随着社会的不断发展,资源消耗与日俱增,环境污染也愈发严峻。在此背景下,微电网及需求侧响应技术发展的也越来越迅速。微电网以其高效使用风能、太阳等清洁能源实现发电目标,使化石等能源的用量予以骤降。利用需求侧响应技术可以充分挖掘出用户侧调控资源的潜力,提升用户侧用电效率。综上所述,在此次设计中,本人针对含分布式电源、储能系统及常规负荷的微电网开展深入研究,完成源储荷协调优化的控制目标。研究工作的内容如下所述:(1)构建微网中源储荷各个关键单元的数学模型;创建相应的发电机、储能系统模型;针对用户侧负荷的特性对模型进行解析;创建空调、热水器等可调控设备的负荷模型,并给出适用于微网的需求侧响应框架。(2)针对微电网规模优化的重要性,本文尝试利用需求侧响应研究微电网中的能量生成问题,有效对微网的规模进行优化。通过需求侧响应减少或消除发电侧与耗电侧的不平衡实现成本削减,具体做法为转移负荷时域或对负荷进行调度规划,将有需求侧响应和无需求侧响应的优化结果进行比较。最后,通过仿真验证策略的有效性。(3)由于自然资源可能造成预测误差,因此着重分析风能、光能等自然资源造成误差随机性的原因,并提出情景生成与消减的方法减少预测误差。由于需求侧响应消耗大量的人力物力,因此创建了基于自动需求侧响应的微电网多目标双层协调优化控制模型,模型分为上、下两层。上层中,通过分时电价信息引导用户侧可调控负荷积极参与需求响应,针对负荷曲线进行优化,优化完毕后再输出到下层模型中。下层中,主要是以经济、环境的效益作为优化的首选目标,利用改进的粒子群算法对模型进行求解,旨在使环境污染问题得到有效控制,同时提升微电网运行经济性。最后,在上文提出的自动需求侧响应策略的基础上,通过仿真,对该策略进行深度验证,证明论文所阐述策略的有效性及实用性。