考虑SOFC精细化建模的综合能源系统不确定性调度

尹博艺; 王灿; 翟昕

doi:10.7500/AEPS20241206006

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考虑SOFC精细化建模的综合能源系统不确定性调度

研制与开发 | 更新时间：2026-02-28

- 考虑SOFC精细化建模的综合能源系统不确定性调度
- Uncertainty-aware Scheduling of Integrated Energy System Considering Refined Modeling for Solid Oxide Fuel Cell
- 电力系统自动化 2025年49卷第21期页码：149-159
- 作者机构：
  
  哈尔滨工业大学（深圳）机电工程与自动化学院，广东省深圳市 518055
- 作者简介：
  
  尹博艺（2000—），男，硕士研究生，主要研究方向：综合能源系统优化调度。E-mail：22s153263@stu.hit.edu.cn
  王灿（1984—），男，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：柔性直流输电、交直流混合微电网、新能源汽车驱动电力电子系统。E-mail：can.wang@hit.edu.cn
  翟昕（2002—），女，硕士研究生，主要研究方向：微电网调度。E-mail：24S153192@stu.hit.edu.cn
- 基金信息：
  
  广东省基础与应用基础研究基金资助项目(2022A1515240078)
- DOI：10.7500/AEPS20241206006
  中图分类号：
- 收稿：2024-12-06，
  
  修回：2025-06-23，
  
  网络首发：2025-09-23，
  
  纸质出版：2025-11-10
- 稿件说明：
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尹博艺,王灿,翟昕.考虑SOFC精细化建模的综合能源系统不确定性调度[J].电力系统自动化,2025,49(21):149-159.

YIN Boyi,WANG Can,ZHAI Xin.Uncertainty-aware Scheduling of Integrated Energy System Considering Refined Modeling for Solid Oxide Fuel Cell[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(21):149-159.
尹博艺,王灿,翟昕.考虑SOFC精细化建模的综合能源系统不确定性调度[J].电力系统自动化,2025,49(21):149-159. DOI： 10.7500/AEPS20241206006.

YIN Boyi,WANG Can,ZHAI Xin.Uncertainty-aware Scheduling of Integrated Energy System Considering Refined Modeling for Solid Oxide Fuel Cell[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(21):149-159. DOI： 10.7500/AEPS20241206006.

摘要

为提升综合能源系统（IES）支撑高比例可再生能源电力系统安全稳定运行的能力，并改善其运行效益，提出了一种考虑固体氧化物燃料电池（SOFC）精细化建模的IES不确定性调度方法。首先，通过建立日前-日内2级调度架构，协同应对源荷预测不确定性与设备模型累积误差等多重不确定性。然后，在日前阶段，基于SOFC精细化模型，以最小化总成本为目标，制定小时级的调度计划；在日内阶段，结合模型预测控制方法，以最小化运行总成本和调整惩罚费用为目标，通过反馈矫正将IES中不平衡功率分配至快速响应设备，实现对可再生能源的消纳。最后，通过算例分析验证了所提调度方法的合理性和有效性，相较于与其他方法，该方法的运行成本、模型误差具有优势。

Abstract

To enhance the capability of the integrated energy system (IES) to support the safe and stable operation of power systems with high proportion of renewable energy and improve their operational efficiency

an uncertainty-aware scheduling method for IES considering the refined modeling of the solid oxide fuel cell (SOFC) is proposed. Firstly

by establishing a two-level day-ahead and intraday scheduling framework to coordinately tackle multiple uncertainties

such as forecasting uncertainties on the source-load sides and cumulative errors of device models. Secondly

at the day-ahead stage

based on the refined model of SOFC

an hourly scheduling plan is formulated to minimize total costs. At the intraday stage

by integrating the model predictive control (MPC) method with the objective of minimizing the total operation costs and adjustment penalty fees

the unbalanced power in the IES is allocated to fast-response devices through feedback correction

thereby promoting renewable energy accommodation. Finally

case studies verify the feasibility and effectiveness of the proposed scheduling method. Compared with other methods

it has advantages in terms of operational costs and model errors.

关键词

Keywords

references

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