近年来,随着分布式发电技术的兴起,微电网成为分布式能源并入大电网的一种有效路径。由于微电网在很大程度上能够有效地消纳、吸收和降低分布式发电,尤其是可再生能源带来的电能的波动,提高对负荷供电的可靠性,国内外很多科研院所、企业都加入到微电网领域的研究中来。微电网常包含分布式微源、储能系统、负载、变换端口以及监控继保等装置,按照是否与大电网连接,可分为孤网和联网两种工作模式。在联网模式下,大电网可以根据需要既可看作为无穷大的源,也可看作是无穷大的负荷,微网的频率和电压由大电网支撑,各微源可按照电价的不同,适时向电网注入或吸收功率,以获得较高的经济性。在孤网模式下,微电网需稳定母线上电压和频率,向负载提供高质量的电能,并在此基础上降低微网运行成本。本课题针对以上问题,提出了一种实时控制策略,并在含有电动汽车及可平移负荷的独立微电网上开展研究。对于独立微电网的能量管理问题,根据其每个分布式微源、储能系统、不同负载以及电力电子变换器的运行特性,本文先建立相应的准稳态模型。其中光伏和风机,按照光照强度、角度、风力大小、风向、高度等不同环境参数,可以从其准稳态模型中得到光伏、风机发出的功率,即通过预测天气环境情况预测出未来一段时间内光伏和风机的功率。建立了含微燃机的冷热电联系统发出功率和其燃油费用等运行成本之间的函数关系。针对含铅酸蓄电池的储能系统,研究了其内部可用及束缚电荷能量、端电压、最大充放电功率特性,并建立了数学模型。将负荷分为重要负荷、可中断负荷、电动汽车负荷与可平移负荷,并着重研究了电动汽车负荷与可平移负荷的特性并建立了相关数学模型。在各个微电网单元准稳态模型的基础上,建立了微网运行的描述函数——目标函数和约束函数。根据环境信息,预测出可再生能源和负载的功率大小。在众多优化算法中,找到了较为合适的数学优化软件CPLEX,对以上模型进行优化求解。在建立目标函数过程中,考虑了在分时电价因素下微网运行成本、环境成本、运行差值、负载收益。其中微网运行成本包括微燃机等运行过程中燃油费用及启停费用、储能系统蓄电池的充放电费用以及其他惩罚项费用等。约束函数则考虑了包含总功率守恒限制、微燃机启停时间限制、微燃机发出最大功率及最小功率限制、储能系统发出和吸收最大功率限制、微燃机和储能系统功率变化率限制、储能系统和电动汽车储能能量限制、电动汽车充电功率和时间限制等一系列约束条件。光伏、风机和负载的最大预测功率等级为110 kW、80 kW、250 kW,电动汽车则考虑了比亚迪秦、e6等车型的实际参数。在选择优化软件时,考虑了IBM公司的ILOG CPLEX Optimization Studio数学优化软件。其OPL建模语言简单易学,与MATLAB、EXCEL等软件有良好的匹配接口,并且能在很短时间(3分钟)内能够找到足够优的解,能够满足本课题的研究,计算出各个微源及储能系统的最优调度计划。在日前优化控制策略的基础上,提出了一种实时控制策略,在MATLAB中模拟了相应的微网运行,并在含有电动汽车负荷微电网能量管理中验证了其可行性。针对日前优化控制策略,分别在不含可再生能源、含可再生能源、考虑电动汽车负载不含可再生能源、考虑电动汽车负载含可再生能源等四种情况下,验证了日前优化控制策略的可行性。日前优化控制策略即在初始时刻预测未来24小时内光伏、风机、负荷的功率大小,包含短期预测和超短期预测,用CPLEX优化得出每个时刻各个微源的出力调度计划,预测值与实际值之间的误差由微燃机和储能系统吸收,当储能的SOC超越上下限时,该点称为中断点,此时重新预测该时刻之后可再生能源与负荷的功率,再重新优化得出新的调度计划,这样依次运行下去直至24小时终止时刻。在上述四种配置实际优化过程中,出现中断点的次数分别为1、2、1和4,由初始时根据预测优化得出的费用分别为￥23,429、￥13,107、￥24,471和￥14,082,实际运行费用分别为￥23571、￥13,110、￥26,489和￥14,211,比前者分别高出0.61%、0.02%、8.25%和0.92%。由此也可看出,当微电网中配置可再生能源时,其整体运行费用明显降低;当微电网中配置电动汽车负载时,在分时电价因素的影响下,电动汽车的收益会提高,致使微网运行费用稍有增长。实时控制策略即在每一时刻预测出整个周期时段内可再生能源、负荷的功率大小,得出整个时段的调度计划,实际运行时取第一个时段的调度计划,并对该时刻微网运行进行控制,再将该时段各微源的状态作为下一个能量周期的初始状态,并更新预测数据,直至最终时刻。在实时优化过程中,兼顾了微网运行的稳定性和经济性。将每个时段缩短至3分钟、在每个时段更新调度计划,以保证稳定性。将预测周期延长至整个时段周期(24h)、增加运行差值最小作为目标函数之一,以保证微网运行全局的经济性。当考虑切除部分可再生能源及部分负荷时,根据其建立的约束条件,若供求公平平衡关系不能满足,则需适时切除部分可再生能源或负荷。与日前优化控制策略相对应,将提出的实时控制策略在同样四种情况下验证,相比于日前优化控制策略,实时控制策略下运行的储能SOC在短期内会有小幅的波动,但其在实际运行过程中始终没有出现中断点,显示了其稳定性。在不同配置中,由实时控制策略得出的微网实际运行费用为￥23,532、￥13,233、￥26,742和￥14,908,分别比由初始时根据预测优化得出的费用高出0.44%、0.96%、9.28%和5.82%,相比较日前优化控制策略,其运行费用稍有增长。上述结果验证了实时控制策略在考虑电动汽车负载配置下微电网运行的可行性。在含有电动汽车及可平移负荷独立微电网中,验证了日前优化控制策略和实时控制策略的可行性。其中光伏、风机、储能系统、微燃机、负载的最大功率与前文所述相同,分别为110 kW、80 kW、110 kW、240 kW和250 kW,可平移负荷的功率恒定为35 kW,总能量为2500(kW·3mins)。其目标函数为实际运行成本、环境成本、运行差值、负载的收益等,其中运行成本包含燃料费用、微燃机启停费用、储能系统充放电费用以及其他惩罚费用等,约束函数稍有变化,其中功率平衡需考虑可平移负荷。在日前优化控制策略下,全过程中出现了2个中断点,分别为在340(3mins)时刻储能SOC为2654(kW·3mins)和在422(3mins)时刻SOC为2669(kW·3mins),实际运行过程中可平移负荷相比于计划运行时间向后平移了约200(3mins),根据预测值优化得出的运行费用为￥13,762,其实际运行费用为￥13,926,较前者高出1.19%,由于可平移负荷具有连续性,加之考虑预测误差,实际运行费用较之预测费用稍高,其日前优化控制策略得到验证。随之实时控制策略在相同配置上得以研究,从最终运行结果可以看出,储能系统和微燃机的功率变化曲线较前者有稍微不同,在小幅度范围波动,总体跟随前者的功率包络线,其储能的SOC曲线也与前者大体相当,充放电次数也相同,其实际运行费用为￥14,340,相比于预测优化费用高出4.20%,比日前优化控制策略高出2.97%,实际运行过程中没有出现中断点,其实时控制策略的可行性得以验证。在考虑可切除部分可再生能源及负荷的独立微电网中,验证了日前优化控制策略和实时控制策略,其配置为220 kW光伏、80 kW风机、110 kW储能系统、240 kW微燃机、250 kW负荷以及110 kW和125 kW的可切除的光伏和风机功率,为了能够切除可再生能源或负载,将光伏功率加倍。为了防止可再生能源及负荷的频繁切换,增加其约束条件,其切除持续时间不低于3个周期。根据日前策略得出结果,全过程中有两次切除可再生能源,两次切除负荷,并出现2个中断点,分别为在188(3mins)时刻SOC为2675(kW·3mins)和在392(3mins)时刻SOC为2632(kW·3mins),预测全优化费用为￥8,138,实际运行费用为￥8,240,较之前者高出1.25%,日前优化控制策略的可行性得以验证。在实时控制策略的结果中,有五次切除可再生能源,一次切除负载,实际运行费用为￥8,759,较之预测费用高出7.63%,比日前策略费用高出6.29%,整个过程中没有出现中断点,其微燃机功率、储能功率和SOC跟对预测优化曲线以及日前优化控制策略曲线,实时控制策略的可行性得以验证。通过上述不同配置下的独立微电网的案例的研究,初步验证了所提出的实时控制策略的可行性,与日前优化控制策略相对比,也具有较好的稳定性和经济性。不足之处是只考虑了微源的准稳态模型,没有考虑一个控制周期内的暂态模型;以及未能深入研究所提出的实时控制策略的具体应用场合等。