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user: 2. 智能微网能源管理系统的分类 在传统的大电网中EMS是现代电网调度自动化系统的统称，主要针对发配电系统对电网进行调度决策管理以及控制，提供电网的实时信息给调度管理人员，提高电能质量、保证电网安全运行以及提升电网运行经济性。而SGEMS是以计算机为基础结合高级计量基础设施(Advanced Metering Infrastructure， AMI)的综合自动化系统，主要用于微网的调度管理中心，它融合了先进的IT技术，对微网内部的分布式电源和储能装置进行优化管理 [ 16 ]。SGEMS相对与传统大电网的EMS具有更强的针对性，它能够针对某一个具体的微网，对其内部的众多资源进行有效地管理，提高微网的能源利用效率。 2.1. 按运行方式分类 智能微网可以与大电网联网运行，也可以与其脱离孤网运行，因此能源管理可以按照运行方式划分为并网运行管理和孤岛运行管理。 2.1.1. 并网运行能源管理 并网运行时微网与大电网间的能量交换，会对微网经济运行造成影响，因此通过SGEMS调节微网内部的各微电源，合理利用可再生分布式能源，优化系统运行，提高微网的效能的同时又可响应大电网对微网的调度控制需求。这种情况下智能微网可看作是整个系统的一个可控负荷模型，必要的时候接受系统的合理调节来提高区域的供电稳定性和性能优化，还可适当地用于峰荷管理和负荷平移等 [ 17 ]。微网的能源管理则可保持内网一定的独立性，可以对微网内部的分布式能源进行合理调度，提高能源利用率，其配置检测、保护和控制设备可提高电网供电可靠性加强与外网联系。另外并网运行时在满足内部供电或外网需要紧急支持的情况下，微网可以看作是系统的一个可调电源模型向外网传输功率，参与电力市场竞价上网，提高微网的综合效益。为了提高并网时的能源效益，在考虑光伏、风能和储能单元的同时还需添加热电联产，其中热负荷和电负荷需要同时考虑。针对分布式能源在并网运行下的热电联产机组及其调度问题，文献 [ 18 ] 提出一种发电应用程序包来解决调度问题，为了提高预测精度，文中采用基于k-均值聚类的模式识别算法进行电力或热负荷预测以及光伏预测的方法，根据预测数据给出了微网两种运行模式下发电调度和分布式能源调度的公式和求解方法。提高了能源利用率的同时降低了运行成本。由于并网运行的SGEMS必须同时达到成本最小化、排放最小化、从主电网输入的净电量以及可再生能源最大化等诸多目标，文献 [ 19 ] 对风–光–储在内的并网微网EMS进行了优化设计，利用分支定界技术，通过调度分布式能源和从主电网输入的净功率，推导出最小运行成本。在此基础上，定义了电源与电源消耗之间的功率平衡且将各器件的仿真量作为优化问题的约束条件，既满足了优化电源调度的目的，又满足了主电网进出口功率的要求。 2.1.2. 孤岛运行能源管理 智能微网断开与外网的连接成为孤岛运行时不再与大电网进行功率交换，SGEMS需要调节微网内部的资源分配，保证供电的可靠性。分布式电源、热电负荷等本身的随机性和波动性给电网的电能质量造成的影响在微网表现得更为明显，电压的波动和频率的偏差需要SGEMS进行调节控制，主要的措施可以改变可调电源例如燃料电池、柴油发电机的输出功率，调节储能设备的充放电容量，还有对负荷侧的控制等，保证整个网络功率输出和需求的平衡及电能质量 [ 20 ]。 由于在接入电网受限或无法接入电网的偏远地区，孤岛混合系统更具有经济效益，因此文献 [ 21 ] 以一种简单的可再生混合动力系统为研究对象，以二进制遗传演算法取代混合整数线性规划，使系统的运行单位成本降至最低；该系统对光伏/风电可再生能源系统进行电力调度，以获得短期内最低的电力成本。但是，该方法在缺乏有效的能源管理策略时无法平衡供需关系从而导致频繁的停电，尤其是在夜晚，会增加柴油发电的能源消耗。在上述基础上文献 [ 22 ] 分析了混合动力系统中电池的能量如何在夜间进行管理，对不同的减载策略进行了讨论和比较，提出一种基于优先级的用户分类方法，并利用智能电表(Smart Meter， SM)在能量短缺时进行了最优的负荷分配以管理电池中存储的能量进而消除了孤岛运行时对柴油发电机的需求，使系统更加环保。而文献 [ 23 ] 提出了一种用于孤岛EMS的热电模型。该系统被表述为一个单元承诺问题，其中热组件和电气组件被同时分配，以最小化系统运行成本；该模型已成功地应用于西班牙西北能源公司总部现有的孤岛系统，模拟了该系统在冬季一周内的运行情况。 2.2. 按时间分类 智能微网在能源管理优化时不仅要根据分布式发电单元的容量、控制技术条件和储能设备的状态，调节电源出力和负荷管理，还需在保证安全可靠供电的基础上考虑长期经济优化运行。因此，按照时间长短划分，SGEMS可以分为短期功率平衡和长期能源管理。如图1表示了SGEMS控制功能的时序分类 [ 24 ]。 图1. SGEMS控制功能的时序分类 2.2.1. 短期功率平衡 SGEMS的短期功率平衡包括：1) 通过对系统的负荷变化的跟踪能力、电压调节和频率控制等措施，对分布式能源(Distributed Energy Resources， DERs)各单元之间进行实际功率共享以及减载协调，以减轻功率不匹配。2) 系统故障过后的动态响应，即电压和频率的恢复能力。3)满足一些敏感负荷对电能质量的要求以及当主网故障时断开与主网连接，主网恢复后实现与主网的重新同步，协调控制好微网的功率平衡 [ 25 ]。 SGEMS可以提高负载功率分配的精度和整个系统的效率，虽然在已有的控制方法中下垂控制通常可以在分布式能源之间实现适当的有功功率共享，但是由于分布式能源之间的输电线路参数不匹配，导致无功功率无法准确共享。在这种情况下，文献 [ 26 ] 提出了一种改进的微网无功功率共享策略，该方法引入一个实时无功暂态耦合项用来识别无功功率共享的误差，然后利用慢积分项对分布式电源电压幅值控制的误差进行补偿；补偿策略还利用微网中央控制器发出的低带宽标志信号，同步激活所有DGs机组的补偿。因此，在DGs机组之间不需要任何物理通信的情况下，可以实现精确的功率分配。文献 [ 27 ] 提出了一种用于提高敏感负荷总线电能质量的集中控制器，该方法实现了对负序敏感负载母线基本电压(V +/− )和正、负序敏感负载母线电压谐波(V h+/− )的选择性补偿。但是该方法忽略了并网运行时与主电网交互的电能质量问题。此外，考虑到本地总线中的传输线差异和不同的功率质量限制，在文献 [ 28 ] 中提出并实现了一种优化方法，将EMS作为三次电能质量控制器，寻找最优补偿功的分配比例，将三次补偿增益作为调节变量发送给较低级别的控制器，以在考虑分布式能源的补偿能力和本地总线电能质量要求的情况下调整每个分布式能源的补偿功。在此基础上，文献 [ 29 ] 提出了一种补偿三相四线孤岛微网(Islanded Microgrids， IMG)系统电压不平衡的二次电压不平衡控制方法，将信息通过低带宽通信链路发送到主控层，实现了敏感总线所需的不平衡因子，达到良好的序流共享和系统稳定性。 2.2.2. 长期能源管理 智能微网的长期能源管理的主要目的是保证安全可靠的供电基础上进行经济优化运行。它包括：1) 在保持适当的备用容量水平基础上，重新优化分布式能源机组的发电策略达到以下目标：a) 控制主电网的功率输入/输出；b) 功率损耗最小化；c) 燃料机组的能源生产成本最小化；d) 可再生能源机组出力最大化。2) 考虑每个DGs单元的限制因素，包括发电机类型、发电成本、可再生能源对时间的依赖性、维护间隔和环境影响。3) 满足需求响应管理(负荷分布控制)及恢复在微网故障时切除的负荷 [ 25 ]。在文献 [ 30 ] 中在考虑随机功率输出的基础上提出了一种新型智能能源管理系统(Smart Energy Management System， SEMS)，系统可以协调电力预测、储能和能量交换；并且根据不同天气条件下光伏发电系统的输出特性，建立了一种提前一天的光伏发电预测模型，在该模型下，储能系统管理模块确定最优的运行策略，优化模块实现了一种实时的负荷管理方法。尽管技术在进步，但是由于分布式发电单元的出力存在随机性以及短期预测电量存在误差，使得以风力发电为首的分布式发电单元参与市场受到限制，为此文献 [ 31 ] 提出了一种新的风力发电机组最优参与策略，该策略采用储能装置参与日前机组承诺过程，将多目标混合整数线性规划公式转化为一个模糊优化问题并求解，考虑预测的不确定性以及最佳预测，确保能量可以长期稳定的供给，尽量减低风险使市场回报最大化。此外，为了协调包括可再生能源和能源储存系统在内的微网短期调度和长期能源管理计划，文献 [ 32 ] 提出了一种两级随机微网EMS，该系统通过长期管理确定不同技术的最优位置和规模，通过短期规划确定技术的最优运行策略，该系统能够通过随机规划处理负荷和可再生能源的不确定性，降低了成本并且提高了能源利用率。