[右]关键词：多时间尺度；模型预测控制；日内滚动优化；微网，需求响应
[右]描述：以包含风力场、光伏电站、微型燃气轮机、蓄电池、余热锅炉、热泵、储热罐和电/热负荷的多能源微网系统为研究对象，构建了各微源的数学模型。
然后，提出一种多时间尺度下考虑负荷需求响应机制的微网优化调度策略。
在日前阶段，以源-荷日前预测数据和分时电价数据为基础，利用价格型需求响应机制引导用户积极参与负荷调整，从而平滑了负荷曲线，减小了系统调峰压力，在此基础上，以微网运维成本、购电成本、购气成本和污染物排放惩罚成本之和最小为优化目标建立了日前优化调度模型；在日内阶段，为了进一步提高调度精度，以各分布式电源日内-日前功率方差最小为目标函数，建立微网日内滚动优化调度模型。
最后，利用YALMIP调用Cplex求解器对日前-日内双级调度模型进行求解，得到日前和日内不同阶段下各分布式电源的最优功率曲线以及运行成本值。
ID:46120680518259760
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多时间尺度下的微网优化调度策略
摘要：本文以包含风力场、光伏电站、微型燃气轮机、蓄电池、余热锅炉、热泵、储热罐和电热负荷的多能源微网系统为研究对象，构建了各微源的数学模型。在日前阶段，提出了一种考虑负荷需求响应机制的微网优化调度策略。利用价格型需求响应机制引导用户积极参与负荷调整，平滑了负荷曲线，减小了系统调峰压力。在日内阶段，为了进一步提高调度精度，以各分布式电源日内-日前功率方差最小为目标函数，建立了微网日内滚动优化调度模型。最终，利用YALMIP调用Cplex求解器对日前-日内双级调度模型进行求解，得到了最优功率曲线以及运行成本值。
引言
随着能源需求的不断增长和传统能源的日益枯竭，多能源微网作为一种新型的能源分布方式和供应模式，受到了广泛关注。多能源微网系统由多种分布式能源源、储能装置和负荷组成，通过联网和智能化的调度控制策略，可以实现高效、可靠和可持续的能源供应。
多时间尺度下的微网优化调度策略
2.1 日前阶段优化调度策略
在日前阶段，基于源-荷日前预测数据和分时电价数据，本文提出了一种考虑负荷需求响应机制的微网优化调度策略。通过引导用户积极参与负荷调整，实现负荷平滑和系统调峰压力的减小。具体步骤如下：
（1）建立微源的数学模型，包括风力场、光伏电站、微型燃气轮机、蓄电池、余热锅炉、热泵、储热罐和电热负荷。
（2）利用价格型需求响应机制，根据分时电价数据，引导用户在电价较低的时段增大负荷，电价较高的时段减小负荷。
（3）建立日前优化调度模型，以微网运维成本、购电成本、购气成本和污染物排放惩罚成本之和最小为优化目标。
（4）通过YALMIP调用Cplex求解器对优化模型进行求解，得到日前各分布式电源的最优功率曲线以及运行成本值。
2.2 日内阶段优化调度策略
为了进一步提高调度精度，本文在日内阶段引入了日内滚动优化调度策略。以各分布式电源日内-日前功率方差最小为目标函数，建立微网日内滚动优化调度模型，实现更加精准的功率调度。具体步骤如下：
（1）基于已有的日前优化调度结果，确定各分布式电源的日内功率范围。
（2）建立日内滚动优化调度模型，以各分布式电源日内-日前功率方差最小为目标函数。
（3）通过YALMIP调用Cplex求解器对滚动优化模型进行求解，得到日内不同时间段各分布式电源的最优功率曲线。
实验结果与分析
调用YALMIP调用Cplex求解器对日前-日内双级调度模型进行求解，得到了日前和日内不同阶段下各分布式电源的最优功率曲线以及运行成本值。实验结果表明，该优化调度策略能够有效降低系统调峰压力，减小电网负荷波动，提高电网承载能力和稳定性。
结论
本文围绕多时间尺度下的微网优化调度展开研究，以日前阶段和日内阶段为重点，提出了一种考虑负荷需求响应机制的优化调度策略。实验结果表明，该策略能够平滑负荷曲线，减小系统调峰压力，提高电网承载能力和稳定性。未来的研究可以进一步优化调度算法，提高调度精度和实时性。
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