一种考虑电池退化特性的农业微电网能源管理系统

原文：A battery degradation-aware energy management system for agriculturalmicrogrid

以下是针对论文《A battery degradation-aware energy management system for agricultural microgrids》的全文结构化摘要，内容涵盖研究背景、方法、创新点、实验设计与主要成果：

1. 研究背景与问题提出

• 随着可再生能源（RESs）在微电网（MG）中的广泛应用，电池储能系统（BESS）成为平衡供需、提升系统可靠性的关键组件。
• 然而，锂离子（Li-ion）电池在使用过程中会因充放电循环、温度、荷电状态（SOC）、放电深度（DOD）等因素发生容量衰减，影响其寿命和经济性。
• 传统能源管理系统（EMS）常忽略电池退化成本，导致长期运行成本被低估。因此，亟需将电池老化模型纳入农业微电网的优化调度中。

2. 研究目标

开发一种考虑电池退化的日前能量管理策略，以降低农业微电网在并网与孤岛模式下的总运行成本（包括操作成本与电池退化成本），实现经济性与可持续性的平衡。

3. 方法论与核心技术

3.1 数据驱动的电池剩余使用寿命（RUL）预测模型

• 构建基于 XGBoost 的机器学习模型，输入特征包括：SOC、DOD、C-rate 和温度。
• 使用来自文献[35]及MATLAB Simulink仿真的945组电池老化测试数据进行训练与验证。
• 模型输出为电池的RUL（单位：cycles），进而计算每小时的退化率（Deg-rate） 和 退化成本（Deg-cost）。

3.2 电池退化成本建模

• 基于RUL预测结果，定义：
  • 初始健康状态 SOH_initial = 100%
  • 终止健康状态 SOH_final = 80%
  • 退化率 = (SOH_initial - SOH_final) / RUL
  • 退化成本 = Σ(每小时退化率 × 单位循环成本)，其中单位成本由新旧电池价格差决定。

3.3 不确定性处理：蒙特卡洛模拟（MCS）

• 考虑光伏（PV）、风电（WT）出力波动、电价变化和负荷需求不确定性。
• 通过MCS生成多种场景，增强优化策略的鲁棒性和适应性。

3.4 优化算法：Coati优化算法（COA）

• 采用新型元启发式算法 COA 进行求解，用于优化 BESS 的充放电策略。
• 引入两个控制系数 K₁（充电系数）和 K₂（放电系数），范围为 [0.2, 1]，由COA动态调整，以权衡运行成本与电池退化成本。

3.5 整体优化框架流程

1. 输入历史数据 → MCS生成多场景
2. 对每个场景执行调度优化：
   • 计算功率平衡与SOC变化
   • 提取C-rate与DOD → 输入XGBoost预测RUL → 计算退化成本
   • 结合运行成本形成总成本目标函数
   • COA优化K₁、K₂，最小化总成本

4. 案例研究与仿真设置

• 案例地点：土耳其安卡拉某真实农业微电网
• 系统组成：
  • RESs：10kW风力 + 12kW光伏
  • BESS：5kW/10kWh Li-ion电池
  • 可控发电机（CG）：2×10kVA
  • 负荷：电动拖拉机（ET）、水泵（WP）、居民用电
• 仿真环境：Python 3.9，基于实际气象与电价数据

5. 主要结果与性能分析

5.1 并网模式（Case 1） | 场景 | K₁/K₂ | 运行成本（Lira） | 退化成本（Lira） | 总成本（Lira） | |------|--------|------------------|------------------|----------------| | Case 1.1（常规策略） | 1/1 | 69.54 | 52.61 | 122.15 | | Case 1.2（最优策略） | 0.205/0.5 | 69.73 | 29.01 | 98.74 ✅ | | Case 1.3（保守策略） | 0.2/0.2 | 71.32 | 64.91 | 136.23 |

• 相比保守策略：
  • 退化成本下降55.30%
  • 总成本降低27.51%
• 最优策略通过合理调度BESS，在高电价时段减少放电频次，延长电池寿命。

5.2 孤岛模式（Case 2） | 场景 | K₁/K₂ | 运行成本（Lira） | 退化成本（Lira） | 总成本（Lira） | |------|--------|------------------|------------------|----------------| | Case 2.1 | 1/1 | 87.44 | 36.81 | 124.25 | | Case 2.2（最优策略） | 0.27/0.73 | 90.19 | 17.46 | 107.65 ✅ | | Case 2.3 | 0.2/0.2 | 90.81 | 29.71 | 120.52 |

• 相比保守策略：
  • 退化成本下降41.23%
  • 总成本降低10.67%
• 在无外部电网支撑下，仍能有效协调CG与BESS使用，避免过度依赖某一电源。

5.3 敏感性分析（MCS多场景验证）

• 设计10个不同RES渗透率、电价与负荷波动场景（SC-1至SC-10）
• SC-9（高RES可用性+稳定电价）表现最佳，总成本低至 81.32 Lira
• SC-5（低RES出力+高波动）成本最高，达142.07 Lira
• 表明所提方法在各种市场与气候条件下均具备良好鲁棒性。

6. 创新点总结

1. 首次将XGBoost用于农业微电网中Li-ion电池RUL预测，精度高于传统物理模型。
2. 构建完整的“数据驱动–退化建模–经济评估”闭环框架，实现退化成本量化。
3. 引入COA优化算法调节充放电速率，在运行效率与电池寿命间取得最优平衡。
4. 结合MCS进行不确定性建模与敏感性分析，提升策略实用性与适应性。

7. 结论

• 忽视电池退化会导致短期成本低但长期经济损失严重；过于保守则增加运行开支。
• 所提退化感知的能量管理策略显著降低了农业微电网的综合成本：
  • 并网模式：退化成本↓55.30%，总成本↓27.51%
  • 孤岛模式：退化成本↓41.23%，总成本↓10.67%
• 该方法为偏远地区农业微电网提供了一种经济、可靠、可持续的运营解决方案。

8. 展望与未来工作

• 探索不同类型电池（如钠离子、固态电池）对模型的影响；
• 引入更精细的老化因素（如电极材料、热管理机制）；
• 结合数字孪生技术实现实时健康监测与动态调度更新。

✅ 一句话总结：
本文提出一种融合XGBoost寿命预测与Coati优化的能量管理策略，显著降低农业微电网中电池退化成本，提升系统长期经济性与可持续性。