随着分布式发电的大规模安装,当今的配电网正从传统的被动系统向主动分散系统(微电网)发展。为了减少温室气体排放,减轻对化石燃料的依赖,风能和太阳能等可再生能源在当今的微电网中占主导地位。然而,与传统的可控化石燃料发电不同,风力涡轮机和太阳能光伏发电都只能产生间歇性、易失性和不可调度的电力,增加了微电网系统的不确定性,给微电网的安全稳定运行带来了巨大挑战。从能源管理的角度来看,增加微电网的可调度容量以提高其对不确定性的应对能力和对各单元的优化调度是两项重要的任务,这决定了微电网能否安全、稳定、经济地运行。此外,微电网作为可再生能源分布式接入大电网的载体,其职能的有效性很大程度上决定于其灵活性,所以定量分析系统的灵活性指标是极其有意义的。因此,针对风光等可再生能源高比例接入的微电网,本文的主要研究内容如下:(1)为应对可再生能源分布式发电的间歇性和波动性,提高系统稳定性,设计了反弹负荷受持续控制时间和室外温度影响的直接负荷控制(Direct Load Control,DLC)策略,并将储能系统(Energy Storage System,ESS)、互联电网共同纳入调度优化,建立了兼顾经济性和稳定性的确定性优化调度模型并用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对模型进行仿真分析,验证了 DLC策略的有效性并得到了一个兼顾降负荷和反弹抑制效果较好的情况。(2)具体分析了反弹负荷和风光发电的不确定属性,建立了风力发电和光伏发电的模糊随机模型,建立了兼顾经济性和稳定性的不确定优化调度模型并运用模糊随机模拟技术和PSO算法相结合的混合智能算法对模型进行求解,得到了不同置信水平下的一些系统指标,并分析了这些指标和运行风险之间的关系,为决策者调度方案的选择提供了参考。(3)全面定量地分析了微电网中的灵活性裕度及需求,建立了灵活性指标评价体系,对比分析了基于不同调度模型及灵活性资源配置情况不同时的灵活性指标,展示了当前运行发生波动时因灵活性不足而导致的微电网弃风弃光和切负荷情况,证明了本文采用的灵活性资源在灵活性提升方面的有效性,为决策方案的选择和配置的改进提供了参考依据。