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基于光伏预测的微电网能源随机优化调度的详细中文资料概述
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2018-06-14
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可再生能源的间歇性和负荷的随机性对微电网能源管理系统（EMS）产生了巨大的挑战。在随机环境下的能源优化调度问题在微电网的研究中具有重要意义。以微电网中光伏发电系统的功率预测为基础，将光伏预测误差当做随机变量，建立了一种基于期望模型的能源随机优化调度模型。用 Monte Carlo 模拟方法生成了光伏发电预测误差的情景集，应用粒子群优化算法来解决随机优化调度模型。通过与确定性模型产生的调度方案相对比，证明了随机优化调度模型更加有效。
微电网能源优化调度系统通过综合考虑微电网内部各单元特性，优化微电网中现有分布式发电单元的出力和储能单元的充放电管理，在满足功率平衡、负荷需求、出力限制等前提下，实现发电成本、温室气体排放的最小化，最终满足综合效益最优原则。
对微电网的能源优化调度研究已经有很多［１～５］，但是基本处于初步阶段，相对而言技术还不成熟。其中，大部分是基于确定性方法，其忽略或简化了不确定性因素的影响。相比于确定性的优化调度模型，随机规划方法提供了更为强大的优化方案［６～１０］。本文是提出了一种基于光伏发电预测的不确定性的随机规划调度模型，更符合微电网系统运行中的实际情况，调度结果也可有效地减少不确定性带来的经济损失与各种风险。
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