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1)功率预测
相比于传统电力系统,微电网经济运行不仅需要预测负荷功率,还需要对间歇性电源出力进行预测.功率预测的方法按预测模型原理分为经典预测法和现代智能预测法.经典预测法包含卡尔曼滤波法、自回归滑动平均法、时间序列法、灰色预测法、空间相关法等.经典预测法的特征主要为短时间的预测精度较高,但随着时间的增加预测精度下降,且需要大量的历史数据进行建模,对初值较敏感,以及对平稳序列预测精度高,对不平稳序列预测精度低;现代智能预测法包含小波分析法、神经网络法、支持向量机法等,在拟合非线性关系预测方面具有优势,能反映预测对象运行本质且预测精度高,但需要大量原始数据而存在维数灾、局部极值以及训练速度慢等不足.因此,在预测间歇性电源的输出功率时,常用的是将数值天气预报与智能预测方法相结合,建立准确的预测模型,提高预测精度.
2)优化调度模型
微电网的经济优化调度模型是一个包含优化目标函数、等式和不等式约束条件的多维数、多时间尺度的复杂优化问题,其通用的数学描述如式(1)所示.
式中:f(x)为n个目标函数的最小值;f1(x),f2(x),�,fn(x)为n个目标函数;Y为目标函数空间;x为决策变量;hj和gk分别为第j个等式和第k个不等式约束条件函数.在微电网经济优化调度模型中,经济目标和环境目标常被选为优化目标,这也充分体现的微电网的经济性和环境友好性两大重要特征.其中,经济目标主要涵盖了最小化的燃料成本、运行维护成本和折旧成本,而环境目标则为最大化的环境效益或最小化的温室气体排放费用.而约束条件函数主要包括:微电网系统功率平衡、备用容量范围、机组出力限制、机组最短启停时间、储能系统充放电功率与荷电状态以及并网运行模式下的微电网与大电网之间的交换功率约束等.
3)优化调度策略
微电网的优化调度策略主要包括动态控制和调度控制两个层面上的控制过程,其中:动态控制用于处理系统电压和频率的稳定控制,而调度控制则用于处理各分布式电源间的有功功率分配.因此,在确定微电网优化调度策略时,不仅需要综合考虑微电网的运行模式(只能吸收外部电网电能而不能向外部电网输出电能的并网运行、相互交换电能的并网运行以及孤网运行等方式),还需要根据各种分布式电源的能源特性及其控制原则,有时还需要考虑当地电能市场、政府能源政策等因素.通常情况下的微电网优化调度策略应遵循:优先和最大化利用可再生能源、其次为储能能源,最后为化石能源的原则.但基于当前的储能技术和成本限制而导致微电网中的储能容量相对较小,所以基于储能装置和同步发电机组等可持续发电装置间的优化调度就成为了微电网优化调度策略的一个重点和关键.
3、微电网技术平台:成果与展望
3.1成果
目前,欧盟、美国和日本等发达国家和地区都已完成了微电网的基础理论研究,并建立了一系列的微电网实验室系统以及微电网示范工程项目,例如:美国的Wisconsin实验室微电网、NREL实验室微电网以及CERTS微电网示范工程、GE微电网示范工程等;欧盟的希腊NTUA实验室微电网、德国Demotec实验室微电网以及希腊Kythnos微电网示范工程等;日本的Archi微电网和Kyoto微电网示范工程等.近年来,在中国国家能源发展战略和政策的大力支持下,微电网技术的研究与应用得到了迅猛的发展,并建立了一批实验室微电网和微电网示范工程项目,例如浙江东福山微电网、广东珠海东澳岛微电网等.为此,表1详细列出了国内外典型微电网系统的典型特征以及所采用的关键技术,这充分体现了对微电网技术的不断探索与研究,为进一步扩大微电网技术研究与应用奠定了坚实的基础.
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