【摘 要】
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由于能源紧缺与环境污染问题愈演愈烈,对低碳或零碳的可再生能源进行充分开发和利用是解决该问题的一种有效途径,而微电网作为一种分布式可再生能源友好型的大电网连接方式,迅速成为了研究热点。本文以光伏微电网为研究对象,对其发电预测与优化调度问题展开研究,研究工作主要包括:（1）针对光伏微电网的发电功率预测问题,考虑到光伏出力具有非平稳非线性的特点,本文结合经验模态分解（EMD）能提取不同时间尺度的规律性与
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由于能源紧缺与环境污染问题愈演愈烈,对低碳或零碳的可再生能源进行充分开发和利用是解决该问题的一种有效途径,而微电网作为一种分布式可再生能源友好型的大电网连接方式,迅速成为了研究热点。本文以光伏微电网为研究对象,对其发电预测与优化调度问题展开研究,研究工作主要包括:（1）针对光伏微电网的发电功率预测问题,考虑到光伏出力具有非平稳非线性的特点,本文结合经验模态分解（EMD）能提取不同时间尺度的规律性与深度信念网络（DBN）具有强大的数据拟合能力的特点,提出一种基于EMD-DBN的光伏发电功率组合预测模型,并详细地分析了建立该模型的步骤、训练样本的确定以及相关参数的选择等问题。仿真结果表明,该模型与反向传播（BP）神经网络、未经EMD分解的传统DBN网络相比,具有相对较高的预测精度。（2）为了进一步提高光伏功率预测的精度,本文引入了误差修正,提出用加权马尔科夫链（MC）去修正EMD-DBN模型的预测结果,并重点介绍其修正EMD-DBN预测结果的过程,最后通过仿真结果表明,该模型对于波动性强的光伏功率预测更加精准,更具有实用性,为光伏微电网的优化调度提供精准的预测数据。（3）考虑到若对光伏发电功率进行精准预测,有利于光伏微电网的经济运行并有效指导光伏微电网的优化调度。本文建立了典型光伏微电网结构,以系统运行成本经济最优为目标函数,建立多时间尺度优化调度模型,可有效应对光伏发电预测误差对于调度计划的影响,实现光伏微电网的稳定和经济优化调度运行,并用算例证明其调度模型的科学合理性。而后,分析了不同光伏发电功率预测精度对于微电网优化调度的影响,分析提升光伏发电功率预测精度力求实现更契合实际运行的优化调度的必要性,文章最后引入机会约束规划（CCP）理论,建立基于机会约束规划的光伏微电网优化调度模型,将光伏微电网中光伏出力的不确定因素通过机会约束描述并转化为确定性约束条件,分析不同置信度下光伏微电网的调度结果,验证了所提调度模型可为光伏微电网优化调度运行提供更多可行性方案。
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