【Цель】 Для повышения регулирующих характеристик гибридной системы накопления энергии (hybrid energy storage system, HESS) при отклике тепловых электростанций на команды автоматического управления генерацией (automatic generation control, AGC) предложена стратегия совместного распределения мощности на основе стохастического модельно-прогнозного управления (stochastic model predictive control, SMPC). 【Методы】 Во-первых, для системы HESS, состоящей из литий-титанатной аккумуляторной батареи для мощности и литий-железо-фосфатной аккумуляторной батареи для энергии, предложена модель потребности в мощности HESS на основе марковской вероятностной матрицы, моделирующая отклик тепловой электростанции на команды AGC в будущие периоды, с введением адаптивного механизма динамической корректировки вероятностей перехода для повышения точности прогноза при вариациях команд AGC; во-вторых, предложен метод генерации дерева сценариев, сочетающий вероятностный порог и стратифицированную выборку, для преобразования распределения вероятностей адаптивной марковской модели в конечный набор сценариев, пригодных для оптимизации, описывающий неопределённость прогноза потребности в мощности в многосценарной среде; наконец, на основе вышеуказанной структуры разработан стохастический предсказательный контроллер для оптимального распределения мощности между тепловой электростанцией и HESS. 【Результаты】 Имитационные эксперименты показали, что предлагаемая стратегия превосходит традиционные совместные стратегии регулирования, не учитывающие прогноз мощности, и стратегии SMPC с использованием статической матрицы вероятностей перехода без динамической корректировки, с приростом показателя K_p на 14,1% и 7,5% соответственно. 【Вывод】 Стратегия эффективно повышает координированные регулирующие характеристики тепловой электростанции и HESS, обладает высоким потенциалом применения. В дальнейшем возможна оптимизация модели для повышения её устойчивости и адаптивности в реальных приложениях, способствуя практической реализации технологии.

автоматическое управление генерацией; гибридная система накопления энергии; адаптивная марковская модель; дерево сценариев; стохастическое модельно-прогнозное управление