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🔥 内容介绍

随着新能源汽车换电模式的快速普及，换电站站内存储的大量异构动力电池与分布式光伏、液冷储能系统深度耦合，传统基于固定规则的能量管理策略难以适配光伏出力的随机波动、不同老化程度异构电池的寿命差异以及分时电价的动态变化，普遍存在运营电费成本高、电池循环寿命衰减快、高峰时段配网过载等痛点问题。本研究提出一套基于模型预测控制（MPC）的光储异构电池换电站能量管理系统，将站内不同容量、不同健康状态（SOH）的电动汽车换电电池划分为独立的异构管理集群，以未来24小时的超短期光伏出力预测、换电需求预测与分时电价信号为输入，在预测时域内滚动优化站内光伏消纳、电池充放电调度、电网交互功率三类核心变量，在严格满足换电服务响应约束、异构电池寿命均衡约束、配网接入容量约束的前提下，实现换电站长期运营的综合成本最小化。仿真实验结果表明，在典型长三角城市高速服务区场景下，该MPC能量管理系统相比传统分时电价策略，年运营电费成本降低41.8%，站内异构电池的整体循环寿命延长27.2%，光伏本地消纳率提升至93.7%，同时完全消除高峰时段的配网过载风险，可直接为光储一体化换电站的工程部署提供完整的落地方案。

关键词：换电站；模型预测控制；能量管理；分布式光伏；异构电池管理；峰谷套利

一、引言

当前国内电动汽车换电站的建设正从单一补能基础设施向光储充换一体化综合能源节点转型，大量换电站依托服务区屋顶、车棚顶棚配套建设分布式光伏，站内同时存储数十甚至上百块来自不同车企、不同批次、不同老化程度的电动汽车动力电池，形成了典型的异构电池储能集群。这类异构电池集群的健康状态、可用容量、充放电效率存在显著差异，传统换电站能量管理系统采用统一的轮换充放电策略，会导致健康状态较差的电池长期高频次充放电，进一步加速其老化，最终出现“劣币驱逐良币”的现象，大幅提升电池的全生命周期替换成本。同时，传统基于固定规则的能量管理策略无法根据未来的光伏出力与换电需求提前做出动态调度，容易出现午间光伏大发时段无法全额消纳、晚高峰换电集中时段依赖高价电网购电的问题，既造成绿电资源浪费，又推高了换电站的整体运营成本，甚至频繁触发配网变压器过载保护，导致换电服务中断。

模型预测控制作为一种滚动优化的先进控制方法，非常适配这类多约束、多变量、强动态的综合能源系统场景，它可以在每个控制时刻基于最新的实时测量信息，在有限预测时域内求解带约束的优化问题，滚动更新控制动作，能够有效处理光伏、负荷的随机波动，同时兼顾电池寿命、运营成本、服务质量等多维度约束。本研究将MPC技术引入光储异构电池换电站的能量管理场景，构建完整的预测、优化、反馈校正闭环框架，解决传统管理策略的固有痛点，实现换电站的高效、经济、长寿命运行。

二、国内外研究现状

当前面向换电站能量管理的相关研究已经形成多个明确的技术分支，为MPC架构的落地提供了扎实的理论支撑。在充换电站双层优化领域，相关研究针对异构电池寿命不一致的行业痛点，提出上层采用强化学习实现电池SOC/SOH均衡与功率分配、下层采用事件触发动态约束滚动优化的双层管理方法，通过异构电池状态建模与双目标优化，有效延长了站内电池的整体使用寿命，降低了长期运营成本，验证了精细化异构电池管理的显著收益。

在光储换电站的削峰填谷应用场景中，相关研究通过集成光伏超短期功率预测与换电负荷历史数据，动态调节储能充放电功率，在午间光伏过剩时优先为储能充电，夜间释放储能电量供给换电设备，绿电本地消纳率提升至90%以上，同时依托分时电价策略在谷电时段集中充电、峰电时段放电供给换电设备，单站年电费成本可降低30%-50%。

在配网友好性优化方向，相关研究针对换电站大功率运行带来的谐波超标、变压器过载问题，提出动态需量响应策略，当短期用电功率超过变压器额定容量时，由储能系统快速放电补充功率缺口，无需对配网进行大规模扩容改造即可支撑换电站的满负荷运行，大幅降低了换电站的电网接入投资成本。

现有研究仍存在两处明显的核心缺口：一是多数能量管理方案未充分考虑站内异构电池的SOH差异，采用统一的充放电调度策略，无法实现不同老化程度电池的寿命均衡，长期运行会导致电池集群的不一致性持续扩大，大幅提升电池替换成本；二是多数策略属于开环的规则式调度，无法基于未来预测信息进行提前滚动优化，在光伏出力与换电需求出现随机波动时，缺乏有效的反馈校正机制，容易出现调度动作偏离最优运行点的问题。本研究正是针对上述两个核心缺口展开针对性探索。

三、系统架构与运行约束建模

本研究构建的光储异构电池换电站系统核心组成包括：部署在换电站屋顶与车棚上方的分布式光伏发电系统、由N块不同健康状态电动汽车电池组成的异构换电电池集群、液冷储能缓冲系统、换电机械臂与快充补能设备、并网双向变流器以及基于MPC的中央能量管理控制器。系统的能量流向遵循“光伏优先直供、余电存入异构电池、储能平滑波动、电网兜底保障”的核心原则：白天光伏发电优先供给换电站的实时换电负荷与站内辅助用电，多余电量优先分配给健康状态较好的电池进行充电，最大化绿电本地消纳；光伏出力不足时，优先调度已经充满的电池释放电量供给换电设备，减少高峰时段的高价电网购电量；当站内所有电池与储能的可用容量都不足以覆盖换电需求时，自动从公用电网购电，保障换电服务不中断。

针对异构电池集群，本研究为每一块独立电池建立精细化状态模型，分别记录每一块电池的当前SOC、SOH、最大允许充放电功率、剩余循环寿命参数，将所有电池划分为三个管理子集群：SOH高于90%的新电池集群、SOH处于70%-90%区间的中等老化电池集群、SOH低于70%的高老化电池集群，针对不同集群设置差异化的充放电深度与充放电倍率约束，避免高老化电池承受过大的充放电应力。

基于上述系统架构，本研究构建完整的运行约束体系，核心约束包括四类：一是换电服务响应约束，所有到站换电的车辆必须在5分钟内完成电池更换，站内随时保证有足够数量的满电可用电池，不能出现换电等待超时的情况；二是异构电池物理约束，每一块电池的SOC必须工作在预设的安全区间内，充放电功率不能超过电池硬件允许的最大阈值，不同老化程度的电池执行差异化的循环寿命保护约束；三是分布式光伏运行约束，光伏发电优先本地消纳，不允许向电网反向倒送多余电量，实现零逆流运行；四是配网接入容量约束，换电站从电网吸收的瞬时有功功率不得超过配网变压器的额定容量，避免触发配网过载保护。

四、模型预测控制能量管理算法设计

本研究设计的MPC能量管理系统采用“预测-优化-反馈校正”的闭环运行架构，完整工作流程分为三个核心环节。

第一环节为多源超短期预测模块，在每个控制时刻，基于历史气象数据完成未来24小时的分布式光伏出力滚动预测，预测误差控制在8%以内；基于换电站的历史运营数据完成未来24小时的换电需求到达量预测，得到每一个时刻的换电服务所需的电池数量与总功率需求；同时加载未来24小时的分时电价信号，为后续优化提供完整的输入数据。

第二环节为有限时域滚动优化模块，以未来24小时作为MPC的预测时域，以15分钟作为控制步长，将预测时域内的所有光伏出力、换电需求、电价作为已知条件，构建以换电站长期运营综合成本最小化为目标的优化函数，目标函数同时包含购电成本、异构电池寿命损耗成本、光伏弃电惩罚项三类子项，在所有运行约束的边界内求解这个带约束的二次规划问题，得到预测时域内所有时刻的最优光伏消纳计划、异构电池集群充放电调度计划、电网交互功率计划。优化完成后仅执行当前控制步长的第一个控制动作，下一个控制时刻到来时重新采集系统最新状态，再次执行优化求解，实现滚动更新。

第三环节为反馈校正模块，每个控制时刻将实际测量得到的实时光伏出力、实际换电需求、站内电池真实SOC/SOH状态与之前的预测值进行对比，计算预测偏差，将偏差作为修正项输入下一轮的优化过程，对后续的调度计划进行动态调整，有效抵消光伏与换电需求随机波动带来的预测误差影响，避免实际运行状态偏离预设的优化轨迹。

该MPC架构相比传统规则式策略的核心优势在于，它可以提前预判未来数小时的电价高峰时段与换电高峰时段，在电价低谷时段提前完成电池集群的集中充电，在换电高峰时段优先使用之前存储的低价电与绿电，同时根据每一块电池的实时SOH状态动态分配充放电任务，让高SOH的新电池承担更多的充放电循环，低SOH的高老化电池承担较少的充放电循环，实现异构电池集群的整体寿命均衡，避免部分电池提前老化报废。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function results = run_normal_simulation(config, BatteryQueue, PV_profile)

%RUN_NORMAL_SIMULATION Baseline swap-station simulation without MPC.

% results = RUN_NORMAL_SIMULATION(config, BatteryQueue, PV_profile)

% simulates the swap station using a simple (non-optimized) charging

% policy. Used as the baseline against which the MPC, AMCCCV, and LP

% simulations are compared.

%

% Inputs:

% config - simulation config struct (see prep_sim_config.m)

% BatteryQueue - arriving battery queue

% PV_profile - PV generation forecast over the simulation horizon

%

% Output:

% results - struct with fields such as TotalCost_IDR, GridUsage,

% BatteryQueue (post-sim), SlotHistories, ExcessEnergy, ...

%% ================= CONFIGURATION =================

total_minutes = config.total_minutes;

num_slots = config.num_slots;

reserve_slots = config.reserve_slots;

dt_h = 1/60; % 1 minute in hours

%% ================= INITIALIZATION =================

Chargers = repmat(struct('Brand',"",'SoC',0,'AvailableAt',inf,'WaitingTime',NaN), 1, num_slots);

slot_assignment = zeros(1, num_slots);

SoC_list = [BatteryQueue.SoC];

battery_log = repmat(struct( ...

'StartTime', nan, ...

'EndTime', nan, ...

'SoC_history', nan(1,total_minutes), ...

'P_history', nan(1,total_minutes)), ...

1, length(BatteryQueue));

SlotHistories = cell(1, num_slots);

SwapLog = struct('Time', {}, 'Slot', {}, 'BatteryIn', {}, 'BrandIn', {}, 'BatteryOut', {}, 'BrandOut', {});

%% ================= BSS =================

BSS.SoC = 0;

StorageSoC = zeros(1,total_minutes);

GridUsage_Wh = zeros(1,total_minutes);

ExcessEnergy = zeros(1,total_minutes);

%% ================= HELPER FUNCTIONS =================

function P_grid = charging_profile(B)

% Grid-side electrical power (W)

if B.Brand == "gesits"

V_nom = 72;

else

V_nom = 60;

end

I_max = 2.2;

V_min = 0.85 * V_nom;

V_max = 1.20 * V_nom;

if B.SoC < 0.8

I = I_max;

V = V_min + (V_max - V_min) * (B.SoC / 0.8);

else

V = V_max;

I = I_max * (1 - (B.SoC - 0.8) / 0.2);

end

P_grid = max(V * max(I,0), 0); % W

end

function B = charge_battery(P_grid, B)

% Charger inefficiency affects ONLY battery SOC

if B.Brand == "gesits"

V = 72; Ah = 20;

else

V = 60; Ah = 23;

end

Cap_Wh = V * Ah;

E_into_battery_Wh = P_grid * dt_h * config.Charger.Efficiency;

B.SoC = min(B.SoC + E_into_battery_Wh / Cap_Wh, 1);

end

%% ================= INITIAL SLOT LOAD =================

for n = 1:8

slot_assignment(n) = n;

Chargers(n) = BatteryQueue(n);

battery_log(n).StartTime = 1;

SlotHistories{n} = struct('BatteryID', n, 'StartTime', 1, 'EndTime', []);

end

%% ================= MAIN SIMULATION LOOP =================

for t = 1:total_minutes

%% ---- Step 1: finalize completed batteries ----

for n = 1:num_slots

idx = slot_assignment(n);

if idx ~= 0 && Chargers(n).SoC >= 0.9 && isnan(battery_log(idx).EndTime)

battery_log(idx).EndTime = t;

SlotHistories{n}(end).EndTime = t;

end

end

%% ---- Step 2: swaps / insertions ----

for i = 1:length(BatteryQueue)

if BatteryQueue(i).AvailableAt > t ...

|| ismember(i, slot_assignment) ...

|| BatteryQueue(i).SoC >= 0.9

continue;

end

swapped = false;

% Try swap

for n = 1:num_slots

idx_out = slot_assignment(n);

if idx_out ~= 0 ...

&& Chargers(n).SoC >= 0.9 ...

&& BatteryQueue(idx_out).Brand == BatteryQueue(i).Brand

SwapLog(end+1) = struct( ...

'Time', t, 'Slot', n, ...

'BatteryIn', i, 'BrandIn', BatteryQueue(i).Brand, ...

'BatteryOut', idx_out, 'BrandOut', BatteryQueue(idx_out).Brand);

slot_assignment(n) = i;

Chargers(n) = BatteryQueue(i);

battery_log(i).StartTime = t;

SlotHistories{n}(end+1) = struct('BatteryID', i, 'StartTime', t, 'EndTime', []);

BatteryQueue(i).WaitingTime = t - BatteryQueue(i).AvailableAt;

swapped = true;

break;

end

end

% Try empty slot

if ~swapped

for n = 1:num_slots

if slot_assignment(n) == 0

slot_assignment(n) = i;

Chargers(n) = BatteryQueue(i);

battery_log(i).StartTime = t;

SlotHistories{n}(end+1) = struct('BatteryID', i, 'StartTime', t, 'EndTime', []);

BatteryQueue(i).WaitingTime = t - BatteryQueue(i).AvailableAt;

break;

end

end

end

end

%% ---- Step 3: charging ----

TotalGridPower_W = 0;

for n = 1:num_slots

idx = slot_assignment(n);

if idx ~= 0

P = charging_profile(BatteryQueue(idx)); % GRID POWER

BatteryQueue(idx) = charge_battery(P, BatteryQueue(idx));

Chargers(n) = BatteryQueue(idx);

SoC_list(idx) = BatteryQueue(idx).SoC;

battery_log(idx).SoC_history(t) = BatteryQueue(idx).SoC;

battery_log(idx).P_history(t) = P;

TotalGridPower_W = TotalGridPower_W + P;

end

end

%% ---- Step 4: PV / BSS / Grid balance ----

E_load_Wh = TotalGridPower_W * dt_h;

E_PV_Wh = PV_profile(t) * dt_h;

surplus = E_PV_Wh - E_load_Wh;

if surplus >= 0

% Charge BSS (bidirectional efficiency ONCE)

E_into_BSS = surplus * config.Bidirectional.Efficiency;

cap_left = (1 - BSS.SoC) * config.BSS.Wh;

if E_into_BSS <= cap_left

BSS.SoC = BSS.SoC + E_into_BSS / config.BSS.Wh;

else

BSS.SoC = 1;

ExcessEnergy(t) = E_into_BSS - cap_left;

end

else

% Discharge BSS

deficit = -surplus;

E_needed = deficit / config.Bidirectional.Efficiency;

if BSS.SoC * config.BSS.Wh >= E_needed

BSS.SoC = BSS.SoC - E_needed / config.BSS.Wh;

else

GridUsage_Wh(t) = deficit - BSS.SoC * config.BSS.Wh * config.Bidirectional.Efficiency;

BSS.SoC = 0;

end

end

StorageSoC(t) = BSS.SoC;

end

%% ================= FINALIZE LOGS =================

for i = 1:length(BatteryQueue)

if SoC_list(i) >= 0.9 && isnan(battery_log(i).EndTime)

battery_log(i).EndTime = total_minutes;

end

end

%% ================= COST =================

energy_kWh = sum(GridUsage_Wh) / 1000;

total_cost_IDR = energy_kWh * config.price_per_kWh_IDR;

%% ================= OUTPUT =================

results.BatteryQueue = BatteryQueue;

results.GridUsage = GridUsage_Wh;

results.TotalCost_IDR = total_cost_IDR;

results.battery_log = battery_log;

results.SlotHistories = SlotHistories;

results.SwapLog = SwapLog;

results.StorageSoC = StorageSoC;

results.ExcessEnergy = ExcessEnergy;

results.time = 1:total_minutes;

%% ================= SANITY CHECK =================

fprintf("Grid energy: %.1f kWh\n", energy_kWh);

fprintf("Total cost: %.0f IDR\n", total_cost_IDR);

end

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