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智能电网中微电网的规划与调度随着智能电网的建设和发展，微电网的规划和调度也越来越引起人们的关注。
智能电网作为未来能源供应的重要形态，可以实现能源的高效利用、可再生能源的接入和智能化管理等功能。
而微电网，则作为智能电网的一种重要组成部分，具有更加灵活、高效的能源管理能力。
本文将分析微电网的规划和调度策略，探讨如何优化微电网的能源利用和管理。
一、微电网的概念和特点微电网是一种小规模的电力系统，通常由多个储能设备、可再生能源和传统能源组成。
其目的是实现区域内的能源供应自给自足，而非依赖传统的电力系统。
与总体供电系统相比，微电网具有以下几个特点：1、自治性：微电网系统可以独立运行，不需要依赖国家或地区的能源供应体系。
2、多样性：微电网系统可以使用多种不同的能源储备和能源供应，包括太阳能、风能、水力等可再生能源以及传统的化石燃料等能源。
3、灵活性：微电网系统可以自动调节能源的供应和负载的需求，从而实现能量的高效使用。
4、安全性：微电网系统具有更高的安全性，因为其设计是基于人工干预和本地控制的，可以实时监测和响应电力系统的各种问题。
二、微电网的规划微电网系统的规划是建立一个自治、分散、灵活和可靠的电力系统，以满足用户的能源需求。
微电网的规划和设计需要考虑以下几个因素：1、能源供应：微电网系统的能源供应主要来自可再生能源和传统的化石燃料。
规划师需要考虑可再生能源和传统能源在不同季节和时间段的供应情况，并采取相应的调度策略。
2、负载需求：微电网系统的负载需求受到用户的使用习惯和需求的影响。
同时，规划师需要考虑到负载需求的峰谷负荷差异，以确保系统的平稳运行。
3、系统容量：微电网系统的系统容量需要根据负载需求和能源供应量来确定。
这需要进行电力系统建模和仿真，以确保微电网系统的设计能够满足系统的容量需求。
4、电力互联：微电网系统需要与外部电力系统进行互联，以满足系统的备用能力和系统运行的可靠性。
5、系统安全性：微电网系统需要考虑到系统安全性的问题，并设计相应的安全性保护措施，包括防火、防雷、防窃电等。
智能微电网的调度与控制智能微电网是一种基于分布式能源资源和智能调度控制技术的现代化电力系统，它具有高效、可靠、环保等诸多优点。
随着社会经济的不断发展和环境问题的日益凸显，智能微电网作为一种新型的电力供应方式，正在逐渐受到人们的关注和重视。
一、智能微电网的基本概念智能微电网是指一种小规模的、近距离供电的电力系统，通常由多种分布式能源资源、能量存储设备和智能调度控制系统组成。
其主要特点包括资源多元化、供电可靠性高、环境友好等。
智能微电网的基本工作原理是利用先进的通信和控制技术，实现对电力系统中各种设备的统一调度和管理，以提高系统的运行效率和经济性。
同时，智能微电网还可以实现与主电网的互联互通，以实现电力资源的共享和优化利用。
二、智能微电网的调度与控制技术1. 电力系统的调度管理智能微电网的调度管理是指通过对各种设备的运行状态进行监测和控制，实现对电力系统的灵活调度和优化配置。
其中，智能微电网的调度管理主要包括负荷预测、发电计划、存储能量管理等内容。
在负荷预测方面，智能微电网可以通过对用户用电行为的数据分析和建模，实现对未来负荷的精确预测，从而为发电计划和设备运行提供参考依据。
而发电计划则是通过对各种发电设备的性能参数和运行条件进行分析和优化，确定最佳的发电方案，以满足用户需求和系统运行要求。
此外，存储能量管理是智能微电网调度管理的另一个重要方面。
通过合理地配置储能设备和优化其运行策略，可以实现对系统中电能的储存和释放，以提高系统的供电可靠性和经济性。
2. 智能控制技术的应用智能微电网的智能控制技术是实现对系统运行状态实时监测和控制的关键。
其中，智能微电网的智能控制技术主要包括数据采集、通信技术、控制算法等内容。
数据采集是智能微电网智能控制技术的第一步，通过对系统中各种设备的状态和性能参数进行实时采集和监测，可以为系统控制提供准确的数据支持。
通信技术则是实现各种设备之间的信息交互和协调，以实现对系统整体运行的统一调度。
智能电网技术综述一、本文概述随着科技的快速发展和全球能源需求的日益增长，智能电网技术逐渐成为了全球能源领域的研究热点。
智能电网，作为一种创新的电力系统形态，能够实现对电力生产、传输、分配、消费等各个环节的实时监控和智能化管理，大大提高了电力系统的运行效率和可靠性。
本文旨在对智能电网技术进行综述，首先介绍智能电网的基本概念和发展背景，然后分析智能电网的主要特点和核心技术，接着探讨智能电网在能源转型、节能减排、提高能源利用效率等方面的作用，最后展望智能电网技术的未来发展趋势和挑战。
通过本文的阐述，希望能够为读者提供一个全面、深入的智能电网技术认识，为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
二、智能电网的基本构成智能电网，作为未来电力系统的核心，其构成涉及多个领域和技术。
其基本构成可以分为以下几个主要部分：智能电网感知层是智能电网的基础，主要由各类传感器和测量设备组成。
这些设备部署在发电、输电、配电和用电的各个环节，实现对电网状态的实时感知和监测。
通过这些设备，智能电网可以获取电网的电压、电流、频率、功率等关键参数，为后续的决策和控制提供基础数据。
智能电网网络层是智能电网的信息传输通道，主要由通信网络和数据中心组成。
通信网络负责将感知层获取的数据实时传输到数据中心，实现数据的共享和交换。
数据中心则负责存储和处理这些数据，为智能电网的决策和控制提供支持。
智能电网决策层是智能电网的大脑，主要由高级应用软件和算法组成。
这些应用软件和算法根据网络层提供的数据，进行实时分析、预测和决策，生成相应的控制指令。
这些控制指令通过网络层传输到执行层，实现对电网的智能控制。
智能电网执行层是智能电网的执行机构，主要由各类控制设备和执行器组成。
这些设备根据决策层的控制指令，对电网进行实时调整和控制，确保电网的安全、稳定和经济运行。
智能电网用户层是智能电网的服务对象，主要包括各类电力用户和能源消费者。
通过智能电网，用户可以实时获取用电信息、管理用电行为、优化用电策略，实现与电网的互动和协同。
电力系统中的智能电网优化调度研究智能电网作为电力系统的重要发展方向，在实现资源高效利用、提升供电可靠性和满足用户需求方面具有重要的意义。
而智能电网的优化调度是实现智能电网运行高效稳定的关键之一。
本文将就电力系统中智能电网优化调度的研究进行论述，并提出相关的优化方法和技术。
一、智能电网简介智能电网是一种以信息技术为基础，以信息互联、智能感知为特点的电力系统。
它通过实时监测、分析和调度，能够更好地适应电力系统的变化和需求，提高供电可靠性和经济性，降低能源消耗和环境污染。
智能电网主要包括智能感知、智能传输、智能运行和智能控制四个方面的技术。
其中，智能运行和智能控制是智能电网优化调度的核心领域。
二、智能电网优化调度的意义智能电网优化调度是指通过优化电力系统的产、供、网、用等环节的调度策略，提高系统的供电可靠性和经济性。
它能够合理分配电力资源，提高能源利用效率，并优化电力系统的负荷分布，减少线损和设备的运行损耗，从而实现电力系统的高效稳定运行。
三、智能电网优化调度方法1. 负荷预测与优化调度负荷预测是智能电网优化调度的基础，通过对负荷进行准确的预测，可以提前制定合理的调度策略。
负荷预测可以采用时间序列分析、神经网络、支持向量机等方法来实现，以提高预测的准确性和精度。
在负荷预测的基础上，可以采用优化算法来进行调度决策，如遗传算法、蚁群算法、粒子群优化算法等。
这些算法可以对电力系统的发电、输电和用电等环节进行优化，以实现供需平衡和最优调度。
2. 能源管理与优化调度能源管理与优化调度是智能电网优化调度的重要方向之一。
它通过对电力系统中各种能源的生产、转换、传输和储存等环节进行优化调度，提高能源利用效率和供能可靠性。
能源管理与优化调度还涉及到清洁能源的优先利用、储能技术的应用以及电力系统的灵活调度等内容。
3. 智能感知与优化控制智能感知技术是实现智能电网优化调度的基础。
通过对电力系统中各种设备和传感器的联网监测和数据采集，可以实时获取电力系统的状态和参数信息。
电力系统中的智能电网调度与优化智能电网调度和优化是电力系统中的重要技术，它能提高电网运行效率，降低电力供应成本，并有效应对电力系统中的各种变化和挑战。
本文将探讨智能电网调度与优化的概念、技术与应用。
一、智能电网调度与优化概述智能电网调度与优化是指通过引入先进的信息通信技术、数据分析技术和人工智能技术，对电力系统中的发电、输电、配电等环节进行优化和调度，以提高电网运行的经济性、可靠性和可持续性。
它的目标是实现供需平衡、降低电力系统的损耗、提高电力系统的可调度性和灵活性，进而提高能源利用效率和供电质量。
智能电网调度与优化包括多个方面的内容，如发电调度、负荷预测、电力市场运营、电网频率控制等。
通过对这些环节的全面优化和调度，可以使电力系统的运行更加高效、智能化和可持续。
二、智能电网调度与优化的技术1. 信息通信技术：智能电网调度与优化需要大量的实时数据和信息，包括发电机组的运行状态、负荷需求、天气预报等。
信息通信技术可以实现对这些数据的采集、传输和处理，为后续的优化和调度提供支持。
2. 数据分析技术：数据分析技术可以对历史数据、实时数据进行挖掘和分析，提取出有价值的信息和规律，并用于电力系统的优化和调度。
例如，基于数据分析的负荷预测模型可以提高负荷预测的准确性，从而更好地进行发电调度和电力市场运营。
3. 人工智能技术：人工智能技术在智能电网调度与优化中有着广泛的应用，例如基于人工神经网络的负荷预测、基于遗传算法的发电调度等。
人工智能技术可以模拟人类智能，通过学习和优化来实现电力系统的自动化和智能化运行。
三、智能电网调度与优化的应用智能电网调度与优化已经在电力系统的各个环节得到了广泛的应用。
1. 发电调度：智能电网调度与优化可以根据负荷需求、发电机组的运行状态和天气预报等信息，优化发电机组的运行策略，提高发电效率和经济性。
同时，发电调度还可以考虑能源的可再生性和可持续性，合理安排可再生能源的发电计划，实现电力系统的绿色发展。
智能微电网研究综述
智能微电网是指由多个能源设备（如太阳能发电、风能发电、燃料电池等）和存储设备（如电池等）组成的微型电网系统，通过智能化控制和管理系统进行协调运行。
它具有自主运行、高效能利用、可靠性高、环保等特点，因此得到了广泛的关注和研究。
目前，智能微电网的研究主要集中在以下几个方面：
1.能源管理与优化：智能微电网需要对各种能源设备进行优化管理，以提高能源利用效率。
研究者通常采用最优控制算法、智能优化算法等方法，对系统进行动态调控，以实现电力供需平衡和能源高效利用。
2.储能设备管理：储能设备是智能微电网中重要的组成部分，能够平衡电力的供需差异，并提供储能服务。
研究者关注储能设备的优化控制策略和运行模式，以提高储能系统的性能和使用寿命。
3.智能电网技术：智能微电网需要具备智能化的控制和管理系统，以实现对各种能源设备和储能设备的监控和协调管理。
研究者致力于开发智能电网技术，包括智能监测、智能控制、智能决策等方面的研究。
4.能源互联网与智能微电网融合：能源互联网是指将能源系统与信息系统紧密结合的新一代能源系统。
研究者致力于将智能微电网与能源互联网进行融合，以实现对能源的高效利用和管理。
此外，智能微电网研究还涉及到与城市规划、建筑设计等领域的交叉研究。
研究者通过对城市能源系统的整体优化，推动智能微电网的普及和应用。
总之，智能微电网的研究借助于先进的控制和管理技术，以提高能源利用效率和电力供应质量。
随着可再生能源的不断发展和智能能源设备的成熟，智能微电网将有望在未来成为能源领域的重要发展方向。
（注：以上只是简要综述。
智能电网中的微电网管理与能量调度优化随着可再生能源和分布式能源资源的快速发展，智能电网成为未来能源系统的关键所在。
微电网作为智能电网的基础单元之一，扮演着管理和调度能源的重要角色。
本文将探讨智能电网中的微电网管理与能量调度优化的相关内容。
一、微电网管理微电网是由多种能源资源组成的小型电力系统，在智能电网中扮演着能量传输和分配的关键角色。
微电网管理的主要目标是最大化能源效率、提高电网可靠性和降低能源成本。
1. 能源资源管理微电网管理需要综合考虑不同的能源资源，包括太阳能、风能、储能系统等。
通过合理的能源资源管理，可以优化微电网的能量利用效率，满足用户需求的同时降低能源浪费。
此外，利用储能系统进行能量储存和平衡，可以提高微电网的可靠性和稳定性。
2. 负荷管理微电网管理还需要合理分配能量供应，以满足用户的负荷需求。
通过对用户负荷的监测和分析，可以实现负荷预测和负荷调度，在保证供电质量的前提下最大化利用可再生能源资源，实现能源的节约和优化。
3. 智能监测与控制微电网管理还需要建立智能监测与控制系统，实时监测微电网的运行状态和能源资源利用情况。
通过对微电网的数据分析和智能控制，可以实现对微电网的远程监控和优化调度。
智能监测与控制系统可以根据实际情况进行能量调度，最大化利用可再生能源和储能系统。
二、能量调度优化能量调度优化是微电网管理中的核心问题之一。
通过合理的能量调度优化，可以实现能量的高效利用和供需平衡，从而提高微电网的能源效率和经济性。
1. 能量调度策略能量调度策略是指根据用户需求和能源资源情况，合理分配能量供应和消耗的方法和规则。
常见的能量调度策略包括基于时间的定期调度、基于需求响应的实时调度和基于市场交易的经济调度。
根据不同的情况，选择合适的能量调度策略可以实现能源的高效利用和供需平衡。
2. 基于优化算法的能量调度随着计算机技术的进步，基于优化算法的能量调度在微电网管理中得到了广泛应用。
常见的优化算法包括遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等。
智能电网中微电网优化调度综述智能电网是一种智能技术系统，它包括优先使用清洁能源、动态定价以及通过调整发电、用电设备功率优化负载平衡等特点。
终端用户不仅能从电力公司直接购买用电，同时还可以从储能设备中获取新能源和清洁能源，例如太阳能、风能，燃料电池、电动汽车等。
另一方面智能电网具备高速、双向的通信系统，供电端与用电端实现实时通信、并且系统能够保证电网安全、稳定和优化运行。
具有坚强、自愈、兼容、优化等特征。
微电网是一种新型的网络结构，是实现主动式配电网的一种有效的方式。
由一组微电源、负荷、储能系统和控制装置构成的系统单元，可实现对负荷多种能源形式的高可靠供给。
微电网中的电源多为容量较小的分布式电源，即含有电力电子接口的小型机组，包括微型燃气轮机、燃料电池、光伏电池、小型风力发电机组以及超级电容、飞轮及蓄电池等储能装置，它们接在用户侧，具有成本低、电压低及污染低等特点。
开发和延伸微电网能够促进分布式电源与可再生能源的大规模接入，使传统电网向智能网络的过渡[1]。
1、微电网的组成及结构微电网是由多种分布式电源（既包含有非可再生能源发电的燃料电池、微型燃气轮机；又包含可再生能源发电的风力和光伏发电单元等），再加上控制装置、储能装置和用电负荷共同组成。
微电网的组成结构十分灵活，可以满足某片区域的特殊供电需求。
微电网不仅可以通过公共连接点（PCC）与大电网连接，采用并网运行模式；还可以在大电网电能质量下降或者电网故障而影响到微电网内负荷正常用电时，在公共连接节点（PCC）处与大电网断开，采用孤岛运行模式。
典型的微电网结构如图1-1 所示。
它是由热电联产源（CHP）如微型燃气轮机、燃料电池，非CHP源如风力发电机组、光伏电池组及储能装置等组成。
微电源和储能设备通过微电源控制器（MC）连接到馈线A和C。
微电网通过公共连接点（PCC）连接到配网中进行能量交换，双方互为备用，提高了供电的可靠性[2]。
图1-1典型的微电网结构2，微电网电源的组成及特性微型电源的类型多种多样，包括风力发电机组、太阳能光伏电池、微型燃气轮机、燃料电池和蓄电池等。
智能电网系统优化与电力调度方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 研究内容与目标 (3)第2章智能电网概述 (4)2.1 智能电网的定义与特征 (4)2.2 智能电网的关键技术 (4)2.3 智能电网的发展趋势 (5)第3章电力系统优化方法 (5)3.1 优化算法概述 (5)3.2 线性规划方法 (5)3.3 非线性规划方法 (6)3.4 智能优化算法 (6)第4章电力系统负荷预测 (6)4.1 负荷预测概述 (6)4.2 传统负荷预测方法 (6)4.2.1 时间序列法 (6)4.2.2 回归分析法 (7)4.2.3 周期性分析法 (7)4.2.4 人工神经网络法 (7)4.3 人工智能在负荷预测中的应用 (7)4.3.1 支持向量机 (7)4.3.2 粒子群优化算法 (7)4.3.3 深度学习 (7)4.4 负荷预测误差分析 (7)4.4.1 误差来源 (7)4.4.2 误差评估指标 (7)4.4.3 误差改进策略 (7)第5章电力系统可靠性评估 (8)5.1 可靠性评估的基本概念 (8)5.2 电力系统可靠性评估指标 (8)5.3 电力系统可靠性评估方法 (8)5.4 基于可靠性的优化调度 (8)第6章电力市场环境下的电力调度 (9)6.1 电力市场概述 (9)6.2 电力市场交易模式 (9)6.3 电力市场环境下的调度策略 (9)6.3.1 市场报价策略 (9)6.3.2 负荷预测与资源分配 (9)6.3.3 风险管理与应急预案 (10)6.4 考虑市场因素的优化调度 (10)6.4.1 目标函数构建 (10)6.4.2 约束条件设置 (10)6.4.3 求解方法与算法 (10)第7章分布式发电与微电网 (10)7.1 分布式发电概述 (10)7.1.1 分布式发电的概念与分类 (10)7.1.2 分布式发电的技术特点 (10)7.1.3 国内外分布式发电发展现状及趋势 (10)7.2 分布式发电接入电网的影响 (10)7.2.1 分布式发电对电网的影响 (10)7.2.2 分布式发电并网技术要求 (10)7.2.3 分布式发电并网对电力系统的影响分析 (10)7.3 微电网概述与运行控制 (10)7.3.1 微电网的概念与组成 (10)7.3.2 微电网运行模式与控制策略 (10)7.3.3 微电网的经济效益与社会效益 (10)7.4 分布式发电与微电网的优化调度 (10)7.4.1 分布式发电与微电网优化调度的意义 (10)7.4.2 分布式发电与微电网优化调度的目标与约束条件 (11)7.4.3 分布式发电与微电网优化调度方法 (11)7.4.3.1 传统优化调度方法 (11)7.4.3.2 现代优化调度方法 (11)7.4.3.3 智能优化调度方法 (11)7.4.4 分布式发电与微电网优化调度案例分析 (11)7.4.5 分布式发电与微电网优化调度的政策建议与展望 (11)第8章电力系统无功优化 (11)8.1 无功优化概述 (11)8.2 无功优化数学模型 (11)8.3 无功优化算法 (11)8.4 无功优化在电力系统中的应用 (11)第9章电力系统经济调度 (11)9.1 经济调度概述 (12)9.2 经济调度数学模型 (12)9.3 经济调度算法 (12)9.4 考虑新能源并网的经济调度 (12)第10章智能电网系统优化与电力调度应用案例 (13)10.1 案例一：某地区电网优化调度 (13)10.1.1 背景介绍 (13)10.1.2 优化调度方法 (13)10.1.3 应用效果 (13)10.2 案例二：含分布式发电的电网调度 (13)10.2.1 背景介绍 (13)10.2.2 调度策略 (13)10.2.3 应用效果 (13)10.3 案例三：微电网优化调度 (13)10.3.1 背景介绍 (13)10.3.2 优化调度方法 (14)10.3.3 应用效果 (14)10.4 案例四：考虑电力市场的电网调度优化 (14)10.4.1 背景介绍 (14)10.4.2 调度策略 (14)10.4.3 应用效果 (14)第1章引言1.1 背景与意义全球能源需求的不断增长和环境保护的日益重视，智能电网作为新一代电力系统应运而生。
智能电网中的微电网优化调度策略随着科技的进步和能源需求的增加，智能电网已经成为现代能源系统的重要组成部分。
而在智能电网中，微电网作为能量互通、分散调度的重要单元，其优化调度策略对于提高能源利用效率和电网的可持续发展具有重要意义。
一、微电网的概念和特点微电网是指一种由分布式能源源、储能设备和能量管理系统组成的局部电力系统，可以独立运行并与主电网进行互联。
微电网的主要特点包括：规模相对小，范围相对密集；具备自主脱网能力，可以独立运行；可与传统电网进行互联，实现能量的双向流动。
基于这些特点，微电网成为了智能电网的重要组成部分。
二、微电网优化调度的意义微电网的优化调度策略可以使其能够有效、经济地利用可再生能源，减少能源的浪费。
同时，优化调度还可以提高微电网的可靠性和稳定性，降低电网运行的风险。
通过合理规划和调度微电网内各个能源源的使用，可以使微电网的性能得到最大化，提升整体的能源利用效率。
三、微电网优化调度的方法1.供需分析和预测微电网的优化调度需要对能源供需进行准确的分析和预测。
通过分析历史数据和基于模型的预测算法，可以预测未来一段时间内的能源需求和可再生能源的供应情况。
这样可以为后续的优化调度提供准确的数据支持。
2.能源管理策略在微电网中，能源的管理是优化调度的关键。
通过精确的能源管理策略，可以实现能源的高效利用和灵活调度。
例如，通过合理规划电池的充放电策略，可以在高能源需求时段将储能电池的能量释放，以满足负荷需求；在能源供大于需的情况下，可以将多余的能源储存到电池中，以备不时之需。
3.负荷调度与网损优化微电网的负荷调度与网损优化是优化调度的重要环节。
通过合理规划负荷的分配和控制，可以最大限度地减少电网的损耗，提高电网的运行效率。
同时，合理调度负荷可以实现电能的灵活供应和满足用户的需求。
四、微电网优化调度的应用案例1.小区微电网在城市化进程中，小区微电网越来越受到关注。
小区微电网的规模相对较小，能够满足小区的用电需求，并可以通过微电网与主网进行互联。
智能电网中微电网优化调度综述智能电网是一种智能技术系统，它包括优先使用清洁能源、动态定价以及通过调整发电、用电设备功率优化负载平衡等特点。
终端用户不仅能从电力公司直接购买用电，同时还可以从储能设备中获取新能源和清洁能源，例如太阳能、风能，燃料电池、电动汽车等。
另一方面智能电网具备高速、双向的通信系统，供电端与用电端实现实时通信、并且系统能够保证电网安全、稳定和优化运行。
具有坚强、自愈、兼容、优化等特征。
微电网是一种新型的网络结构，是实现主动式配电网的一种有效的方式。
由一组微电源、负荷、储能系统和控制装置构成的系统单元，可实现对负荷多种能源形式的高可靠供给。
微电网中的电源多为容量较小的分布式电源，即含有电力电子接口的小型机组，包括微型燃气轮机、燃料电池、光伏电池、小型风力发电机组以及超级电容、飞轮及蓄电池等储能装置，它们接在用户侧，具有成本低、电压低及污染低等特点。
开发和延伸微电网能够促进分布式电源与可再生能源的大规模接入，使传统电网向智能网络的过渡[1]。
1、微电网的组成及结构微电网是由多种分布式电源（既包含有非可再生能源发电的燃料电池、微型燃气轮机；又包含可再生能源发电的风力和光伏发电单元等），再加上控制装置、储能装置和用电负荷共同组成。
微电网的组成结构十分灵活，可以满足某片区域的特殊供电需求。
微电网不仅可以通过公共连接点（PCC）与大电网连接，采用并网运行模式；还可以在大电网电能质量下降或者电网故障而影响到微电网内负荷正常用电时，在公共连接节点（PCC）处与大电网断开，采用孤岛运行模式。
典型的微电网结构如图1-1 所示。
它是由热电联产源（CHP）如微型燃气轮机、燃料电池，非CHP源如风力发电机组、光伏电池组及储能装置等组成。
微电源和储能设备通过微电源控制器（MC）连接到馈线A和C。
微电网通过公共连接点（PCC）连接到配网中进行能量交换，双方互为备用，提高了供电的可靠性[2]。
图1-1典型的微电网结构2，微电网电源的组成及特性微型电源的类型多种多样，包括风力发电机组、太阳能光伏电池、微型燃气轮机、燃料电池和蓄电池等。
风力机组发电在各种新能源利用过程中，风力发电是最重要的一种形式。
风力发电是通过天然风吹动风机叶片带动发电机转子旋转而发电。
风力发电系统主要由风力机、齿轮箱、发电机、电力电子接口、变压器等主要部分组成。
风力发电机(WT)发出的电能是经风能转化而来。
风力发电机通过利用叶轮旋转将风的动能转化为机械能，然后叶轮通过机械驱动力系统带动发电机，发电机再将机械能转化为磁场的能量，并最终转化为电能。
风电的输出功率与风速大小有直接关系，具有明显的间歇性和随机性。
当风速小于风力发电机组的切入风速时，发电机组不工作，即不发电；当风速大于切入风速后，发电机组开始并网发电，此时风机机组的输出功率随着风速的增大而增大；当风速增大到风力发电机组的额定风速时，其输出功率基本稳定在发电机组的额定输出功率。
当风速继续增大至超出切出风速时，风力机组将抱闸停机，以保护风力机组不被大风损坏。
太阳能光伏发电光伏发电技术直接将光能转化为电能，根据太阳电池半导体材料的光伏效应，产生直流电能。
太阳能发电技术主要包括了太阳能光伏发电和太阳能热发电，在微电网中，主要采用太阳能光伏发电。
按照运行方式的不同，光伏发电系统分为独立运行系统和并网运行系统。
独立光伏发电系统是指仅依靠太阳能电池供电的光伏发电系统。
并网光伏发电系统是将太阳能电池发出的直流电逆变成交流电，与电力网并联运行，该方式下可避免了安装储能蓄电池，节省费用。
太阳能光伏发电（PV）的基本原理是利用太阳能电池（一种类似于晶体二极管的半导体器件）的光生伏打效应，当光照射到太阳能电池上时，在其PN结两端就会产生电压，从而将太阳的辐射能转变为了电能。
太阳能光伏发电的能量转换器就是太阳能电池，即光伏电池。
光伏电池的运行特性与光照强度和光伏电池的运行温度直接相关，而光照强度和运行温度的随机性与波动性较大，这使得光伏电池的发电输出功率持续变化。
光伏电池输出功率与短路电流随着光照强度的增强而成比例增大，开路电压随着光照强度的增强而缓慢增大，开路电压和输出功率与环境温度成反比，短路电流随着环境温度的上升而缓慢增加。
因此，光伏电池是一种间歇性极强的分布式电源，它不具备有功输出的调节能力，因此也就无法满足微电网电压和频率调节功能。
微型燃气轮机发电可再生能源技术和热电联产技术是分布式能源技术的两个重要分支。
可再生能源利用技术力求“开源”，而热电联产技术重在“节流”。
热电联产与可再生能源在技术上彼此独立，而在应用当中优势互补，集中体现了分布式能源的特点和优势。
微型燃气轮机正是热电联产在微电网中的一个重要应用。
微型燃气轮发电机组由微型燃气轮机、燃气轮机直接驱动的内置式高速逆变发电机和数字电力控制器（DPC）等部分组成，其中的核心设备——微型燃气轮机（MT）是一种新型的小型热力发电机，由燃气轮机、压气机、燃烧室、回热器、发电机及电力控制部分构成，功率范围在数百千瓦以下，以天然气、甲烷、汽油、柴油等为燃料，采用回热式循环。
其发电效率可达30%，如实行热电联产，效率可提高到75%。
微型燃气轮机的工作原理是：从离心式压缩机出来的高压空气现在回热器内由涡轮排气预热，然后进入燃烧室与燃料混合、燃烧，高温燃气送入向心式涡轮做功，带动高速发电机发电。
发电机首先发出高频交流电，然后转换成高压直流电，再转化为工频交流电。
而通过透平排出的高温尾气可用来预热燃烧室中的压缩空气，从而减少燃烧过程中的燃料消耗，提高系统能源的综合利用效率。
回热器排出的尾气可以通过溴化锂制冷机或热交换器来满足冷、热负荷的需求。
燃料电池发电燃料电池发电装置是一种综合的能量转换装置，反应过程中产生的热能可回收外供，产生的直流电可由换流器转换成交流电。
燃料电池发电系统由以下几个部分组成：1）燃料供给转换装置，包括给煤器和煤气发生器；2）空气供给装置，包括过滤器和空气压缩机；3）电池本体，包括电极、电解质和外电路；4）热量回收装置，即余热锅炉。
作为燃料电池发电系统的最重要装置——燃料电池（FC）是一种将燃料化学能转换为电能的发电设备。
其发电原理是将天然气、甲酫等含氢燃料与空气等氧化剂反应，通过电化学反应过程中氢氧离子的定向移动，在外部电路产生电位差，形成低压直流电。
蓄电池发电储能装置在微电网中主要起到了以下两种作用：1）能量缓冲。
风力发电、光伏发电等可再生能源发电具有间歇性和不稳定性的特点，而可控微源如微型燃气轮机和燃料电池对负荷波动反应较慢。
因此微电网中必须装设相当容量的储能装置来保证微电网运行的可靠性。
2）削峰填谷。
当微电网系统的自然能源充足时，发出的多余电能可以通过储能装置储存起来，减少能源的浪费；当系统的自然能源匮乏时，储能装置又能为系统提供一定的电能，保证系统的正常运行。
因此，基于系统可靠性与经济性的考虑，微电网都应配备一定数量的储能装置。
当前的储能技术主要有以下三类：1）化学储能，包括铅酸电池、液流电池、钠硫电池等蓄电池；2）物理储能，包括抽水蓄能、飞轮储能、压缩空气储能等；3）电磁储能，包括超级电容器储能、超导储能等。
而其中蓄电池以价格低廉、性能稳定等优点在微电网中得到了广泛的应用。
蓄电池的性能参数主要包括：电池容量、荷电状态、放电深度、充电深度、循环寿命等几个方面。
3、微电网的优化调度微电网优化调度是一种非线性、多模型、多目标的复杂系统优化问题。
传统电力系统的能量供需平衡是优化调度首先要解决的问题。
微电网作为一种新型的电力系统网络也是如此。
微电网能量平衡的基本任务是指在一定的控制策略下，使微电网中的各分布式电源及储能装置的输出功率满足微电网的负荷需求，保证微电网的安全稳定，实现微电网的经济优化运行。
与传统的电网优化调度相比，微电网的优化调度模型更加复杂。
首先，微电网能够为地区提高热（冷）/电负荷，因此，在考虑电功率平衡的同时，也要保证热（冷）负荷供需平衡。
其次，微电网中分布式电源发电形式各异，其运行特性各不相同。
而风力发电、光伏发电等可再生能源也易受天气因素影响。
同时这类电源容量较小，单一的负荷变化都可能对微电网的功率平衡产生显着影响。
最后，微电网的优化调度不仅仅需要考虑发电的经济成本，还需要考虑分布式电源组合的整体环境效益。
这就无形中增加了微电网优化调度的难度，由原来传统的单目标优化问题转变成了一个多目标的优化问题。
因此，微电网的优化调度必须从微电网整体出发，考虑微电网运行的经济性与环保性，综合热（冷）/电负荷需求、分布式电源发电特性、电能质量要求、需求侧管理等信息，确定各个微电源的处理分配、微电网与大电网间的交互功率以及负荷控制命令，实现微电网中的各分布式电源、储能单元与负荷间的最佳配置。
目前，对含多种分布式电源的微电网优化调度问题，国内外学者已做了一些相关的研究。
针对多目标的微电网调度问题，文献[3]建立了计及运行成本最低与环境效益最佳的两个目标函数优化模型，采用线性相加的方式将多目标优化问题转换成单目标优化问题。
文献[4]针对不同分布式电源的特性以及成本，对传统意义下的微网经济调度模型进行了修正，将环境成本、发电成本和旋转备用成本作为多目标，建立了环保经济的微网多目标模型。
在研究微电网优化调度算法上，文献[5]针对分布式发电的特点，提出分布式发电系统运行成本最低的机组组合模型，并针对各类分布式电源的特点，制定相应的调度策略，采用用改进的遗传算法进行求解。
采用细菌觅食算法，该算法将多种微网分布式电源组成的空间矢量作为一个细菌，优化问题的解对应搜索空间中细菌的健康状态，通过对细菌的趋向性操作、复制操作和迁徙操作来迭代计算来求解问题。
当前，我国在微电网优化运行研究中，尤其是优化调度方面，我们的研究还存在不足，主要包括多目标优化问题的处理、智能优化算法的选择以及与市场运行方案相关的微电网优化调度运行策略对调度模型的影响，微电网的调度模型与运行策略、市场方案往往相互分开，没能做到优化调度与运行策略、市场方案一体化。
参考文献[1] 王成山，李鹏. 分布式发电、微网与智能配电网的发展与挑战[J]. 电力系统自动化.[2] 黄文涛，伊能灵，钟勇等. 微电网结构特性与分析[J]. 电力系统保护与控制.[3] 雷金勇, 谢俊, 甘德强等. 分布式发电供能系统能量优化及节能减排效益分析[J]. 电力系统自动化.[4] 丁明, 包敏, 吴红斌, 马婉玲, 茆美琴. 复合能源分布式发电系统的机组组合问题[J]. 电力系统自动化.[5] 刘小平, 丁明, 张颖媛等. 微网系统的动态经济调度[J]. 中国电机工程学报.[6] 张贞. 基于多种分布式电源的微电网优化运行研究[M]. 长沙理工大学.[7] 刘同旭. 智能电网环境下的分布式发电系统研究[M]. 上海交通大学.[8] 陈靖，李雨薇，习朋，李涛. 微网系统经济运行优化[J]. 华东电力.[9] 曹相琴，鞠平，蔡昌春. 微电网仿真分析与等效化简[J]. 电力自动化设备.[10] 郭力，王成山．含多种分布式电源的微网动态仿真［J］．电力系统自动化.基于多目标的微电网优化调度方法及仿真微电网的优化调度不仅需要满足微电网内部用户的各类负荷要求，考虑包括风力发电机、光伏电池、微型燃气轮机等发电特性各异的分布式电源出力配合，还需要考虑微电网与配电网之间的电能交易。
