微网是智能电网的重要组成部分和技术手段之一,而其运行优化是微网技术的重要研究方向。通过能量管理系统,微网能进一步实现可再生能源的高效利用以及自身的安全、可靠、经济运行。在微网运行过程中,能量管理系统根据分布式电源输出功率、负荷需求、电力市场信息等运行信息,在满足约束条件的前提下,依据优化目标制定微网运行的最优控制策略。论文考虑含光伏发电装置、储能设备和柴油发电机的独立微网系统,以提高微网长期运行的经济性为目标,研究微网能量管理优化问题。论文针对光伏发电功率变化的随机性,将其描述为马尔可夫过程；同时引入了排队服务模型来描述负荷的随机变化过程。将储能电池的充放电动作和柴油发电机的启停作为联合控制行动,以光伏发电功率等级、接入负载数量、储能蓄电池荷电状态等级和柴油机组运行数量作为系统状态,将微网系统建模为半马尔可夫决策过程模型。通过理论和学习算法求解系统的最优控制策略,获得了系统实时状态下的最优控制行动。仿真结果表明,最优控制策略能够提高微网运行的经济性,从而说明了论文所建随机模型的合理性和优化方法的有效性。仿真结果通过计算不同系统配置下的初始成本和最优运行成本,给出了不同系统配置下的投资回收期。此外,在微网系统中,储能电池荷电状态一般无法直接测得。由于电池充放电效率难以获取以及电池的自放电等因素,利用安时法估计电池荷电状态存在较大误差,使得电池荷电状态无法实时准确地获得。考虑到电池荷电状态与电池电压存在着一定的关系,且电池电压容易测量。因此论文将电池电压作为系统观测值,以光伏发电功率、接入负载功数量、柴油机组运行数量和电池电压作为系统观测状态,建立系统的部分可观半马尔可夫决策过程模型。通过理论和学习算法求解系统信度状态下的最优控制策略,最后给出了仿真结果和分析说明。