符合现行技术立法框架的可再生能源社区在线分层能源管理系统

应对气候变化的努力正日益转向智能电网 (SGs) 中的新能源效率策略。2018 年，欧盟 (EU) 通过适当立法定义了可再生能源社区 (REC)，即参与者共享自产可再生能源的局部电网，旨在利用适当的激励措施降低账单成本。该举措旨在加速局部可再生能源利用的普及，因为其成本并非人人可负担。由于 REC 在技术上属于 SG，上述策略得以应用，特别是需要实用的能源管理系统 (EMSs)。因此，本研究合成了一种用于 REC 成本最小化的在线分层 EMS (HEMS)，以评估其优于局部自消费方法的性能。研究严格遵循欧盟（继承自意大利）的技术指示，旨在获得尽可能真实的结果。通过考虑储能系统 (ESSs) 和光伏电站成本、购电成本以及 REC 激励措施，优化了 REC 节点或微电网 (MGs) 之间的功率流。实现了一种混合模糊推理系统 - 遗传算法 (FIS-GA) 模型，其中 GA 对 FIS 参数进行编码。基于历史数据训练的 LSTM 预测了作为系统整体输入的发电量和用电量。所提出的分层模型在较短的计算时间内实现了良好的精度，并优于自消费方法，相比后者节省了约 20% 的成本。此外，通过 FIS 表征模型的可解释人工智能 (XAI) 凭借出色的人工解释水平使结果更加可靠。最后，对 HEMS 进行了参数化，以便能够轻松切换至其他国家的技术立法框架。