【三微网优化调度】面向低碳经济运行目标的多微网能量互联优化调度研究（Matlab代码实现）

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💥1 概述

面向低碳经济运行目标的多微网能量互联优化调度研究

一、研究背景与意义

在全球积极推动经济社会发展全面绿色转型的大背景下，低碳经济已成为时代发展的必然趋势。《中共中央 国务院关于加快经济社会发展全面绿色转型的意见》明确指出，到2030年，重点领域绿色转型要取得积极进展，减污降碳协同能力显著增强；到2035年，经济社会发展全面进入绿色低碳轨道。电力行业作为碳排放的重点领域，其低碳化转型至关重要。

微电网作为分布式新能源消纳的有效方式，通过将多个微电网互联形成的多微网系统，能够进一步提升可再生能源渗透率，实现能源的高效利用与优化配置，是促进电力行业低碳发展的关键技术手段之一。多微网能量互联优化调度旨在通过合理规划各微网间以及微网与大电网间的能量流动，在满足负荷需求的同时，最大程度地减少碳排放，提高能源利用效率，实现低碳经济运行目标。

二、多微网系统架构与运行模式

（一）系统架构

多微网（Multi - Microgrid, MMG）是由多个独立微电网通过公共耦合点（PCC）互联形成的网络系统。其核心组件丰富多样，能源设备包含风力发电机（WT）、光伏（PV）、燃气轮机（MT）、储能系统（ESS）等。在控制层级上，通常采用分层控制架构，具体包含系统级（中央调度中心）、微电网级（MGO）和单元级（分布式发电与储能设备）。

（二）运行模式

多微网系统具备灵活的运行模式，既支持孤岛模式（独立运行），又能实现并网模式（与上级电网交互），并通过能量流和信息流的协同实现高效的协同调度。

1. 孤岛模式：当外部电网发生故障或出于特殊需求时，多微网系统可切换至孤岛模式，独立运行以满足内部负荷需求。此时，系统内部各微网之间通过能量互补，保障电力供应的稳定性。例如，当某个微网内的分布式电源发电不足时，可从其他微网获取电能支持。
2. 并网模式：在正常情况下，多微网系统与上级电网并网运行，实现能量的双向流动。多微网系统可以根据内部能源供需情况和电价机制，与大电网进行购电或售电操作，以优化运行成本和能源利用效率。

三、面向低碳经济的多微网优化调度模型构建

①分析单个微电网能源架构和供能方式，②研究多个微电网的互连方式和互动行为，③基于上述研究，建立多微网互联互动模型，制定多微网互联的低碳经济调度模型，④基于典型算例进行仿真分析，验证所提模型的正确性和有效性。

多微网系统采用三层调度控制策略，分别为微网层与大电网层的调度、微网与微网之间的互联调度和微网内部各分布式电源的调度。多微网系统在保障综合效益的基础上，调度时优先协调微网与微网之间的能量流动，将与大电网的互联交互作为备用，降低微网与大电网的互动频率，从而减少微网分布式电源出力的不确定性对电网造成冲击和不稳定的影响。所以，多微网与电网的互联调度作为微网之间互联调度的补充，微网之间的互联调度以就地消纳为原则，当微网内的分布式电源无法满足微网内的负荷需求，或出现负荷需求过小以致清洁能源能量溢出的状况时（储能系统已充满电），启动微网与大电网的间的互联调度。微网与微网之间通过充分挖掘多微网间源储荷所具有的时空互补特性，实现多微网系统内能量互补，进一步提高对可再生能源的消纳能力，减少分布式能源和负荷的波动性、不确定性带来的影响。微网内各分布式电源的优化调度优先以调度光伏、风机输出功率为原则，当负荷需求过大时，考虑微网内其他分布式电源出力以及需求侧响应等因素，在保证清洁能源被高效利用的前提下，尽可能得降低微网的运行成本。因此，在上述调度原则的基础之上，在多微网调度的过程中，在“先清洁再经济”的原则下进行电力互联调度，即先满足清洁能源在微网系统内的最大程度消纳，再满足多微网与电网之间的经济调度，从而达到低碳经济运行的目标。具体来说分为以下几种情况：

（1）当 t 时刻 N 个微电网中的清洁能源均充足时，即各微网内的光伏、风机机组的输出功率均大于微网内的负荷需求，则各微网给负荷侧供电后剩余的电能优先向自身微网的储能系统充电。若某些微网在给储能系统充电后还有电能剩余，则将剩余电量上报给多微网中央控制器，各微网按照大电网规定的分时电价机制向大电网售电，以获得额外的售电收益；

（2）当 t 时刻 N 个微电网中只有 M（1<=M<=N-1）个微电网的清洁能源充足时，多微网中央控制器根据各微网上报的清洁能源出力和负荷水平，判断多微网系统的总清洁能源出力能否满足总负荷需求，值得注意地是，这里将 M 个微网的储能系统可充电容量也计入负荷需求中以满足清洁能源就地消纳的原则。若满足则将给多微网内部控制器发送指令使多微网系统处于孤岛运行模式，M 个微网给各自的负荷侧供电后，优先向自身蓄电池充电，多余的清洁电能售卖给剩余的 N-M 个微网；若不满足则给多微网中央控制器发送指令使得多微网系统处于并网运行模式，进行多微网与电网间的优化调度。

（3）当 t 时刻 N 个微电网中的清洁能源均不足时，给多微网中央控制器发送指令使得多微网系统处于并网运行模式。各微网按照经济调度的原则，在考虑各微网间交互功率、微网与大电网间交互功率的条件下进行优化调度。

多微网互联系统的运行状态随时刻变化，其调度策略也相应发生改变，其调度流程图如下图所示：

详细文档和数据见第4部分。

（一）低碳经济运行目标的确定

明确低碳经济的运行目标是构建优化调度模型的基础。主要目标包括减少碳排放、提高能源利用效率等。在模型中，将碳排放水平作为重要的约束条件或优化目标之一，通过合理调度能源生产和消费，降低系统整体的碳排放量。

（二）多微网系统的能量互联

多个微网系统之间通过电网或其他能源互联设施进行能量交换，实现能量的共享和优化利用。在模型中，需要考虑各微网之间的能量传输容量、传输损耗等因素，以确定合理的能量互联方案。

（三）优化调度策略的设计

设计针对多个微网系统的优化调度策略，包括能源生产、储存、转移等方面的调度。具体策略如下：

1. 优先调度清洁能源：在调度过程中，优先利用风力发电、光伏发电等清洁能源，提高可再生能源的消纳率。当清洁能源发电充足时，优先满足内部负荷需求，并将剩余电能储存至储能系统或出售给大电网。
2. 考虑储能系统的充放电策略：储能系统在多微网系统中起着重要的调节作用。根据清洁能源的发电情况和负荷需求，合理安排储能系统的充放电时间和功率，以平滑能源波动，提高系统的稳定性和可靠性。
3. 实现微网间的能量互补：通过挖掘多微网间源储荷的时空互补特性，实现微网系统内的能量互补。当某个微网内的清洁能源发电不足时，可从其他微网获取电能支持；当某个微网内的清洁能源发电过剩时，可将剩余电能输送给其他微网或大电网。
4. 考虑与大电网的交互：在满足内部能源需求的前提下，根据电价机制和系统运行成本，合理安排与大电网的购电和售电操作。当大电网电价较低时，从大电网购电以补充内部能源需求；当大电网电价较高且内部有剩余电能时，将剩余电能出售给大电网，以获得额外的经济收益。

（四）模型构建

基于上述策略，构建以低碳和经济为目标的优化调度模型。模型的目标函数通常包括运行总成本最小化和碳排放最小化等。约束条件包括能源供需平衡约束、设备运行约束、能量传输约束等。

四、优化调度算法与求解策略

（一）智能优化算法的选择

为有效求解上述复杂的多微网优化调度模型，可采用智能优化算法，如粒子群优化算法（PSO）、遗传算法（GA）等。

1. 粒子群优化算法（PSO）：该算法通过模拟鸟群觅食行为，将每个解视为搜索空间中的一只鸟（粒子），粒子在搜索空间中根据自身的飞行经验以及群体中其他粒子的飞行经验不断调整飞行方向和速度，以寻找最优解。在多微网优化调度问题中，粒子的位置可表示为各微网在不同时刻的能源分配方案（包括发电设备出力、储能充放电功率、与大电网交互功率等），通过不断迭代更新粒子位置，使目标函数值（低碳目标和经济目标）逐渐优化。
2. 遗传算法（GA）：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过选择、交叉和变异等操作，逐步进化出最优解。在多微网优化调度中，将每个能源分配方案视为一个个体，通过遗传算法的迭代过程，不断优化个体的适应度值（即目标函数值），最终得到最优的能源分配方案。

（二）算法求解步骤

以粒子群优化算法为例，其求解步骤如下：

1. 初始化参数：设定粒子群规模、最大迭代次数、学习因子、惯性权重等参数，并随机生成初始粒子群，每个粒子代表一种多微网能量调度方案。
2. 计算适应度值：将每个粒子对应的能量调度方案代入目标函数，计算其适应度值（即综合考虑低碳目标和经济目标的函数值）。
3. 更新粒子位置和速度：根据粒子群优化算法的速度和位置更新公式，结合粒子自身的历史最优位置以及群体的全局最优位置，更新每个粒子的速度和位置。
4. 判断终止条件：若达到最大迭代次数或目标函数值收敛到一定精度，则终止迭代，输出最优解；否则，返回步骤2继续迭代。

五、实际应用案例分析

（一）工业园区应用案例

工业园区内企业众多，负荷需求大且多样。多微网能量互联优化调度可整合园区内分布式能源资源（如企业屋顶光伏、小型风力发电等），实现能源的就地消纳与高效利用。

通过优化调度，降低园区整体的能源采购成本和碳排放，提高能源供应的可靠性，助力工业园区实现绿色低碳发展。例如，在某工业园区中，通过构建多微网系统，将园区内的多个企业微电网互联起来，实现能源的共享和优化调配。在白天光照充足时，各企业微电网内的光伏发电优先满足自身负荷需求，并将剩余电能储存至储能系统或出售给其他微电网；在晚上或光照不足时，从储能系统或其他微电网获取电能支持，减少对大电网的依赖。同时，通过合理安排燃气轮机的发电计划，进一步提高能源利用效率，降低碳排放。

（二）智能社区应用案例

在智能社区中，多微网系统可结合居民的分布式电源（如家用光伏板）和储能设备（如家用电池），实现社区内部的能源共享与优化调配。

根据居民的用电习惯和负荷需求，合理安排能源生产和消费，不仅能降低居民用电成本，还能减少社区对大电网的依赖，提升社区能源的自给自足能力，营造低碳环保的居住环境。例如，在某智能社区中，通过安装智能电表和能源管理系统，实时监测居民的用电情况和分布式电源的发电情况。根据数据分析结果，制定合理的能源调度策略，如在用电低谷时，将多余的电能储存至储能系统；在用电高峰时，从储能系统或其他居民微电网获取电能支持。同时，鼓励居民参与需求侧响应，通过调整用电时间和用电设备的使用，进一步优化能源配置，降低社区整体的碳排放。

六、研究结论与展望

（一）研究结论

本文围绕面向低碳经济运行目标的多微网能量互联优化调度展开研究，构建了以低碳和经济为目标的优化调度模型，并通过智能优化算法进行求解。研究结果表明，多微网能量互联优化调度能够显著提升可再生能源消纳率，有效降低系统碳排放和运行成本，实现能源的高效利用与优化配置。

（二）展望

1. 政策支持：政府应持续完善相关政策法规，建立健全碳交易市场机制，为多微网系统的低碳经济运行提供更有利的政策环境。通过制定合理的电价机制和补贴政策，鼓励企业和居民积极参与多微网建设和能源优化调度，推动低碳经济的发展。
2. 技术创新：结合人工智能、大数据、区块链等新兴技术，进一步提升多微网能量互联优化调度的智能化水平和安全性。例如，利用人工智能技术实现更准确的可再生能源出力预测和负荷预测，为优化调度提供更可靠的数据支持；利用大数据技术对多微网系统的运行数据进行实时监测和分析，及时发现和解决潜在问题；利用区块链技术实现能源交易的安全透明和可追溯，保障各参与方的利益。
3. 跨学科研究：加强电力、能源、计算机、控制等多学科的交叉融合，开展跨学科研究，为多微网能量互联优化调度提供更全面的理论支持和技术解决方案。例如，结合电力电子技术和控制理论，研究新型的能源转换和调节设备，提高多微网系统的能源转换效率和稳定性；结合计算机科学和通信技术，研究高效的能源信息传输和共享机制，实现多微网系统之间的实时协同调度。

📚2 运行结果

部分代码：

z1=sum(C1);%环保成本
z1result=value(z1);
PG1result=value(PG1);%微型燃气轮机1功率
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FC1result=value(FC1);%燃料电池1功率
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Psch2result=value(Psch2);%储能2充电
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🎉3 参考文献

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[1]汪慧敏.并网型多微网优化调度研究[D].华南理工大学[2024-03-18].

[2]牛耕,季宇,杨安男,等.基于改进碳交易机制的多能微网低碳经济调度[J].电力建设, 2023, 44(10):107-116.DOI:10.12204/j.issn.1000-7229.2023.10.011.

[3]沈鑫,曹敏,周年荣,等.多微网配电系统协调优化调度和经济运行研究[J].电子测量与仪器学报, 2016, 30(4):9.DOI:CNKI:SUN:DZIY.0.2016-04-013.

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