更新时间：03-26 （周老大）提供原创文章
摘要:基于化石能源日益枯竭和环境保护的考虑，加上单纯依赖大电网供电存在的安全缺陷，利用清洁能源的分布式发电技术受到了各国学者的广泛关注与重视.分布式发电能耗低、清洁环保、供电灵活，但控制复杂.为发挥分布式发电的优势，协调分布式电源与大电网间的矛盾，人们提出了微网的概念.分布式电源的多样性及其运行组合的灵活性，使得微网的能量优化调度十分复杂，发展和研究微网的能量优化调度问题便显得十分必要.
本文分析了微网系统的结构、微电源的工作原理和运行特性.由于孤网是微网区别于大电网的主要运行方式，孤网运行为微网提供了更高的供电可靠性和灵活性，本文主要研究孤网运行方式下的微网经济优化调度.为此，参考大量文献后给出了孤岛模式下各种微电源的运行成本模型，同时，阐述了粒子群算法的原理，并基于粒子群算法，以发电成本最低为目标，功率平衡和发电能量限制为约束，结合具体数据，在孤岛模式下作了能量调度策略的仿真和分析，给出了微网中微电源的最优能量优化调度.
本文所进行的研究工作对孤岛模式下微网系统的规划设计和能量管理有一定的理论意义和参考价值.
关键词：微网；分布式发电；优化调度；粒子群算法
目录
摘要
abstract
第1章 绪论-1
1.1 研究背景及意义-1
1.2 国内外研究现状-2
1.2.1 国内外微网研究现状-2
1.2.2 国内外微网能量优化调度的研究现状-3
1.3 发展方向-4
1.4 本文的主要内容及章节安排-4
第2章 微网的结构和数学模型-7
2.1微网的结构-7
2.2 微电源数学模型-8
2.2.1 风力发电机-8
2.2.2 光伏电池-9
2.2.3 燃料电池-10
2.2.4 微型燃气轮机-12
2.3 本章小节-13
第3章 孤岛模式下的微网能量优化调度模型-15
3.1 目标函数-15
3.2 约束条件-15
3.3 能量优化调度策略-16
3.4 本章小节-16
第4章 粒子群算法的基本原理-17
4.1 粒子群算法概述-17
4.1.1 粒子群算法的原理-17
4.1.2 基本粒子群优化算法-17
4.1.3 权重改进的粒子群优化算法-18
4.1.4 粒子群算法的求解-19
4.1.5 粒子群算法的优点-20
4.2 粒子群算法与蚁群算法、遗传算法的比较-20
4.2.1 与蚁群算法的比较-20
4.2.2 与遗传算法的比较-21
4.3 本章小节-21
第5章 基于粒子群算法的微网能量调度策略仿真与分析-23
5.1 模型概述-23
5.2 孤岛模式下微网系统能量调度仿真研究-25
5.3 仿真结果-27
5.4 本章小节-28
第6章 结论与展望-29
6.1 结论-29
6.2 展望-29
参考文献-30
致 谢-32
附录：仿真参数-33