面向自主船舶混合可再生能源调度的数据驱动演化博弈模型预测控制

本文提出一种数据驱动的演化博弈模型预测控制(EG-MPC)框架,用于为自主船舶供电的混合可再生能源系统的能量调度。该系统将太阳能光伏与风力涡轮机发电与电池储能及柴油备用电源相结合,以确保可靠运行。鉴于可再生能源发电的不确定性与动态能量需求,制定最优调度策略对于在维持系统可靠性的同时最小化运行成本至关重要。为应对这些挑战,我们构建了一个考虑电池退化成本与柴油燃料费用的成本最小化问题,并利用真实数据提升建模精度。EG-MPC 方法将演化博弈动力学集成于滚动时域优化框架内,能够实时给出自适应且近似最优的控制解。基于现场特定数据的仿真结果表明,所提方法能够实现经济、可靠且自适应的能量调度,尤其在不确定性条件下优于传统的基于规则的方法及标准 MPC 方法。