易允恒 安科瑞電氣股份有限公司

摘要

隨著可再生能源滲透率持續(xù)攀升，微電網(wǎng)的多能源協(xié)同與數(shù)據(jù)隱私保護成為技術(shù)難點。本文提出基于聯(lián)邦學習（Federated Learning, FL）的安科瑞EMS3.0平臺優(yōu)化框架，實現(xiàn)分布式能源數(shù)據(jù)“可用不可見”下的協(xié)同調(diào)度。通過常州市光-儲-氫-充多能耦合項目驗證，平臺在保證數(shù)據(jù)隱私的前提下，可再生能源消納率提升至78%，氫能綜合利用率達85%，碳排放強度下降42%，為高比例可再生能源微電網(wǎng)提供安全高效的解決方案。

1. 引言

1.1 研究背景

江蘇省2025年目標可再生能源裝機占比達45%（《江蘇省能源發(fā)展“十四五”規(guī)劃》），但高滲透率導致兩大矛盾：

數(shù)據(jù)共享與隱私?jīng)_突：企業(yè)間能源數(shù)據(jù)孤島化，制約全局優(yōu)化（Zhang et al., 2023）；

多能流協(xié)同復雜性：光、儲、氫、充動態(tài)耦合缺乏統(tǒng)一控制標準（IEA, 2023）。

1.2 研究挑戰(zhàn)

隱私保護難題：傳統(tǒng)集中式學習需共享原始數(shù)據(jù)，企業(yè)敏感信息泄露風險高；

多時間尺度耦合：氫能系統(tǒng)響應速度（分鐘級）與光伏波動（秒級）不匹配；

碳足跡追溯缺失：跨設備、跨企業(yè)的碳排數(shù)據(jù)難以精準核算。

2. 技術(shù)創(chuàng)新與系統(tǒng)設計

2.1 聯(lián)邦學習驅(qū)動的分布式優(yōu)化架構(gòu)

EMS3.0采用“中心-邊緣”聯(lián)邦學習框架：

邊緣節(jié)點：本地訓練LSTM光伏預測模型，數(shù)據(jù)不出域；

聚合服務器：通過安全多方計算（SMPC）聚合模型參數(shù)，生成全局優(yōu)化策略；

通信協(xié)議：基于OPC UA over TSN，時延<5ms，丟包率<0.1%。

2.2 氫-電多時間尺度協(xié)同控制算法

提出混合整數(shù)規(guī)劃（MIP）與模型預測控制（MPC）融合算法：

實驗驗證：常州某氫能園區(qū)氫電轉(zhuǎn)換效率提升至67%（較傳統(tǒng)策略+22%）。

2.3 區(qū)塊鏈賦能的碳足跡追溯系統(tǒng)

數(shù)據(jù)上鏈：光伏發(fā)電量、儲能充放電等數(shù)據(jù)實時寫入Hyperledger Fabric；

智能合約：自動生成符合ISO 14064-3的碳報告，核查成本降低60%。

3. 實證分析與應用成效

3.1 案例1：常州氫能創(chuàng)新港光儲氫微電網(wǎng)

場景參數(shù)：

光伏：100MW（隆基Hi-MO 6組件）

儲能：50MWh（比亞迪刀片電池）

氫能：5MW堿性電解槽 + 3MW燃料電池

運行效果（2023年數(shù)據(jù)）：

3.2 案例2：常州智慧港口多微電網(wǎng)集群

技術(shù)亮點：

聯(lián)邦學習跨域優(yōu)化：6個獨立微電網(wǎng)協(xié)同調(diào)度，總運行成本降低18%；

5G+MEC邊緣計算：港口吊機負荷預測誤差≤5%；

經(jīng)濟性：

碳交易收入：年增收560萬元；

設備運維成本：下降37%（AI預測性維護）。

4. 結(jié)論與展望

本文通過聯(lián)邦學習、氫電協(xié)同與區(qū)塊鏈技術(shù)，構(gòu)建了安全高效的微電網(wǎng)管理范式。未來研究方向包括：

量子聯(lián)邦學習：提升分布式優(yōu)化效率；

綠氫-碳捕集耦合：探索負碳微電網(wǎng)新模式；

跨境碳交易：基于CBDC的數(shù)字碳貨幣體系設計。

審核編輯 黃宇