赠读者:正在埋头科研的你,或许有时你会困惑于 “投入” 与 “回报” 的时差,会疲惫于 “未知” 与 “确定” 的博弈,但请记得:那些看似 “无用” 的试错,都是在为突破搭建阶梯;那些独自深耕的日夜,都在悄悄为你铺垫抵达真理的路径。科研的意义,从不止于最终的论文与专利,更在于你用耐心打磨细节、用努力对抗难题的过程里,对未知的探索、对领域的推动,以及对自我价值的成全。
愿你在每一次探索中,都能守住耐心的温度,保持努力的力度,终会在自己深耕的领域里,等到属于你的那份 “柳暗花明”,让每一份坚持,都成为照亮学科前路的微光。
一、主要内容
微电网日前经济调度以电网分时电价为基础,先对常规负荷、光伏出力、风机出力开展未来 24 小时预测,再充分利用微电网储能等可调控手段,追求运行经济性最优,该领域已有诸多研究成果。不少学者在考虑电价与负荷响应量相关性的前提下,建立了以运行成本最低、可再生能源消纳比例最高、用户满意度最好为目标的日前调度模型;还有研究从并网型微电网运营商的角度,提出供需协同两阶段日前优化调度框架,以此降低系统运营成本与风险;也有方法结合风电功率及可再生能源停运的不确定性,提出考虑风险的微电网日前随机优化调度方法;同时,存在以运行成本最小为优化目标且纳入储能的微电网日前调度模型。
具体而言,本文探讨的微电网模型包含风力发电机、光伏太阳能板、电网功率联络线、柴油发电机、储能电池、电力负荷等核心组成部分。在微电网经济调度的数学模型构建上,目标函数明确为最小化微电网的总运行成本。约束条件涉及多个方面:蓄电池的荷电状态需满足上下限约束;蓄电池单位时间的充放电功率存在上限限制;微电网与主网的功率交换存在约束,且风光出力允许弃用。目标函数的数学表达式为:
二、输出结果
Matlab输出结果:
Python输出结果: