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微电网能量管理系统的任务可分为短期功率平衡和长期能量管理[15]。前者主要用于维持微电网内电压和频率稳定,快速地跟踪负载变化,以及实现微电网模式切换等,与微电网的控制密切相关;后者主要是针对不同运行目标的微电网经济调度和优化运行。
微电网能量管理系统按结构不同主要有集中式和分布式两种模式[16]。集中式能量管理系统由微电网中央控制器(MGCC)实现能量管理功能,统一对系统内所有设备进行优化和控制,需要MGCC和底层设备间进行双向通信,可以及时有效地掌握微电网的全局信息,有利于对微电网的发电调度与设备控制进行统筹规划。目前,集中式能量管理系统发展较为成熟,也更易实现。分布式能量管理系统通过多代理的方式,利用本地控制器对各设备进行独立的决策和管理。其目标函数和约束条件与集中式能量管理系统类似,但需建立不同元件的代理模型,通过代理之间的通信和协调完成系统的优化目标。此结构弱化了MGCC的功能,只利用MGCC与外部进行信息交互并处理特殊情况。
采用分布式能量管理模式有助于实现微电网中分布式电源的“即插即用”和智能化目标,是未来微电网能量管理系统重要的理论研究和技术发展方向。由于微电网集成了多种能源输入、多种产品输出(冷、热、电等)、多种能源转换单元,微电网内能量的不确定性和时变性很强,其能量管理与大电网的优化调度将会有很大不同。这主要体现在对各种信息的预测与优化调度方法两方面。
4.1 预测方法
在微电网中,预测数据的准确性将直接影响调度方案的最终效果,相关研究工作包括发电预测、负荷预测、市场信息、设备故障等不确定性因素,评估不确定性对微电网优化运行结果的影响,并采取相应措施提高系统优化运行的预期效果等。发电预测主要是针对间歇式可再生能源的短、中期输出能量预测,通过对风速、光照强度和环境温度等的预测实现。常用的预测方法包括基于数值天气预报模型的预测方法[17]和基于历史数据的预测方法[18]。
负荷预测包含对微电网内冷、热、电在内的多类型负荷进行短期预测。考虑到需求侧响应、电动汽车充电以及冷热负荷的延时特性,负荷预测的难度会进一步加大,相关技术有待进一步研究[16]。市场信息主要指在电力市场环境下,对电价机制进行研究,把握电价变化规律,有效预测电价信息。
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