方案将微电网日前优化调度过程分为配网层和负荷层,配网层以最高小化日负荷方差和最高低的系统运行成本为目标,制定了电动汽车聚合商(electric vehicle aggregator,EVA)调度策略。

本文梳理了近年来在不确定性环境下微电网的 优化调度方法,以微电网能量管理系统优化为基 础,从可再生能源不确定性、储能不确定性及负荷 不确定性三方面进行文献的介绍,并重点阐述应用 较多的鲁棒优化方法及其求解算法。另外,整理了

微电网的优化调度需要综合考虑分布式可再生能源发电系统、储能系统、需求端负荷以及可能涉及 主电网交易等多重约束,有时需要进行多目标、多约束的优化调度。

由分布式光伏、风电、分布式天然气、 生物质、地热能、海洋能等清洁能源和可再生能源通过不同的形式和储能、智能控制装置及负荷等组成的微电网是现在能源技术的发展方向。由不同微电源构成的微电网在用户侧解决了能源的就地生产和利用问题,有效避免

本文提出了一种改进的深度强化学习（DRL）算法来求解不确定性下微电网的优化调度。 首先,构建了微电网多目标区间优化调度（MIOD）模型,其中风电和光伏（PV）的不确定功率输出用区间变量表示。

本文对近些年国内外微电网优化调度研究进行了综述,以微电网能量管理系统优化调度为背景,将不确定性分为四个方面,从可再生能源、负荷、储能及需求响应不确定性分别总结了研究现状,之后阐述了经典的两阶段鲁棒优化及其求解算法,以及在减少风电不确定性

直流微电网优化调度,利用Tent混沌映射丰富初 始化种群,扩大了搜索范围,为提高算法的全方位局 搜索能力进而避免在算法寻优后期陷入局部最高

最高后,展望了含风、光不确定性电源微网优化调度的发展方向,旨在为微网不确定性优化调度研究提供参考。 关键词: 可再生电源, 微网, 碳排放, 随机规划模型, 鲁棒规划模型, 分布式鲁棒规划模型, 模糊规划模型

微电网实时调度是对下一个调度周期分布式电源出力的静态优化问题(本文根据微电网的负荷状态)储能单元的荷电状态)下一调度周期所处的运行时段#在并网和孤岛两种模式下对微电网运行状态空间进行划分#为便于介绍实时调度策略时刻储能单元的荷电状态得到的下一个调度周期计划( ?@A #?@AK* /!?@AK*%)?@AK" 源发电功率之差"状态变量L用来描述微电

为提高清洁能源的利用率和减少能源损耗,提出了基于路径最高优的多微电网系统的能源调度策略。单微电网由光伏、风电、蓄电池以及燃气轮机等设备组成。在多微电网并网运行的条件下,建立多微网系统双层优化调度模型。