一、微电网
1.1 微电网运行优化
基于短期/超短期资源和负荷预测以及实时信息，按照既定的的运行目标和约束条件，通过协调控制系统内的分布式电源、储能和可控负荷，实现微电网的优化运行、管理和控制。微电网的运行研究主要关注能量管理模式、短期/超短期资源和负荷预测方法、运行调度策略和优化求解算法。微电网能量管理模式主要分为集中式和分布式两种。
- 集中式管理是将微电网内的信息统一采集和分析，从全局角度制定各设备的运行计划;
- 而分布式管理提倡各自为政，各设备基于局部信息进行自我管理。
本文后续章节的研究主要针对微电网
集中式管理下的运行调度策略;此外，单纯从求解算法角度考虑，微电网规划研究中综述的求解算法同样适用于运行问题，故微电网运行研究其余方面的研究现状不在这里进行过多介绍。
1.2 微电网的运行调度
微电网集中式管理下的运行调度策略可分为三个层次: 日前调度策略、日间超短期调度策略和实时控制策略，并可根据实际需求进行简化。
- 日前调度策略一般采用优化的方式
- 日间超短期调度策略可以根据需求灵活选择优化或者逻辑控制的方式
- 实时控制策略一般采用逻辑控制的方式
现有研究中，适用于独立型微电网的逻辑控制策略包括了平滑功率策略、柴油机最短运行时间策略、硬充电策略等;对于含冷热电联供机组的微电网，则可选用以电定冷(热)和以冷(热)定电的逻辑控制策略。日间超短期调度策略采用优化方式和日前调度策略类似，只是所考虑的是超短期预测信息。文献针对含风柴储生物质发电机组的独立型微电网，提出了日间超短期优化调度和实时逻辑控制的运行策略，其中超短期优化采用枚举法确定最佳的运行方案。对于并网型微电网而言，由于不需考虑微电网的稳定运行问题，因此对于实时控制的需求相对较少，更多考虑微电网的日前调度以及超短期优化运行。
日前调度
根据是否考虑风光资源和负荷等不确定性信息的预测误差，可以分为确定性日前调度策略和不确定性日前调度策略。
确定性日前调度
不考虑预测误差对日前运行计划的影响，研究侧重点一般放在新的研究对象、新的设备模型等方向。文献以经济和环境成本最小化为目标，建立了风光储柴微电网系统的多目标日前调度模型。文献针对并网型微电网，建立了计及储能寿命影响的日前调度模型，获得了较好的优化效果。文献针对含电热联合系统的微电网，以总运行成本最小为优化目标，建立了电热综合调度模型;相比于以热定电的运行策略，电热综合调度可充分发挥联产系统的经济优势。为了使确定性模型能够更好地指导微电网的日间运行，部分学者采用了模型预测控制策略(Model Predictive Control，MPC)。MPC 的反馈环节，能帮助决策者及时调整系统的运行计划;而基于预测的控制，又可以根据资源和负荷的未来需求，优化制定系统的运行方案。文献针对校园类型的微电网，基于 MPC 策略制定冷机、热储能系统和汽轮机的运行计划，使用户的年购电费用明显降低。
不确定性日前调度
为了在日前调度环节计及微电网运行中的不确定性信息，同样可以采用概率法、随机规划和鲁棒优化等不确定性分析方法。文献利用若干场景描述风电出力的随机性，并由此建立了考虑公共连接点功率波动的微电网随机优化模型;相比于确定性优化调度方法，随机优化模型在降低运行总成本的同时减小了风电波动性对电网的影响。文献基于蒙特卡罗法和 GAMS 软件(用于场景削减)生成的电价、风电和电负荷变化场景，建立了能源集线器运行问题的随机规划模型，并利用该模型研究了风电、电价和负荷不确定性对系统运行成本和可靠性的影响。文献则引入鲁棒优化研究了能源集线器参数对运行结果的影响。文献利用鲁棒优化研究了计及风电不确定性的微电网优化运行问题;在所研究案例中，相比于确定性模型和随机模型，基于鲁棒模型的微电网运行成本有一定幅度的降低。
日间超短期
实时控制
二、研究现状总结
从上述研究综述可以看出，微电网规划和运行问题的研究已相对广泛和深入，不确定性分析方法在微电网规划建模和优化运行环节也得到了较多的关注和应用。不过针对一些特定的研究对象，继续开展微电网规划与运行不确定性的相关研究，依然是一项有意义的工作。下面主要针对本文所研究的三类微电网，进一步对现阶段的相关研究工作进行总结。
光储并网型微电网规划
该研究方面，储能建模是关注的重点。 储能寿命可以用循环次数或者累积吞吐量来建模，但相关研究并未考虑规划期内的负荷增长、储能成本下降等因素;通常依据一年的运行模拟结果评估微电网规划期内的总经济性，针对规划期的整体建模相对较少。为了计及这些因素，许多学者对不同规划基准年的光储微电网投资机会进行了研究;多采用全年运行模拟的方式，并且没有考虑分时电价机制下的储能套利策略对规划方案的影响。现有研究中，规划期内的不确定性信息多采用场景来描述，鲁棒优化等不确定性分析方法的应用相对较弱。
独立型微电网规划
该研究方面，针对可再生能源资源和负荷需求的分析，多基于全年数据或者典型日的方式，未能计及微电网规划期内的不确定性。采用蒙特卡罗随机生产模拟可以对资源和负荷的不确定性进行建模，但基于随机模拟结果进行后续的可靠性评估和配置优化，一定程度上会增加时间开销。考虑到资源和负荷的日变化模式有一定的规律，可以选用日变化场景树的方式对资源和负荷不确定性进行刻画，但相关研究忽视了日变化模式的多样性。而针对独立型微电网的可靠性评估，多采用蒙特卡罗模拟的方式，但随着可供选方案数量的激增，评估时间开销同样会增加。当采用解析法时，相关研究忽略了储能荷电状态的时间相关性，或者未考虑储能系统;而计及储能可靠性的多状态解析模型，则未考虑储能装置自身故障。
冷电综合型微电网优化运行
该研究方面，采用优先级控制的确定性运行策略，在降低含热储能系统的微电网运行能耗方面有所发力。为了充分发挥热储能的蓄能优势，确定性日前调度策略受到一定关注。为了克服预测误差给日前计划带来的影响，MPC 策略也得到较多应用。但 MPC 本质上也是一种确定性调度策略，同样依赖于负荷需求和可再生能源发电的预测精度。为了进一步降低预测不确定性对系统运行的影响，许多学者提出了MIN-MAX MPC鲁棒优化控制模型、随机规划模型、单阶段鲁棒优化模型。但随机规划模型需要提前知道不确定性信息的概率分布，这在实际中往往比较困难;根据其他模型制定运行计划通常过于保守，增加了系统的运行成本。而基于方案保守度可调整的鲁棒优化模型可以较好的应对这些难题，但针对冷电综合型微电网优化运行的应用研究较少，特别是两阶段鲁棒优化模型。
参考文献：不确定性环境下的微电网规划与运行方法研究_焦冰琦.pdf
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