本文档属于类型b（科学综述论文）。以下是针对该文档的学术报告内容：

作者与机构
本综述由Mpho Sam Nkambule（南非约翰内斯堡大学电气与电子工程系）、Ali Nabil Hasan（美国德雷塞尔大学工程技术系）和Thokozani Shongwe（南非约翰内斯堡大学电气与电子工程系）合作完成，发表于2025年10月的期刊《Energy Conversion and Management: X》。

主题与背景
论文题为《智能微电网能源管理系统控制策略综述》，聚焦微电网（Microgrid, MG）中能源管理系统（Energy Management System, EMS）的智能化控制策略。随着分布式能源（Distributed Energy Resources, DERs）如光伏、风电的普及，微电网在提升能源可持续性、韧性和效率方面发挥关键作用。然而，可再生能源的波动性要求EMS具备高级控制能力，以确保稳定、经济、可靠的运行。本文系统评估了EMS的架构、控制策略及新兴挑战，填补了现有研究中缺乏系统性比较的空白。

主要观点与论据

1. 微电网EMS的三大架构及其优劣分析
论文将EMS架构分为集中式（Centralized）、分散式（Decentralized）和分布式（Distributed），并对比其特性：
- 集中式EMS：通过中央控制器（如MGCC）实现全局优化，但存在单点故障风险和可扩展性限制。例如，在IEEE 69总线系统中，集中式控制虽降低15,204 kWh的电力缺口（ENS），但依赖高带宽通信网络。
- 分散式EMS：本地控制器自主决策，提升容错性（如南非偏远地区应用），但牺牲全局协调性，可能导致次优调度。
- 分布式EMS：结合多智能体系统（Multi-Agent System, MAS），通过局部通信实现协同优化。案例显示，MAS可将可再生能源利用率提高6.03%，碳排放减少1822.5 kg/年。

2. 智能控制策略的分类与性能比较
作者将控制策略分为六类，重点分析其适用场景：
- 随机与鲁棒优化：如分布鲁棒优化（DRO）通过概率场景应对不确定性，但计算成本高（需蒙特卡洛模拟）。
- 人工智能方法：LSTM神经网络在负荷预测中误差低于传统模型，但需大量训练数据；强化学习（RL）实现自主调度，但收敛速度慢。
- 经典优化算法：混合整数线性规划（MILP）在技术-经济优化中表现优异，但线性化假设可能忽略非线性动态。
- 模型预测控制（MPC）：滚动时域优化降低19.23%运营成本，但依赖高精度模型和实时计算资源。

3. 网络安全与通信技术的挑战
随着EMS数字化，网络攻击（如数据篡改、拒绝服务）威胁系统稳定性。论文提出需整合物联网（IoT）、5G和区块链技术以增强安全性。例如，南非某微电网通过数字孪生（Digital Twin）实现攻击检测，但需解决异构通信协议的标准统一问题。

4. 混合EMS算法的兴起
混合架构（如MPC+粒子群优化PSO）结合全局优化与局部自适应能力。案例中，此类算法将可再生能源利用率提升至97.25%，同时减少电池退化。然而，算法复杂度和实时部署难度仍是瓶颈。

研究意义与价值

1. 学术价值：首次系统比较EMS架构与控制策略的交互影响，提出“混合EMS”为未来方向，为微电网韧性研究提供理论框架。
   
2. 应用价值：指导政策制定者选择EMS方案（如南非REIPPPP项目通过分散式EMS节省5.5亿美元基建投资），并推动AI与通信技术的产业融合。
   
3. 创新性：
   
   • 提出“网络-物理-社会”协同的EMS设计范式；
     
   • 量化评估控制策略对经济（成本降低28.41%）、环境（CO₂减排7.7-12.2 Gt）的影响。
     

亮点
- 全面覆盖12种控制算法，包括新兴的生成对抗网络（GAN）和数据驱动方法；
- 结合全球案例（如摩洛哥Tetouan微电网、马尔他校园微电网），验证理论普适性；
- 强调网络安全这一常被忽视的维度，提出自愈机制（Self-healing）解决方案。

此综述为微电网EMS的研究与实践提供了里程碑式的参考，尤其对发展中国家（如南非）的能源转型具有战略指导意义。