【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附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与战略意义

在全球绿色转型浪潮下，《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》明确提出 2030 年减污降碳协同能力显著增强、2035 年经济社会全面进入绿色低碳轨道的战略目标。电力行业作为碳排放核心领域，其低碳化转型成为关键突破口。

微电网虽为分布式新能源消纳提供有效路径，但单一微网受限于能源禀赋与储能容量，难以平衡间歇性电源波动与负荷需求。多微网（Multi-Microgrid, MMG）通过公共耦合点（PCC）实现互联，依托源储荷时空互补特性提升可再生能源渗透率，减少对传统化石能源依赖，成为电力系统低碳转型的核心技术载体。因此，开展面向低碳经济的多微网能量互联优化调度研究，对实现 “双碳” 目标与能源高效利用具有重要理论与工程价值。

二、多微网系统架构与技术特性

（一）核心组成与层级架构

多微网系统由能源设备、控制层级与运行模式三大核心要素构成：

1. 关键设备集群：涵盖风力发电机（WT）、光伏（PV）等可再生能源机组，燃气轮机（MT）等可控电源，以及储能系统（ESS）等调节装置，形成多元能源供给体系。

1. 三层控制架构：系统级（中央调度中心）负责全局优化决策，微电网级（MGO）协调本地源储荷互动，单元级实现设备实时响应，通过三级协同保障调度精度。

1. 双模式运行机制：并网模式下与大电网双向互动，孤岛模式下通过微网间功率互济维持独立运行，提升供电可靠性。

（二）技术优势

1. 可再生能源消纳提升：通过微网间能量互补，有效减少弃风弃光现象，显著提高清洁能源在能源结构中的占比。

1. 系统韧性增强：功率互济机制可应对单一微网的发电短缺或负荷波动，降低分布式电源不确定性对电网的冲击。

1. 综合成本优化：共享储能模式降低个体投资成本，联盟合作实现资源优化配置，兼顾环境效益与经济效益。

三、低碳导向的优化调度模型构建

（一）核心目标确立

模型以 “低碳优先、经济协同” 为原则，构建双目标优化体系：

• 低碳目标：将碳排放量作为核心约束，通过优先消纳清洁能源、减少化石能源调用实现减排，可结合碳交易机制量化碳排放成本。

• 经济目标：在低碳约束下，最小化系统运行成本（含发电成本、储能损耗、网间交互费用），同时通过分时电价机制实现收益优化。

（二）能量互联机制设计

基于 “就地消纳优先、大电网备用补充” 原则，设计多场景能量流动策略：

1. 全微网清洁能源充足场景：优先满足本地负荷与储能充电，盈余电量通过中央控制器统一调度售电，获取经济收益。

1. 部分微网清洁能源充足场景：中央控制器核算系统总供需，若清洁能源可满足整体需求（含储能充电）则切换孤岛模式，实现微网间余电互济；否则启动并网模式补充缺口。

1. 全微网清洁能源短缺场景：采用并网模式，基于经济原则协调微网间交互与大电网购电，优化可控电源出力。

（三）约束条件设定

1. 设备运行约束：包含风机、光伏的出力上限约束，储能系统充放电功率与容量约束，燃气轮机启停与出力范围约束。

1. 能量平衡约束：各时刻微网内发电、储能充放电、网间交互功率之和等于负荷需求，兼顾传输损耗补偿。

1. 碳排放约束：系统碳排放量不超过预设阈值，可结合碳配额动态调整。

四、优化调度算法与求解流程

（一）智能算法选型

针对模型非线性、多约束的复杂特性，主流采用粒子群优化算法（PSO）、遗传算法（GA）等智能优化方法：

• 粒子群优化算法：将调度方案映射为 “粒子”，通过模拟鸟群觅食行为，结合个体与群体最优经验更新位置速度，快速收敛至低碳经济最优解。

• 博弈优化算法：对含共享储能的多主体系统，采用 Stackelberg 主从博弈模型，以配电网为领导者制定电价，微网联盟与储能运营商为跟随者优化策略，实现多方共赢。

（二）标准求解步骤

以粒子群算法为例，求解流程如下：

1. 参数初始化：设定粒子规模、最大迭代次数、惯性权重等参数，随机生成初始调度方案集。

1. 适应度计算：将各方案代入目标函数，综合评估低碳效益与经济性，确定适应度值。

1. 迭代优化：根据个体历史最优与全局最优位置，更新粒子速度与位置，迭代寻优。

1. 收敛判断：达到最大迭代次数或目标函数精度时终止，输出最优调度方案。

五、研究展望

1. 不确定性应对

   ：融合鲁棒优化与随机规划方法，提升模型对风光出力、负荷需求预测误差的适应性。

1. 多能源协同

   ：拓展电 - 热 - 气多能流互联模型，结合综合需求响应进一步挖掘低碳潜力。

1. 数字孪生应用

   ：构建多微网数字孪生系统，实现调度策略的实时仿真与动态修正，提升工程实用性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张延福.基于改进支持向量机的微电网负荷预测研究[D].东北石油大学[2025-10-13].DOI:CNKI:CDMD:2.1016.210595.

[2] 赵珍珍,王维庆,王海云,等.基于PDIMMOPSO算法的微电网多目标优化运行[J].现代电子技术, 2022(009):045.DOI:10.16652/j.issn.1004-373x.2022.09.021.

[3] 白波.多微网并网技术与协调控制策略的研究[D].西华大学,2017.

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