集中式的风电资源已经大规模开发利用,分布式风电资源还有相当大的存量,分布式风电并入微电网成为电网末端提高可再生能源渗透率的有效方式。分布式风电机组降载控制技术、大规模储能技术和电网运行控制技术将成为能源领域技术的重要发展方向。含分布式风力发电的微电网的优化控制研究,需要从分布式风电机组单机和微电网优化控制两个方面开展研究。在国家863计划项目智能电网关键技术研发项目“风电场、光伏电站集群控制系统研究与开发”课题(2011AA05A104)的资助下,完成的研究工作与成果如下:1、分布式风电机组降载优化控制研究了模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)理论,建立了模型预测控制模型。考虑到风电机组随着风速波动,运行工作点一直在变化,因此基于单点的模型预测控制器的降载控制效果会受到影响,分布式风电机组需要增强机组出力的稳定性。分析了风电机组在全风速段区间的运行特性,提出了基于多控制目标的风电机组运行区间划分方法,根据风速以测定风速和基于机组状态的估计风速,将机组的运行区间划分为五个风速段。为了保证基于多控制目标的风电机组运行区间划分方法建立的五个MPC控制器能够在各自工作点连续输出控制信号,建立了一种的复合模型预测控制(Multi Model Predictive Control,Multi MPC)模型。建立了基于Matlab和TUV GL bladed的联合实时仿真平台。在对比验证MPC控制器较传统PI控制器的优点之后,以GL Bladed软件中2MW双馈式风电机组非线性模型作为研究对象,对Multi MPC控制器、MPC控制器和传统的PI控制器进行了仿真比较分析。仿真结果表明,Multi MPC控制器能够减小风电机组转速波动幅度,抑制转速超调量,降低传动链的载荷;能够抑制桨距角的波动幅度和变化速率,降低变桨距机构的运行载荷。2、基于需求侧响应的微电网运行优化为实现分布式风力发电出力最大程度地就地消纳,基于需求侧响应机制,建立负荷削减量约束、负荷削减量爬坡约束和总负荷削减量约束,以微电网系统净负荷需求最大为目标的目标函数。建立风电机组成本模型和考虑充放电次数、充放电深度的储能系统成本模型。基于建立的风电机组成本模型和储能系统成本模型,设定以功率平衡约束、系统之间功率传输约束和储能系统运行约束为边界条件,考虑需求侧响应机制和购售电成本的以微电网系统运行成本最小值为目标的目标函数。基于改进的微分进化算法对目标函数进行优化求解,与基于遗传算法的求解进行对比仿真分析,结果证明了改进的微分进化算法进行微电网的经济运行优化控制,在很大程度上提高了经济效益和储能系统寿命。基于改进的微分进化算法对基于需求侧响应和储能系统的三种边界条件进行对比仿真分析。研究结果表明,良好的需求侧响应机制和储能系统健康充放电是微电网优化运行的关键,基于需求侧响应、储能寿命和电价因素的微电网优化调度模型在优化储能系统寿命,提高了储能系统的寿命和微电网的经济性。3、微电网复合储能的分区域优化揭示了微电网的结构特点和负荷时间分布规律,并对复合储能技术以及复合储能系统的储能技术选型进行了介绍。提出了以综合能源系统资源和负荷特性、地理条件、固定资产覆盖区域为依据的微电网区域划分方法,基于功率平衡约束、微电网与外电网之间功率传输功率约束、磷酸铁锂电池和超级电容运行约束、容量约束,建立储能系统年均成本函数。最终建立以复合储能系统运行约束、功率平衡约束、并网传输约束为边界条件,以微电网系统年收益最大值为经济性最优准则的目标函数,采用改进粒子群算法进行求解,研究结果表明:提出的风/光/储微电网复合储能系统分区域优化方法和微电网自适应区域分层控制策略,可有效地平抑微电网系统中电源侧和用户行为的波动性,提升了电网对可再生能源的消纳能力,减少可再生能源对外电网的影响。4、考虑预测误差随机模型的综合能源系统优化调度研究了综合能源系统的结构与负荷变化特性。建立了基于风电、光伏发电出力和负荷波动的预测误差随机模型。建立基于风电、光伏发电、柴油发电和储能系统运行成本和购售电成本的综合运行成本最小值目标函数,以功率平衡约束、系统之间功率传输约束、储能系统运行约束、柴油发电机运行约束为边界条件,在给定的实时电价条件、风电/光伏/负荷曲线下采用改进粒子群算法进行求解。研究结果表明,优化储能系统和柴油发电调度模型,优化储能系统运行调度和柴油发电机出力,可以在最优化经济运行状态下,以储能系统作为能量缓冲备用,用来弥补发电或用电的实际值与预测值之间的差额,使微电网系统既能较好的平抑风光负荷的波动性,又能实现最优经济运行。因此,需要根据实际情况和综合能源系统区域调度的需求,合理安排分布式电源的种类和数量。