CN108448632B - 计及储能荷电状态循环的交直流微网日内滚动优化调度方法 - Google Patents
计及储能荷电状态循环的交直流微网日内滚动优化调度方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种计及储能荷电状态循环的交直流微网日内滚动优化调度方法，包括以下步骤：步骤10）获取交直流微网的日前调度计划；步骤20）获取交直流微网中各设备的运行成本系数和运行限值，基于步骤10）的日前调度计划建立交直流微网的日内短期调度模型；步骤30）基于步骤10）和步骤20）建立交直流微网的日内实时调度模型；步骤40）求解步骤20）和步骤30）组成的交直流微网日内滚动优化调度模型，获得交直流微网的日内运行计划。该方法考虑到日内多时间尺度的滚动优化，并对储能的始末荷电状态进行限制，保证储能循环调度的能力，制定合理的交直流微网日内运行调度计划。
Description
技术领域
本发明涉及微电网的能量管理和优化调度技术领域，特别是一种计及储能荷电状态循环的交直流微网日内滚动优化调度方法。
背景技术
越来越多可再生能源通过微网接入电力***，电网中可再生能源渗透率大大提高，这些可再生能源大大降低了环境污染，提高了发电的经济效益，然而可再生能源与自然条件密切相关，其较强的不确定性和预测误差给电网的安全经济运行带来了巨大挑战。预测的时间尺度越短，源荷预测精度越高，因此较长时间尺度的日前调度计划无法在时段到来时直接采用，微网应根据日内更准确的预测数据进行适当调节，以用于微网的计划实施与执行。
已有日内滚动优化调度仅包含一个时间尺度，调节能力受限，同时尚未考虑各个滚动周期的储能末态，无法保证储能***的循环调节能力。柴油发电机启停状态和双向换流器运行状态在时间上存在耦合性，无法进行日内的实时调节，因此二者的日前优化结果作为确定的调度计划代入到日内优化模型中。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足，而提供一种计及储能荷电状态循环的交直流微网日内滚动优化调度方法，该方法提出了包含日内短期和实时的滚动优化调度模型，模型中限定了日内调度的储能始末状态，储能初始荷电状态为当前储能的实际荷电状态，即日内实时的优化结果，而目标函数中增加了末期荷电状态的偏差惩罚项，该限定将日内调度与日前调度联系起来，同时将日内实时结果反馈至日内短期调度，保证了预测偏差下储能健康地充放电循环。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
根据本发明提出的一种计及储能荷电状态循环的交直流微网日内滚动优化调度方法，包括以下步骤：
步骤10、获取交直流微网的日前调度计划；
步骤20、获取交直流微网中各设备的运行成本系数和运行限值，基于步骤10的日前调度计划建立交直流微网的日内短期调度模型；
步骤30、基于步骤10和步骤20建立交直流微网的日内实时调度模型；
步骤40、求解步骤20和步骤30组成的交直流微网日内滚动优化调度模型，获得交直流微网的日内运行计划。
作为本发明所述的一种计及储能荷电状态循环的交直流微网日内滚动优化调度方法进一步优化方案，所述步骤10中，获取的交直流微网的日前调度计划包含柴油发电机的日前开停机状态计划，双向换流器的日前正向和反向换流状态计划以及储能各时段的日前荷电状态计划。
作为本发明所述的一种计及储能荷电状态循环的交直流微网日内滚动优化调度方法进一步优化方案，所述步骤20中，获取的交直流微网中各设备的运行成本系数和运行限值包括与风机、光伏、柴油发电机、储能、双向换流器及交直流负荷相关的所有的成本系数和运行限值，将所获取的成本系数、运行限值和步骤10获取的交直流微网的日前调度计划代入下式中建立交直流微网的日内短期调度模型：
0≤PWT,h≤wh,0≤PPV,h≤ph (6)
式(1)为日内短期调度模型的目标函数；式(2)-(5)为日内短期调度模型目标函数中的各成本的具体计算公式；式(6)为日内短期调度模型中风机和光伏的发电功率约束；式(7)为日内短期调度模型中柴油发电机运行功率上下限及爬坡速度约束；式(8)-(9)为日内短期调度模型中储能最大充放电功率和荷电状态约束；式(10)-(11)为日内短期调度模型中双向换流器的换流功率及功率波动约束；式(12)为日内短期调度模型中负荷切除的功率约束；式(13)-(14)为日内短期调度模型中直流区和交流区的功率平衡约束；PWT,h、PPV,h、PDE，h、和分别为日内短期调度模型中风机、光伏、柴油发电机、储能充电、储能放电、双向换流器正向换流、双向换流器反向换流、交流负荷切除和直流负荷切除在h时段的运行功率，其中双向换流器从交流向直流的换流为正向换流，从直流向交流的换流为反向换流；为柴油发电机的燃料成本； 和分别为柴油发电机、储能、双向换流器、风机和光伏的运行维护成本；和为储能的荷电状态偏差惩罚和损耗成本；为负荷切除停电惩罚成本；为柴油发电机的燃料成本系数；Nh为一个日内短期调度周期的总时段数，Δh为一个日内短期调度时段的时间间隔；aDE和bDE为柴油发电机的油耗特性成本系数；为柴油发电机的额定功率；为步骤10中获取的柴油发电机的日前开停机状态计划，取值为1时表示柴油发电机在日前t时段处于开机状态，取值为0时表示处于停机状态；和分别为柴油发电机、储能、双向换流器、风机和光伏的运行维护成本系数；为储能的荷电状态偏差惩罚成本系数；S(Nh)为储能在Nh时段的荷电状态；S(t)*为步骤10中获取的储能在t时段的日前荷电状态计划；为储能损耗成本系数；为负荷切除停电惩罚成本系数；wh和ph为风机和光伏在h时段的功率预测值；和为柴油发电机开机状态下运行功率的上限值和下限值，和为柴油发电机的单位时段内下爬坡和上爬坡的速率限值；和为储能的最大充电和放电功率限值；S(h)和S(h-1)为储能在h和h-1时段的荷电状态；ηC和ηD为储能充放电效率；Smax和Smin为储能允许荷电状态的上下限值，S(0)为储能在本调度周期的初始荷电状态；S(k)*为步骤10中获取的储能在k时段的日前荷电状态计划；是步骤10中获取的t时段日前双向换流器的正向换流状态计划，1表示t时段存在正向换流，0表示不存在正向换流；是步骤10中获取的t时段日前双向换流器的反向换流状态计划，1表示t时段存在负向换流，0表示不存在负向换流；和表示双向换流器正向和反向换流的运行功率限值，和表示双向换流器在相邻时段功率波动的下限值和上限值；和是h时段交流和直流最大的可切除负荷功率限值；和为双向换流器正向和反向换流效率限值；lac,h和ldc,h分别为交流负荷和直流负荷在h时段的功率预测值。
作为本发明所述的一种计及储能荷电状态循环的交直流微网日内滚动优化调度方法进一步优化方案，所述步骤30中，将步骤20获取的成本系数和运行限值、步骤20的日内短期调度模型和步骤10获取的日前调度计划代入下式中建立交直流微网的日内实时调度模型：
0≤PWT,k≤wk,0≤PPV,k≤pk (20)
式(15)为日内实时调度模型的目标函数；式(16)-(19)为日内实时调度模型目标函数中的各成本的具体计算公式；式(20)为日内实时调度模型中风机和光伏的发电功率约束；式(21)为日内实时调度模型中柴油发电机运行功率上下限及爬坡速度约束；式(22)-(23)为日内实时调度模型中储能最大充放电功率和荷电状态约束；式(24)-(25)为日内实时调度模型中双向换流器的换流功率及功率波动约束；式(26)为日内实时调度模型中负荷切除的功率约束；式(27)-(28)为日内实时调度模型中直流区和交流区的功率平衡约束；PWT，k、PPV，k、PDE，k、和分别为日内实时调度模型中风机、光伏、柴油发电机、储能充电、储能放电、双向换流器正向换流、双向换流器反向换流、交流负荷切除和直流负荷切除在k时段的运行功率；Nk为一个日内实时调度周期的总时段数，Δk为一个日内实时调度时段的时间间隔；S(Nk)为储能在Nk时段的荷电状态；S(h)*为步骤20)中储能在h时段的日内短期调度荷电状态计划；wk和pk为风机和光伏在k时段的日内实时功率预测值；S(k)和S(k-1)为储能在k和k-1时段的荷电状态；和是k时段交流和直流最大的可切除负荷功率限值；lac,k和ldc,k分别为交流负荷和直流负荷在k时段的功率预测值。
作为本发明所述的一种计及储能荷电状态循环的交直流微网日内滚动优化调度方法进一步优化方案，所述步骤40中，对于步骤20和步骤30组成的交直流微网日内滚动优化调度模型，采用整数优化建模工具箱YALMIP调用求解器CPLEX迭代求解该模型，获得交直流微网的日内运行计划。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
日内多时间尺度优化调度根据源荷预测波动进行多级优化调节，在一定程度上起到功率调节的缓冲作用，减少微网中的弃风弃光及负荷切除情况，降低运行费用；此外在无储能始末状态限定的日内调度模型中，储能前期可充分充放电，但无法保证下一滚动周期储能的始态电量，随着时段推移，储能多次放电至最低荷电状态，储能下一时段的调节能力受限，累积后导致整个运行费用大大增加，此时储能也无法恢复到下一日调度需求的荷电状态。本方法中的储能始末状态约束能够保证储能***的循环调节能力，提高***运行的经济性。
附图说明
图1为本发明实施例的流程图。
图2为本发明实施例中交直流微网的拓扑结构图。
图3为本发明实施例中源荷预测功率和日前调度计划；其中，(a)为本发明实施例中日内短期调度的源荷功率预测标称值，(b)为本发明实施例中日内实时调度的源荷功率预测标称值，(c)为本发明实施例中获取的交直流微网的日前调度计划。
图4为本发明实施例的优化调度结果；其中，(a)为日内短期调度的风机、光伏、交流负荷和直流负荷的优化结果，(b)为日内实时调度的风机、光伏、交流负荷和直流负荷的优化结果，(c)为日内短期调度的双向换流器、柴油发电机和储能的优化结果，(d)为日内实时调度的双向换流器、柴油发电机和储能的优化结果。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明实施例的技术方案做进一步的说明。
对于日内滚动优化调度，本方法考虑多个时间尺度的优化调度，同时对储能始末荷电状态进行限定以保证储能的循环运行。
如图1所示，本发明方法的实施例，交直流微网的拓扑结构如图2所示。该方法包括以下步骤：
步骤10)获取交直流微网的日前调度计划；
步骤20)获取交直流微网中各设备的运行成本系数和运行限值，基于步骤10)的日前调度计划建立交直流微网的日内短期调度模型；
步骤30)基于步骤10)和步骤20)建立交直流微网的日内实时调度模型；
步骤40)求解步骤20)和步骤30)组成的交直流微网日内滚动优化调度模型，获得交直流微网的日内运行计划。
作为优选方案，所述步骤10)中，获取的交直流微网日前调度计划包含柴油发电机的日前开停机状态计划，双向换流器的日前正向和反向换流状态计划以及储能各时段的日前荷电状态计划。
作为优选方案，所述步骤20)中，获取的交直流微网中各设备的运行成本系数和运行限值包括与风机、光伏、柴油发电机、储能、双向换流器及交直流负荷相关的所有的成本系数和运行限值，将所获取的成本系数、运行限值和步骤10)获取的交直流微网日前调度计划代入下式中建立交直流微网的日内短期调度模型：
0≤PWT,h≤wh,0≤PPV,h≤ph (6)
式(1)为日内短期调度模型的目标函数；式(2)-(5)为日内短期调度模型目标函数中的各成本的具体计算公式；式(6)为日内短期调度模型中风机和光伏的发电功率约束；式(7)为日内短期调度模型中柴油发电机运行功率上下限及爬坡速度约束；式(8)-(9)为日内短期调度模型中储能最大充放电功率和荷电状态约束；式(10)-(11)为日内短期调度模型中双向换流器的换流功率及功率波动约束；式(12)为日内短期调度模型中负荷切除的功率约束；式(13)-(14)为日内短期调度模型中直流区和交流区的功率平衡约束。PWT，h、PPV，h、PDE，h、和分别为日内短期调度模型中风机、光伏、柴油发电机、储能充电、储能放电、双向换流器正向换流、双向换流器反向换流、交流负荷切除和直流负荷切除在h时段的运行功率，其中双向换流器从交流向直流的换流为正向换流，从直流向交流的换流为反向换流；为柴油发电机的燃料成本； 和分别为柴油发电机、储能、双向换流器、风机和光伏的运行维护成本；和为储能的荷电状态偏差惩罚和损耗成本；为负荷切除停电惩罚成本；为柴油发电机的燃料成本系数；Nh为一个日内短期调度周期的总时段数，Δh为一个日内短期调度时段的时间间隔；aDE和bDE为柴油发电机的油耗特性成本系数；为柴油发电机的额定功率；为步骤10)中获取的柴油发电机的日前开停机状态计划，取值为1时表示柴油发电机在日前t时段处于开机状态，取值为0时表示处于停机状态；和分别为柴油发电机、储能、双向换流器、风机和光伏的运行维护成本系数；为储能的荷电状态偏差惩罚成本系数；S(Nh)为储能在Nh时段的荷电状态；S(t)*为步骤10)中获取的储能在t时段的日前荷电状态计划；为储能损耗成本系数；为负荷切除停电惩罚成本系数；wh和ph为风机和光伏在h时段的功率预测值；和为柴油发电机开机状态下运行功率的上限值和下限值，和为柴油发电机的单位时段内下爬坡和上爬坡的速率限值；和为储能的最大充电和放电功率限值；S(h)和S(h-1)为储能在h和h-1时段的荷电状态；ηC和ηD为储能充放电效率；Smax和Smin为储能允许荷电状态的上下限值，S(0)为储能在本调度周期的初始荷电状态；S(k)*为步骤10)中获取的储能在k时段的日前荷电状态计划；是步骤10)中获取的t时段日前双向换流器的正向换流状态计划，1表示t时段存在正向换流，0表示不存在正向换流；是步骤10)中获取的t时段日前双向换流器的反向换流状态计划，1表示t时段存在负向换流，0表示不存在负向换流；和表示双向换流器正向和反向换流的运行功率限值，和表示双向换流器在相邻时段功率波动的下限值和上限值；和是h时段交流和直流最大的可切除负荷功率限值；和为双向换流器正向和反向换流效率限值；lac,h和ldc,h分别为交流负荷和直流负荷在h时段的功率预测值。
作为优选方案，所述步骤30)中，将步骤20)获取的成本系数和运行限值、步骤20)的日内短期调度模型和步骤10)获取的日前调度计划代入下式中建立交直流微网的日内实时调度模型：
0≤PWT,k≤wk,0≤PPV,k≤pk (20)
式(15)为日内实时调度模型的目标函数；式(16)-(19)为日内实时调度模型目标函数中的各成本的具体计算公式；式(20)为日内实时调度模型中风机和光伏的发电功率约束；式(21)为日内实时调度模型中柴油发电机运行功率上下限及爬坡速度约束；式(22)-(23)为日内实时调度模型中储能最大充放电功率和荷电状态约束；式(24)-(25)为日内实时调度模型中双向换流器的换流功率及功率波动约束；式(26)为日内实时调度模型中负荷切除的功率约束；式(27)-(28)为日内实时调度模型中直流区和交流区的功率平衡约束。PWT，k、PPV，k、PDE，k、和分别为日内实时调度模型中风机、光伏、柴油发电机、储能充电、储能放电、双向换流器正向换流、双向换流器反向换流、交流负荷切除和直流负荷切除在k时段的运行功率；Nk为一个日内实时调度周期的总时段数，Δk为一个日内实时调度时段的时间间隔；S(Nk)为储能在Nk时段的荷电状态；S(h)*为步骤20)中储能在h时段的日内短期调度荷电状态计划；wk和pk为风机和光伏在k时段的日内实时功率预测值；S(k)和S(k-1)为储能在k和k-1时段的荷电状态；和是k时段交流和直流最大的可切除负荷功率限值；lac,k和ldc,k分别为交流负荷和直流负荷在k时段的功率预测值。
作为优选方案，所述步骤40)中，对于步骤20)和步骤30)组成的交直流微网日内滚动优化调度模型，采用整数优化建模工具箱YALMIP调用求解器CPLEX迭代求解该模型，获得交直流微网的日内运行计划。
本发明实施例的方法，采用多时间尺度滚动优化开展交直流微网的日内优化调度，日内滚动优化根据更精确的预测数据对上一层优化结果进行调节，最终确定实时调度方案。多时间尺度滚动优化能够对预测误差进行多级调节，减少弃风弃光及负荷切除现象，增加储能末态惩罚函数保证了储能循环调节能力，获取较好的经济效益。
下面例举一具体实施例。
某独立型交直流微网结构如图2所示，针对该微网开展日内滚动优化调度，微网中的基本参数如表1所示。
表1交直流微网中基本参数
该地区典型日的日内短期和实时的源荷功率预测值分别如图3中的(a)和(b)所示。各时段交直流区最大可切除负荷功率为预测标称值的50％。图3中的(c)为获取的交直流微网的日前调度计划。
对该微网开展日内滚动优化调度，优化结果如图4所示。图4中的(a)和(b)分别为日内短期和实时优化调度的源荷功率优化结果。可以看出日内短期和实时滚动优化能够有效跟踪源荷的功率波动，日内调度出现弃风弃光和切负荷。
对于图4中的(c)和(d)，柴油发电机在早晨和傍晚时段启动运行，此时风光储不足以为交直流负荷供电；储能将夜间和中午多余风光转移至早晨和傍晚时段；双线换流器夜间将交流区功率换流至直流区，白天则相反；不改变柴油发电机和双向换流器运行状态，日内可以通过调整设备出力来补偿源荷功率预测波动。日内短期和实时滚动优化在上一个时间尺度优化结果上以运行费用最小为目标调节设备功率以应对源荷预测波动，储能始末状态约束保证了储能在发挥其调节能力的同时能够恢复到一定的荷电状态，保证其下一个时段的调节能力和循环利用。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本领域的技术人员应该了解，本发明不受上述具体实施例的限制，上述具体实施例和说明书中的描述只是为了进一步说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护的范围由权利要求书及其等效物界定。
Claims (3)
1.一种计及储能荷电状态循环的交直流微网日内滚动优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤10、获取交直流微网的日前调度计划；
步骤20、获取交直流微网中各设备的运行成本系数和运行限值，基于步骤10的日前调度计划建立交直流微网的日内短期调度模型；
步骤30、基于步骤10和步骤20建立交直流微网的日内实时调度模型；
步骤40、求解步骤20和步骤30组成的交直流微网日内滚动优化调度模型，获得交直流微网的日内运行计划；
所述步骤10中，获取的交直流微网的日前调度计划包含柴油发电机的日前开停机状态计划，双向换流器的日前正向和反向换流状态计划以及储能各时段的日前荷电状态计划；
所述步骤20中，获取的交直流微网中各设备的运行成本系数和运行限值包括与风机、光伏、柴油发电机、储能、双向换流器及交直流负荷相关的所有的成本系数和运行限值，将所获取的成本系数、运行限值和步骤10获取的交直流微网的日前调度计划代入下式中建立交直流微网的日内短期调度模型：
0≤PWT,h≤wh,0≤PPV,h≤ph (6)
式(1)为日内短期调度模型的目标函数；式(2)-(5)为日内短期调度模型目标函数中的各成本的具体计算公式；式(6)为日内短期调度模型中风机和光伏的发电功率约束；式(7)为日内短期调度模型中柴油发电机运行功率上下限及爬坡速度约束；式(8)-(9)为日内短期调度模型中储能最大充放电功率和荷电状态约束；式(10)-(11)为日内短期调度模型中双向换流器的换流功率及功率波动约束；式(12)为日内短期调度模型中负荷切除的功率约束；式(13)-(14)为日内短期调度模型中直流区和交流区的功率平衡约束；PWT,h、PPV,h、PDE,h、和分别为日内短期调度模型中风机、光伏、柴油发电机、储能充电、储能放电、双向换流器正向换流、双向换流器反向换流、交流负荷切除和直流负荷切除在h时段的运行功率，其中双向换流器从交流向直流的换流为正向换流，从直流向交流的换流为反向换流；为柴油发电机的燃料成本； 和分别为柴油发电机、储能、双向换流器、风机和光伏的运行维护成本；和为储能的荷电状态偏差惩罚和损耗成本；为负荷切除停电惩罚成本；为柴油发电机的燃料成本系数；Nh为一个日内短期调度周期的总时段数，Δh为一个日内短期调度时段的时间间隔；aDE和bDE为柴油发电机的油耗特性成本系数；为柴油发电机的额定功率；为步骤10中获取的柴油发电机的日前开停机状态计划，取值为1时表示柴油发电机在日前t时段处于开机状态，取值为0时表示处于停机状态；和分别为柴油发电机、储能、双向换流器、风机和光伏的运行维护成本系数；为储能的荷电状态偏差惩罚成本系数；S(Nh)为储能在Nh时段的荷电状态；S(t)*为步骤10中获取的储能在t时段的日前荷电状态计划；为储能损耗成本系数；为负荷切除停电惩罚成本系数；wh和ph为风机和光伏在h时段的功率预测值；和为柴油发电机开机状态下运行功率的上限值和下限值，和为柴油发电机的单位时段内下爬坡和上爬坡的速率限值；和为储能的最大充电和放电功率限值；S(h)和S(h-1)为储能在h和h-1时段的荷电状态；ηC和ηD为储能充放电效率；Smax和Smin为储能允许荷电状态的上下限值，S(0)为储能在本调度周期的初始荷电状态；S(k)*为步骤10中获取的储能在k时段的日前荷电状态计划；是步骤10中获取的t时段日前双向换流器的正向换流状态计划，1表示t时段存在正向换流，0表示不存在正向换流；是步骤10中获取的t时段日前双向换流器的反向换流状态计划，1表示t时段存在负向换流，0表示不存在负向换流；和表示双向换流器正向和反向换流的运行功率限值，和表示双向换流器在相邻时段功率波动的下限值和上限值；和是h时段交流和直流最大的可切除负荷功率限值；和为双向换流器正向和反向换流效率限值；lac,h和ldc,h分别为交流负荷和直流负荷在h时段的功率预测值；PDE,h-1、分别为日内短期调度模型中柴油发电机、双向换流器正向换流、双向换流器反向换流在h-1时段的运行功率。
2.根据权利要求1所述的一种计及储能荷电状态循环的交直流微网日内滚动优化调度方法，其特征在于，所述步骤30中，将步骤20获取的成本系数和运行限值、步骤20的日内短期调度模型和步骤10获取的日前调度计划代入下式中建立交直流微网的日内实时调度模型：
0≤PWT,k≤wk,0≤PPV,k≤pk (20)
式(15)为日内实时调度模型的目标函数；式(16)-(19)为日内实时调度模型目标函数中的各成本的具体计算公式；式(20)为日内实时调度模型中风机和光伏的发电功率约束；式(21)为日内实时调度模型中柴油发电机运行功率上下限及爬坡速度约束；式(22)-(23)为日内实时调度模型中储能最大充放电功率和荷电状态约束；式(24)-(25)为日内实时调度模型中双向换流器的换流功率及功率波动约束；式(26)为日内实时调度模型中负荷切除的功率约束；式(27)-(28)为日内实时调度模型中直流区和交流区的功率平衡约束；PWT,k、PPV,k、PDE,k、和分别为日内实时调度模型中风机、光伏、柴油发电机、储能充电、储能放电、双向换流器正向换流、双向换流器反向换流、交流负荷切除和直流负荷切除在k时段的运行功率；Nk为一个日内实时调度周期的总时段数，Δk为一个日内实时调度时段的时间间隔；S(Nk)为储能在Nk时段的荷电状态；S(h)*为步骤20)中储能在h时段的日内短期调度荷电状态计划；wk和pk为风机和光伏在k时段的日内实时功率预测值；S(k)和S(k-1)为储能在k和k-1时段的荷电状态；和是k时段交流和直流最大的可切除负荷功率限值；lac,k和ldc,k分别为交流负荷和直流负荷在k时段的功率预测值；PDE,k-1、分别为日内实时调度模型中柴油发电机、双向换流器正向换流、双向换流器反向换流在k-1时段的运行功率。
3.根据权利要求2所述的一种计及储能荷电状态循环的交直流微网日内滚动优化调度方法，其特征在于，所述步骤40中，对于步骤20和步骤30组成的交直流微网日内滚动优化调度模型，采用整数优化建模工具箱YALMIP调用求解器CPLEX迭代求解该模型，获得交直流微网的日内运行计划。
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