基于清洁能源的微电网调度与发用电计划优化系统

资 源 简 介

该项目旨在解决包含光伏发电系统、风力发电机组及蓄电池储能电站在内的微电网资源优化配置与运行调度问题。通过构建以电力系统总运行成本最小化为数学模型的目标函数，综合考虑了能源采购成本、各机组运行维护成本以及储能系统损耗。系统利用先进的优化算法对典型日内的24小时发用电计划进行精确计算，在严格满足系统负荷需求、实时功率平衡、蓄电池荷电状态（SOC）动态平衡以及各分布式电源输出功率限制的前提下，实现多种能源的最优互补。该系统不仅能有效平抑风光出力波动对电网的影响，还能够根据分时电价策略自主调整充放电行为，提高系统

详 情 说 明

基于清洁能源集成的微电网运行调度及其发用电计划优化系统

项目介绍

本项目是一套针对微电网环境开发的能源管理与优化调度解决方案。系统核心关注于光伏发电、风力发电以及蓄电池储能电站的协同运行，旨在通过精确的数学建模和优化算法，解决分布式能源波动性带来的消纳难题。该系统以微电网全天运行成本最小化为核心目标，在保障系统电力平衡与各设备物理约束的基础上，制定最优的发用电计划。

功能特性

• 混合整数线性规划算法：采用成熟的MILP数学模型，能够同时处理连续型的功率变量和离散型的运行状态控制变量。
• 蓄电池动态SOC管理：精确模拟蓄电池在充放电循环中的电荷状态变化，包含充放电效率损耗、荷电状态上下限保护以及日始末能量平衡约束。
• 经济运行调度：系统深度集成分时电价（TOU）策略，通过在电价低谷期充电、高峰期放电并配合购售电切换，最大限度提升系统经济性。
• 分布式电源模型：内置光伏、风电预测出力模型，综合考虑各发电设备的运行维护成本，实现多种能源的最优互补利用。
• 自动化分析报告：自动生成包含总成本、购售电支出、运维费用、清洁能源渗透率及储能利用情况在内的详细数据报告。
• 多维度可视化展示：提供功率平衡堆叠分析、SOC与电价关联响应趋势、能源消纳结构等可视化图表。

实现逻辑与功能细节

本项目的主程序脚本严格遵循建模、求解、分析的逻辑流程，具体实现如下：

1. 场景数据与参数初始化

程序预设了24小时的典型日负荷曲线、光伏及风力发电预测数据。同时定义了复杂的分时电价体系（购电价格分为谷、平、峰三段，售电价格按购电价格的80%计算）。系统参数部分严格定义了蓄电池的物理属性，包括1000kWh额定容量、250kW充放电功率限值、0.95的转化效率以及0.2至0.9的SOC安全工作区间。

2. 数学模型构建

• 决策变量：系统设置了共168个决策变量。其中包括24时段的购电功率、售电功率、储能充电功率、储能放电功率，以及用于控制状态的二进制布尔变量（充放电互斥标志、购售电状态标志）。
• 目标函数：构建以最小化系统总成本为目标的线性函数，包含外部购电成本（随电价波动）、蓄电池充放电运维损耗成本，并扣除向大电网售电产生的收益。
• 约束条件体系：

- 功率平衡约束：确保每一时刻的光伏+风电+购电+蓄电池放电始终等于负荷+售电+蓄电池充电。 - SOC迭代约束：基于上一个时刻的电量状态，结合当前充放电功率及效率，线性迭代计算当前SOC，确保其不越限。 - 互斥逻辑约束：通过大M法及布尔变量，确保系统在同一时刻不会同时进行充电与放电，也不会同时进行购电与售电。 - 末期能量回归：强制要求24小时末的SOC状态回归至初始状态，保证储能系统的可持续循环能力。

3. 算法求解

程序调用 intlinprog 求解器，这是处理混合整数线性规划问题的核心工具。它通过分支定界等高级算法，在多维解空间中寻找满足所有非线性逻辑约束条件下的全局最优解。

4. 统计与分析模块

求解完成后，系统会对结果进行解构，计算购电总支出、售电总收益、运维固定成本及变动成本。特别引入了清洁能源渗透率指标，用于衡量微电网对绿色能源的消纳水平。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2023b 或更高版本。
• 必备工具箱：Optimization Toolbox（优化工具箱）。
• 硬件环境：标准PC环境即可，算法求解效率极高，通常在数秒内即可完成24小时精度的调度方案计算。

使用方法

1. 确保MATLAB环境中已安装优化工具箱。
2. 将项目脚本文件放置于MATLAB当前工作路径下。
3. 直接运行主程序。
4. 运行结束后，命令行窗口将输出微电网运行调度的详细统计报告。
5. 系统将自动弹出绘图窗口，展示电力平衡图、SOC动态曲线以及电价响应关系图，供用户进行调度策略分析。