能源紧缺问题一度成为全球性热点议题,分布式电源的迅速发展与微电网的出现对能源的高效利用起着举足轻重的作用,有效减小了能源消耗对环境带来的压力。据统计,2020年楼宇用电占全球能源消耗的40%,且比例不断增大,因此对楼宇微电网进行优化调度,降低楼宇用电的经济成本与环境成本,将在很大程度上减少碳排放,实现微电网经济环保运行的目的。风电、光伏等新能源出力及负荷的波动性与不确定性增加了楼宇微电网运行和调度的复杂性,需要对其不确定性因素进行预测,而实际的环境因素复杂多变,预测结果存在一定误差。为了降低预测误差对楼宇微电网的影响,实现楼宇微电网日内运行的经济性与环保性,本文基于物联网技术对楼宇微电网优化调度策略进行了研究及应用,具体内容如下:第一,研究了光伏、风机、蓄电池、微型燃气轮机、燃料电池等分布式电源的结构特点和运行特性,建立了楼宇微电网电源侧各单元的数学模型及运行成本函数;考虑需求响应将楼宇微电网的负荷侧单元分为固定负荷、可调整负荷及双向负荷三类,针对各类负荷特性进行分析并建立数学模型,为楼宇微电网优化调度提供模型基础。第二,研究了计及不确定性因素的双目标楼宇微电网日前优化调度策略。分别建立以经济成本、环境成本最低的两个单目标函数,并运用权重系数法将双目标函数转换为单目标函数。根据楼宇微电网的运行要求与优化调度目标,对各分布式单元进行了约束。综合考虑系统的运行维护成本、分时电价、负荷特性等因素,通过Cplex求解器完成算例仿真,并对不确定性因素进行了不同波动幅度的预测,根据算例结果分析了日前调度策略的有效性及不确定性因素对楼宇微电网调度结果的影响。第三,研究了基于BP神经网络的楼宇微电网日内调度策略。日内预调度在日前调度的基础上改变以15min为时间尺度进行了更精确的预测和调度。在日内阶段,通过建立BP神经网络模型,对预测数据进行多次训练,得到日内调度模型,对分布式单元和楼宇负荷进行日内调度,实现楼宇微电网的经济环保运行。通过算例及调度结果验证调度策略在源荷功率波动的情况下的有效性;与日内预调度及离线日后调度的成本结果值进行对比,验证调度策略的经济性;在10%波动情况下与模型预测控制（Model predictive control,MPC）调度策略结果对比,验证本文调度策略的优越性。最后,基于物联网中间件Niagara平台将本文调度策略应用于实际楼宇微电网。详细介绍了Niagara平台应用现状、核心设备、楼宇微电网功能需求及对应模块。依托本实验室现有终端设备,分别在硬件系统、通信协议及接口、数据采集、与MATLAB信息交互、人机界面设计等方面搭建了智慧能源系统。根据设备的实际工况进行参数设置,实现本文调度策略的应用,调度结果直观地显示于人机界面中,实现了对楼宇微电网的协调运行与智能控制,并对应用效果进行分析,验证本文调度策略的可行性与经济性。