仇群辉， 孙一凡， 吴杭飞， 王妍彦， 何平， 张有兵， 谷纪婷

(1．国网嘉兴供电公司，浙江 嘉兴 314100；2．浙江工业大学 信息工程学院，浙江 杭州 310023；3．国网浙江省电力公司经济技术研究院，浙江 杭州 310008)

基金项目:浙江省自然科学基金资助项目(LY16E070005)

0 引 言

由于近40%的全球总能耗是建筑能耗，因此，近年来户用微电网(Residential Microgrid，RMG)的能量管理方法成为重要的研究热点[1]。相较于商业微网或工业微网，户用微电网中的用户用电行为更加随机，使得用电行为难以预测[2]。另一方面，随着可再生能源发电比例的持续增加，其出力随机性、间歇性是RMG迫切要求解决的难题之一[3]。因此，为了协调所有负荷的用电行为以改善供求平衡和解决RMG的不确定性，需要设计有效的能量管理方法。

以前对户用微电网的能量管理研究主要集中在确定性规划。需要建立精确模型，无法应对可再生能源出力和负荷需求的随机性。目前一些研究提出随机规划的方法以解决不确定性。文献[4-5]通过对RMG分析的基础上，提出了智能家居能源管理的随机动态规划框架，使得用户的电力支出得到显著的减少，但是采用离线优化方法，其实际应用价值不高。

针对上述问题，本文结合需求侧管理和日前电价提出一种基于模型预测控制的户用微电网在线能量管理方法，能够及时高效地处理各类生活电器接入用电时可能出现的突发状况，同时通过模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)实时更新可再生能源出力，为RMG处理不确定性提供了有效途径,并且在实践中很容易实施。……