CN102104251A - 一种并网运行模式下的微电网实时能量优化调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种并网运行模式下的微电网实时能量优化调度方法。该方法首先根据大电网负荷情况将一天24小时划分为峰时段、平时段和谷时段，然后在微电网实时运行过程中实时监测微电网内蓄电池的工作状态，根据当前所处的不同时段和蓄电池所处的不同工作状态采用不同的能量优化策略，以确定微电网内各可调度微电源的有功功率输出、蓄电池的充放电功率、与电网交互的有功功率和无功可调节电源的无功功率调度指令。本发明所适用的微电网由可再生能源发电、可调度微电源以及蓄电池组成，本发明既可以提高微电网运行的经济性和可靠性，又可以帮助大电网进行“削峰填谷”，同时有利于延长蓄电池的使用寿命。

Description

一种并网运行模式下的微电网实时能量优化调度方法

技术领域

本发明涉及一种微电网规划、运行与管理，尤其涉及一种并网运行模式下的微电网实时能量优化调度方法。

背景技术

微电网是由各种分布式电源、储能单元、负荷以及控制保护***组成的集合，通过相关控制装置间的协调配合，为负荷提供较高可靠性和高质量电能。微电网因其环境友好、建设成本低等因素已经成为大电网的有益补充，得到越来越多的重视和研究。在确保微电网安全稳定运行的基础上，微电网的经济优化运行是能量管理研究中的一个重要内容。

目前，国内外在微电网能量优化调度方面已经做了一些研究，在文献[1]～[5]中主要从微电网运行成本最低和环境效益最好方面建立能量优化模型，通过优化模型求解结果调度各可调度微电源的有功功率，对其无功功率输出却不做优化，且都没有考虑微电网自身的网络结构，使得优化结果欠缺实际，另外，对于微电网中的蓄电池的使用也只是无依据的循环充电放电，并没有对蓄电池充放电进行优化，从而没有充分利用蓄电池提高微电网运行的经济性。相关文献：

[1]丁明，张颖媛，茆美琴，杨为，刘小平.集中控制式微电网***的稳态建模与运行优化[J].电力***自动化，2009，33(24)：78-82。

[2]陈达威，朱桂萍.微电网负荷优化分配[J].电力***自动化，2010，34(20)：45-48。

[3]Mohamed FA，Koivo HN.MicroGrid Online Management andBalancing Using Multiobjective Optimization.2007 IEEE LAUSANNEPOWERTECH，VOLS 1-5，PP：639-644。

[4]牛铭，黄伟，郭佳欢，苏玲.微电网并网时的经济运行研究[J].电网技术，2010，34(11)：39-42。

[5]Mohamed F.and H Koivo.Online Management of MicroGrid with BatteryStorage Using Multiobjective Optimization，”the first Interna-tional Conferenceon Power Engineering，Energy and Electrical Drives(POWERENG07)，12-14 April2007，Setubal，Portugal.231-236。

发明内容

为了保证微电网内部蓄电池在使用过程中不处于过充电或过放电状态，同时又充分发挥微电网内部蓄电池的作用，以提高微电网运行经济性，并帮助大电网进行“削峰填谷”，区别于现有的微电网能量优化调度方法，本发明的目的是提供一种并网运行模式下的微电网实时能量优化调度方法。

本发明采用的技术方案是包括如下步骤：

1)根据大电网的负荷情况将一天24小时划分为峰时段、平时段、谷时段三种时段，如果大电网采用峰谷分时电价，则就依照分时电价所确定的峰时段、平时段和谷时段划分；

2)在微电网的实时运行过程中，在每次调度时刻确定当前所处的时段，监测微电网内的蓄电池的荷电状态SOC，测量各节点负荷的有功功率和无功功率，测量可再生能源发电的输出有功功率和无功功率；

3)如果当前处于谷时段或平时段，则进一步判断当前蓄电池的荷电状态SOC是否满足SOC＜SOC^max，如当前处于峰时段，则进一步判断当前蓄电池的荷电状态是否满足SOC＞SOC^min；

4)如果当前处于谷时段或平时段，且不满足SOC＜SOC^max，则确定蓄电池可放电，并进行优化1，满足SOC＜SOC^max，则确定蓄电池既可充电又可放电，并进行优化2；如果当前处于峰时段，且满足SOC＞SOC^min，则确定蓄电池可放电，并进行优化3，不满足SOC＞SOC^min，则确定以恒定功率对蓄电池充电，并进行优化4；

5)通过步骤4)中的优化结果得到各微电源的有功功率和无功功率输出指令，然后将其传送给各微电源，各微电源按照指令输出相应的有功功率和无功功率。

所述步骤2)中的调度时刻是指微电网实时能量优化管理是在微电网实时运行过程中，以每5分钟或15分钟为一时间间隔对微电网进行一次能量优化调度。

所述步骤3)中的蓄电池荷电状态SOC是反映蓄电池剩余电量占其总容量的比例的参数，定义为：

$\mathrm{SOC}=\frac{C_{\mathrm{net}}}{C}=1-\frac{\∫\mathrm{Idt}}{C}$

C_net-蓄电池剩余电量Ah；

C-蓄电池总容量，Ah；

I-蓄电池放电电流，A；

对应的SOC^max、SOC^min为蓄电池荷电状态的上下限取值，取SOC^max＝0.9，SOC^min＝0.5。

所述步骤4)中的优化1是指求解所建立的能量优化模型1，能量优化模型1以微电网运行成本最低为目标，以微电网内各可调度微电源的开停机状态、各可调度微电源的有功输出、与大电网之间的买卖电功率、蓄电池的放电功率和各无功输出可调节电源的无功功率为优化变量，能量优化模型1为混合整数非线性规划问题，其目标函数：

$\min \underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(U_i^t{C}_f+U_i^t{C}_{\mathrm{OM}}+U_i^t(1-U_i^{t-1})C_{\mathrm{si}}^t)+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bat}}+U_P^t{C}_P-U_S^t{I}_S$

式中：λ_bat＝(σP_bat)Δt

t-***运行时段；

i-***中可调度微电源编号；

N-***中可调度微电源的总个数；

-在t时刻第i台可调度微电源的状态，0表示处于停运状态，1表示处于运行状态；

-在t时刻微电网是否从大电网购电，0表示否，1表示是；

-在t时刻微电网是否向大电网售电，0表示否，1表示是；

C_f-可调度微电源的能耗成本；

C_OM-可调度微电源的运行维护成本；

-可调度微电源的启动成本；

λ_bat-所设计的蓄电池充放电代价函数；

C_P-微电网从大电网购电的支出；

I_S-微电网向大电网售电的收益；

Δt-优化时间间隔；

σ-所设计的系数；

P_bat-蓄电池的放电功率；

其约束条件：

(a)潮流约束条件

$P_i-\underset{j=1}{\overset{j=n}{\mathrm{\Σ}}}[e_i(G_{\mathrm{ij}}{e}_j-B_{\mathrm{ij}}{f}_j)+f_i(G_{\mathrm{ij}}{f}_j+B_{\mathrm{ij}}{e}_j)]=0$

$Q_i-\underset{j=1}{\overset{j=n}{\mathrm{\Σ}}}[f_i(G_{\mathrm{ij}}{e}_j-B_{\mathrm{ij}}{f}_j)-e_i(G_{\mathrm{ij}}{f}_j+B_{\mathrm{ij}}{e}_j)]=0$

式中：P_i、Q_i-各节点注入有功功率和无功功率；

e_i、f_i-用复数表示的各节点电压的实部和虚部；

C_ij、B_ij-i节点与j节点导纳元素的实部和虚部；

n-微电网内总节点个数。

(b)可调度微电源容量约束

$P_i^{\min }\≤P_i^t\≤P_i^{\max }$

式中：

-第i台可调度微电源在t时段的有功功率输出；

-第i台可调度微电源的最大有功功率输出限值和最小有功功率输出限值；

(c)蓄电池的放电有功功率约束

$0\≤P_{\mathrm{bat}}\≤P_{\mathrm{dh}\_\max }^t$

式中：P_bat-蓄电池的放电功率；

-在t时刻时蓄电池的最大可放电功率限值；

(d)微电网与大电网间能够交互的最大容量约束，这可能是它们之间所达成的供求协议或者联络线的物理传输容量限值

$0\≤P_{\mathrm{Pgrid}}^t\≤P_{\mathrm{Pgrid}}^{\max }$

$0\≤P_{\mathrm{Sgrid}}^t\≤P_{\mathrm{Sgrid}}^{\max }$

式中：

-微电网从大电网购电的有功功率；

-微电网向大电网售电的有功功率；

-微电网从大电网购电的最大有功功率限值；

-微电网向大电网售电的最大有功功率限值；

(e)可调度微电源的最短连续运行时间和最短连续停运时间约束

$(T_{i,\mathrm{on}}^{t-1}-\mathrm{MRT})\·(U_i^{t-1}-U_i^t)\≥0$

$(T_{i,\mathrm{off}}^{t-1}-\mathrm{MST})\·(U_i^t-U_i^{t-1})\≥0$

式中：

-在t时刻第i台可调度微电源的状态，0表示处于停运状态，1表示处于运行状态；

-在t-1时刻第i台可调度微电源的连续运行时间；

-在t-1时刻第i台可调度微电源的连续停运时间；

MRT-第i台可调度微电源的最小连续运行时间；

MST-第i台可调度微电源的最小连续停运时间；

(f)可调度微电源有功功率输出变化率限制

$P_i^t-P_i^{t-1}\≤\mathrm{\Δ}{P}_U$

$P_i^{t-1}-P_i^t\≤\mathrm{\Δ}{P}_D$

式中：

-第i台可调度微电源在t时段的有功功率输出；

ΔP_U-可调度微电源本调度时刻功率相对于上一时刻功率增加限制；

ΔP_D-可调度微电源本调度时刻功率相对于上一时刻功率减小限制；

(g)从大电网买卖电互斥约束

$U_P^t+U_S^t\≤1$

(h)无功功率输出可调节电源的无功输出约束

$0\≤Q_i^t\≤Q_i^{\max }$

式中：

-第i台无功功率输出可调节电源在t时刻的无功功率输出；

-第i台无功功率输出可调节电源的最大无功功率输出限值。

所述步骤4)中的优化2是指求解所建立的能量优化模型2，能量优化模型2以微电网运行成本最低为目标，以微电网内各可调度微电源的开停机状态、各可调度微电源的有功输出、与大电网之间的买卖电功率、蓄电池的放电功率和各无功输出可调节电源的无功功率为优化变量，能量优化模型2为混合整数非线性规划问题，其目标函数与能量优化模型1相同，其约束条件与能量优化模型1基本相同，只是约束条件中的“(c)蓄电池的放电有功功率约束”有变化，能量优化模型2的约束条件中的“(c)蓄电池的放电有功功率约束”为：

$-P_{\mathrm{ch}\_\max }^t\≤P_{\mathrm{bat}}\≤P_{\mathrm{dh}\_\max }^t$

式中：P_bat-蓄电池的放电功率；P_bat＜0，表示对蓄电池充电，P_bat＞0，表示对蓄电池放电；

-蓄电池最大可充电功率；

-蓄电池最大可放电功率。

所述步骤4)中的优化3是指求解所建立的能量优化模型3，能量优化模型3以微电网运行成本最低为目标，以微电网内各可调度微电源的开停机状态、各可调度微电源的有功输出、与大电网之间的买卖电功率、蓄电池的放电功率和各无功输出可调节电源的无功功率为优化变量，能量优化模型3为混合整数非线性规划问题，其约束条件与能量优化模型1相同，其目标函数与能量优化模型1略微不同，不同之处在于能量优化模型3的目标函数中的λ_bat项与能量优化模型1的目标函数中的λ_bat项设计得不一样，能量优化模型3的目标函数为：

$\min \underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(U_i^t{C}_f+U_i^t{C}_{\mathrm{OM}}+U_i^t(1-U_i^{t-1})C_{\mathrm{si}}^t)+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bat}}+U_P^t{C}_P-U_S^t{I}_S$

式中：λ_bat＝δ·P_dh·Δt

δ＝a₁+a₂·dSOC+a₃·P_dh+a₄·dSOC·P_dh+a₅·dSOC²

dSOC＝SOC-SOC^min

t-***运行时段；

i-***中可调度微电源编号；

N-***中可调度微电源的总个数；

-在t时刻第i台可调度微电源的状态，0表示处于停运状态，1表示处于运行状态；

-在t时刻微电网是否从大电网购电，0表示否，1表示是；

-在t时刻微电网是否向大电网售电，0表示否，1表示是；

C_f-可调度微电源的能耗成本；

C_OM-可调度微电源的运行维护成本；

-可调度微电源的启动成本；

λ_bat-所设计的蓄电池充放电代价函数；

C_P-微电网从大电网购电的支出；

I_S-微电网向大电网售电的收益；

Δt-优化时间间隔；

P_bat-蓄电池的放电功率；

SOC-蓄电池的荷电状态；

SOC^min-蓄电池的荷电状态下限值；

a₁、a₂、a₃、a₄、a₅-所设计的系数。

所述步骤4)中的优化4是指求解所建立的能量优化模型4，能量优化模型4以微电网运行成本最低为目标，以微电网内各可调度微电源的开停机状态、各可调度微电源的有功输出、与大电网之间的买卖电功率、蓄电池的放电功率和各无功输出可调节电源的无功功率为优化变量，能量优化模型4为混合整数非线性规划问题，相对于能量优化模型1，能量优化模型4的目标函数中没有λ_bat项，能量优化模型4的目标函数为：

$\min \underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(U_i^t{C}_f+U_i^t{C}_{\mathrm{OM}}+U_i^t(1-U_i^{t-1})C_{\mathrm{si}}^t)+U_P^t{C}_P-U_S^t{I}_S$

式中：t-***运行时段；

i-***中可调度微电源编号；

N-***中可调度微电源的总个数；

-在t时刻第i台可调度微电源的状态，0表示处于停运状态，1表示处于运行状态；

-在t时刻微电网是否从大电网购电，0表示否，1表示是；

-在t时刻微电网是否向大电网售电，0表示否，1表示是；

C_f-可调度微电源的能耗成本；

C_OM-可调度微电源的运行维护成本；

-可调度微电源的启动成本；

λ_bat-所设计的蓄电池充放电代价函数；

C_P-微电网从大电网购电的支出；

I_S-微电网向大电网售电的收益；

能量优化模型4的约束条件与能量优化模型1的约束条件基本相同，只是能量优化模型4的约束条件中没有“(c)蓄电池的放电有功功率约束”这一项约束。

所述步骤4)中的以恒定功率对蓄电池充电，并进行优化4是指在优化4中蓄电池的充放电功率不参与优化，而以恒定功率对蓄电池充电，此时蓄电池相当于一恒定的负荷，且将对蓄电池充电的恒定功率计入到蓄电池所在的微电网网络节点处的负荷中去，对蓄电池的恒定充电功率为

$P_{\mathrm{bat}}^t=I_{\mathrm{bat}\_\max \_\mathrm{ch}}\·U_{\mathrm{batt}}^t$

式中：I_{bat_max_ch}-蓄电池最大允许充电电流，由生产说明书给定；

-蓄电池端电压。

所述步骤5)中的优化结果是指通过求解步骤4)中的优化1、优化2、优化3和优化4所涉及的能量优化模型1、能量优化模型2、能量优化模型3和能量优化模型4而得到的结果，包括微电网内各可调度微电源的开停机状态、各可调度微电源的有功输出值、与大电网之间的买卖电功率值、蓄电池的放电功率值和各无功输出可调节电源的无功功率值。

本发明与背景技术相比，具有的有益效果是：

1)传统的微电网能量优化调度没有对蓄电池的充放电进行优化，而本发明通过在不同时段对蓄电池设计不同的充放电代价函数计入优化模型的目标函数中，使得在大电网的谷平时段微电网以较低电价从大电网买电来对蓄电池充电，而在峰时段微电网又让蓄电池放电并以较高电价卖给大电网，由此既提高了微电网的运行效益，又有助于对大电网进行“削峰填谷”。

2)传统的微电网能量优化调度只优化了各可调度微电源的有功功率输出，且不考虑网络损耗，本发明考虑了微电网自身的网络结构，使得优化中考虑了网络损耗，并将无功输出可调节电源(通过电力电子变换器与交流电网连接的电源，其无功功率输出也是可调节的)的无功功率也作为优化变量，使得各电源输出的有功功率输出和无功功率输出达到整体最优，优化结果更实际，使微电网运行更加经济。

3)在峰时段时能量优化模型的目标函数中的蓄电池放电代价函数设计为蓄电池荷电状态与放电功率的函数，当蓄电池荷电状态越小(但大于蓄电池荷电状态下限SOC^min)时该代价函数值越大，当放电功率越大时，该代价函数值越大，从而引导蓄电池在荷电状态较小时减小放电功率，使蓄电池随时保持一定蓄电量，能为微电网转为孤网运行时提供紧急功率支撑，提高了微电网运行可靠性，同时又可使蓄电池的荷电状态始终维持在SOC^min和SOC^max之间，防止了蓄电池过充电或过放电，有利于延长蓄电池的使用寿命。

附图说明

图1是微电网实时能量优化调度流程图。

图2是实施例微电网示例图。

图3是采用本发明对微电网进行实时能量优化调度得到的各电源在一天内的有功功率分配图。

图4是采用本发明对微电网进行实时能量优化调度得到的各电源在一天内的无功功率分配图。

图5是采用本发明对微电网进行实时能量优化调度得到的蓄电池在一天内的荷电状态SOC变化图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

如图1所示，本发明包括如下步骤：

1)根据大电网的负荷情况将一天24小时划分为峰时段、平时段、谷时段三种时段，如果大电网采用峰谷分时电价，则就依照分时电价所确定的峰时段、平时段和谷时段划分；

2)在微电网的实时运行过程中，在每次调度时刻确定当前所处的时段，监测微电网内的蓄电池的荷电状态SOC，测量各节点负荷的有功功率和无功功率，测量可再生能源发电(光伏发电和风力发电)的输出有功功率和无功功率；

3)如果当前处于谷时段或平时段，则进一步判断当前蓄电池的荷电状态SOC是否满足SOC＜SOC^max，如当前处于峰时段，则进一步判断当前蓄电池的荷电状态是否满足SOC＞SOC^min；

4)如果当前处于谷时段或平时段，且不满足SOC＜SOC^max，则确定蓄电池可放电，并进行优化1，满足SOC＜SOC^max，则确定蓄电池既可充电又可放电，并进行优化2；如果当前处于峰时段，且满足SOC＞SOC^min，则确定蓄电池可放电，并进行优化3，不满足SOC＞SOC^min，则确定以恒定功率对蓄电池充电，并进行优化4；

5)通过步骤4)中的优化结果得到各微电源的有功功率和无功功率输出指令，然后将其传送给各微电源，各微电源按照指令输出相应的有功功率和无功功率。

所述步骤3)中的蓄电池荷电状态SOC是反映蓄电池剩余电量占其总容量的比例的参数，定义为：

$\mathrm{SOC}=\frac{C_{\mathrm{net}}}{C}=1-\frac{\∫\mathrm{Idt}}{C}$

C_net-蓄电池剩余电量Ah；

C-蓄电池总容量，Ah；

I-蓄电池放电电流，A；

对应的SOC^max、SOC^min为蓄电池荷电状态的上下限取值，取SOC^max＝0.9，SOC^min＝0.5。蓄电池过充电或过放电均会缩短其使用寿命，通过判断蓄电池荷电状态与SOC^max、SOC^min之间的关系确定下一环节，是为了让蓄电池在充放电过程中始终保持其荷电状态SOC在SOC^min与SOC^max之间，以防止蓄电池过充电或过放电。蓄电池充电至其荷电状态达0.9时将产生析气反映，继续充电将折损蓄电池使用寿命，为此可以令SOC^max＝0.9；DOD是厂家提供的一项蓄电池技术参数，是指蓄电池的放电深度，即蓄电池最大可放电量占其总容量的比例，通常为0.6～0.7，可有SOC^min＝1-DOD，但并网运行的微电网要预防在大电网故障时转为孤网自治运行的情况，在这种情况下需要蓄电池以及其它参与压频控制的微电源为孤网提供紧急功率支撑，因此要求在并网运行时蓄电池应随时维持一定的蓄电量，以便在转为孤网时蓄电池能及时放电，弥补因与大电网失电引起的功率缺额，为此，将SOC^min设定得比1-DOD稍大，取SOC^min＝0.5。

所述步骤4)中的优化1是指求解所建立的能量优化模型1，能量优化模型1以微电网运行成本最低为目标，以微电网内各可调度微电源(如微型燃气轮机、燃料电池、柴油发电机等)的开停机状态、各可调度微电源的有功输出、与大电网之间的买卖电功率、蓄电池的放电功率和各无功输出可调节电源(通过电力电子变换器与交流电网连接的电源，其输出到交流电网的无功功率也可以调节，如大电网、燃料电池、微型燃气轮机、蓄电池、光伏电池、风力发电机等)的无功功率为优化变量，能量优化模型1为混合整数非线性规划问题，其目标函数：

$\min \underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(U_i^t{C}_f+U_i^t{C}_{\mathrm{OM}}+U_i^t(1-U_i^{t-1})C_{\mathrm{si}}^t)+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bat}}+U_P^t{C}_P-U_S^t{I}_S$

式中：λ_bat＝(σP_bat)Δt

t-***运行时段；

i-***中可调度微电源编号；

N-***中可调度微电源的总个数；

-在t时刻第i台可调度微电源的状态，0表示处于停运状态，1表示处于运行状态；

-在t时刻微电网是否从大电网购电，0表示否，1表示是；

-在t时刻微电网是否向大电网售电，0表示否，1表示是；

C_f-可调度微电源的能耗成本；

C_OM-可调度微电源的运行维护成本；

-可调度微电源的启动成本；

λ_bat-所设计的蓄电池充放电代价函数；

C_P-微电网从大电网购电的支出；

I_S-微电网向大电网售电的收益；

Δt-优化时间间隔；

σ-所设计的系数；

P_bat-蓄电池的放电功率；

其约束条件：

(a)潮流约束条件

$P_i-\underset{j=1}{\overset{j=n}{\mathrm{\Σ}}}[e_i(G_{\mathrm{ij}}{e}_j-B_{\mathrm{ij}}{f}_j)+f_i(G_{\mathrm{ij}}{f}_j+B_{\mathrm{ij}}{e}_j)]=0$

$Q_i-\underset{j=1}{\overset{j=n}{\mathrm{\Σ}}}[f_i(G_{\mathrm{ij}}{e}_j-B_{\mathrm{ij}}{f}_j)-e_i(G_{\mathrm{ij}}{f}_j+B_{\mathrm{ij}}{e}_j)]=0$

式中：P_i、Q_i-各节点注入有功功率和无功功率；

e_i、f_i-用复数表示的各节点电压的实部和虚部；

G_ij、B_ij-i节点与j节点导纳元素的实部和虚部；

n-微电网内总节点个数。

(b)可调度微电源容量约束

$P_i^{\min }\≤P_i^t\≤P_i^{\max }$

式中：

-第i台可调度微电源在t时段的有功功率输出；

-第i台可调度微电源的最大有功功率输出限值和最小有功功率输出限值；

(c)蓄电池的放电有功功率约束

$0\≤P_{\mathrm{bat}}\≤P_{\mathrm{dh}\_\max }^t$

式中： $P_{\mathrm{dh}\_\max }^t=\min (\frac{(\mathrm{SO}{C}_t-\mathrm{SO}{C}^{\min })\·C_{\mathrm{batt}}^{\′}}{\mathrm{\Δt}},I_{\mathrm{bat}\_\max \_\mathrm{dh}})\·U_{\mathrm{batt}}^t$

-在t时刻时蓄电池的最大允许放电功率值；

SOC_t-调度时刻监测到的蓄电池的荷电状态；

SOC^min-设定的蓄电池荷电状态下限；

C′_batt-蓄电池容量；

I_{bat_max_dh}-蓄电池最大允许放电电流，由生产说明书给定；

-蓄电池端电压；

Δt-调度时间间隔；

P_bat-蓄电池的放电功率；

(d)微电网与大电网间能够交互的最大容量约束，这可能是它们之间所达成的供求协议或者联络线的物理传输容量限值

$0\≤P_{\mathrm{Pgrid}}^t\≤P_{\mathrm{Pgrid}}^{\max }$

$0\≤P_{\mathrm{Sgrid}}^t\≤P_{\mathrm{Sgrid}}^{\max }$

式中：

-微电网从大电网购电的有功功率；

-微电网向大电网售电的有功功率；

-微电网从大电网购电的最大有功功率限值；

-微电网向大电网售电的最大有功功率限值；

(e)可调度微电源的最短连续运行时间和最短连续停运时间约束

$(T_{i,\mathrm{on}}^{t-1}-\mathrm{MRT})\·(U_i^{t-1}-U_i^t)\≥0$

$(T_{i,\mathrm{off}}^{t-1}-\mathrm{MST})\·(U_i^t-U_i^{t-1})\≥0$

式中：-在t时刻第i台可调度微电源的状态，0表示处于停运状态，1表示处于运行状态；

-在t-1时刻第i台可调度微电源的连续运行时间；

-在t-1时刻第i台可调度微电源的连续停运时间；

MRT-第i台可调度微电源的最小连续运行时间；

MST-第i台可调度微电源的最小连续停运时间；

(f)可调度微电源有功功率输出变化率限制

$P_i^t-P_i^{t-1}\≤\mathrm{\Δ}{P}_U$

$P_i^{t-1}-P_i^t\≤\mathrm{\Δ}{P}_D$

式中：

-第i台可调度微电源在t时段的有功功率输出；

ΔP_U-可调度微电源本调度时刻功率相对于上一时刻功率增加限制；

ΔP_D-可调度微电源本调度时刻功率相对于上一时刻功率减小限制；

(g)从大电网买卖电互斥约束

$U_P^t+U_S^t\≤1$

(h)无功功率输出可调节电源的无功输出约束

$0\≤Q_i^t\≤Q_i^{\max }$

式中：

-第i台无功功率输出可调节电源在t时刻的无功功率输出；

-第i台无功功率输出可调节电源的最大无功功率输出限值。

所述步骤4)中的优化2是指求解所建立的能量优化模型2，能量优化模型2以微电网运行成本最低为目标，以微电网内各可调度微电源的开停机状态、各可调度微电源的有功输出、与大电网之间的买卖电功率、蓄电池的放电功率和各无功输出可调节电源的无功功率为优化变量，能量优化模型2为混合整数非线性规划问题，其目标函数与能量优化模型1相同，其约束条件与能量优化模型1基本相同，只是约束条件中的“(c)蓄电池的放电有功功率约束”有变化，能量优化模型2的约束条件中的“(c)蓄电池的放电有功功率约束”为：

$-P_{\mathrm{ch}\_\max }^t\≤P_{\mathrm{bat}}\≤P_{\mathrm{dh}\_\max }^t$

式中： $P_{\mathrm{ch}\_\max }^t=\min (\frac{({\mathrm{SOC}}^{\max }-{\mathrm{SOC}}_t)\·C_{\mathrm{batt}}^{\′}}{\mathrm{\Δt}},I_{\mathrm{bat}\_\max \_\mathrm{ch}})\·U_{\mathrm{batt}}^t$

$P_{\mathrm{dh}\_\max }^t=\max (0,\min (\frac{({\mathrm{SOC}}_t-{\mathrm{SOC}}^{\min })\·C_{\mathrm{batt}}^{\′}}{\mathrm{\Δt}},I_{\mathrm{bat}\_\max \_\mathrm{dh}}))\·U_{\mathrm{batt}}^t$

P_bat-蓄电池的放电功率；P_bat＜0，表示对蓄电池充电，P_bat＞0，表示对蓄电池放电；

-蓄电池的最大允许充电功率；

-蓄电池的最大允许放电功率；

SOC_t-调度时刻监测到的蓄电池的荷电状态；

SOC^max-设定的蓄电池荷电状态上限；

SOC^min-设定的蓄电池荷电状态下限；

C′_batt-蓄电池容量；

I_{bat_max_dh}-蓄电池最大允许放电电流，由生产说明书给定；

I_{bat_max_ch}-蓄电池最大允许充电电流，由生产说明书给定；

-蓄电池端电压；

Δt-调度时间间隔。

所述步骤4)中的优化3是指求解所建立的能量优化模型3，能量优化模型3以微电网运行成本最低为目标，以微电网内各可调度微电源的开停机状态、各可调度微电源的有功输出、与大电网之间的买卖电功率、蓄电池的放电功率和各无功输出可调节电源的无功功率为优化变量，能量优化模型3为混合整数非线性规划问题，其约束条件与能量优化模型1相同，其目标函数与能量优化模型1略微不同，不同之处在于能量优化模型3的目标函数中的λ_bat项与能量优化模型1的目标函数中的λ_bat项设计得不一样，能量优化模型3的目标函数为：

$\min \underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(U_i^t{C}_f+U_i^t{C}_{\mathrm{OM}}+U_i^t(1-U_i^{t-1})C_{\mathrm{si}}^t)+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bat}}+U_P^t{C}_P-U_S^t{I}_S$

式中：λ_bat＝δ·P_dh·Δt

δ＝a₁+a₂·dSOC+a₃·P_dh+a₄·dSOC·P_dh+a₅·dSOC²

dSOC＝SOC-SOC^min

t-***运行时段；

i-***中可调度微电源编号；

N-***中可调度微电源的总个数；

-在t时刻第i台可调度微电源的状态，0表示处于停运状态，1表示处于运行状态；

-在t时刻微电网是否从大电网购电，0表示否，1表示是；

-在t时刻微电网是否向大电网售电，0表示否，1表示是；

C_f-可调度微电源的能耗成本；

C_OM-可调度微电源的运行维护成本；

-可调度微电源的启动成本；

λ_bat-所设计的蓄电池充放电代价函数；

C_P-微电网从大电网购电的支出；

I_S-微电网向大电网售电的收益；

Δt-优化时间间隔；

P_bat-蓄电池的放电功率；

SOC-蓄电池的荷电状态；

SOC^min-蓄电池的荷电状态下限值；

a₁、a₂、a₃、a₄、a₅-所设计的系数，

优化3处于峰时段，在该时段蓄电池主要处于放电状态，考虑到并网运行的微电网要预防在大电网故障时转为孤网自治运行的情况，在这种情况下需要蓄电池以及其它参与压频控制的微电源为孤网提供紧急支撑，因此要求在并网运行时蓄电池应随时维持一定的蓄电量，所以希望蓄电池在荷电量充足时可以多放电，而当荷电量较少时少放电，所设计的计入能量优化模型3的目标函数中的蓄电池充放电代价函数具有如下特性：当荷电状态越小，其函数值越大；当输出功率越大时，其函数值越大，又因为优化目标是使目标函数值最小，因此采用本函数表示蓄电池放电代价函数将引导蓄电池在荷电状态较小时减小放电功率，使蓄电池总能维持一定的蓄电量，能为微电网转为孤网运行时提供紧急功率支撑，提高了微电网运行可靠性。

所述步骤4)中的优化4是指求解所建立的能量优化模型4，能量优化模型4以微电网运行成本最低为目标，以微电网内各可调度微电源的开停机状态、各可调度微电源的有功输出、与大电网之间的买卖电功率、蓄电池的放电功率和各无功输出可调节电源的无功功率为优化变量，能量优化模型4为混合整数非线性规划问题，相对于能量优化模型1，能量优化模型4的目标函数中没有λ_bat项，能量优化模型4的目标函数为：

$\min \underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(U_i^t{C}_f+U_i^t{C}_{\mathrm{OM}}+U_i^t(1-U_i^{t-1})C_{\mathrm{si}}^t)+U_P^t{C}_P-U_S^t{I}_S$

式中：t-***运行时段；

i-***中可调度微电源编号；

N-***中可调度微电源的总个数；

-在t时刻第i台可调度微电源的状态，0表示处于停运状态，1表示处于运行状态；

-在t时刻微电网是否从大电网购电，0表示否，1表示是；

-在t时刻微电网是否向大电网售电，0表示否，1表示是；

C_f-可调度微电源的能耗成本；

C_OM-可调度微电源的运行维护成本；

-可调度微电源的启动成本；

λ_bat-所设计的蓄电池充放电代价函数；

C_P-微电网从大电网购电的支出；

I_S-微电网向大电网售电的收益；

能量优化模型4的约束条件与能量优化模型1的约束条件基本相同，只是能量优化模型4的约束条件中没有“(c)蓄电池的放电有功功率约束”这一项约束。

所述步骤4)中的以恒定功率对蓄电池充电，并进行优化4是指在优化4中蓄电池的充放电功率不参与优化，而以恒定功率对蓄电池充电，此时蓄电池相当于一恒定的负荷，且将对蓄电池充电的恒定功率计入到蓄电池所在的微电网网络节点处的负荷中去，对蓄电池的恒定充电功率为

$P_{\mathrm{bat}}^t=I_{\mathrm{bat}\_\max \_\mathrm{ch}}\·U_{\mathrm{batt}}^t$

式中：I_{bat_max_ch}-蓄电池最大允许充电电流，由生产说明书给定；

-蓄电池端电压。

所述步骤5)中的优化结果是指通过求解步骤4)中的优化1、优化2、优化3和优化4所涉及的能量优化模型1、能量优化模型2、能量优化模型3和能量优化模型4而得到的结果，包括微电网内各可调度微电源的开停机状态、各可调度微电源的有功输出值、与大电网之间的买卖电功率值、蓄电池的放电功率值和各无功输出可调节电源的无功功率值。

以下结合附图，对本发明的实施例作详细说明，该发明的流程图如图1所示。

实施例：

考虑如图2所示的微电网，微电网内含柴油发电机、微型燃气轮机、燃料电池、风力发电机、光伏电池及蓄电池，微电网通过公共耦合点(PCC)与大电网连接而并网运行。假定以每15分钟为一调度时段，当前时间为13点30分，采用本发明对微电网进行实时能量优化调度，各步骤分述如下：

1)将一天24小时划分为峰时段、平时段和谷时段：谷时段为00:00-07:00，平时段为08:00-10:00、16:00-18:00和22:00-23:00，峰时段为11:00-15:00和19:00-21:00。

2)在微电网的实时运行过程中，在每次调度时刻确定当前所处的时段，监测蓄电池的荷电状态SOC，测量各节点负荷的有功功率和无功功率，测量可再生能源发电(光伏发电和风力发电)的输出有功功率和无功功率；。当前时间为13点30分，根据所划分的时段可知，当前处于峰时段，假定测得的蓄电池的荷电状态SOC＝0.67。

3)当前处于峰时段，进一步判断当前蓄电池的荷电状态是否满足SOC＞SOC^min，由于SOC^min＝0.5，所以满足SOC＞SOC^min。

4)当前处于峰时段，且满足SOC＞SOC^min，则进行优化3，其所建立的能量优化模型3以微电网运行成本最低为目标，以微电网内各可调度微电源(微型燃气轮机、燃料电池和柴油发电机)的开停机状态、各可调度微电源(微型燃气轮机、燃料电池、柴油发电机)的有功输出、与大电网之间的买卖电功率、蓄电池的放电功率和各无功输出可调节电源(通过电力电子变换器与交流电网连接的电源，其输出到交流电网的无功功率也可以调节，本实施例包括大电网、燃料电池、微型燃气轮机、蓄电池和风力发电机)的无功功率为优化变量，能量优化模型3为混合整数非线性规划问题，其所建立的能量优化模型3为：

目标函数：

$\min \underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(U_i^t{C}_f+U_i^t{C}_{\mathrm{OM}}+U_i^t(1-U_i^{t-1})C_{\mathrm{si}}^t)+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bat}}+U_P^t{C}_P-U_S^t{I}_S$

式中： $C_{\mathrm{OM}}\left(P_i^t\right)=K_{\mathrm{OM}}{P}_i^t\·\mathrm{\Δt}$

$C_P\left(P_{\mathrm{Pgrid}}^t\right)=c_p^t{P}_{\mathrm{Pgrid}}^t\·\mathrm{\Δt}$

$I_S\left(P_{\mathrm{Sgrid}}^t\right)=c_s^t{P}_{\mathrm{Sgrid}}^t\·\mathrm{\Δt}$

t-***运行时段；

i-***中可调度微电源编号；

N-***中可调度微电源的总个数；

-在t时刻第i台可调度微电源的状态，0表示处于停运状态，1表示处于运行状态；

-在t时刻微电网是否从大电网购电，0表示否，1表示是；

-在t时刻微电网是否向大电网售电，0表示否，1表示是；

C_f-可调度微电源的能耗成本；

C_OM-可调度微电源的运行维护成本；

-可调度微电源的启动成本；

λ_bat-所设计的蓄电池充放电代价函数；

C_P-微电网从大电网购电的支出；

I_S-微电网向大电网售电的收益；

Δt-优化时间间隔；

K_OMi-可调度微电源运行维护成本的比例系数；

-微电网从大电网购电的有功功率；

-微电网向大电网售电的有功功率；

-微电网从大电网购电的电价，元/千瓦时；

-微电网向大电网售电的电价，元/千瓦时；

对于柴油发电机(DG，Diesel Generator)，其能耗成本为其有功功率输出的函数，可以用二次多项式表示如下：

$C_{f\_\mathrm{DG}}\left(P_i^t\right)=(a{\left(P_i^t\right)}^2+b{P}_i^t+c)\mathrm{\Δt}$

式中：a，b，c-二次多项式相关系数。

对于燃料电池(FC，Fuel Cell)和微型燃汽轮机(MT，Microturbine)，其有功功率输出与燃料输入量成比例，对应的能耗成本可表示为：

$C_{f\_\mathrm{FC}}\left(P_i^t\right)=\left(c_{\mathrm{ng}}\frac{P_i^t}{{\mathrm{\η}}_i^t}\right)\mathrm{\Δt}$

式中：

-有功输出功率；

c_ng为-体燃料价格；

-燃料利用效率，是输出电能与输入燃料的热值的比值；

蓄电池放电代价函数设计为：

dSOC＝SOC-SOC^min

δ＝a₁+a₂·dSOC+a₃·P_dh+a₄·dSOC·P_dh+a₅·dSOC²

λ_bat＝δ·P_dh

式中：P_bat-蓄电池的放电功率；

SOC-蓄电池的荷电状态；

SOC^min-蓄电池的荷电状态下限值；

a₁、a₂、a₃、a₄、a₅-所设计的系数；

约束条件：

(a)潮流约束条件

$P_i-\underset{j=1}{\overset{j=n}{\mathrm{\Σ}}}[e_i(G_{\mathrm{ij}}{e}_j-B_{\mathrm{ij}}{f}_j)+f_i(G_{\mathrm{ij}}{f}_j+B_{\mathrm{ij}}{e}_j)]=0$

$Q_i-\underset{j=1}{\overset{j=n}{\mathrm{\Σ}}}[f_i(G_{\mathrm{ij}}{e}_j-B_{\mathrm{ij}}{f}_j)-e_i(G_{\mathrm{ij}}{f}_j+B_{\mathrm{ij}}{e}_j)]=0$

式中：P_i、Q_i-各节点注入有功功率和无功功率；

e_i、f_i-用复数表示的各节点电压的实部和虚部；

G_ij、B_ij-i节点与j节点导纳元素的实部和虚部；

n-微电网内总节点个数。

(b)可调度微电源容量约束

$P_i^{\min }\≤P_i^t\≤P_i^{\max }$

式中：

-第i台可调度微电源在t时段的有功功率输出；

-第i台可调度微电源的最大有功功率输出限值和最小有功功率输出限值；

(c)蓄电池的放电有功功率约束

$0\≤P_{\mathrm{bat}}\≤P_{\mathrm{dh}\_\max }^t$

式中： $P_{\mathrm{dh}\_\max }^t=\min (\frac{(\mathrm{SO}{C}_t-\mathrm{SO}{C}^{\min })\·C_{\mathrm{batt}}^{\′}}{\mathrm{\Δt}},I_{\mathrm{bat}\_\max \_\mathrm{dh}})\·U_{\mathrm{batt}}^t$

-在t时刻时蓄电池的最大允许放电功率值；

SOG_t-调度时刻监测到的蓄电池的荷电状态；

SOC^min-设定的蓄电池荷电状态下限；

C′_batt-蓄电池容量；

I_{bat_max_dh}-蓄电池最大允许放电电流，由生产说明书给定；

-蓄电池端电压；

Δt-调度时间间隔；

P_bat-蓄电池的放电功率；

(d)微电网与大电网间能够交互的最大容量约束，这可能是它们之间所达成的供求协议或者联络线的物理传输容量限值

$0\≤P_{\mathrm{Pgrid}}^t\≤P_{\mathrm{Pgrid}}^{\max }$

$0\≤P_{\mathrm{Sgrid}}^t\≤P_{\mathrm{Sgrid}}^{\max }$

式中：

-微电网从大电网购电的有功功率；

-微电网向大电网售电的有功功率；

-微电网从大电网购电的最大有功功率限值；

-微电网向大电网售电的最大有功功率限值；

(e)可调度微电源的最短连续运行时间和最短连续停运时间约束

$(T_{i,\mathrm{on}}^{t-1}-\mathrm{MRT})\·(U_i^{t-1}-U_i^t)\≥0$

$(T_{i,\mathrm{off}}^{t-1}-\mathrm{MST})\·(U_i^t-U_i^{t-1})\≥0$

式中：

-在t时刻第i台可调度微电源的状态，0表示处于停运状态，1表示处于运行状态；

-在t-1时刻第i台可调度微电源的连续运行时间；

-在t-1时刻第i台可调度微电源的连续停运时间；

MRT-第i台可调度微电源的最小连续运行时间；

MST-第i台可调度微电源的最小连续停运时间；

(f)可调度微电源有功功率输出变化率限制

$P_i^t-P_i^{t-1}\≤\mathrm{\Δ}{P}_U$

$P_i^{t-1}-P_i^t\≤\mathrm{\Δ}{P}_D$

式中：-第i台可调度微电源在t时段的有功功率输出；

ΔP_U-可调度微电源本调度时刻功率相对于上一时刻功率增加限制；

ΔP_D-可调度微电源本调度时刻功率相对于上一时刻功率减小限制；

(g)从大电网买卖电互斥约束

$U_P^t+U_S^t\≤1$

(h)无功功率输出可调节电源的无功输出约束

$0\≤Q_i^t\≤Q_i^{\max }$

式中：

-第i台无功功率输出可调节电源在t时刻的无功功率输出；

-第i台无功功率输出可调节电源的最大无功功率输出限值；

5)通过求解上述能量优化模型3得到各微电源的有功功率和无功功率输出指令，然后将其传送给各微电源，各微电源按照指令输出相应的有功功率和无功功率。

图3为采用本发明进行微电网实时能量优化调度得到的各电源在一天内各时刻的有功功率(P_Grid为与大电网交互的有功功率，其值大于0表示从大电网购电，小于0表示向大电网售电；P_MT为微型燃气轮机发电输出的有功功率；P_FC为燃料电池发电输出的有功功率；P_DE为柴油发电机发电输出的有功功率；P_Bat为蓄电池的充放电功率，其值大于0表示蓄电池放电，小于0表示对蓄电池充电)，图4为采用本发明进行微电网实时能量优化调度得到的各无功可调节电源在一天内各时刻的无功功率输出(Q_Grid为大电网向微电网输出的无功功率；Q_MT为微型燃气轮机发电输出的无功功率；Q_FC为燃料电池发电输出的无功功率；Q_Bat为蓄电池输出的无功功率；Q_MT为风力发电机发电输出的无功功率)，图5为蓄电池荷电状态在一天内的变化情况。由图3和图5可知蓄电池的放电功率P_Bat在0～4h(谷时段)、16～18h(平时段)和22～23h(平时段)小于0(蓄电池充电)，而在11～16h(峰时段)和19～22h(峰时段)大于0(蓄电池放电)，而与大电网交互的功率P_Grid在0～10h(谷、平时段)和16～18h(平时段)大于0(从大电网购电)，而在11～15h(峰时段)和19～21h(峰时段)小于0(向大电网售电)，这样微电网在平谷时段以较低电价从大电网买电对蓄电池充电，而在峰时段蓄电池放电并以较高价格卖给电网，既提高了微电网运行的经济性，又有助于对大电网进行“削峰填谷”。由图5可知蓄电池荷电状态始终维持在0.5(SOC^min)与0.9(SOC^max)之间，同时蓄电池放电至其荷电状态越接近0.5时其放电功率越小，说明采用本发明进行的微电网能量管理始终让蓄电池运行在安全范围内，防止了蓄电池过充电或过放电，且蓄电池随时保持了一定蓄电量(因为从图5知SOC始终在0.6以上，比0.5大)，能为在大电网发生故障情况下微电网转为孤网运行时提供紧急功率支撑。

Claims (9)

1.一种并网运行模式下的微电网实时能量优化调度方法，其特征在于包括如下步骤：

1)根据大电网的负荷情况将一天24小时划分为峰时段、平时段、谷时段三种时段，如果大电网采用峰谷分时电价，则就依照分时电价所确定的峰时段、平时段和谷时段划分；

2)在微电网的实时运行过程中，在每次调度时刻确定当前所处的时段，监测微电网内的蓄电池的荷电状态SOC，测量各节点负荷的有功功率和无功功率，测量可再生能源发电的输出有功功率和无功功率；

3)如果当前处于谷时段或平时段，则进一步判断当前蓄电池的荷电状态SOC是否满足SOC＜SOC^max，如当前处于峰时段，则进一步判断当前蓄电池的荷电状态是否满足SOC＞SOC^min；

4)如果当前处于谷时段或平时段，且不满足SOC＜SOC^max，则确定蓄电池可放电，并进行优化1，满足SOC＜SOC^max，则确定蓄电池既可充电又可放电，并进行优化2；如果当前处于峰时段，且满足SOC＞SOC^min，则确定蓄电池可放电，并进行优化3，不满足SOC＞SOC^min，则确定以恒定功率对蓄电池充电，并进行优化4；

5)通过步骤4)中的优化结果得到各微电源的有功功率和无功功率输出指令，然后将其传送给各微电源，各微电源按照指令输出相应的有功功率和无功功率。

2.根据权利要求1所述的一种并网运行模式下的微电网实时能量优化方法，其特征在于：所述步骤2)的调度时刻是指微电网实时能量优化管理是在微电网实时运行过程中，以每5分钟或15分钟为一时间间隔对微电网进行一次能量优化调度。

3.根据权利要求1所述的一种并网运行模式下的微电网实时能量优化方法，其特征在于：所述步骤3)中的蓄电池荷电状态SOC是反映蓄电池剩余电量占其总容量的比例的参数，定义为：

$\mathrm{SOC}=\frac{C_{\mathrm{net}}}{C}=1-\frac{\∫\mathrm{Idt}}{C}$

C_net-蓄电池剩余电量Ah；

C-蓄电池总容量，Ah；

I-蓄电池放电电流，A；

对应的SOC^max、SOC^min为蓄电池荷电状态的上下限取值，取SOC^max＝0.9，SOC^min＝0.5。

4.根据权利要求1所述的一种并网运行模式下的微电网实时能量优化调度方法，其特征在于：所述步骤4)中的优化1是指求解所建立的能量优化模型1，能量优化模型1以微电网运行成本最低为目标，以微电网内各可调度微电源的开停机状态、各可调度微电源的有功输出、与大电网之间的买卖电功率、蓄电池的放电功率和各无功输出可调节电源的无功功率为优化变量，能量优化模型1为混合整数非线性规划问题，其目标函数：

$\min \underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(U_i^t{C}_f+U_i^t{C}_{\mathrm{OM}}+U_i^t(1-U_i^{t-1})C_{\mathrm{si}}^t)+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bat}}+U_P^t{C}_P-U_S^t{I}_S$

式中：λ_bat＝(σP_bat)Δt

t-***运行时段；

i-***中可调度微电源编号；

N-***中可调度微电源的总个数；

-在t时刻第i台可调度微电源的状态，0表示处于停运状态，1表示处于运行状态；

-在t时刻微电网是否从大电网购电，0表示否，1表示是；

-在t时刻微电网是否向大电网售电，0表示否，1表示是；

C_f-可调度微电源的能耗成本；

C_OM-可调度微电源的运行维护成本；

-可调度微电源的启动成本；

λ_bat-所设计的蓄电池充放电代价函数；

C_P-微电网从大电网购电的支出；

I_S-微电网向大电网售电的收益；

Δt-优化时间间隔；

σ-所设计的系数；

P_bat-蓄电池的放电功率；

其约束条件：

(a)潮流约束条件

$P_i-\underset{j=1}{\overset{j=n}{\mathrm{\Σ}}}[e_i(G_{\mathrm{ij}}{e}_j-B_{\mathrm{ij}}{f}_j)+f_i(G_{\mathrm{ij}}{f}_j+B_{\mathrm{ij}}{e}_j)]=0$

$Q_i-\underset{j=1}{\overset{j=n}{\mathrm{\Σ}}}[f_i(G_{\mathrm{ij}}{e}_j-B_{\mathrm{ij}}{f}_j)-e_i(G_{\mathrm{ij}}{f}_j+B_{\mathrm{ij}}{e}_j)]=0$

式中：P_i、Q_i-各节点注入有功功率和无功功率；

e_i、f_i-用复数表示的各节点电压的实部和虚部；

G_ij、B_ij-i节点与j节点导纳元素的实部和虚部；

n-微电网内总节点个数。

(b)可调度微电源容量约束

$P_i^{\min }\≤P_i^t\≤P_i^{\max }$

式中：

-第i台可调度微电源在t时段的有功功率输出；

-第i台可调度微电源的最大有功功率输出限值和最小有功功率输出限值；

(c)蓄电池的放电有功功率约束

$0\≤P_{\mathrm{bat}}\≤P_{\mathrm{dh}\_\max }^t$

式中：P_bat-蓄电池的放电功率；

-在t时刻时蓄电池的最大可放电功率限值；

(d)微电网与大电网间能够交互的最大容量约束，这可能是它们之间所达成的供求协议或者联络线的物理传输容量限值

$0\≤P_{\mathrm{Pgrid}}^t\≤P_{\mathrm{Pgrid}}^{\max }$

$0\≤P_{\mathrm{Sgrid}}^t\≤P_{\mathrm{Sgrid}}^{\max }$

式中：

-微电网从大电网购电的有功功率；

-微电网向大电网售电的有功功率；

-微电网从大电网购电的最大有功功率限值；

-微电网向大电网售电的最大有功功率限值；

(e)可调度微电源的最短连续运行时间和最短连续停运时间约束

$(T_{i,\mathrm{on}}^{t-1}-\mathrm{MRT})\·(U_i^{t-1}-U_i^t)\≥0$

$(T_{i,\mathrm{off}}^{t-1}-\mathrm{MST})\·(U_i^t-U_i^{t-1})\≥0$

式中：

-在t时刻第i台可调度微电源的状态，0表示处于停运状态，1表示处于运行状态；

-在t-1时刻第i台可调度微电源的连续运行时间；

-在t-1时刻第i台可调度微电源的连续停运时间；

MRT-第i台可调度微电源的最小连续运行时间；

MST-第i台可调度微电源的最小连续停运时间；

(f)可调度微电源有功功率输出变化率限制

$P_i^t-P_i^{t-1}\≤\mathrm{\Δ}{P}_U$

$P_i^{t-1}-P_i^t\≤\mathrm{\Δ}{P}_D$

式中：

-第i台可调度微电源在t时段的有功功率输出；

ΔP_U-可调度微电源本调度时刻功率相对于上一时刻功率增加限制；

ΔP_D-可调度微电源本调度时刻功率相对于上一时刻功率减小限制；

(g)从大电网买卖电互斥约束

$U_P^t+U_S^t\≤1$

(h)无功功率输出可调节电源的无功输出约束

$0\≤Q_i^t\≤Q_i^{\max }$

式中：-第i台无功功率输出可调节电源在t时刻的无功功率输出；

-第i台无功功率输出可调节电源的最大无功功率输出限值。

5.根据权利要求1或4所述的一种并网运行模式下的微电网实时能量优化调度方法，其特征在于：所述步骤4)中的优化2是指求解所建立的能量优化模型2，能量优化模型2以微电网运行成本最低为目标，以微电网内各可调度微电源的开停机状态、各可调度微电源的有功输出、与大电网之间的买卖电功率、蓄电池的放电功率和各无功输出可调节电源的无功功率为优化变量，能量优化模型2为混合整数非线性规划问题，其目标函数与能量优化模型1相同，其约束条件与能量优化模型1基本相同，只是约束条件中的“(c)蓄电池的放电有功功率约束”有变化，能量优化模型2的约束条件中的“(c)蓄电池的放电有功功率约束”为：

$-P_{\mathrm{ch}\_\max }^t\≤P_{\mathrm{bat}}\≤P_{\mathrm{dh}\_\max }^t$

式中：P_bat-蓄电池的放电功率；P_bat＜0，表示对蓄电池充电，P_bat＞0，表示对蓄电池放电；

-蓄电池最大可充电功率；

-蓄电池最大可放电功率。

6.根据权利要求1或4所述的一种并网运行模式下的微电网实时能量优化调度方法，其特征在于：所述步骤4)中的优化3是指求解所建立的能量优化模型3，能量优化模型3以微电网运行成本最低为目标，以微电网内各可调度微电源的开停机状态、各可调度微电源的有功输出、与大电网之间的买卖电功率、蓄电池的放电功率和各无功输出可调节电源的无功功率为优化变量，能量优化模型3为混合整数非线性规划问题，其约束条件与能量优化模型1相同，其目标函数与能量优化模型1略微不同，不同之处在于能量优化模型3的目标函数中的λ_bat项与能量优化模型1的目标函数中的λ_bat项设计得不一样，能量优化模型3的目标函数为：

$\min \underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(U_i^t{C}_f+U_i^t{C}_{\mathrm{OM}}+U_i^t(1-U_i^{t-1})C_{\mathrm{si}}^t)+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{bat}}+U_P^t{C}_P-U_S^t{I}_S$

式中：λ_bat＝δ·P_dh·Δt

δ＝a₁+a₂·dSOC+a₃·P_dh+a₄·dSOC·P_dh+a₅·dSOC²

dSOC＝SOC-SOC^min

t-***运行时段；

i-***中可调度微电源编号；

N-***中可调度微电源的总个数；

-在t时刻第i台可调度微电源的状态，0表示处于停运状态，1表示处于运行状态；

-在t时刻微电网是否从大电网购电，0表示否，1表示是；

-在t时刻微电网是否向大电网售电，0表示否，1表示是；

C_f-可调度微电源的能耗成本；

C_OM-可调度微电源的运行维护成本；

-可调度微电源的启动成本；

λ_bat-所设计的蓄电池充放电代价函数；

C_P-微电网从大电网购电的支出；

I_S-微电网向大电网售电的收益；

Δt-优化时间间隔；

P_bat-蓄电池的放电功率；

SOC-蓄电池的荷电状态；

SOC^min-蓄电池的荷电状态下限值；

a₁、a₂、a₃、a₄、a₅-所设计的系数。

7.根据权利要求1或4所述的一种并网运行模式下的微电网实时能量优化调度方法，其特征在于：所述步骤4)中的优化4是指求解所建立的能量优化模型4，能量优化模型4以微电网运行成本最低为目标，以微电网内各可调度微电源的开停机状态、各可调度微电源的有功输出、与大电网之间的买卖电功率和各无功输出可调节电源的无功功率为优化变量，能量优化模型4为混合整数非线性规划问题，相对于能量优化模型1，能量优化模型4的目标函数中没有λ_bat项，能量优化模型4的目标函数为：

$\min \underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(U_i^t{C}_f+U_i^t{C}_{\mathrm{OM}}+U_i^t(1-U_i^{t-1})C_{\mathrm{si}}^t)+U_P^t{C}_P-U_S^t{I}_S$

式中：t-***运行时段；

i-***中可调度微电源编号；

N-***中可调度微电源的总个数；

-在t时刻第i台可调度微电源的状态，0表示处于停运状态，1表示处于运行状态；

-在t时刻微电网是否从大电网购电，0表示否，1表示是；

-在t时刻微电网是否向大电网售电，0表示否，1表示是；

C_f-可调度微电源的能耗成本；

C_OM-可调度微电源的运行维护成本；

-可调度微电源的启动成本；

λ_bat-所设计的蓄电池充放电代价函数；

C_P-微电网从大电网购电的支出；

I_S-微电网向大电网售电的收益；

能量优化模型4的约束条件与能量优化模型1的约束条件基本相同，只是能量优化模型4的约束条件中没有“(c)蓄电池的放电有功功率约束”这一项约束。

8.根据权利要求1所述的一种并网运行模式下的微电网实时能量优化方法，其特征在于：所述步骤4)中的以恒定功率对蓄电池充电，并进行优化4是指在优化4中蓄电池的充放电功率不参与优化，而以恒定功率对蓄电池充电，此时蓄电池相当于一恒定的负荷，且将对蓄电池充电的恒定功率计入到蓄电池所在的微电网网络节点处的负荷中去，对蓄电池的恒定充电功率为

$P_{\mathrm{bat}}^t=I_{\mathrm{bat}\_\max \_\mathrm{ch}}\·U_{\mathrm{batt}}^t$

式中：I_{bat_max_ch}-蓄电池最大允许充电电流，由生产说明书给定；

-蓄电池端电压。

9.根据权利要求1或4或5或6或7所述的一种并网运行模式下的微电网实时能量优化方法，其特征在于：所述步骤5)中的优化结果是指通过求解步骤4)中的优化1、优化2、优化3和优化4所涉及的能量优化模型1、能量优化模型2、能量优化模型3和能量优化模型4而得到的结果，包括微电网内各可调度微电源的开停机状态、各可调度微电源的有功输出值、与大电网之间的买卖电功率值、蓄电池的放电功率值和各无功输出可调节电源的无功功率值。

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