DOI：10.1109/JPETS.2018.2878329
期刊：IEEE Power and Energy Technology Systems Journal
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
孤岛微电网的能源管理系统通常依赖能源可用性与使用量的预测数据。这类预测可用于制定应对措施（如切除非关键负荷），从而保障关键负荷持续供电。然而预测模型的不确定性可能导致决策失误，进而危及微电网的可靠运行。对于基于光伏（PV）与电池的微电网系统，光伏额定参数及电池容量模型参数的不确定性可能引发本可避免的断电事故。本文开发了识别并补偿此类模型不确定性的技术方法：通过对比实际数据序列与预测数据序列的差异来确定补偿系数，从而提升预测精度。该技术能自动适应运行工况变化，且实施过程中无需额外传感器。研究采用屋顶辐照度与温度传感器的实测数据及对应预测值进行验证，结果表明所提方法可提高预测准确性，从而制定更有效的能源管理决策。结合预判性负荷切除策略，在选定场景中可使微电网总断电时间缩短达11%。
作者：
DENNIS MICHAELSON，HISHAM MAHMOOD，JIN JIANG
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