本文是一篇电力论文，文主要围绕着可再生能源对微电网的影响进行具体研究，文中已经说明储能系统不仅能促进可再生能源的消纳能力，还能提高系统的惯性与一次调频能力。由于微电网中储能装置的投资成本比较大，所以如何使储能装置效益最大化是本文的重点研究内容。也就是说，综合考虑可再生能源不确定性与频率稳定性来确定合适的储能容量配置。
第一章 绪论
1.1 研究背景及其意义
随着国民经济的蓬勃发展，人类对电的需求越来越高。现如今，传统化石能源的使用还是占主导地位，但是过度地使用化石能源加剧了环境污染和能源短缺问题。针对这个问题，各个国家都出台了相关政策，鼓励可再生能源（光伏、风电等）的发展减少对化石能源的使用。近些年，光伏、风电在日常发电中的比例不断提高，造成了相应的同步电机退出，导致整体的发电系统电力电子化较为显著。并且可再生能源出力具有间歇性、波动性等特征，给系统发电与负荷维持功率平衡造成了较大的挑战，大规模的可再生能源并入电网可能会造成电网的波动，影响系统的正常运行。
可再生能源出力的随机性和波动性给传统电力系统的调度方案带来巨大的挑战。早期的调度人员都是基于确定性调度方式来维持电网稳定运行，在现如今可再生能源发电占比逐年增加，由于人们对可再生能源出力特性及其对系统稳定性的认识不足，所采取的调度方案均采取相对保守的发电计划、即增大传统机组的备用容量，这导致了经济成本过高及可再生能源消纳受限等诸多问题。随着近些年相关政策的提出，风电、光伏等可再生能源机组的容量不断提高，可再生能源渗透率进一步加大，其不确定性愈加增强，上述的挑战也愈发突出。
受间歇性可再生能源出力特性的影响，光伏、风电等可再生能源消纳问题日渐凸显，仅靠传统电力系统的自身潜力，来应对可再生能源的不确定性显然十分困难。微电网技术的发展为上述问题打开了新的方向，微电网作为可再生能源和储能系统的载体，提高了系统的柔性，改善了消纳能力，提高了可再生能源的利用效率。随着微电网技术的发展，系统安全运行的经济性以及可再生能源消纳问题得到了有效地改善。储能技术的蓬勃发展使微电网技术进一步成熟，在微电网中储能不仅能够提升电力系统灵活性，维持微电网运行的稳定，还可以参与调峰，有效地减少弃风现象。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 可再生能源不确定性建模研究现状
间歇性可再生能源大规模并入电网，其出力波动性和随机性的特点，对电网的安全运行带来了巨大的挑战，使得人们对可再生能源不确定性问题关注越来越多。目前，对于微电网中可再生能源不确定性问题的研究，主要有随机规划、鲁棒优化和分布鲁棒优化方法。随机优化需要依据精确的随机变量概率分布，但是在实际中通常很难精确获得不确定因素的概率分布信息，因此求解效率并不高；鲁棒优化方法不需要精确的概率分布函数，仅知道不确定因素的变化范围即可，但是所求得的解是最恶劣情况下的结果，过于保守；分布鲁棒优化方法结合了以上两种方法的优点，虽然所得到的结果也相对保守，但是结果比随机规划方法更可靠。
随机规划方法是研究不确定性优化问题比较常用的一种方法，该方法是基于概率统计学基础建立的。通过该方法对可再生能源不确定性描述时，需要对不确定因素进行统计分析，模拟可能存在分布场景，然后依据各场景分布使目标函数的数学期望最大或最小。风力、光伏的发电受自然天气状况的影响比较大，虽然现在的科技比较发达，有各种探测风速、光照强度等外界因素的仪器，但是对未来时刻的光伏、风电出力的预测仍然存在较大的误差，这势必增加了系统调度的难度。目前，已有很多文献根据随机规划方法来刻画风电、光伏的不确定性。文献[1]利用正态分布表示风速偏差和光照强度预测偏差的概率密度函数，并根据发电功率与风速或光照的关系，建立了风电、光伏联合概率密度函数；文献[2]针对可再生能源在能源和储备联合经济调度中的不确定性问题，建立多阶段随机规划模型，并采用随机对偶动态规划算法将原始问题分解为几个子问题进行求解。文献[3]通过随机规划方法描述可再生能源的波动偏差，建立了两阶段随机规划方法。李文武等人考虑了正态分布中所忽略的风电出力预测误差，通过Beta分布模拟风电出力的不确定性，优化了目标函数的精度[4]。但是,上述研究均采用典型分布函数来描述光伏、风电出力的概率分布，单一种类的分布函数对分布式能源出力的预测误差描述时精确性较低，导致预测结果与实际结果偏差较大。
第二章 相关技术原理
2.2 储能容量配置模型
对于储能系统的容量配置而言，就是在微电网规划建设时，满足微电网正常运行要求与任务目标，对储能系统的预期容量进行规划。所建立的储能容量配置模型最重要的就是要有可靠性，也就是说，按照预期容量所规划的储能系统能够配合微电网能量管理系统下达的调度指令，满足负荷的供电需求。
微电网有两种运行状态：并网运行和孤岛运行。除了小部分偏远地方的微电网是孤岛运行的，其他大部分微电网都是并网运行的，只有当发生故障时，并网运行的微电网才可能在短暂的时间内处于孤岛运行的状态。微电网在孤岛运行时，脱离了上游电网的功率支撑，仅靠微电网中分布式电源和储能装置来维持负荷的功率需求。通过并网型微电网脱网故障后，孤岛运行的时间和微电网能量调度策略相关的指标对微电网中的储能装置可靠性分析[71]，并以此来配置合理的储能装置。
按照应用的角度，储能装置一般分为功率型储能和能量型储能。功率型储能响应速度快，调节能力强，需要的容量相对较小，多用于提高系统的调节能力，相对而言，能量型储能功率密度小、需要容量相对较大，多用于调节峰谷差。对于功率型储能而言，功率成本低、容量成本高，用小容量的功率型储能来调节系统平衡能够降低储能的投资成本；对于能量型储能而言，容量成本低、功率成本高，用大容量的能量型储能维持系统的能量平衡能够降低储能的投资成本。因此，相关人员可根据微电网所需不同特性来选择不同类型的储能装置。由于这两种类型储能的容量配置方法相似，下面仅通过功率型储能（本文所采用）为例展开具体介绍。
2.3 分布鲁棒储能容量配置模型
分布鲁棒优化在20世纪50年代由Scarf提出，在该方法提出的初期，主要应用于金融投资和供应链管理等领域。随着分布鲁棒优化方法的优点不断被挖掘，近些年该方法也逐渐应用到电力系统领域，最常见的就是利用分布鲁棒优化方法处理电力系统中负荷不确定性和可再生能源不确定性的问题。
2.3.1 分布鲁棒优化模型
对于分布鲁棒优化方法最重要的是如何构建合理的不确定变量模糊集。模糊集的构建一般要依据大量的历史数据，历史数据越多所建立的模糊集越能反应不确定参数的变化情况。模糊集的构建方式不同，反映了不确定参数的概率分布信息不同，导致优化结果的保守性也不同。一个完备合理的模糊集不仅要足够丰富，有较高的置信度，还要足够小，舍去无关紧要的数据避免优化结果过于保守。因此，基于历史数据的挖掘，不仅要足够的多还要能够提炼有价值的部分，这才是建立最恰当模糊集的关键。目前文献中模糊集的构建主要分为两类：（1）基于矩信息构建的模糊集[72]，包含一阶矩和二阶矩等；（2）基于概率分布函数构建的模糊集，比如Wasserstein距离[73]、散度函数、N-k故障概率分布的模糊集[74]和Prohorov距离[75]等。在本文中，第三章考虑可再生能源不确定性模型中用的是矩不确定性，接下来主要对该方法进行介绍。
第三章 微电网分布鲁棒储能容量配置模型....................... 22
3.1 引言 ...................... 22
3.2 微电网的基本结构 ...................... 22
3.3 储能容量配置模型 ............................ 23
第四章考虑频率稳定约束的微电网储能容量配置............. 40
4.1 引言 ............................... 40
4.2 惯性与一次调频模型 ................. 40
第五章 总结与展望........................... 56
5.1 全文总结 ....................................... 56
5.2 未来展望 .................................. 56
第四章 考虑频率稳定约束的微电网储能容量配置
4.1 引言
上一章主要分析了微电网储能容量配置与可再生能源消纳的关系，证明了合理的储能容量配置能够改善可再生能源的消纳能力并降低系统的成本。但是，随着可再生能源在能源结构中占比不断增加，并且光伏、风电机组需要通过不具备惯性与一次调频能力的电力电子器件连接系统，致使微电网的惯性与一次调频能力下降，频率稳定性降低。为此，并网型微电网若想在应对突发事件时（例如：非计划脱网，发电机故障等），能够保证频率在正常范围内变化，则需要外加可控能源来解决功率波动及频率稳定性问题。尽管近些年关于频率稳定性问题已有研究，但大部分研究均是通过控制策略的改进来增加系统的惯性与一次调频能力，很少有文章研究频率稳定性对微电网运行策略与规划的影响。
本章主要围绕所建立的考虑频率稳定约束的微电网分布鲁棒储能容量配置模型进行分析研究。首先论述了考虑惯性与一次调频的同步发电机运动方程，提出了储能装置的惯性与一次调频控制策略和频率稳定约束，建立了含频率稳定约束的储能容量配置模型；然后对所建模型离散化和线性化处理，转化为能用商业求解器求解的混合整数线性规划问题；最后通过改进的IEEE-33节点测试系统进行算例分析验证所提模型的有效性，并分析频率稳定约束对储能容量配置的影响与故障发生后频率的实时变化情况。
第五章 总结与展望
5.1 全文总结
本文主要
