18、微电网能源管理优化与仿真分析

微电网能源管理优化与仿真分析

1. 优化背景与数据处理

在当今能源管理领域，微电网的高效运行至关重要。然而，全球范围内虽有依据位置和天气信息提供的光伏功率预测服务，但特定位置的太阳辐照度（W/m²）公共预测数据精度仍不足，这使得依据真实太阳辐照度预测来计算光伏功率变得困难。为解决这一问题，在本研究中，光伏功率预测数据由实际测量数据计算得出，假设每小时的预测数据与测量数据的每小时平均值存在随机 ±10% 的误差。

负荷预测数据由负荷管理系统提供，这也带来了额外的不确定性。本研究考虑了一种简单的任意负荷功率变化情况，展示了负荷功率与负荷功率预测之间的差异。为了实现次日的优化运行，预测层需向能源管理层提供光伏功率和负荷功率每小时变化的预测信息。

2. 系统约束设定

• 时间约束 ：设定一天中的高峰时段为 11:00 - 13:00 和 16:00 - 18:00。
• 电网约束 ：为减轻电网功率的强烈波动，设定电网功率变化限制为 20W/s，电网功率注入限制为 700W，供应限制为 600W。
• 存储约束 ：任意设定荷电状态（SOC）限制为 45% 和 55%，初始 SOC 为 50%，参考容量为 130Ah。这些 SOC 限制是根据实验平台的存储容量选定的，用于展示系统在一天内出现存储事件（满、空）时的行为。

3. 优化计算过程

能源管理层基于预测信息，使用 CPLEX 求解混合整数线性规划问题，计算出优化问题的解，并给出最优功率流的变化情况，如下表所示：