基于需求侧综合响应的热电联供型微网运行优化
考虑综合需求响应的多能源微能网优化协同调度
现有的研究集中在供给侧的能源协同优化上，负荷侧响应的研究则集中在传统的电力需求响应上， 针对多能协同微网的优化，从源荷联合调度的优化策略研究还比较少[8] [9]，特别是在负荷侧考虑热负荷 的需求响应更为少见。
Received: Nov. 10th, 2019; accepted: Nov. 27th, 2019; published: Dec. 4th, 2019
Abstract
The optimal cooperative scheduling of multi-energy micro energy system can promote the integration of different energy forms and reduce energy production costs. Therefore, multi-energy micro energy system has become the main direction of energy system development. In this paper, the coordinated scheduling problem of different energy sources in micro energy system is studied. Considering the comprehensive demand response of thermal and cold loads and electrical loads as the means of optimal operation and regulation, a multi-objective micro energy system optimal scheduling model is established, which aims at the operation cost, comprehensive energy utilization efficiency and renewable energy consumption of micro energy system, and an improved genetic algorithm is used to solve the model. The paper takes the example of cooperative scheduling in different operation cases of micro energy network. The results show that CCHP and comprehensive demand response play an important role in improving the comprehensive energy utilization efficiency and energy supply reliability of the multi energy micro energy system. The feasibility of the model and method is verified by the examples.
智能电网中的供电优化与需求响应策略分析
智能电网中的供电优化与需求响应策略分析智能电网是指利用先进的信息通信技术和能源管理技术，实现电力系统的自动监控、自动调度、自动保护和自动控制。
在智能电网中，供电优化与需求响应策略是重要的能源管理手段，可以有效提高电网的供电质量、降低能源浪费，并促进可再生能源的合理利用。
本文将从供电优化和需求响应两个方面分析相应策略，并探讨其在智能电网中的应用。
一、供电优化策略1. 能源调度与优化能源调度与优化是指通过自动调度和优化算法，合理分配电力资源，最大程度地满足用户需求。
在智能电网中，通过对电力负荷进行实时监测和预测，可以根据用户的需求和能源供应情况，优化电力调度计划。
例如，可以根据用户的用电习惯和需求，合理安排电力的供应时间和供电量，减少能源的浪费和成本。
2. 储能技术的应用储能技术在智能电网中发挥着重要作用。
通过合理运用储能技术，可以对能源进行存储和释放，提供稳定的电力供应。
在供电优化中，储能技术可以用于平衡电力的供需关系，储存低谷时段的电力供应，以供高峰时段使用。
此外，储能技术还可以用于应对突发事件和电力系统的故障，确保电力系统的可靠性和稳定性。
3. 智能配电网的建设智能配电网是智能电网的重要组成部分，通过利用先进的监测和控制技术，实现对配电网设备及线路的智能化监测和管理。
在供电优化中，智能配电网可以通过分析用户的用电情况和需求，合理调整电力的分配，避免供电不足或过剩的情况发生。
同时，智能配电网还可以通过优化线路的布置和设备的运行，减少输配电过程中的能量损耗，提高电网的供电能力和效率。
二、需求响应策略1. 电力需求侧管理电力需求侧管理是指通过监测和控制用户的用电行为和设备，合理安排电力的使用和分配。
在智能电网中，通过对用户用电行为的分析和预测，可以对用户的用电需求进行响应和调整。
例如，根据用户的用电习惯和需求，智能电网可以提出合理的电力使用建议，引导用户在低峰时段使用电力，降低电力的需求高峰，实现需求的灵活管理。
主动配电网中储能和需求侧响应的联合优化规划
主动配电网中储能和需求侧响应的联合优化规划一、本文概述随着全球能源结构的转型和智能电网的发展，主动配电网（Active Distribution Network，ADN）在电力系统中扮演着越来越重要的角色。
主动配电网不仅能够实现对分布式能源的有效接入和控制，还能够提高电力系统的供电可靠性和经济性。
储能系统（Energy Storage System，ESS）和需求侧响应（Demand Response，DR）作为主动配电网的重要组成部分，对于提高电力系统的灵活性和效率具有重要意义。
因此，本文旨在研究主动配电网中储能和需求侧响应的联合优化规划问题，为电力系统的可持续发展提供理论支撑和实践指导。
具体而言，本文首先将对主动配电网、储能系统和需求侧响应的基本概念、原理和应用现状进行详细介绍，为后续研究奠定理论基础。
本文将分析储能系统和需求侧响应在主动配电网中的作用和影响，探讨二者联合优化的必要性和可行性。
在此基础上，本文将建立基于多目标优化理论的联合优化规划模型，综合考虑经济效益、环境效益和社会效益等多个方面，以实现储能系统和需求侧响应的最优配置和运行。
本文将通过算例分析验证所提联合优化规划方法的有效性和实用性，为实际工程应用提供参考和借鉴。
本文的研究不仅对于推动主动配电网的发展具有重要意义，同时也能够为电力系统的智能化、绿色化和可持续发展提供有力支持。
二、主动配电网现状分析随着可再生能源的大规模接入和电力电子设备在电力系统中的广泛应用，主动配电网（Active Distribution Network，ADN）的概念逐渐浮出水面。
主动配电网强调了对分布式电源（Distributed Generation，DG）的有效集成、对负荷侧的主动管理和对电力流、信息流的双向流动与互动。
这些特性使得主动配电网能够更好地适应电力系统的变革，提高配电网的供电可靠性和经济性。
然而，主动配电网也面临着诸多挑战。
一方面，可再生能源出力具有随机性和波动性，如何有效平抑这种不确定性对配电网的影响，是主动配电网需要解决的关键问题之一。
考虑需求侧管理的微网经济优化运行
模 型 。 通 过 函 数 线 性 化 将 该 优 化 问题 转 化 为 一 个 混 合 整 数 规 划 问 题 ， 采 用 专 业 混 合 整 数 规 划 软 件
求解 。仿真 结果表 明 ， 考 虑 需求侧 管理 的微 网经 济运 行相 比不 考虑 时 的 总 费用 减 少 了 ３ ． ８ ３ ， 具
第４ ７ 卷
第 ６期
西 安 交 通 大 学 学 报
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＸＩ ’ ＡＮ Ｊ ｌ ＡＯＴＯＮＧ ＵＮＩ ＶＥＲＳ Ｉ ＴＹ
Ｖ０１ ． ４ ７ ＮＯ． ６
２Байду номын сангаас０ １ ３年 ６月
Ｊ ｕ ｎ ．２ ０ １ ３
Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ７ ６ ５ ２ ／ ｘ ｊ ｔ ｕ ｘ ｂ ２ ０ １ ３ ０ ６ ０ １ ６
Ｏｐｔ ｉ ｍａ ｌ Ｏｐｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｇ ｒ ｉ ｄ Ｃｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｄｅ ｍａ ｎ ｄ Ｓ ｉ ｄ ｅ Ｍａ ｎａ ｇ ｅ ｍｅ ｎｔ
Ｗ Ｕ Ｘｉ ｏ ｎ ｇ， Ｗ ＡＮＧ Ｘｉ ｕ ｌ ｉ ， ＣＵＩ Ｑｉ ａ ｎ ｇ
有较好 的 经济效 益 。
关 键词 ：需求侧 管理 ； 负荷 管理 ； 微网； 经 济优 化 ； 混合整 数规 划
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｍ７ ３ ； Ｆ １ ２ ３ ． ９ 文 献标 志码 ：Ａ 文 章 编 号 ：０ ２ ５ ３ — ９ ８ ７ Ｘ（ ２ Ｏ １ ３ ） Ｏ ６ — ０ ０ ９ ０ － ０ ７
考虑需求响应的虚拟电厂双层优化调度
考虑需求响应的虚拟电厂双层优化调度河北省邯郸市056000摘要：由于人们的生活水平越来越高，对电能的需求也越来越大，为了解决矿物能源短缺问题，可再生能源已经成为人们普遍关心的问题。
此外，中国大部分地区的用电高峰时段较短，高峰时段较高，在短期“尖峰”时段增设发电设备，将会增加电网运行费用，造成不必要的经济损失。
通过对电力市场供需双方的关系，可以有效地缓解电力市场的尖峰用电，从而达到削峰的目的。
但由于电力系统中大多数用户的负载分布比较分散，很难将其作为电力系统的需求端直接投入到电网中，同时由于其输出功率波动大，因此将其纳入电网将会对电力系统的稳定性产生不利的影响。
虚拟发电厂（VPP）技术是利用先进的通讯及控制技术对电网进行集中管理，并利用最优的算法使其成为一个整体，以降低电网的峰谷差，从而促进可再生能源的消纳，降低矿物燃料的消耗，改善环境品质。
关键词：虚拟电厂；双层优化；需求响应1.虚拟电厂概述建立虚拟电厂是实现可再生能源消纳、实现高比例清洁能源发展的关键途径。
虚拟电力公司（VPP）是一种以市场为基础，通过市场推动企业间的交流与协作，为企业提供有效的电力服务。
在此基础上，根据不同的实际情况和学者对虚拟电厂的认识，提出了不同的概念和定义。
虚拟发电厂是分布式发电、可控负荷和分布式存储装置的有机结合，通过调控、通信技术对各种 DER进行整合，通过先进的控制技术，将分布式能源、可控负荷、分布式存储装置结合起来，从而达到对电力系统的有效利用，提高电力的可靠性，降低对电网的影响。
VPP可以将需求方的资源聚集起来，减少高峰时段的用电，从而形成一个虚拟的电力输出，并和可再生能源的发电系统共同参与到电网的削峰填谷中，从而增加 VPP的效益。
目前，国内外的许多学者都在对 VPP的需求端进行了一些探讨。
本文[1]提出一种基于需求响应的风力发电并网系统，该系统采用激励式需求响应 VPP模式，提高了系统的调度灵活性，从而提高了风力发电的效率；本文通过对风机、光伏和电动汽车的综合分析，证明了基于成本的需求反应可以缓解电力消耗曲线，而电动汽车和激励需求反应则可以提高运行收入。
智能电网中的电力需求侧响应技术研究与应用
智能电网中的电力需求侧响应技术研究与应用随着社会经济的发展和人口的增加，电力需求正迅速增长。
如何满足人们对电力的需求，确保电力供应的可靠性和稳定性，成为了迫切的问题。
智能电网作为一种新型的电力供应和管理系统，被认为是解决这一问题的重要方式之一。
而电力需求侧响应技术作为智能电网的关键技术之一，具有重要的研究价值和广泛的应用前景。
电力需求侧响应技术是指通过激励用户主动调整用电行为，以适应电网供需平衡、提高用电效率、降低电网运行成本的一种技术手段。
它可以通过对用户的用电需求进行有效调度和控制，使得电力系统在峰值电量时段达到更好的平衡，减少电力浪费，提高整个系统的供电可靠性和管理能力。
一方面，电力需求侧响应技术可以通过实时监测和分析用户的用电数据，确定用户的用电模式和用电特征。
结合用户的个人偏好、生活习惯和需求，将用电需求划分为高、中、低三个不同的级别。
根据不同的用电级别，智能电网可以向用户提供相应的用电建议和用电计划，引导用户在用电高峰期间减少用电量，合理调整用电负荷。
另一方面，电力需求侧响应技术可以通过智能电网系统与用户家电设备的互联互通，实现对家电设备的远程控制和调度。
当电网负荷过大或供电不足时，系统可以根据电网当前的工作状态和负荷需求，向用户发出降低用电负荷的信号。
用户家电设备接收到信号后，可以自动进行调整或停止使用，减少对电力系统的需求。
在实际应用中，电力需求侧响应技术有着广泛的应用前景。
首先，它可以有效应对电力系统出现异常故障或需求过大的情况。
当电力系统面临高峰期或突发故障时，通过启动电力需求侧响应技术，可以迅速实现对电力负荷的调控，保证电力系统的稳定运行。
其次，电力需求侧响应技术可以促进能源的合理利用和节能减排。
电力系统中存在大量的浪费现象，通过对用户用电行为的有效引导和改变，可以减少无效能源的消耗，提高能源利用效率。
再次，电力需求侧响应技术可以改变传统的电力供需模式，实现供需平衡和负荷均衡，降低电网的运行成本，提高电力系统的可靠性和稳定性。
《基于需求响应的热电联供微电网优化调度研究》范文
《基于需求响应的热电联供微电网优化调度研究》篇一一、引言随着社会经济的持续发展和科技进步的日新月异，微电网已成为一种有效的解决方案，用以实现电力供应和能源使用的灵活、可持续与经济高效。
特别地，在热电联供微电网中，通过整合可再生能源和需求响应技术，可以有效地提高能源利用效率和供电稳定性。
因此，本篇论文主要探讨了基于需求响应的热电联供微电网优化调度策略，为推动其广泛应用提供了理论基础和实践指导。
二、问题陈述与目标设定面对电力和热能双重需求，传统的单一调度策略往往无法实现最佳的能源效率和成本效益。
在考虑微电网的实际运营环境、系统特性及市场条件下，本文的目标是研究并开发一种基于需求响应的优化调度策略，以实现热电联供微电网的高效运行和经济效益最大化。
三、文献综述在过去的几年里，国内外学者对微电网的优化调度进行了大量研究。
其中，需求响应技术被证明在调整电力供需关系、稳定电网运行和提高系统效率等方面具有重要作用。
本文将对需求响应在热电联供微电网中的应用进行详细梳理，并对相关研究进行深入分析。
四、方法论与模型构建（一）方法论本文采用混合优化算法，包括线性规划、非线性规划以及智能算法等，对热电联供微电网的优化调度问题进行建模和求解。
同时，考虑到需求响应的动态特性，引入了时间序列分析等手段，以更准确地反映微电网的实际运行情况。
（二）模型构建1. 微电网系统模型：包括电力和热力系统的基本构成、运行特性和约束条件等。
2. 需求响应模型：考虑用户的负荷变化规律及潜在的需求响应能力。
3. 优化目标函数：综合考虑系统的经济效益、环境影响和运行效率等，建立多目标优化模型。
五、结果与分析（一）优化调度策略的有效性验证通过仿真实验，我们验证了基于需求响应的优化调度策略在热电联供微电网中的有效性。
实验结果表明，该策略可以有效地调整电力和热力供需关系，提高系统的运行效率和经济效益。
（二）需求响应对微电网运行的影响分析分析结果显示，需求响应技术能够有效地应对电力负荷的波动，降低系统的运行成本。
高效能源利用的冷热电联供系统设计与优化
高效能源利用的冷热电联供系统设计与优化随着能源需求的不断增长，高效能源利用已成为当今社会的关注焦点。
冷热电联供系统是一种综合利用余热和余冷的系统，可以将废热和废冷能够再利用，从而提高能源的利用效率。
本文将探讨冷热电联供系统的设计与优化方法，以实现高效能源利用的目标。
冷热电联供系统包括供热、供冷和供电三个部分，其中的关键是如何合理地组合和配置各种设备和能源。
系统的设计要考虑到供需平衡、节能降耗和环境问题，从而确保系统能够在各种工况下高效稳定地运行。
首先，系统的能源配置是设计过程中的重要环节。
燃气锅炉、电锅炉和热泵等不同能源设备在供热、供冷和供电方面具有不同的优势和特点。
在选择能源设备时，需要考虑能源的稳定性、成本效益和环保性。
此外，根据实际情况可以采用能源多元化的配置方式，以应对系统的负荷变化和能源供应不稳定的情况。
其次，对供热、供冷和供电三个部分的设备进行合理的组合与配置是系统设计的关键。
供热部分通常包括锅炉、换热器和暖气片等设备，而供冷部分则包括冷机、冷却塔和蓄冰系统等。
在配置这些设备时，需要考虑系统的总能耗、系统的热损耗以及各个设备的运行效率。
同时，还应注意不同设备之间的耦合关系，以达到协调运行的目的。
此外，系统的控制策略也是设计和优化的重要方面。
通过合理设置各个设备的启停策略、调节温度和湿度等参数，可以实现系统的高效运行。
在制定控制策略时，需要综合考虑能源利用效率、设备的寿命和运行成本等方面的因素。
除了系统的设计，系统的优化也是提高能源利用效率的重要手段。
对于现有的冷热电联供系统，可以通过改进设备和改变运行方式等方法进行优化。
例如，可以通过改进设备的绝热性能、提高换热器的效率和优化设备的控制策略等措施，来减少能源的损耗和提高系统的效率。
此外，利用智能化技术来优化冷热电联供系统的运行也是一种有效的手段。
通过建立模型和算法来预测系统的负荷变化和能源供应需求，可以实现系统的自动化控制和优化。
利用智能化技术，可以实时监测系统的运行状态和能源消耗，以及及时进行故障诊断和处理，从而保证系统的高效稳定运行。
电力系统中的微网优化调度策略设计与实现
电力系统中的微网优化调度策略设计与实现随着能源需求的不断增长和可再生能源的快速发展，电力系统中的微网在解决能源可靠性和效率问题上越来越受到关注。
微网是指由一组分布式能源资源、电能转换设备和能量储存装置组成的小型电力系统，能够独立运行或与大型电网互联运行。
为了实现微网的高效运行，需要设计和实现适合微网的优化调度策略。
首先，一个有效的微网优化调度策略需要考虑多个因素，包括能源供应和需求之间的匹配、储能装置的使用、与主电网的互连以及经济效益等。
其中，能源供应和需求之间的匹配是微网优化调度策略的核心内容。
通过预测能源需求和能源供应的情况，可以实现最佳的能源分配和能源调度，从而提高微网的能源利用率和供电可靠性。
其次，微网中的储能装置是实现优化调度策略的关键技术之一。
在微网运行过程中，储能装置可以起到平衡能源供需的作用。
例如，在能源供给过剩的情况下，储能装置可以储存多余的能量；而在能源供给不足的情况下，储能装置可以释放储存的能量以满足需求。
因此，设计合理的储能装置调度策略对于微网的运行至关重要。
另外，与主电网的互连也是微网调度策略设计中需要考虑的重要因素。
微网可以与主电网互相供电、互相支持。
当微网供电不足时，可以从主电网接入能源；当主电网供电不稳定或中断时，微网可以提供稳定的能源输出。
因此，需要设计并实现可靠的微网与主电网之间的互联和切换控制策略，以确保能源供应的连续性和可靠性。
最后，经济效益是电力系统中微网优化调度策略设计中一个重要的考量因素。
在设计微网优化调度策略时，需要综合考虑成本、效益和环境影响等因素。
通过最小化微网运行成本、降低电能损耗、提高能源利用效率等措施，可以实现微网的经济效益最大化。
基于以上的考虑，微网优化调度策略的实现可以采用数学建模和优化算法相结合的方法。
首先，利用数学模型对微网中的各种参数进行建模和描述，包括能源供需、储能装置、电能转换设备等。
然后，利用优化算法对微网进行调度策略的优化和求解。
基于需求响应的智能电网调度优化
基于需求响应的智能电网调度优化智能电网调度优化是基于需求响应的一种关键技术，它能够高效地管理电力系统的供需平衡，提高系统的可靠性和经济性。
本文将深入探讨基于需求响应的智能电网调度优化，并介绍该技术的意义、原理以及未来的发展趋势。
一、需求响应技术的意义随着智能电网概念的提出和电力系统的快速发展，需求响应技术作为智能电网的重要组成部分，具有重要意义和广阔的应用前景。
其主要作用有：1. 实现供需平衡：电力系统的负荷波动较大，而传统的电网调度方法常常无法满足快速变化的需求。
需求响应技术可以根据用户的实时需求和能源供应情况，灵活地调整用户的能源使用行为，以实现供需平衡。
2. 提高电网可靠性：需求响应技术能够将用户能源需求分为可调度负荷和不可调度负荷两部分，根据实际需求调整可调度负荷，从而减轻电网负荷压力，提高电力系统的可靠性。
3. 降低用电成本：智能电网调度优化能够根据用户需求和电力系统的实际情况，灵活地调整电能价格和电能分配方式，使用户能够在用电成本最低的情况下获得满足其需求的电能供应。
二、基于需求响应的智能电网调度优化原理基于需求响应的智能电网调度优化主要包括以下几个方面的工作：1. 负荷预测：通过收集用户的历史用电数据和其他相关数据，利用数据挖掘和机器学习算法对负荷进行预测，为后续调度优化提供依据。
2. 负荷控制：根据负荷预测结果和电力系统的供能情况，对用户的可调度负荷进行控制。
控制手段可以包括调整设备的工作模式、压缩用电峰值等。
3. 能源优化配置：根据电力系统的供能情况和用户需求，通过调整能源的分配方式，优化能源的配置，以实现供需平衡。
4. 电价设计：根据电力系统的供需状况和用户需求，制定合理的电价策略，引导用户在峰谷时段有选择地使用电能，降低电网负荷峰值。
三、基于需求响应的智能电网调度优化的发展趋势基于需求响应的智能电网调度优化技术在未来有以下几个发展趋势：1. 多能源综合调度：随着可再生能源的快速发展和分布式能源的普及，未来电力系统将面临多能源大规模接入的挑战。
计及综合需求响应的综合能源系统优化调度
第49卷第21期电力系统保护与控制Vol.49 No.21 2021年11月1日Power System Protection and Control Nov. 1, 2021 DOI: 10.19783/ki.pspc.210028计及综合需求响应的综合能源系统优化调度李政洁1，撖奥洋2，周生奇2，陈子璇3，张智晟1(1.青岛大学电气工程学院，山东 青岛266071；2.国网青岛供电公司，山东 青岛 266002；3.华北电力大学电气与电子工程学院，河北 保定 071003)摘要：为提高系统运行的可靠性和经济性，在综合能源系统优化调度的基础上引入综合需求响应，利用不同形式能源间的相互转化关系，实现削峰填谷，提高能源利用效率。
计及综合需求响应策略,建立了基于电价的电力负荷需求响应和基于激励的热负荷需求响应模型。
并以运行成本最小为目标函数，提出了综合考虑供需平衡和供储能设备约束的综合能源系统调度模型。
采用改进二阶振荡粒子群算法对模型进行求解。
该算法在常规粒子群算法的基础上对速度迭代公式进行更新，克服了常规粒子群算法易陷入局部最优的问题。
通过实际算例仿真，验证了所提出模型和求解算法的有效性。
关键词：综合能源系统；综合需求响应；多元负荷；分时电价；优化调度；二阶振荡粒子群算法Optimization of an integrated energy system considering integrated demand responseLI Zhengjie1, HAN Aoyang2, ZHOU Shengqi2, CHEN Zixuan3, ZHANG Zhisheng1(1. College of Electric Engineering, Qingdao University, Qingdao 266071, China; 2. State Grid QingdaoPower Supply Company, Qingdao 266002, China; 3. School of Electrical and ElectronicEngineering, North China Electric Power University, Baoding 071003, China)Abstract: To improve the reliability and economy of system operation, this paper introduces an integrated demand response on the basis of the optimal scheduling of an integrated energy system. It also uses the mutual transformation relationship between different forms of energy to realize peak shaving and valley filling and improve energy use efficiency. An integrated demand response strategy is considered. A power load demand response model based on electricity price and a heat load demand response model based on incentive are established. Taking the minimum operation cost as the objective function, an integrated energy system scheduling model considering the balance of supply and demand and the constraints of energy supply and storage equipment is proposed. The improved second-order oscillatory particle swarm optimization algorithm is used to analyze the model. The algorithm updates the velocity iteration formula based on a conventional particle swarm optimization algorithm. This overcomes the problem that a conventional particle swarm optimization algorithm easily falls into a local optimum. The effectiveness of the proposed model and algorithm is verified by the simulation of an actual example.This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 52077108).Key words: integrated energy system; integrated demand response; multiple load; TOU price; optimal dispatch; second order oscillatory particle swarm0 引言随着环境污染问题的加重和清洁能源的开发利用，能源系统的结构发生很大的变化[1]。
基于智能微网的需求侧响应技术研究的开题报告
基于智能微网的需求侧响应技术研究的开题报告一、选题背景和意义目前，全球各国正在加快能源转型，加快绿色能源的开发和应用，同时积极推进智能电网的建设。
智能电网作为未来电力系统的重要组成部分，其核心理念是以智能化技术为基础，将用户、发电机组、储能设备及输配电系统等构成的复杂电力系统利用信息化、自动化等技术手段进行全面协调和管理，使得整个电力系统更为高效安全可靠。
在智能电网当中，智能微网具有较高的建设和管理效率，适用于各种规模场景的用电需求和供电方式，是未来智能电网建设的新方向。
在智能微网中，需求侧响应技术是重要的组成部分。
需求侧响应技术可以使得可再生能源与传统电网运营更加协调，在系统频率控制、负荷平衡、电网安全等方面发挥重要作用。
在需求侧响应技术的应用当中，可以通过制定差异化电价，推广以供需侧为主的节能减排技术等方式，使得用户侧通过调整用电行为，参与电力市场的建设和运营，积极承担其在电力系统中的作用和责任，实现“以市场为引导，以用户为中心”的电力市场发展模式。
二、研究内容和方法本项目研究基于智能微网的需求侧响应技术，主要内容包括以下几个方面：1.需求侧响应技术的理论基础与方法：对需求侧响应技术的概念、特点、分类进行系统阐述，介绍需求侧响应技术与电力市场、可再生能源等的关系，以及需求侧响应技术的评价指标、调节级别等方法。
2.基于智能微网的需求侧响应技术应用实践：以具有典型意义的智能微网作为研究对象，分析其电力系统的构成、运行方式及其所面临的问题，研究智能微网利用需求侧响应技术应对电力系统问题和实现运营效益的具体方案与实践过程。
3.需求侧响应技术的推广应用：结合实践案例，针对需求侧响应技术的应用难点和问题，从政策、市场、技术、管理等角度出发，研究需求侧响应技术的推广应用策略和具体实施方案。
研究方法主要包括文献综述、实地调研、数学模型建立和仿真等方式。
三、预期研究成果本项目预期研究成果包括以下三个方面：1.针对智能微网中需求侧响应技术的应用问题和思路，提出具体的技术方法和应用方案。
电力系统中微电网的运行优化策略研究
电力系统中微电网的运行优化策略研究随着能源需求的增加和环境意识的觉醒，微电网作为一种新型的分布式能源供应体系，成为了电力系统发展的热点。
微电网的出现为我们解决能源供应的问题提供了新的解决方案，然而，如何优化微电网的运行策略，提高其效率和可靠性仍然是一个亟待解决的问题。
微电网由多个能量源、储能设备和电力负载组成，可以独立运行，也可以与传统的电力系统相互连接。
通过合理配置和控制微电网中各个组件的运行策略，可以实现能源的高效利用，并最大限度地减少能源的损耗。
下面将介绍一些优化微电网运行策略的方法。
第一，能源管理策略。
微电网中的能量源包括太阳能、风能等可再生能源和传统的电力网络。
合理规划和管理能源输入和输出是提高微电网效率和可靠性的关键。
可以通过建立能源发电模型，预测各种能源的产生和消耗情况，以实现能源的平衡。
在能源输出方面，可以根据电力负载的不同需求，合理分配能源的供应。
同时，还可以结合电池等储能设备，以实现能量的储存和调度。
第二，电力负载控制策略。
电力负载在微电网中起着至关重要的作用，合理控制和分配负载能够有效提高微电网的能量利用率。
可以通过建立负载模型，预测不同时间段的负载需求，并制定相应的调度策略。
例如，在负载需求低谷时，可以通过降低某些设备的运行功率来实现负载的平衡；而在负载需求高峰时，可以通过启动备用设备，甚至与其他微电网进行联网来满足负载需求。
第三，储能设备优化策略。
储能设备是微电网中重要的组成部分，可以实现对能源的存储和调度。
合理配置和控制储能设备，可以提高微电网的供电可靠性和稳定性。
在储能设备的选择上，可以根据微电网的实际需求和情况选用合适的技术和容量。
在储能设备的控制上，可以采用智能化的调度算法，实现对储能设备的优化运行，以最大程度地提高能源的利用效率。
第四，智能化监控与管理策略。
微电网的运行需要进行实时的监控和管理，以保证其稳定性和可靠性。
可以利用物联网等新兴技术，建立微电网运行监控系统，实时监测微电网中各个组件的状态和运行情况。
电力系统需求响应策略与调度优化
电力系统需求响应策略与调度优化随着现代社会的快速发展，电力供应的稳定和可靠性成为了国家经济和社会发展的重要保障。
然而，由于各种原因，例如天气变化、就业人口增加、工业电力需求增大等，电力系统的供需关系变得越来越紧张。
为了应对这种供需关系的挑战，拟定有效的需求响应策略和优化调度方案是至关重要的。
电力系统需求响应策略即指电力用户根据电力系统的需求变化而主动采取的一系列节约用电措施。
该策略的目的是通过用户减少用电峰谷差，促进电力供需平衡，优化电力系统的运行效果。
具体的需求响应策略可以包括：客户端管理系统，远程控制设备，能源管理信息系统等。
首先，客户端管理系统是一种能够实时监测和展示电力使用情况的软硬件系统。
通过该系统，用户可以清楚地了解自己的用电情况，并在需求高峰期灵活调整用电方式，以降低电力系统的负荷。
客户端管理系统可以让用户更加直观地了解自己的用电习惯，并提供一些建议，如合理计划使用高功率设备等，以减少电力系统的负载压力。
其次，远程控制设备是一种可以实现远程控制和监测用电设备的技术手段。
通过远程控制设备，电力用户可以随时随地控制已连接的电器设备，实现用电的智能化和合理化。
例如，用户可以通过远程控制设备，在离开家之前关闭所有不必要的电器设备，避免能源浪费。
这种技术可以以极低的成本提高电力系统的使用效率。
最后，能源管理信息系统（EMIS）是一种集成了能源管理和用电需求响应的计算平台。
EMIS通过对电力系统的数据分析，提供一系列的报表和数据分析，帮助用户了解其能源消耗情况，以及电力需求峰谷变化规律。
基于这些数据，用户可以制定相应的用电计划，例如推迟使用高能耗设备的时间，以减缓用电高峰期对电力系统的压力。
EMIS为用户提供了可视化的数据和分析工具，帮助他们更好地理解和控制自己的用电行为。
除了需求响应策略，电力系统还需要进行调度优化，以确保电力的高效分配和利用。
调度优化是指通过合理的资源配置和任务调度，最大化电力系统的效益。
电力系统中的需求响应与电能优化调度
电力系统中的需求响应与电能优化调度第一章引言电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，对于国民经济的正常运行和人民生活的便利至关重要。
然而，随着工业化和城市化的快速发展，能源需求不断增加，电力供应形势也变得日益紧张。
为了应对这一挑战，电力系统的需求响应和电能优化调度成为研究的热点，通过合理的资源分配和能源利用方式，实现能源的高效利用和可持续发展。
第二章需求响应的概念与原理需求响应是指通过调整用户的用电行为，实现电力负荷的平衡。
传统的电力系统通过供过于求的方式来应对用户的能源需求，这种方式存在着浪费和安全隐患。
需求响应则希望通过引导用户优化用电行为，利用用户端灵活性，在不影响用户正常生产和生活需求的前提下，提供更加智能、高效、可持续的电力使用方式。
第三章需求响应的技术手段与模型1. 能源监测技术：通过安装智能电表等装置，对用户用电行为进行实时监测和数据采集，为需求响应提供数据支撑。
2. 能源管理系统：通过搭建网络平台和数据分析算法，实现对用户能源需求的预测、分析和优化控制。
3. 信息与通信技术：利用物联网、云计算等技术，实现电力系统的远程监控和智能化调节，拓展需求响应的应用范围和规模。
第四章电能优化调度的概念与算法电能优化调度是指通过合理的能源配置和供需管理，最大限度地提高电能利用效率和系统供电质量。
在电能优化调度中，涉及到的关键问题包括负荷预测、能源配置、机组调度和输电线路优化等。
1. 负荷预测：基于历史数据和统计分析，对未来一段时间内的负荷进行预测，为供需管理提供依据。
2. 能源配置：根据负荷预测结果和能源资源情况，确定机组的出力调整策略，实现电力供应的灵活性和高效性。
3. 机组调度：根据负荷预测和能源配置结果，对各个机组进行调度和协调，以满足系统负荷需求，并尽可能降低供电成本。
4. 输电线路优化：通过调整电力系统中的输电线路，提高输电效率，减少电能损耗，优化电力供应结构。
第五章电力系统中的需求响应与电能优化调度实践案例1. 虚拟电厂管控系统：以分布式电源、储能装置和用户负荷为基础，通过智能化管控系统实现对需求响应和电能优化调度的整体管理。
考虑综合需求响应的工业园区负荷管理方法
工业园区依据电网的两部制电价机制支付总 电费，然后将这笔电费重新分配给所有用户。这种 模式具有激励相容性的优点，既可以减少每个用户 的账单，又不会损害任何用户的利益。 1.2 考虑综合需求响应的工业园区负荷管理方法
热电联供机组作为常规配置，可满足各个工业 用户自身的热力和电力需求。利用各用户热电联 供机组的综合需求响应特性，可以实现整个工业园 区的负荷管理。例如，热电联供机组可以响应上级 电 网 发 布 的 峰 、平 、谷 分 时 电 价 ，在 电 价 高 峰 时 段 （通常也是电力峰值负荷时段）增加其电力输出以 供应电力负荷，从而降低整个园区从上级电网的购 电功率，进而降低工业园区的峰值负荷，实现节省 需量电费的目的。
为了解决这些挑战，本文基于热电联供机组和
Vol.23，No.1 Jan.，2021 POWER DSM | 25
热储能装置，提出了实现工业园区负荷管理的新思 路。首先，阐述了利用热电联供机组综合需求响应 实现工业园区负荷管理的方法：引入热储能装置来 实现工业园区中各工业用户的热力存储和共享，释 放热电联供机组的运行灵活性；然后，建立工业园 区负荷管理的优化模型；最后，对所提方法进行算 例分析，算例结果表明，所提方法可以有效降低工 业园区的需量电费，提升其经济效益。
*4
*4
&*5 3 &B8 *1
*B 8
*"
&*5 3
&B8 *2 &"
*N
*B 8
图 1 含热电联供机组的工业园区基本结构 Fig. 1 Basic structure of industrial park with combined
heat and power units
基于能源需求侧供需平衡的新能源优化配置研究刘阳
基于能源需求侧供需平衡的新能源优化配置研究刘阳发布时间：2021-11-06T03:27:15.308Z 来源：基层建设2021年第24期作者：刘阳[导读] 新能源规划与能源需求侧负荷特性密切相关，后者制约着新能源的发展速度、规模和利用效率黑龙江省林业设计研究院黑龙江 150080摘要：。
传统的新能源规划主要考虑日照、风速等自然条件的影响，忽略了与用户负荷特性之间的联系，容易造成弃光、弃风、切负荷、利用率低等问题。
传统的城镇建设规划在能源需求方面主要从供应侧考虑，较少结合本地新能源情况进行统筹规划。
关键词：能源需求；侧供需平衡；新能源配置引言新能源快速发展给系统灵活调节能力提出了新要求。
随着中国新能源发电规模的快速增长以及大范围跨区输电格局的建立，电网对于缓解调峰压力、提高备用水平、减少电网阻塞以及提升跨区通道输送能力等需求日益凸显。
储能技术作为应对上述问题的重要技术方案，有着广阔的应用前景。
中国近年来也制定出台了一系列涉及储能应用发展的支持性政策和方案。
结合大规模新能源并网消纳的需求，合理优化储能的容量配置，不仅能够进一步缓解能源浪费，降低新能源并网给电网调度运行带来的冲击，还可以优化储能投资，提高社会的整体效益。
1新能源介绍能源需求侧供能分析传统的城镇能源规划主要为供应侧规划，具有设备容量冗余度大、初投资规模高、设备利用率低、网损高等缺点，由于在规划时较少考虑新能源，因此存在能源供给结构单一、自供能力差等问题。
为提高能源利用效率，转变能源供给结构，立足本地消纳新能源发电以提高自供能力，从需求侧用能特性出发，精准匹配用能需求与能源供应方式，从而确定能源系统构成及设备容量。
本文以典型建筑类型为模型，结合当地气象参数、居民用能习惯，利用负荷模拟软件ＨＤＹ－ＳＭＡＤ得到各类建筑全年及典型日逐时建筑能耗如图１至图２所示。
建筑负荷主要包括建筑电气（照明及日常电器）负荷、空调冷（热）负荷、炊事负荷及生活热水负荷。
智能电网中微电网优化调度综述剖析
智能电网中微电网优化调度综述智能电网是一种智能技术系统，它包括优先使用清洁能源、动态定价以及通过调整发电、用电设备功率优化负载平衡等特点。
终端用户不仅能从电力公司直接购买用电，同时还可以从储能设备中获取新能源和清洁能源，例如太阳能、风能，燃料电池、电动汽车等。
另一方面智能电网具备高速、双向的通信系统，供电端与用电端实现实时通信、并且系统能够保证电网安全、稳定和优化运行。
具有坚强、自愈、兼容、优化等特征。
微电网是一种新型的网络结构，是实现主动式配电网的一种有效的方式。
由一组微电源、负荷、储能系统和控制装置构成的系统单元，可实现对负荷多种能源形式的高可靠供给。
微电网中的电源多为容量较小的分布式电源，即含有电力电子接口的小型机组，包括微型燃气轮机、燃料电池、光伏电池、小型风力发电机组以及超级电容、飞轮及蓄电池等储能装置，它们接在用户侧，具有成本低、电压低及污染低等特点。
开发和延伸微电网能够促进分布式电源与可再生能源的大规模接入，使传统电网向智能网络的过渡[1]。
1、微电网的组成及结构微电网是由多种分布式电源（既包含有非可再生能源发电的燃料电池、微型燃气轮机；又包含可再生能源发电的风力和光伏发电单元等），再加上控制装置、储能装置和用电负荷共同组成。
微电网的组成结构十分灵活，可以满足某片区域的特殊供电需求。
微电网不仅可以通过公共连接点（PCC）与大电网连接，采用并网运行模式；还可以在大电网电能质量下降或者电网故障而影响到微电网内负荷正常用电时，在公共连接节点（PCC）处与大电网断开，采用孤岛运行模式。
典型的微电网结构如图1-1 所示。
它是由热电联产源（CHP）如微型燃气轮机、燃料电池，非CHP源如风力发电机组、光伏电池组及储能装置等组成。
微电源和储能设备通过微电源控制器（MC）连接到馈线A和C。
微电网通过公共连接点（PCC）连接到配网中进行能量交换，双方互为备用，提高了供电的可靠性[2]。
图1-1典型的微电网结构2，微电网电源的组成及特性微型电源的类型多种多样，包括风力发电机组、太阳能光伏电池、微型燃气轮机、燃料电池和蓄电池等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于需求侧综合响应的热电联供型微网运行优化摘要：热电联供型微网具有能源利用率高、灵活可靠的特点，成为实现能源生产和消费转型、解决环境问题的重要手段。
热电联供型微网热、电紧密耦合，给其运行的灵活性和经济性带来了不利影响，为此提出基于需求侧综合响应的热电联供型微网运行优化方法。
需求侧综合响应包含热负荷响应和电负荷响应，可为热电联供型微网的热、电生产提供优化空间。
热负荷响应建模根据建筑物热工模型，建立供暖功率与室内温度的关系方程。
电负荷响应考虑可转移负荷。
在此基础上建立热电联供型微网运行优化混合整数线性规划模型，采用CPLEX软件进行求解。
算例分析结果表明，需求侧综合响应的应用提高了热电联供型微网热、电生产的灵活性，同时给系统运行带来了可观的经济效益。
关键词：热电联供型微网；需求侧综合响应；建筑物热力学模型；运行优化；混合整数线性规划0 引言随着石油、煤炭等传统能源的日益枯竭，如何充分开发利用可再生能源、同时进一步提高能源利用率成为迫在眉睫的问题。
热电联供系统（Combined heat and Power, CHP）利用天然气能源进行热、电联产，一方面大大提高了能源利用效率，另一方面为充分利用风电、光伏等分布式可再生能源提供了有效途径，逐渐成为未来能源系统发展的重要方向[1-3]。
目前，关于CHP微网运行优化的研究主要集中在运行策略、安全稳定运行及求解算法等方面[4-6]。
文献[7]基于冷热电联供系统“以热定电”和“以电定热”两种运行模式，提出一种基于综合性能准则的运行策略，该运行策略考虑了一次能源消耗、运行费用和碳排放量等指标，通过算例验证了所提策略能够反映有效的降低系统运行费用，同时降低碳排放量。
文献[8]提出一种基于最小距离的系统运行策略，证明了“以热定电”和“以电定热”两种运行策略均为最小距离策略的特殊情况，通过算例验证了所提策略的优越性。
可再生能源出力和负荷波动性给微网系统的安全稳定运行构成了一定威胁[9, 10]，在此问题上，文献[11]使用自回归移动平均模型对冷、热电负荷进行实时预测，提出能够补偿负荷不精确预测的冷热电联供系统运行策略。
文献[12]提出基于模型预测控制的冷热电联供型微网在线调度方法，该方法包含滚动调度和反馈校正两个阶段，在一定程度上降低了可再生能源和负荷波动给系统运行安全性及经济性带来的不利影响。
然而，CHP微网热、电强耦合性始终是影响系统运行灵活性和经济性的关键问题之一。
文献[13]基于不同区域间负荷特性互补的思路提出多区域冷热电联供系统热量交互的协同运行方法，为解决热、电耦合问题提供了一种有效的思路。
文献[14, 15]利用蓄热装置的储热特性，建立含有蓄热罐的热电联产系统运行优化模型，验证蓄热装置可实现联供系统热电约束的解耦。
但上述方法均为考虑用户热、电需求的可控性。
基于此，本文提出基于需求侧综合响应（integrated demand response, IDR）的CHP微网运行优化方法。
电力需求侧响应技术已被广泛应用于微网的规划与运行研究[16-20]。
本文中IDR基于已有的电力需求侧响应技术，结合用户供热需求响应模型。
热负荷响应建模基于建筑物的热工模型，推导出供暖功率与室内温度的关系方程，为CHP微网的供热提供依据。
在此基础上建立CHP微网运行优化混合整数线性规划模型，并利用优化软件CPLEX 进行求解。
算例结果表明，IDR的应用给CHP微网的热、电生产提供了优化空间，增加了系统热、电生产的灵活性，同时提高了系统运行经济性。
1 需求侧综合响应建模1.1 热负荷响应本文采用的建筑物一阶热力学模型如图1所示[20]。
假定热负荷仅为建筑物的供暖负荷，不考虑热水负荷等其他热负荷。
图1中，T out,t为t时段建筑物环境温度，°C；T in,t为t时段的建筑物室内温度，°C；R为建筑物的等效热阻，°C/kW；C air为室内空气热容，kW·h/°C，Q l,t为t时段向建筑物注入的热功率，kW。
该模型中等效热阻R反映了建筑物的墙体的保温效果，室内空气热容C air为反应了建筑物内的热量流动。
air图 1 建筑物一阶热力学模型Fig 1. First-order thermodynamic model of buildings该模型可较为准确的反映建筑物室内温度变化与供暖功率、环境温度的关系。
由该模型可得建筑物室内温度可表示为,1,,,()(1)ttin t in t l t out t T T eR Q T eττ∆∆--+=⋅+⋅+⋅- (1)式中，Δt 为调度时段时长，h ；τ= R·C air ，h 。
对于确定的建筑物，可认为R 、C air 为常数。
记k=e –Δt /τ,可得,1,,,1()1in t in t l t out t T kT Q T R k+-=⋅-- (2) 式(2)给出了在给定环境温度下由室内温度计算供暖功率的关系式。
此外，为了保证室内温度总能维持在人体舒适温度范围内，对室内温度T in,t 有如下约束min ,max in t T T T ≤≤ (3)式中，T min 、T max 分别为人体感到舒适的最低室温和最高室温，°C 。
式(2)、(3)构成建筑物的热负荷响应模型。
该模型表明，建筑物的供暖功率可在一定范围内波动。
1.2 电负荷响应用户的电负荷可分为固定负荷、可转移负荷和随机负荷。
其中可转移负荷可进行灵活调度以实现一定的经济效益，本文中电负荷响应主要基于可转移负荷。
可转移负荷调度的约束如下： (1) 转入转出功率约束,,,,max ,,,,,001in t in t in t out t out t sft t in t out t D D D P εεεε⎧≤≤⋅⎪≤≤⋅⎨⎪+=⎩ (4) 式中，D in,t 为其他时段转入t 时段的电功率，kW ；εin,t 为0-1变量，为0时表示t 时段无电功率转入，为1时表示t 时段有电功率转入；D in,t,max 为可转入t 时段电功率最大值，kW ；D out,t 为t 时段转出的电功率，kW ；εout,t 为0-1变量，为0时表示t 时段无电功率转出，为1时表示t 时段有电功率转出；P sft,t 为t 时段可转移电负荷功率，kW 。
0-1变量的引入保证了同一时段不会同时存在转出电功率和转入电功率。
(2) 转入转出电能守恒,,11MMin tout t t t DD ===∑∑ (5)式中，M 为调度周期时长，h 。
从而可得电负荷转移后t 时段的电功率为,,,,,l t fix t sft t in t out in P P P D D =++- (6)式中，P l,t 为电负荷响应后t 时段的电功率，kW ；P fix,t 为原始电负荷中的固定负荷，kW 。
式(4)~(6)即为电负荷响应模型。
电负荷响应在一定程度上增加了CHP 微网电能生产的灵活性，但由于可转移负荷所占比例有限，并不能充分发挥CHP 微网的经济性。
热负荷响应和电负荷响应结合，构成需求侧综合响应，一方面同时增加了CHP 微网热、电生产的灵活性，另一反面实现了热/电负荷的经济组合，为充分发掘CHP 微网运行的经济性提供了可能。
2 基于IDR 的CHP 微网运行优化建模2.1 系统结构本文研究的CHP 微网结构如图2所示。
图中P fore 、Q fore 分别为用户的电功率和热功率预测值。
CHP 微网外部与电网和天然气网相连，既可向电网购电，也可向电网出售多余电量。
系统内部由微型燃气轮机（MT ）、燃气锅炉（GB ）、余热回收装置（HR ）、换热装置（HE ）、和蓄电池（BT ）构成，同时接入风电、光伏等可再生能源，本文考虑接入光伏（PV ）。
在进行运行优化前，CHP 微网首先根据历史数据和气象状况进行负荷电功率和热功率预测，之后结合需求侧综合响应技术进行运行优化求解。
P g,s / P g,bP pv P bt,chr /P bt,disP mtQ mtQ gb气网燃气锅炉（GB）微型燃气轮机（MT）蓄电池（BT）光伏发电（PV）换热装置（HE）Q hr余热回收（HR）P lQ l电负荷转移(Load Shift)灵活供热(Flexibleheating supply)电燃气热IDR图 2 CHP微网系统结构及运行优化原理Fig 2. Structure of CHP microgrid2.2 运行优化模型2.2.1 目标函数并网型CHP微网的运行优化目标函数包含CHP微网向电网购电费用、燃气费、可转移负荷的补偿费用和向电网售电收入四部分，目标函数为,,minCHP g b ng comp g sC C C C C=++-(7)式中，C g,b为CHP微网从电网购电费用，元；C ng为燃气费用，元；C comp为可调度电负荷的补偿费用，元；C g,s为CHP微网向电网售电所得费用，元。
购电费用为,,,,,1Mg b g b t g b ttC c P t==∆∑(8)式中，M为调度周期时段数；c g,b,t表示t时段购电电价，元/(kW∙h)；P g,b,t为CHP微网在t时段从电网购电功率，KW；Δt为调度时段的时长，h。
燃气费用为,,1()Mgb tmt tng ngt mt gbQPC c tηη==+∆∑(9)式中，c ng为购买天然气的单位热值价格，元/(kW∙h)；P mt,t为燃气轮机MT在t时段的发电功率，kW；ηmt为燃气轮机的发电效率；Q gb,t为燃气锅炉在t时段的产热功率，kW；ηgb为燃气锅炉的产热效率。
可转移负荷的补偿费用为,1Mcomp comp out ttC cD t==∆∑(10)式中，c comp为可转移负荷的补偿价格，元/(kW∙h)。
CHP微网向电网售电所得费用为,,,,,1Mg s g s t g s ttC c P t==∆∑(11)式中，c g,s,t表示t时段CHP微网向电网售电电价，元/(kW∙h)；P g,s,t为CHP微网在t时段向电网售电功率，kW。
2.2.2 约束条件结合需求侧综合响应的并网型CHP微网运行优化约束包含CHP微网内部能量流约束和需求侧综合响应约束两部分。
CHP微网内部能量流约束如下：(1)电功率平衡约束：,,,,,,,,,,,g b t mt t pv t bt dis t l t bt chr t g s tP P P P P P P+++=++(12)式中，P g,b,t、P g,s,t分别为t时段CHP微网向电网购电和售电功率，kW；P mt,t为t时段CHP微网中微型燃气轮机的发电功率，kW；P pv,t为t时段CHP微网中光伏发电功率，kW；P bt,chr,t、P bt,dis,t分别为t时段CHP微网中蓄电池的充、放电功率，kW；P l,t为t时段CHP微网给负荷提供的电负荷功率，kW。