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在踐行“30達峰，60中和”雙碳目標和能源向清潔化、電氣化轉型的國家戰(zhàn)略道路上，利用諸如風能、太陽能等可再生能源進行電力生產的相關技術扮演著重要的角色。然而，風力發(fā)電和光伏發(fā)電因受氣象因素影響，存在天然的隨機波動性，而這種波動性既影響電能質量又難以實時滿足負荷需求。將風力發(fā)電、光伏發(fā)電、儲能及負荷有機組織起來，進而構成微電網，能夠有效抑制風光發(fā)電的不確定性，更好地滿足負荷需求，改善電能質量。
　　有鑒于此，微電網的相關研究備受關注，主要包括：規(guī)劃設計、運行控制、故障檢測與保護、通信技術、能量管理、穩(wěn)定性分析等多個方面。其中規(guī)劃設計是建設微電網工程的首要任務，容量優(yōu)化配置是規(guī)劃設計的核心任務。
　　微電網容量優(yōu)化配置問題以構建優(yōu)化模型、設計優(yōu)化算法、基于解算結果優(yōu)化容量配置方案為主線。解算優(yōu)化模型過程還需要以資源、負荷數據為基礎，同時需要以設計的一套分布式電源、儲能及負荷的功率運行策略為支撐。
　　作者近幾年一直致力于從事微電網規(guī)劃設計研究工作，本書是作者近幾年研究成果的總結。本書立足于微電網規(guī)劃設計多目標優(yōu)化的需要，以獨立運行風光柴儲微電網為研究對象，針對微電網容量優(yōu)化配置的核心問題開展研究。
　　全書共分6章，簡述如下。
　　第1章簡要介紹了微電網及可再生能源的發(fā)展狀況，綜述微電網容量優(yōu)化配置關鍵技術的研究現狀，進而明確了本書的寫作目的。
　　第2章給出了典型獨立型風光柴儲微電網的拓撲結構；介紹了風機、光伏、柴油發(fā)電機及儲能的靜態(tài)運行特征模型；建立了獨立型風光柴儲微電網多目標容量優(yōu)化配置數學模型；闡述了分布式電源的靜態(tài)運行特征模型、微電網容量優(yōu)化配置模型、優(yōu)化算法及運行策略之間的相互聯(lián)系。
　　第3章基于深度學習模型WGAN建立了風速、輻照度、負荷構成的源荷數據的三維聯(lián)合概率模型，包括：構造樣本數據結構、設計深度學習模型和訓練算法、評價模型統(tǒng)計特性等幾個方面。
　　第4章分析了獨立型風光柴儲微電網的運行工況，并以此為基礎設計了儲能優(yōu)先跟蹤凈負荷、柴油發(fā)電機優(yōu)先跟蹤凈負荷、柴油發(fā)電機優(yōu)先額定功率運行3種微電網功率運行策略。
　　第5章設計了求解微電網容量配置數學模型的多目標優(yōu)化算法。在分析強度Pareto進化算法2（strength Pareto evolutionary algorithm2，SPEA2）尋優(yōu)特點的基礎上，結合枚舉法和插值數據思想提出了一種多目標優(yōu)化算法——基于SPEA2的鄰近參考點搜索算法（search algorithm referencing adjacent points based on SPEA2，SARAP），詳細闡述了SARAP算法的原理、實現流程并分析了其時間復雜度和收斂性。介紹了能夠考慮源荷數據不確定性，以SARAP算法和多組場景數據為基礎的隨機場景技術解算優(yōu)化模型的計算流程。介紹了篩選最終容量優(yōu)化配置方案的TOPSIS多目標決策算法。
　　第6章分析優(yōu)化計算結果并進行生產模擬驗證。首先以歷史數據為基礎，在一種運行策略下，分析用SARAP算法解算微電網容量配置多目標優(yōu)化模型得到的確定性最優(yōu)解集。其次，通過與確定性解算結果進行對比，對以多組場景數據（歷史數據和WGAN生成的多組場景數據）和SARAP算法為基礎的隨機場景技術解算優(yōu)化模型得到的不確定性最優(yōu)解集，予以分析。再次，通過比較不同運行策略下的最優(yōu)解集，和同一優(yōu)化配置方案在不同運行策略下的生產模擬結果，分析了運行策略對優(yōu)化配置結果的影響。最后，通過年周期數據和日周期數據生產模擬驗證了優(yōu)化配置方案的有效性和結果分析的合理性。