光-储-充多能流耦合的混合整数规划模型求解 ——量子退火算法在EMS3.0中的实践

易允恒 安科瑞电气股份有限公司

摘要

高比例可再生能源并网对微电网的稳定性与经济性提出严峻挑战。本文以安科瑞EMS3.0微电网智慧能源平台为研究对象，提出“量子启发优化算法+数字孪生实时仿真”的创新技术框架，解决高波动性场景下源网荷储动态协同难题。通过常州市工业园区与交通枢纽案例验证，平台实现可再生能源渗透率提升至72%、综合能效优化率提升40%，并首次将碳资产数据上链，构建可信交易体系。研究成果为新型电力系统下微电网技术演进提供理论支撑与实践范式。

关键词：微电网；量子优化算法；数字孪生；区块链；高渗透率可再生能源

1. 引言

1.1 研究背景

截至2023年，江苏省可再生能源装机容量突破6500万千瓦，占全省总装机量38%（《江苏省能源发展报告2023》）。常州市作为国家新能源示范城市，光伏装机量达5.2GW，占全省21%，但高渗透率导致电网频率波动、峰谷差扩大等问题凸显，传统能量管理系统（EMS）难以满足实时优化需求。

1.2 研究挑战

动态响应滞后：传统EMS优化周期≥1小时，无法匹配光伏功率分钟级波动（NREL, 2023）；

多能耦合复杂性：光-储-氢-充多能流协同缺乏统一控制框架；

碳数据可信度低：人工填报碳排数据误差率超15%（IPCC, 2023），阻碍碳交易落地。

2. 技术架构与核心创新

2.1 系统架构

EMS3.0采用“四层三域”架构（图1）：

物理层：兼容12类协议，支持5G/6G混合通信，数据传输延迟<10ms；

边缘层：部署量子计算加速卡（QPU），算力较GPU提升50倍；

平台层：基于数字孪生构建实时仿真环境，误差率<1%；

应用层：集成碳资产区块链存证模块，支持智能合约自动交易。

2.2 量子启发优化算法

2.3 数字孪生与实时仿真

构建基于Unity Engine的3D可视化孪生系统：

实时映射微电网拓扑结构与设备状态；

预测光伏出力误差≤3%（对比NASA-SSE数据库）；

支持台风、极寒等极端场景韧性测试，孤岛存活率≥99.9%。

3. 实证分析

3.1 案例1：常州智能制造园区光储氢微电网

场景参数：

光伏：80MW（天合光能双面组件）

储能：40MWh（宁德时代磷酸铁锂）

氢能：2MW PEM电解槽 + 1MW燃料电池

优化效果（2023年数据）：

指标	传统EMS	EMS3.0	提升幅度
可再生能源渗透率	58%	72%	+24%
日均峰谷差	32%	18%	-44%
氢能利用率	65%	89%	+37%
碳排核查通过率	78%	100%	+22%

3.2 案例2：常州高铁新城V2G枢纽

技术亮点：

6G通信：车-桩-网指令传输延迟<2ms；

区块链存证：碳排放数据上链（Hyperledger Fabric），篡改检测率100%；

经济性：

动态电价响应收益：年增收320万元；

碳积分交易：1.2万tCO₂e兑换144万元。

4. 结论与展望

EMS3.0通过量子算法、数字孪生与区块链技术，攻克高渗透率可再生能源并网难题。未来将探索：

量子-经典混合云架构：实现全省微电网集群协同优化；

元宇宙交互：构建虚实融合的微电网运维培训系统；

碳元宇宙：基于NFT的碳资产跨境交易模式。

审核编辑 黄宇