微网多目标动态经济优化调度.docx

微网多目标动态经济优化调度
随着社会和科技的不断发展，能源资源的供需矛盾日益加剧，因此如何进行多目标动态经济优化调度是当今亟待解决的问题之一。微网是一种在局部范围内实现多种能源互联互通、互补共存、自主协调、安全高效的能源系统平台，因此大力发展微网是解决能源矛盾的重要途径之一。在微网中进行多目标动态经济优化调度是微网建设的重要内容之一，下面本文将从微网与多目标动态经济优化调度两个方面进行探讨。
一、微网技术的发展及其应用前景
2013年，提出将直接使用分散式微电网(DCMMG)与能量存储混合在一起成为混合型直流微电网。混合型直流微电网在博世和ABB等公司实验室的实践中获得应用。微电网的概念是指将一定容量的电源设备直接接入电力负载侧，而无需经过变压器和长距离输电线路。同时，微电网内部的电源设备能够根据负载需求进行协调和控制，使其具有均衡化能源供应的功能。微网技术的应用前景在绿色能源方面是非常广阔的，如通过太阳能电池、风能发电等，更大程度地发挥本地能源的综合利用，实现不同领域能源的紧密协调、优化配置和利用，通过微网技术构建“智慧能源互联网”，从而推动我国从单一能源结构向多元能源结构转型。
二、多目标动态经济优化调度方法
在微网中进行多目标动态经济优化调度是相对复杂的问题。由于微网存在多种能量源，对于不同能量源的优化配置以及能量的调度是一个重要问题。同时微网的整体负载和性能需求也是非常重要的。因此，为了实现微网的整体优化，需要采用多目标动态经济优化调度方法。这种方法在实际应用中已被证明具有较好的效果。
多目标动态经济优化调度方法主要包括以下几个方面：
1.基于模糊控制的优化调度模型
模糊控制是一种广泛应用于工程控制领域的方法。该方法的基本思想是将模糊量与控制量相联系，以达到对系统动态响应的调节。在微网调度中，模糊控制可应用于负荷预测、能量供应、能量调度等方面，以提高微网的整体运行效率。
2.基于演化算法的微网优化模型
演化算法是一种利用种群进化的思想寻求最优解的方法。在微网优化调度中，演化算法可以应用于微网参数调节、负荷预测、能量调度等方面，以优化微网的整体性能。
3.基于神经网络的微网优化调度模型
神经网络是一种模拟生物神经系统的数学模型，在微网优化调度中具有广阔的应用前景。神经网络可以应用于向量回归、负荷预测、能量优化调度等多个方面，以优化微网的整体性能。
通过以上几种技术的应用，微网中的多目标动态经济优化调度可以得到有效解决。
三、结语
在当前国内能源紧张、碳排放高的情况下，能源转型和增加绿色能源利用是势在必行的事情。微网是解决能源矛盾的重要途径之一，然而其建设要面对多种问题，如多种能源的优化配置与调度等等。多目标动态经济优化调度方法是优化微网整体性能的重要手段。通过模糊控制、演化算法、神经网络等方法，可以实现对微网中的能量和负载的优化配置和调度，从而更好地实现微网的整体优化。