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攀升，微電網的多能源協同與數據隱私保護成為技術難點。本文提出基于聯邦學習（Federated Learning, FL）的安科瑞EMS3.0平臺優化框架，實現分布式能源數據“可用不可見”下的協同調度。通過常州市光-儲-氫-充多能耦合項目驗證，平臺在保證數據隱私的前提下，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%（《江蘇省能源發展“十四五”規劃》），但高滲透率導致兩大矛盾：

數據共享與隱私沖突：企業間能源數據孤島化，制約全局優化（Zhang et al., 2023）；

多能流協同復雜性：光、儲、氫、充動態耦合缺乏統一控制標準（IEA, 2023）。

1.2 研究挑戰

隱私保護難題：傳統集中式學習需共享原始數據，企業敏感信息泄露風險高；

多時間尺度耦合：氫能系統響應速度（分鐘級）與光伏波動（秒級）不匹配；

碳足跡追溯缺失：跨設備、跨企業的碳排數據難以精準核算。

2. 技術創新與系統設計

2.1 聯邦學習驅動的分布式優化架構

EMS3.0采用“中心-邊緣”聯邦學習框架：

邊緣節點：本地訓練LSTM光伏預測模型，數據不出域；

聚合服務器：通過安全多方計算（SMPC）聚合模型參數，生成全局優化策略；

通信協議：基于OPC UA over TSN，時延<5ms，丟包率<0.1%。

2.2 氫-電多時間尺度協同控制算法

提出混合整數規劃（MIP）與模型預測控制（MPC）融合算法：

實驗驗證：常州某氫能園區氫電轉換效率提升至67%（較傳統策略+22%）。

2.3 區塊鏈賦能的碳足跡追溯系統

數據上鏈：光伏發電量、儲能充放電等數據實時寫入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：常州氫能創新港光儲氫微電網

場景參數：

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年數據）：

3.2 案例2：常州智慧港口多微電網集群

技術亮點：

聯邦學習跨域優化：6個獨立微電網協同調度，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. 結論與展望

本文通過聯邦學習、氫電協同與區塊鏈技術，構建了安全高效的微電網管理范式。未來研究方向包括：

量子聯邦學習：提升分布式優化效率；

綠氫-碳捕集耦合：探索負碳微電網新模式；

跨境碳交易：基于CBDC的數字碳貨幣體系設計。

審核編輯 黃宇