光伏储能微电网的调度控制策略研究

引言

随着新能源技术发展，光伏储能微电网因能源供应本地化、节能减排等优势，成为解决偏远地区供电问题、提升配电网韧性的重要手段。它由光伏发电、储能、负荷及能量转换装置等组成，可离网或并网运行，在保障关键负荷供电、平抑光伏出力波动等方面作用关键。但光伏储能微电网调度控制面临复杂技术挑战：光伏发电受自然条件影响，出力不确定性强；储能系统容量和充放电效率有限，难无限平衡光伏出力与负荷需求；微电网内负荷类型多，用电特性差异大，增加了调度控制难度。因此，研究科学的调度控制策略，实现光伏、储能与负荷协同运行，对提升微电网经济性、可靠性和稳定性意义重大。

一、光伏储能微电网调度控制的核心目标与影响因素

（一）核心目标

光伏储能微电网调度控制的核心目标包括供电可靠性、经济性、环保性和系统稳定性。供电可靠性要求微电网在离网或并网模式下持续稳定供电，离网时通过储能弥补光伏出力不足，并网时协调与主网的功率交换以避免电压或频率异常；经济性旨在降低运行成本，通过优化储能充放电和与主网的功率交互实现收益最大化；环保性强调优先消纳光伏发电，减少化石能源依赖以降低碳排放；系统稳定性则需维持电压、频率在允许范围内波动，通过储能快速响应平抑光伏出力骤变。

（二）影响因素

影响光伏储能微电网调度控制的因素主要有光伏出力特性、负荷需求特征、储能系统特性和运行模式切换。光伏出力受自然条件影响具有间歇性和波动性，其波动频率、幅度和持续时间直接影响调度方案；负荷需求因类型不同呈现多样特性，居民负荷峰谷差异明显，工业负荷相对稳定，动态变化要求调度策略具备适应性；储能系统的容量、充放电效率和循环寿命制约策略制定，容量有限难以长期储电，效率影响能量损耗，循环寿命限制需避免频繁深度充放电；运行模式在离网与并网间切换，不同模式下调度目标和约束条件不同，要求策略具备模式自适应能力。

二、光伏储能微电网的调度控制策略

（一）基于规则的调度策略

基于规则的调度策略通过预设逻辑规则实现能量分配与设备控制，原理简单、易于实现，适用于结构简单的微电网。常见规则包括优先级调度规则，即按负荷重要程度划分优先级，优先保障医疗设备、应急照明等重要负荷，光伏出力不足时削减低优先级负荷或调用储能放电；充放电阈值规则，设定储能充放电阈值，光伏出力大于负荷且储能荷电状态低于上限时充电，反之则放电，荷电状态超限时通过与主网交互或限制光伏出力调节；时段划分规则，按光伏出力与负荷需求变化划分时段，白天优先满足本地负荷并为储能充电，夜间由储能放电或主网供电。该策略计算量小、响应快，适合实时控制，但灵活性差，预设规则难以适应复杂运行条件，可能降低能源利用效率或缩短储能寿命。

（二）基于优化算法的调度策略

基于优化算法的调度策略通过建立数学模型求解最优能源调度方案，精度较高，适用于对调度精度要求高的微电网。常用算法有线性规划算法，将调度问题转化为线性规划模型，以总运行成本最低为目标，约束光伏出力、储能充放电功率和负荷需求等，通过单纯形法快速得到小时级或日级最优计划，适用于短期调度；遗传算法借鉴生物进化理论，模拟自然选择、交叉和变异过程，适用于处理非线性、多约束的复杂调度问题，如考虑储能循环寿命损耗优化充放电策略，全局搜索能力强但计算复杂，适合离线制定计划；粒子群优化算法模拟鸟群觅食行为，将调度方案视为“粒子”，通过信息共享协作寻找最优解，收敛速度快于遗传算法，适用于实时调整储能充放电功率以平抑光伏波动。该策略能实现多目标协同优化，但对数据准确性和实时性要求高，算法参数设置影响结果稳定性。

（三）基于智能控制的调度策略

基于智能控制的调度策略结合模糊控制、神经网络、强化学习等人工智能技术，模拟人类决策过程实现自适应调度，适用于不确定性强、动态变化剧烈的环境。模糊控制策略针对微电网的不确定性，通过模糊逻辑将定性经验转化为定量控制规则，如根据光伏出力偏差与储能荷电状态的模糊变量确定充放电功率，无需精确数学模型，鲁棒性强；神经网络控制策略利用神经网络的非线性映射能力，通过训练样本学习光伏出力、负荷需求与储能调度的关系，用于预测短期负荷需求以制定充放电策略，适合有大量历史数据的微电网；强化学习策略通过智能体与微电网环境持续交互优化策略，以获取最大经济性或可靠性指标“奖励”，自学习能力强，能适应长期运行且不确定性强的场景，但训练复杂，需大量交互数据。该策略自适应能力和鲁棒性强，但算法复杂，对硬件计算能力要求高。

三、调度控制策略的应用与优化方向

（一）多策略融合应用

单一调度控制策略难以满足复杂微电网需求，多策略融合成为提升调度效果的重要途径。可将基于规则的策略与优化算法结合，利用规则快速处理简单场景，复杂场景调用优化算法求解最优方案；或在智能控制策略中嵌入优先级规则，确保重要负荷供电可靠性。多策略融合兼顾简洁性与优化能力，能提高微电网在不同工况下的适应能力。

（二）考虑全生命周期成本的优化

现有调度策略多关注短期运行成本，未来应考虑设备全生命周期成本，包括储能系统的折旧、维护和更换成本。通过优化储能充放电深度与频率，减少对储能寿命的损耗，在长期运行中降低总投入，实现经济性与可持续性的平衡。

（三）提升抗干扰能力

面对极端天气、设备故障等突发情况，调度控制策略需具备强抗干扰能力。通过构建故障诊断与容错控制机制，局部故障时快速调整能源分配方案，利用冗余设备或储能系统维持关键负荷供电，增强微电网的韧性。

结束语

综上所述，光伏储能微电网的调度控制是其高效稳定运行的核心，关乎能源利用效率、供电可靠性和经济性。基于规则的策略简单实用但灵活性不足，基于优化算法的策略精度高但实现复杂，基于智能控制的策略自适应能力强但对计算资源要求高。未来，通过多策略融合、全生命周期成本优化和抗干扰能力提升，调度控制将向更智能、高效、可靠的方向发展。随着新能源技术与人工智能的深度融合，调度策略将具备更强的自学习和自适应能力，更好地应对光伏不确定性和负荷动态变化，为构建清洁、高效、安全的能源系统提供支撑。

参考文献

[1]刘睿.光伏储能微电网源荷平衡配置研究[J]. 中国新技术新产品.2025(06):29-31

[2]郭杉,郭洋.含光-储-充的微电网日前经济调度方法研究[J].山东电力技术.2025(03):1-11

[3]谢志刚,陈丽娜.基于源网荷态势的光伏微电网需求侧响应调度方法[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程版）.2024(01):164-169