【电力系统】不计电池储能寿命损耗的微电网经济调度+三类需求侧响应附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在当今能源转型的大背景下，微电网凭借其在提升能源利用效率、增强供电可靠性以及促进可再生能源消纳等方面的显著优势，成为了能源领域的研究热点与发展重点。微电网经济调度作为其高效运行的核心环节，致力于在满足用户多样化用电需求的基础上，以最低成本实现各类分布式电源的优化配置与协同运作 。然而，这一过程面临诸多挑战，涉及多种特性各异的电源，如风电、光伏等可再生能源发电的间歇性与随机性，柴油发电机较高的运行成本，以及蓄电池充放电损耗和寿命限制等 。同时，与主电网交互时还需应对电价波动与接入限制等问题 。

在这样的复杂环境中，需求侧响应（Demand Response, DR）作为一种能够有效调节电力供需平衡、提升电力系统运行效率的手段，正逐渐受到广泛关注 。需求侧响应主要分为基于价格和基于激励两类 。基于价格的需求侧响应通过分时电价、实时电价和尖峰电价等价格信号，引导用户调整用电行为，优化用电时段，以降低峰谷差，提升能源利用效率 。而基于激励的需求侧响应则通过直接负荷控制、可中断负荷、需求侧竞价等方式，鼓励用户在系统需要时减少电力需求，从而获得直接补偿或其他优惠 。将这三类需求侧响应策略引入微电网经济调度，能够充分挖掘用户侧的灵活性资源，进一步降低微电网的运行成本，增强系统的稳定性与可靠性 。

考虑到电池储能寿命损耗在微电网运行成本中占据重要部分，本文深入探讨不计电池储能寿命损耗时，结合三类需求侧响应的微电网经济调度问题 。通过建立科学合理的数学模型，综合考虑各类电源的出力特性、运行成本以及需求侧响应带来的负荷变化，运用先进的优化算法求解，旨在为微电网的经济高效运行提供理论支撑与实践指导 。

1. 微电网经济调度的复杂性与挑战

1.1 分布式电源特性差异显著

风力发电和光伏发电作为微电网中重要的可再生能源发电形式，具有运行成本低、环境友好等突出优点 。但由于其出力高度依赖于自然条件，如风速和光照强度，呈现出明显的间歇性和随机性 。例如，风力发电在风速不稳定时，输出功率可能大幅波动，甚至出现长时间无风导致停机的情况 。而光伏发电在夜晚或阴天时，几乎无法产生电能 。这种不稳定的出力特性给微电网的功率平衡带来了极大挑战 。与之相比，柴油发电机虽可控性强，启动迅速，能在短时间内提供稳定的电力输出，但运行成本较高，且发电过程中会产生一定的环境污染 。此外，其频繁启停还会增加设备磨损，进一步提高运维成本 。

1.2 蓄电池充放电管理难度大

蓄电池在微电网中起着至关重要的储能作用，能够有效平滑可再生能源的功率波动，提升供电的可靠性和稳定性 。然而，其充放电过程存在能量损耗，且随着充放电次数的增加，电池寿命会逐渐缩短 。充放电效率并非 100%，充电时部分电能会以热能等形式损耗，放电时同样存在能量损失 。同时，过度充放电或不合理的充放电策略会加速电池老化，降低电池性能 。因此，如何制定科学合理的充放电策略，在满足微电网功率需求的同时，尽可能减少电池的损耗，延长其使用寿命，是微电网经济调度中亟待解决的关键问题 。

1.3 与主电网交互的不确定性

微电网与主电网之间的交互为系统运行提供了一定的灵活性，主电网可作为微电网的备用电源，在微电网自身发电不足时及时补充电力，确保负荷需求得到满足 。然而，交互过程中存在诸多不确定性因素 。一方面，电网电价会随着时间、供需关系等因素频繁波动，这使得微电网在购电和售电决策上面临较大困难 。若电价预测不准确，可能导致微电网在高价时段大量购电，增加运行成本 。另一方面，电网接入限制也可能对微电网的运行产生影响 。在某些特殊情况下，如电网自身供电紧张时，可能限制微电网的购电量或售电量，从而影响微电网的正常运行 。

2. 需求侧响应的分类与原理

2.1 基于价格的需求侧响应

2.1.1 分时电价机制

分时电价是一种广泛应用的基于价格的需求侧响应策略，其核心原理是根据电网不同时段的供电成本差异，将一天划分为高峰、平段和低谷等多个时段，并分别设定不同的电价 。在高峰时段，由于电力需求旺盛，发电成本较高，因此电价相应提高，以鼓励用户减少用电 。而在低谷时段，电力供应相对充裕，发电成本较低，电价则降低，引导用户将部分可调整的用电负荷转移到该时段 。例如，对于一些工业用户，可将非关键生产环节的用电时间从高峰时段调整到低谷时段，既能降低自身用电成本，又能缓解电网高峰时段的供电压力，实现削峰填谷的效果 。

2.1.2 实时电价机制

实时电价相比分时电价更加灵活，它能够实时反映电力市场的供需状况和发电成本变化 。通过先进的信息技术和电力市场交易机制，实时电价可根据每一刻的电力供需平衡情况进行动态调整 。当电力供应紧张时，电价迅速上升，促使用户立即减少不必要的用电；当电力供应过剩时，电价则下降，吸引用户增加用电 。这种即时的价格信号能够引导用户更加精准地调整用电行为，进一步优化电力资源的配置 。但实时电价机制对技术和市场环境要求较高，需要具备完善的电力市场交易平台、准确的实时电价预测系统以及用户侧快速响应的用电设备 。

2.1.3 尖峰电价机制

尖峰电价是在电力供需矛盾最为突出的尖峰时段实施的一种特殊电价策略 。在尖峰时段，电力系统面临极大的供电压力，为了避免系统过载甚至崩溃，通过大幅提高电价来抑制用户的电力需求 。只有那些对电力需求极为迫切且无法中断的重要负荷才会继续保持用电，而其他可中断或可调整的负荷则会因高昂的电价而停止或转移用电 。尖峰电价机制能够在关键时刻迅速减少电力需求，保障电力系统的安全稳定运行 。但实施尖峰电价需要准确预测尖峰时段的到来，并提前向用户发布电价信息，以便用户有足够时间调整用电计划 。

2.2 基于激励的需求侧响应

2.2.1 直接负荷控制

直接负荷控制是指电网运营者或微电网管理者通过远程控制技术，直接对用户的部分用电设备进行启停或调节操作 。通常，这些被控制的设备是对用户正常生活或生产影响较小的非关键设备，如空调的压缩机、电热水器的加热元件等 。在电力系统需要减少负荷时，控制中心向用户设备发送控制信号，暂时停止或降低这些设备的用电功率 。用户在参与直接负荷控制项目前，需与控制方签订协议，明确控制的设备范围、控制时间以及相应的补偿机制 。通过这种方式，能够在短时间内快速削减大量负荷，有效缓解电力供需紧张局面 。但直接负荷控制可能会在一定程度上影响用户的用电体验，因此需要合理选择控制设备和控制时机，并给予用户足够的补偿 。

2.2.2 可中断负荷

可中断负荷是指用户与供电方签订合同，约定在特定情况下，如电力系统出现紧急故障或高峰负荷时段，用户将自愿中断部分非关键电力负荷，以换取相应的经济补偿 。这些可中断负荷通常是用户可以暂时忍受停电的用电设备或生产环节 。在合同期内，供电方根据电力系统的实际需求，提前通知用户进行负荷中断操作 。用户按照合同要求执行后，将获得相应的经济奖励，如电费折扣、直接现金补贴等 。可中断负荷机制能够充分调动用户的积极性，在保障用户利益的前提下，为电力系统提供灵活的负荷调节资源 。但在实施过程中，需要准确评估用户的可中断负荷潜力，合理制定补偿标准，并建立可靠的通信和通知系统，确保用户能够及时响应 。

2.2.3 需求侧竞价

需求侧竞价是一种让用户参与电力市场竞争的需求侧响应方式 。用户根据自身的用电成本和可调整负荷能力，在电力市场中报出愿意在不同时段减少用电负荷的价格和负荷量 。电力市场运营者根据用户的报价以及电力系统的供需情况，进行统一的优化调度和资源分配 。报价较低且能够提供足够负荷削减量的用户将被选中参与需求侧响应，并按照其报价获得相应的经济补偿 。需求侧竞价机制引入了市场竞争机制，能够充分挖掘用户侧的负荷调节潜力，提高电力资源的配置效率 。但该机制对电力市场的成熟度和用户的市场参与能力要求较高，需要建立公平、公正、透明的市场交易规则和监管机制 。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%系数矩阵A

function Jacobidiedai(A)

[n,n]=size(A);

L=zeros(n,n);%下三角

D=zeros(n,n);%对角线

U=zeros(n,n);%上三角

for i=1:n

for j=1:n

if j<i

L(i,j)=A(i,j);

elseif i==j

D(i,j)=A(i,j);

else

U(i,j)=A(i,j);

end

end

end

G=-inv(D)*(L+U);

r=eig(G);

m=size(r,1);

for k=1:m

if abs(r(k))>1|abs(r(k))==1

printf('不收敛');

else

printf('收敛');

end

end

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码