基于风光储能和需求响应的微电网日前经济调度附Python代码

微电网经济调度与Python代码实现

原创于 2025-08-10 08:33:25 发布 · 1k 阅读

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微电网作为整合分布式能源、储能设备与本地负荷的小型能源系统，其日前经济调度旨在通过提前 24 小时规划各类资源的运行策略，在保证供电可靠性的前提下实现运行成本最小化。随着风能、太阳能等可再生能源在微电网中的占比不断提升，其出力的随机性与波动性给调度决策带来了巨大挑战；而需求响应技术的引入，则为平抑风光波动、优化负荷曲线提供了新的路径。基于风光储能和需求响应的微电网日前经济调度，正是通过协同优化风光消纳、储能充放与用户用电行为，构建经济高效、灵活可靠的调度方案。

风光储能系统在微电网日前调度中扮演着 “缓冲器” 与 “调节器” 的双重角色。风能与太阳能的出力预测精度直接影响调度方案的可行性 —— 尽管短期预测误差可控制在 10%-20%，但仍需通过储能系统进行补偿。例如，当光伏预测出力高于实际值时，储能可通过放电弥补供电缺口；当风电实际出力超预测时，多余电量可存储至蓄电池，避免弃风弃光。储能设备的充放电策略需紧密结合日前预测曲线，在负荷低谷时段（如凌晨）优先存储低价电能或富余风光电，在负荷高峰时段（如傍晚）释放电能以降低购电成本，同时需满足 SOC（State of Charge）约束（通常控制在 20%-90%），延长电池使用寿命。

需求响应（DR）通过价格信号或激励机制引导用户调整用电行为，成为微电网日前经济调度的重要调控手段。需求响应可分为价格型与激励型两类：价格型 DR 通过制定分时电价、实时电价，促使用户将高峰时段负荷转移至平段或谷段，例如将电动汽车充电从 18:00-22:00 调整至 0:00-6:00；激励型 DR 则针对可中断负荷（如工业电炉、商业空调），在系统供电紧张时通过补贴引导用户临时削减负荷。在日前调度中，需基于用户响应特性建立负荷转移模型，例如设定居民用户可转移负荷比例不超过 20%，且转移前后的用电舒适度（如室内温度、用电时长）满足约束条件，避免影响用户体验。

微电网日前经济调度的优化目标需兼顾经济性、环保性与可靠性。核心目标为运行成本最小化，涵盖购电成本（从主网购电的费用，与分时电价挂钩）、风光弃电损失（弃风弃光的机会成本）、储能充放电损耗（约 5%-10% 的能量损失）以及需求响应补偿费用；辅助目标包括碳排放量最小化（优先消纳风光等清洁能源）、供电可靠性最大化（通过负荷削减量最小化体现）。多目标优化时，可采用加权法将环保与可靠性目标转化为经济成本的惩罚项，或通过 NSGAII 等算法生成 Pareto 最优解集供决策者选择。

调度模型的约束条件需覆盖系统安全与设备运行边界：其一，功率平衡约束，即风光出力、储能充放电、主网购电与负荷需求在每小时需保持平衡；其二，设备容量约束，如风机最大出力不超过额定功率的 1.2 倍，储能充放电功率不超过其额定功率；其三，需求响应约束，如可转移负荷的时间窗口（如洗衣机需在 8:00-22:00 内完成运行）与转移量限制；其四，主网交互约束，如微电网与主网的交换功率不超过联络线容量。

在算法选择上，混合整数线性规划（MILP）因能快速处理线性约束与离散变量（如储能充放电状态、需求响应的负荷转移量），成为日前经济调度的主流方法；对于含非线性特性（如蓄电池充放电效率随 SOC 变化）的场景，可采用粒子群优化（PSO）、遗传算法等智能优化算法。实践表明，引入风光储能与需求响应后，微电网日前调度的运行成本可降低 15%-30%，风光弃电率下降至 5% 以下，主网峰段供电压力减少 20% 以上。

随着风光预测精度的提升（如结合 AI 算法实现分钟级预测）与需求响应参与度的深化（如用户侧聚合商的规模化运营），微电网日前经济调度将向 “预测 - 优化 - 校正” 的闭环模式发展。例如，通过滚动优化实时调整日前计划，应对风光预测误差；利用区块链技术实现需求响应的可信结算，提升用户参与积极性。这些创新将进一步释放微电网的经济与环境效益，推动其向高渗透率、高灵活性的方向演进。