报名序号：1316
论文题目：微电网日前优化调度
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微电网日前优化调度
摘 要
微网是一种将分布式发电、储能装置及负载集成在一起的新型能源系统，为分布式
电源接入系统提供了途径，也为大电网提供有益的补充。本文根据具体微电网情况，分
别建立了适用于不同条件、考虑不同方面的微网日前调度模型，给出了每种情况下的负
荷构成、全天总供电费用和平均购电单价结果，并进行了比较分析。
对于问题 1，首先，考虑所有供电主体，分别用 0-1 变量表示蓄电池的充电功率、
微网与主网交换功率，以各时刻功率平衡作为等式约束；之后，将各供电主体的供电功
率视为定值约束，建立微电网经济评估模型。求解得两种情况下全天总供电费用分别为
1976.41、2275.17 元，负荷平均购电单价分别为 0.5976、0.1077 元，对应各时刻供电构
成如表 1 所示。
对于问题 2，在问题 1 模型约束条件的基础上，增设可再生能源的供电量为变量，
将其定值约束替换为范围约束，以平均负荷供电单价最小为目标函数，建立不计储能的
功率宽约束最优日前调度模型。用 MATLAB 对其求解得全天总供电费用为 1785.15 元，
负荷平均购电单价为 0.5397 元，各时刻供电构成如表 2 所示。并将结果与问题 1 进行了
对比分析。
对于问题3，首先，以负荷平均供电单价最小为目标，在问题2的基础上，增设蓄电
池荷电状态、使用寿命、充放电状态约束和微网交换功率约束，建立考虑储能及功率交
换约束的最优日前调度模型。之后，分析各0-1状态变量之间的对应关系，用蓄电池荷
电状态（SOC）来唯一对应蓄电池充放电功率及充放电状态，将之前的4组变量约简为1
组，对模型进行简化。最后，将编码和算子分段，对遗传算法进行改进，用MATLAB
求解得全天总供电费用为2256.02元，负荷平均购电单价为-0.0129元，各时刻供电构成
如表4所示。并分析了蓄电池的调节作用。
对于问题4，在问题3的基础上，增设可再生能源供电量为变量，将其定值约束替换
为范围约束；以SOC的变化来反映蓄电池的状态变量约束，建立多主体参与的最优日前
调度模型。采用改进的遗传算法，由MATLAB求解得全天总供电费用为1752.28元，负
荷平均购电单价为-0.2153元，各时刻供电构成如表5所示。并分析了可再生能源和蓄电
池对调度过程的影响。前四问结果的对比如表6所示。
对于问题5，从用户、电网、可再生能源和蓄电池四个角度出发，用户角度考虑负
荷的可平移性，分别建立目标函数反映负荷响应可再生能源和分时电价的程度；电网角
度考虑微网自身负荷消纳能力和削峰填谷情况，分别以交换功率最小和负荷曲线平坦程
度最大为目标建立目标函数；可再生能源角度考虑发电成本和发展政策补贴，修正总供
电成本目标函数；蓄电池角度考虑其充放电深度和次数的约束，建立综合效益最优日前
调度模型。根据量纲将目标函数进行聚类，通过线性加权约简为成本、功率和均衡度三
类目标函数；通过归一化、综合权重设置，将多目标问题简化为单目标。采用改进的遗
传算法，由MATLAB解得全天总供电费用为1472.10元，负荷平均购电单价为0.1548元，
各时刻供电构成如表1所示。并分析了优化后所得调度方案在各方面的综合表现情况。
对于问题6，结合前5问的结果，提出了在进行日前优化调度时，需考虑不同利益主
体间可能存在的博弈关系。
关键词：微电网；日前经济调度；遗传算法
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1 问题重述
随着社会的发展，人们对能源需求量不断增加，而化石能源逐渐枯竭，可再生能源
的推广迫在眉睫。近年来风力发电、光伏发电等分布式电源广泛接入微电网中，妥善管
理微电网内部分布式电源和储能装置的运行，可以有效保证微电网的经济、可靠运行。
在含有风机、光伏、蓄电池以及常规负荷的微电网中进行日前经济调度，即依据光
伏、风电及负荷的日前预测情况，考虑分时电价并充分利用网络中的蓄电池等调控手段，
从而实现配电网运行的经济性最优具有重要意义。
假设负荷及光伏、风机出力预测准确，考虑蓄电池的荷电状态的上下限、充放电状
态、能量状态、单位时间充放电功率及充放电次数的限制，建立微电网的日前经济调度
模型并进行求解。本文主要解决以下几个问题：
1.问题1要求分别对微网中无可在生能源和可再生能源全额利用是进行经济性评估，
不考虑蓄电池的作用及微网与主网的交换功率约束，分别以上两种情况各时段的负荷供
电构成、全天供电费用及负荷平均购电单价。
2.问题2、3、4要求考虑蓄电池的作用、微网与主网的交换功率约束及新能源的利用
情况等因素，建立以平均负荷供电单价最小为目标函数的日前优化调度模型并进行求解，
给出各时段的负荷供电构成、全天供电费用及负荷平均购电单价，并分析可再生能源的
利用情况。
其中问题2要求在不计蓄电池作用及微网与主网的交换功率约束，允许弃风弃光情
况下建立模型并求解；问题3要求在计及蓄电池作用及微网与主网的交换功率约束，不
允许弃风弃光的情况下建立模型并求解；问题4要求在计及蓄电池作用、蓄电池作用及
微网与主网的交换功率约束，允许弃风弃光的情况下建立模型并求解。
3.问题5要求考虑用户、电网、可再生能源和蓄电池的利益冲突，综合考虑四个主体
的利益诉求，建立日前调度模型并求解，使综合效益最优。
4.问题6要求根据对问题1~5的理解，提出对微电网日前调度的认识。
2 模型假设
1）假设微网与主网之间的能量交换可逆，且微网从主网获取电能和向主网回馈电能的
电价分别用购电电价和售电电价表示。
2）假设不考虑分布式电源及蓄电池向负荷供电时的功率损耗。
3
3）假设负荷的总购电费用即为微网从主网购电的费用。
4）假设蓄电池向负荷供电的成本即为其由充电至放电的成本（0.2元/kWh），其充电成
本即为分布式电源的发电成本。
5）假设不计蓄电池作用等同于不考虑蓄电池的充放电及其产生的费用。
6）假设不考虑蓄电池既不充电又不放电的状态。
7）假设问题2和问题4中不计弃风弃光造成的经济损失。
8）问题5中假设负荷可平移，即负荷可响应可再生能源的出力及分时电价。
9）问题5中假设考虑国家政策对于新能源发展的支持，对于微电网中可再生能源的消纳
提供一定的补助。
3 符号说明
WT
C
：风电机组的发电成本；
.WT b
C
：考虑补贴后风电机组的发电费用；
WT
C
：风电机组发电的补贴；
PV
C
：光伏发电的发电成本；
.PV b
C
：考虑补贴后光伏电源的发电费用；
PV
C
：光伏电源发电的补贴；
p
Ct
：
t
时段微电网的购电电价；
s
Ct
：
t
时段微电网的售电电价；
ex
Ct
：
t
时段微电网与主网功率交换产生的费用
cha
C
：蓄电池的充电费用；
dis
C
：蓄电池的放电费用；
bat
Ct
：
t
时段蓄电池的充放电费用；
sum
C
：负荷的全天总供电费用；
.avg p
C
：负荷平均购电费用；
.avg s
C
：负荷平均供电费用；
.sum p
C
：微网全天总购电费用；
w
C
：弃风弃光造成的经济损失；
l
Pt
：
t
时段负荷消耗的功率；
.lv
Pt
：考虑负荷平移后
t
时段负荷消耗的功率；
4
.lv
P
：一个调度周期内负荷的平均值
WT
Pt
：
t
时段微电网利用的风电机组发出的功率；
PV
Pt
：
t
时段刻微电网利用的光伏电源发出的功率；
p
Pt
：
t
时段微电网从主网购入的功率；
s
Pt
：
t
时段微电网向主网回馈的功率；
ex
Pt
：
t
时段微电网与主网交换的功率，若为正则微网从主网购入功率，若为负则微网
向主网回馈功率；
.ex sum
P
：一个调度周期内微网与主网交换的总功率；
dis
Pt
：
t
时段蓄电池的放电功率；
cha
Pt
：
t
时段蓄电池的充电功率；
bat
Pt
：
t
时段蓄电池的充放电功率，若为正则蓄电池处于充电状态，若为负则蓄电池
处于放电状态；
maxWT
Pt
：
t
时段风电机组实际最大可发功率；
maxPV
Pt
：
t
时刻光伏电源实际最大可发功率；
Xt
：
0,1Xt
，蓄电池的充电状态标记，1表示充电，0表示不充电；
Yt
：
0,1Yt
，蓄电池放电的状态标记，1表示放电，0表示不放电；
1e
Ut
：
1
0,1
e
Ut
，微网从主网购电的标记，1表示购电，0表示不购电；
2e
Ut
：
2
0,1
e
Ut
，微网向主网售电的标记，1表示售电，0表示不售电；
t
：时间间隔；
T
：时段总数；
St
：
t
时段蓄电池的SOC状态；
min
S
：蓄电池SOC状态的下限；
max
S
：蓄电池SOC状态的上限；
b
E
：蓄电池容量；
0
S
：蓄电池初始的SOC状态；
T
S
：调度周期末蓄电池的SOC状态；
1
N
：蓄电池充电次数限制；
2
N
：蓄电池放电次数限制；
cha
N
：一个调度周期内蓄电池的实际充电次数；
dis
N
：一个调度周期内蓄电池的实际放电次数；
