计及低碳经济运行的含风电微网群源储协同日前优化调度

《计及低碳经济运行的含风电微网群源储协同日前优化调度》是一篇聚焦于新能源电力系统优化调度领域的研究论文。随着全球对碳排放问题的关注日益增加，如何在保证电力系统稳定运行的前提下实现低碳经济运行成为当前研究的重点。本文针对包含风电的微网群系统，提出了一种源储协同的日前优化调度方法，旨在提升系统的经济性与环保性。

该论文首先分析了当前微网系统中风力发电的波动性和不确定性对调度策略的影响。由于风电具有间歇性和不可控性，传统调度方法难以满足实时负荷变化和能源供需平衡的需求。因此，作者引入了基于概率模型的风电出力预测方法，提高了风电接入后的调度精度。

在系统建模方面，论文构建了一个包含多个微网单元的集群模型，每个微网单元内包含分布式电源、储能装置以及可调节负荷。通过建立多目标优化模型，论文考虑了经济成本、碳排放量以及系统稳定性等多个优化目标，力求在满足电力需求的同时实现最优调度。

论文的核心创新点在于提出了源储协同的调度策略。传统的调度方法通常将电源和储能分开处理，缺乏整体协调。而本文通过构建一个统一的优化框架，将源侧（如风电、光伏等）和储侧（如电池储能、飞轮储能等）进行联合优化，实现了资源的高效利用。这种协同调度方式不仅提升了系统的灵活性，还有效降低了运行成本。

在算法设计上，论文采用了一种改进的粒子群优化算法（PSO）来求解多目标优化问题。该算法结合了非支配排序和拥挤度计算，能够在保持多样性的同时快速收敛到最优解。此外，为了提高算法的鲁棒性，作者还引入了自适应参数调整机制，使得算法能够更好地应对不同场景下的调度需求。

论文通过仿真实验验证了所提方法的有效性。实验结果表明，在相同的负荷条件下，采用源储协同调度策略的系统运行成本比传统调度方法降低了约15%，同时碳排放量减少了约20%。这充分说明了该方法在提升系统经济性和环保性方面的显著优势。

此外，论文还探讨了不同储能容量配置对系统性能的影响。研究表明，适当的储能容量可以有效平抑风电波动，提高系统运行的稳定性。然而，过大的储能容量不仅增加了投资成本，还会降低系统的经济性。因此，论文建议在实际应用中应根据具体情况进行合理的储能配置。

最后，论文总结了研究的主要结论，并指出了未来的研究方向。作者认为，随着智能电网技术的发展，未来的微网调度系统需要更加智能化和自动化，以应对日益复杂的能源结构和负荷需求。同时，如何进一步融合人工智能和大数据技术，提高调度系统的实时性和准确性，将是下一步研究的重要课题。