越来越多的分布式电源接入大电网对于电力系统运行有着很大影响,为了提高微电网与大电网并网运行时的经济性和可靠性。本文以微电网运行费用和储能电池折损率最小为目标,研究考虑需求侧管理的微网能量调度策略,同时结合光伏发电功率预测为微电网能量调度提供基础的数据,并且提出一种考虑负荷投切的微网保护策略为微电网优化调度在实际工程中应用时提供安全性。研究的具体内容如下:(1)针对光伏预测数据噪声过大或超参数调整不当,导致随机森林回归(RFR)模型预测光伏发电功率精度不高的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)结合改进的粒子群(IPSO)优化随机森林回归(RFR)的光伏预测模型。该方法先用灰色关联度系数法(GRA)选取相似日,再使用VMD把相似日功率数据分解为一系列相对平稳的子模态,突出光伏发电功率的局部特征信息,降低数据的不稳定性,然后利用IPSO对RFR中超参数进行寻优,将优化后的IPSO-RFR模型对各个分量进行预测,最后将预测结果进行叠加重构。实例证明,该模型在晴天和阴雨天的预测平均绝对百分比误差分别为5.9%和10.58%,预测精度相对较高。为考虑需求侧管理能量优化调度研究提供较精确的光伏发电预测量。(2)建立的考虑需求侧能量调度的数学模型,在综合考虑微电网系统运行功率平衡状态约束、锂电池SOC和充放电功率约束、联络线功率约束以及可转移负荷转移约束条件下,以微网运行的总费用以及锂电池损耗系数为优化目标,通过优化负荷、储能和大电网出力状态,来完成整个微网系统的优化调度。并提出了改进非支配排序遗传的模型求解算法,即在非支配遗传排序算法中用引入正态分布交叉算子(NDX)来结合二进制交叉算子(SBX)形成混合交叉算子,通过自适应的调整两个交叉算子的权值,来提高非支配排序遗传算法的求解精度。通过实际工程算例的仿真,验证了考虑需求侧管理的能量调度可以使得可转移负荷向电价更低、光伏发电更多的时刻转移,提高了微电网运行的经济性。(3)以校园110KW光伏微电网为实际工程背景,考虑把需求侧管理能量优化调度方案应用到校园微网实际工程中时,当微电网离网运行时,由于微电网系统不受大电网控制,电压和频率可能会产生波动,当波动过大,超出储能系统可调节范围时,会使系统不稳定。设计了通过切机/切负荷维持系统稳定。在进行减载保护时,保证重要负载不会随意切除,对负载进行分级,根据不同的负荷级分别确定用电单位及用电设备供电要求和供电措施,以保证供电系统的安全性、可靠性。