1. 研究目的与意义（文献综述）

1．目的及意义（含国内外的研究现状分析）

1.1背景及意义

2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容：

本课题研究的内容是将光伏发电系统、配电网、蓄电池储能装置以及电动汽车充电桩相结合构成微电网，开展分布式发电预测、负荷预测、电源调度管理、负荷调度管理、储能调度管理、能量优化调度等预测的研究。

2.1.1开展分布式发电预测，负荷预测

对于分布式电源，发电预测技术均应与之相对应，对于光伏发电而言，系统应于夜间完成第二天24小时的发电预测，而且在系统运行时还应依据实时数据和相关条件生成1h短时发电预测和10min超短时发电预测。

系统应具备未来24h即第二天负荷用电情况的短期负荷预测、1h和10min的超短期负荷预测，根据实时负荷状况以及负荷变化趋势预测将来时间段内的负荷变化情况。

2.1.2进行电源、负荷、储能调度管理

对于多种电源接入的系统，应有电源优先级管理策略。通常情况下光伏发电、风力发电无燃料成本应具有最高的优先级；至于需要消耗燃料的发电装置、以及外部电网的电力购入，应根据功率缺额量以经济性为目标确定何种电源投入或增大出力。通常情况下应尽量满足负荷需求，充电设施按被充电电池组的BMS提出的要求进行功率输出，不宜对负荷的运行进行限制。在特殊状况时，如由于外部电源功率限制、分布式发电出力不足、储能荷电量低等原因导致系统电力不足时，因此系统应具备控制负荷的能力，负荷功率的控制措施为投入/切除和实时功率调整。荷电状态是储能装置参与微电网能量调度管理的信息，因此系统应能接入储能装置的电池管理系统（BMS），随时获取储能装置的荷电状态。

2.1.3能量优化调度管理

1）通过对电源、储能装置、负荷以及电网当前运行状态和历史数据进行分析，继而做出科学的评估和预测。

2）根据微电网内各类型电源享受的优先调度权分级、负荷分级以及外部电网电价类型的不同选择，采取不同的能量调度策略，确定相应的优化调度模型，以综合经济性为目标，采用有效的算法求解未来不同调度周期的最优运行计划。

2.2目标：

开展光储配微电网充电站能量优化调度管理的研究，需要满足的技术功能：完成光伏分布式发电1路，储能电池系统1路，配电网1路，电动汽车充电桩负荷1路的系统组网设计；根据不同类型的分布式光伏电源，配电网、储能系统以及负荷特性开展分布式发电预测、负荷预测、电源调度管理、负荷调度管理、储能调度管理、能量优化调度等预测的研究。

2.3本文拟采用的技术方案及措施去下：

2.3.1功能需求，完成系统组网结构的设计

此系统要完成的功能是：光伏发电装置具有最高优先权，尽量满足负荷的供电要求；联络线功率不影响厂区的生产用电；光伏发电电量就地消纳或存储；储能装置低谷时段充电，高峰时段放电，必要时在平时段参与功率平衡。微电网充电站的另一电源是外部电网，微电网加电站根据负荷需求、光伏发电状况、储能运行方案，服从能量优化调度管理，从外部电源补充系统内的功率缺额。

系统由光伏发电系统、蓄电池储能系统、配电网以及电动汽车：充电桩负荷一路组成。组网结构如下：

2.3.2完成分布式发电预测、负荷预测

光伏发电预测作为微电网能量管理的一部分，主要用来预测光伏短期和超短期发电功率。光伏发电预测宜采用基于历史气象数据和光伏发电量数据的统计学方法、基于互联网的气象预报预测方法等。

下图为典型日光伏发电功率曲线：

负荷预测负荷预测所需的历史资料收集与整理由供货方完成，宜收集与整理项目所在地规模、运行模式相近的电动汽车加电站历史运行收据。

下图为典型日负荷功率曲线：

2.3.3电源、负荷、储能调度管理

综合天气状况、充电高峰时间、储能状况等因素，应按照光伏优先的原则完成对此三者的调度。

1）制定不同的能量优化策略，确定相应的优化调度模型，采用有效的算法求解未来不同调度周期的最优运行计划。

2）生成调度周期内各发电装置、外部电源联络线、储能、负荷的预测逐时曲线。还应生成次日各发电装置、外部电源联络线、储能及负荷的累计电量的预测。

3）系统生成的调度计划应能自动执行，并且可以以报表形式打印输出。

2.4仿真试验。

3. 研究计划与安排

第1周：下达毕业设计任务书及要求，查阅国内外研究现状等文献；

第2周：查阅文献，讨论毕业设计任务和内容；

第3周：撰写并提交毕业设计开题报告；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 孟明, 陈世超, 赵树军,等. 新能源微电网研究综述[j]. 现代电力, 2017, 34(1):1-7.

[2] el-shatter t f, eskander m n, el-hagry m t. el-shatter, t.f.: energy flow and management of a hybrid wind/pv/fuel cell generation system. energy conversion and management 47, 1264-1280[j]. international journal of solar energy, 2002, 47(9):1264-1280.

[3] mousavi s m, fathi s h, riahy g h. energy management of wind/pv and battery hybrid system with consideration of memory effect in battery[c]// international conference on clean electrical power. ieee, 2009:630-633.