微电网多能互补日前经济调度系统

资 源 简 介

本项目针对含有光伏、风电及蓄电池储能系统的微电网，开发一套高效的发用电计划调度算法。 系统核心功能是通过建立精细化的数学模型，实现在24小时调度周期内对各类清洁能源机组及储能设备的出力进行自动分配。 实现方法上，系统将电力系统运行成本（包括各机组维护费、环境折旧费、与主网的购电成本等）作为目标函数，构建多约束条件下的优化模型。 模型综合考虑了微电网内的功率实时平衡平衡、分布式电源的额定出力限值、蓄电池的充放电状态切换逻辑及其荷电状态（SOC）的时间连续性约束。 此外，系统还集成了大电网联络线交换功率控制逻

详 情 说 明

基于多能互补优化的微电网日前经济调度系统

项目介绍

本项目开发了一套针对微电网环境的日前经济调度工具。微电网系统集成了风力发电、光伏发电、蓄电池储能系统以及大电网联络线。该系统的目标是在满足微电网内部电力平衡的前提下，通过智能算法优化各机组出力方案，实现运行成本最小化。系统综合考虑了分时电价、各机组运维成本、环境效益以及蓄电池的物理特性约束，是一个典型的高度非线性、多变量约束的优化问题。

功能特性

1. 自动生成调度方案：系统通过构建精细的数学模型，自动生成未来24小时的风电、光伏、储能和电网交互功率的最优分配计划。
2. 经济性闭环控制：将系统运维费用、环境折旧费用以及与主网的购售电成本纳入统一的目标函数，最大限度降低微电网运行开支。
3. 储能逻辑精细化管理：模型不仅考虑了蓄电池的充放电功率限值，还严格限制了荷电状态（SOC）的波动范围，并保证了调度周期末态与始态的电磁能量平衡。
4. 峰谷分时电价响应：系统能够感知电力市场的价格波动，自动引导蓄电池在低价时段充电、高价时段放电，有效体现了储能的削峰填谷价值。
5. 可视化报告生成：系统自动产出各机组出力的堆叠图、SOC变化曲线与电价趋势对比图，并实时给出清洁能源就地消纳率的量化评估报告。

系统逻辑实现

系统遵循以下核心逻辑步骤进行：

1. 数据初始化：

系统首先定义了24小时的负荷预测数据、风电预测数据和光伏预测数据。同时，设置了复杂的电价梯度（峰、平、谷三段价位）。机组参数包括了风光的运维与环境评估参数，以及蓄电池的额定容量、充放电效率、最大充放电功率极限和SOC安全区间。

1. 优化模型建模：

系统的目标是最小化总运行成本。其中，机组运维成本由各设备出力与单价乘积求和得到；环境折旧价值反映了清洁能源的生态贡献；电网交互成本则根据实时电价计算，且特别考虑了售电收益（按购电电价的80%计算回报）。

1. 粒子群优化（PSO）寻优：

系统采用改进的粒子群算法作为核心引擎。粒子群的搜索空间由24个维度的连续变量组成，每一维代表蓄电池在该小时的计划出力。通过不断更新粒子的速度和位置，算法在24维空间内搜索使得总成本（含约束惩罚项）最低的全局最优解。

1. 约束处理机制：

对于不满足物理限制的非法方案，系统通过惩罚函数逻辑进行处理。惩罚项包括：SOC超限惩罚、联络线功率超限惩罚以及SOC末态连续性惩罚。这种方法将复杂的硬约束转化为目标函数中的代价项，确保最终生成的调度方案在技术上可行。

关键函数与核心算法分析

1. 改进粒子群算法实现：

算法设置了100个群体的种群规模，经过300次迭代进化。通过配置1.6的学习因子和0.8的惯性权重，平衡了算法的全域搜索能力和局部开发精度。系统在每次迭代后都会进行边界处理，确保粒子的位置始终处于蓄电池物理功率极限内。

1. 适应度计算函数（calc_fitness）：

这是系统的核心计算逻辑。该函数负责模拟蓄电池在24小时内的SOC演化过程。通过判断蓄电池出力正负号，分别应用充电效率和放电效率。同时，基于功率平衡方程（负荷 = 风电 + 光伏 + 电网 + 储能）反算联络线交换功率，从而计算出分时电费。

1. 能量平衡评估：

除了经济性指标，系统还通过计算“实际使用的清洁能源总量 / 潜在清洁能源总量”来评估系统的消纳率。这为评价调度策略的环保性能提供了量化依据。

系统要求

1. 运行环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 依赖工具箱：基础数学运算库、绘图工具箱。
3. 硬件建议：标准个人电脑即可，算法在百次迭代规模下具备良好的实时性。

使用方法

1. 准备环境：打开MATLAB软件，将工作路径切换至脚本所在文件夹。
2. 运行计算：在命令行窗口输入脚本主入口命令。
3. 查看结果：

- 观察弹出的图形窗口，第一幅图展示了24小时内各能源形式如何共同满足负荷需求； - 第二幅图展示了蓄电池SOC如何随着电价波动进行自动调整； - 查阅命令行打印的调度方案执行报告，获取具体的各项费用明细和清洁能源消纳率指标。