吴成明， 尚锦萍， 吴婷婷， 杨 逸， 张 杰

(三峡大学 电气与新能源学院，湖北 宜昌 443002)

0 引言

微电网是一种小规模的电力系统，由各种分布式能源、储能系统和不同类型的负荷(可控负荷或固定负荷)组成，既可以在电网上运行，也可以在孤岛模式下运行[1～4]。由于可再生能源的发展以及电力市场的倾向，微电网的不确定性逐渐成为人们关注的主要问题之一[5]。

目前国内外在微电网不确定性和微电网经济性优化调度领域的相关技术研究已逐步开展。文献[6]提出一种具有可调度能力的微电网优化运行实时控制策略，并建立了一种SA评估模型，提高了电网供需两侧的经济性。文献[7]综合考虑“源储荷”协调调控，提出一种广义能量优化鲁棒模型，增强了系统调度的灵活性。文献[8]使用云滴模拟多不确定性问题，将不确定性的模糊性和随机性的定性分析转化为定量分析。文献[9，10]考虑RES出力的不确定性，以微电网经济性最优为目标建立混合整数规划的两层随机调度模型。文献[11]利用模型预测控制实现日内滚动优化，并引入可调容量比例因子，可以实现功率跟踪，增强微电网的调度响应能力。为提高微电网运行的可靠性，文献[12～14]分别提出贝叶斯—粒子群优化算法，一种随机最优临近粒子群算法和量子粒子群算法，均提高了寻找微电网优化问题最优解的收敛速度和运算效果。

综合以上分析，本文提出一种基于TVAC-PSO算法的RSMG优化调度方案。该方案以微电网利润最大化为目标，将风速、销售和购买价格作为不确定参数，采用情景生成法来模拟这些参数，运用TVAC-PSO算法找出每小时最优的微电网配置。……