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🔥 内容介绍
本文构建了考虑需求响应机制的微电网优化调度模型，选取粒子群算法（PSO）作为优化求解工具。该模型的核心构成单元包括储能系统、风力发电机组、光伏发电机组、微燃机及柴油发电机，以运行成本最小化、环境保护成本最小化、负荷需求响应补偿成本优化及等效负荷波动性最小化为多目标优化方向。其中，所采用的负荷需求响应模式严格遵循 “可转移负荷总量保持恒定” 的约束条件，确保需求响应实施过程中负荷总量的稳定性。
⛳️ 运行结果
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1.经过优化后系统中总负荷分布比优化前的负荷分布更为均匀。在优化前的总负荷中，可以明显的看出在12：00-16.00和20：00-22：00时间断内，明显出现了负荷的峰值特性，在夜间的0：00-5：00时间内出现了负荷的谷值特性。在进行可控负荷的优化后，新的负荷曲线具有明显的削峰填谷效果。2.将可调度的负荷（可平移负荷）优化以后，处于原始负荷中的可平移负荷部分相应被转移到了负荷谷时刻，原始的可调度负荷大多集中于工作日的白天时间，经过调度优化后，在保持可平移负荷总量不变的基础上，白天时段的可平移负荷大部分被转移到了0：00-8：00时段。其主要原因是设定了需求响应激励的负荷调度策略，负荷用户会在发电侧的价格激励影响下选择在补偿价格高时将自己的部分可调度负荷转移到负荷低谷时期。
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📣 部分代码
🔗 参考文献
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