微电网能量优化算法培训课程
培训对象
微电网系统工程师、能量管理算法开发人员、新能源/储能系统研究人员、电力系统优化技术人员。
培训目标
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理解微电网的组成（光伏、风电、储能、柴油机、负荷）与运行模式（并网、离网）。
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掌握微电网能量优化的核心算法（经济调度、滚动优化、多目标优化）。
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能够独立完成微电网能量管理系统的优化算法设计、仿真与验证。
培训内容介绍
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微电网概述：微电网的定义与组成（分布式电源、储能、负荷、控制装置）；微电网的运行模式（并网模式、离网模式）；微电网的优势（提高供电可靠性、促进新能源消纳、降低用能成本）；微电网能量管理系统（MG-EMS）的作用。
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微电网元件建模：光伏发电模型（出力预测、功率特性）；风力发电模型；储能电池模型（充放电特性、效率、寿命衰减）；柴油发电机模型（燃料成本、启停成本、运行约束）；负荷模型（可平移负荷、可中断负荷、固定负荷）。
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优化问题建模：微电网能量优化的目标（运行成本最小化、新能源消纳最大化、碳排放最小化、综合效益最大化）；决策变量（各单元出力、储能充放电、负荷投切）；约束条件（功率平衡约束、单元出力约束、储能SOC约束、联络线功率约束）。
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日前经济调度：基于预测信息的日前计划；经济调度的数学模型（混合整数线性规划MILP、混合整数二次规划MIQP）；求解方法（商业求解器CPLEX/Gurobi、启发式算法）；日前调度计划的生成。
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日内滚动优化：超短期预测的更新；滚动优化（Model Predictive Control MPC）的原理；优化时域与控制时域的设定；滚动优化流程（预测-优化-执行）；反馈校正机制。
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实时功率分配：实时功率偏差的调整；分配策略（基于SOC的分配、基于出力的比例分配、基于成本的分配）；下垂控制与二次调节；储能的实时充放电控制。
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多目标优化：多目标优化问题的定义（成本+排放+新能源消纳）；帕累托最优解集；多目标优化算法（NSGA-II、MOPSO）；折衷解的选择方法（模糊决策、权重法）。
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不确定性处理：新能源出力与负荷预测的不确定性；鲁棒优化（处理区间不确定性）；随机优化（考虑概率分布）；机会约束规划；不确定性处理方法的对比与选择。
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储能寿命建模与优化：电池寿命衰减模型（循环次数模型、吞吐量模型、雨流计数模型）；考虑寿命损耗的成本函数；充放电策略对寿命的影响；储能容量配置与运行策略的协同优化。
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需求侧管理：可平移负荷的调度；可中断负荷的补偿机制；价格型需求响应（分时电价、实时电价）；激励型需求响应；负荷聚合商参与微电网优化。
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离网模式下的优化：离网运行的特点（无大电网支撑）；频率与电压的稳定性约束；主从控制与对等控制；黑启动策略；离网模式下的能量平衡控制（削负荷策略）。
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综合实战项目：典型工业园区/海岛微电网（含光伏+储能+柴油机+负荷）的能量优化算法开发与仿真验证，包含日前经济调度、日内滚动优化、实时分配策略、多目标权衡与不确定性分析。
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