CN104901338B - 一种海岛孤立微电网能量控制方法 - Google Patents

Abstract

一种海岛孤立微电网的能量控制方法，包括以下步骤：A.确定海岛孤立微电网的组成；B.微电网内各单元的控制方式；C.确定海岛孤立微电网内各单元的约束条件；D.目标函数的制定；E.建立孤立微电网数学模型，求解获得微电网能量控制结果。本发明能够在充分考虑储能在不同荷电状态下蓄电池深充深放与浅充浅放带来的寿命损耗不同，同时结合可控负荷带来的收益，得到以微电网稳定与经济运行为目标的长时间尺度下的能量控制策略，并根据风电功率预测数据制定可控负荷的投切计划及微电网的发电计划，以达到提高微电网科学合理的运行特性的目的。

Description

一种海岛孤立微电网能量控制方法

技术领域

本发明涉及可再生能源发电领域，特别是一种海岛孤立状态下的微电网能量控制方法。

背景技术

随着社会的进步和经济的发展，煤、石油、天然气等传统能源日益匮乏，如何解决当今社会的资源紧缺问题成为了人们关注的焦点。可再生能源以其可再生、无污染等优点，成为了替代传统能源的最佳选择。相对于传统能源，多数海岛及周围拥有丰富可再生能源，如风能、太阳能、波浪能、潮流能等，都具有很大的开发潜力。通过构建高效清洁的海岛能源体系，特别是大力发展海岛电网，对海岛新能源进行有效合理的利用，不仅能够减少“弃风”“弃光”现象，解决海岛化石燃料短缺、运输困难等问题；还可以提高海岛电网电能质量，提高电力系统运行的可靠性与稳定性，对保护海洋环境、促进节能减排具有重要的意义。

微电网是一种新型网络结构，是由微电源、负荷、储能装置和控制装置构成的系统单元。微电网是一个能够实现自我控制、保护和调控的自治系统，既可以与外部电网并网运行，也可以孤立运行。微电网是相对传统大电网的一个概念，是指多个分布式电源及其相关负载按照一定的拓扑结构组成的网络，并通过静态开关关联至常规电网。微电网使用系统的方法解决了分布式发电并网带来的问题，可以充分发挥分布式发电的优势，同时削弱分布式发电对大电网的冲击和负面影响。

一般情况下，海岛及周边区域拥有丰富的太阳能、风能等可再生能源发电资源，随着分布式电源及微电网技术的发展，可形成多种能源互补的海岛微电网供电模式。海岛孤立微电网可通过各种互补的可再生能源和先进的控制技术提高用户的供电可靠性，改善电能质量，是解决未来海岛供电问题的有效途径之一。

利用非并网风电与高耗能的可控负荷联合运行，是风能多元化利用的典型案例。例如，可建立含风电和海水淡化负荷的孤立微电网，在提供海岛电能的同时，可为海岛地区提供淡水资源。从微电网控制角度来看，可控负荷具有可调控的特点，在运行过程中可以根据实际状况灵活调整功率，而作为一个可控负荷对微电网功率起到辅助调节的作用，对平抑可再生能源的波动性，提高清洁能源利用率具有一定的辅助作用。同时，为保证微电网稳定运行，需加入储能装置，并在考虑储能装置寿命损耗的前提下，根据风电功率预测结果合理规划可控负荷的运行状态，制定能量调控策略，才能保证海岛孤立微电网的稳定、经济运行。

尽管有关人员进行了大量研究，但已有的微电网能量调控策略仍不成熟，这些方法没有充分考虑微电网中储能装置的寿命损耗问题，仅粗略地从设备维护的角度或某一过程损耗定值来进行调控，对储能装置本身特性考虑不全面，故在微电网能量调控方案制定上，无法得到更优的合理而经济的调控方案。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术之弊端，提供一种应用于海岛孤立微电网的能量控制方法，以提高微电网的科学合理的运行特性。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。

一种海岛孤立微电网的能量控制方法，包括以下步骤：

A.确定海岛孤立微电网的组成；

B.微电网内各单元的控制方式；

C.确定海岛孤立微电网内各单元的约束条件；

D.目标函数的制定；

E.建立孤立微电网数学模型，求解获得微电网能量控制结果；

所述海岛孤立微电网主要由风电机组、储能装置、可控负荷以及柴油发电机构成，所述风电机组为双馈风电机组，储能装置采用超级电容器与蓄电池混合储能。

上述海岛孤立微电网的能量控制方法，步骤B中所述双馈风电机组采用最大功率点跟踪控制方式，超级电容器采用恒压恒频控制方式，蓄电池采用定功率控制方式，可控负荷采用改变运行状态的控制方式。

上述海岛孤立微电网的能量控制方法，步骤C中双馈风电机组的约束条件为风速-功率曲线；

蓄电池SOC约束条件为：SOC_min≤SOC≤SOC_max；

蓄电池功率约束条件为：|P_b|≤P_bN；

可控负荷功率约束条件为：P_Lk.min≤P_Lk≤P_Lk.max；

柴油发电机功率约束条件为：30％P_GN≤P_G≤P_GN；

微电网功率约束条件为：P_W+P_G+P_b＝P_Lk+P_L+P_dl。

上述海岛孤立微电网的能量控制方法，步骤D中目标函数的制定方法为：

首先，以风速预测时间间隔△t为单位时间，进行风速预测，并根据每个风速预测点的风速数据，同时采集当前时刻微电网中各单元的运行状态；

其次，根据当前风电功率设置蓄电池和可控负荷的工作状态，并计算可控负荷各种状态下微电网长时间的总收益C_totall，

式中，C(i)＝C_LKi+C_L-C_W-C_b-C_G

其中，C_i为可控负荷以P_Lki运行时△t时间内微电网总收益，

C_Lki为可控负荷以P_Lki运行时△t时间可控负荷收益，

C_L为日常负荷收益，

C_W为风力发电成本,

C_b为蓄电池寿命损耗,

C_G为柴油发电机运行成本；

最后，根据每个C(i)的选择不同，得到多组微电网总收益C_total，选择最大收益即为长时间下的微电网最大总收益C_max，其目标函数为：

C_max＝max(C_total)

上述海岛孤立微电网的能量控制方法，步骤E中所述孤立微电网的数学模型为：

根据微电网在长时间尺度下的最大收益C_max所对应的每个△t的C(i)，得到相应的微电网内各单元的运行状态，即为微电网能量控制结果。

由于采用了以上技术方案，本发明所取得技术进步如下。

本发明能够在充分考虑储能在不同荷电状态下蓄电池深充深放与浅充浅放带来的寿命损耗不同，同时结合可控负荷带来的收益，得到以微电网稳定与经济运行为目标的长时间尺度下的能量控制策略，并根据风电功率预测数据制定可控负荷的投切计划及微电网的发电计划，保证微电网运行稳定性与经济性指标。本发明在微电网内各发电单元与负荷均满足各自的安全运行约束条件下，在功率限度内运行，其各个方面的消耗最低、而能量转换的效益最大。

附图说明

图1为本发明所述海岛孤立微电网的结构图；

图2为本发明所述可控负荷的启停逻辑图；

图3为本发明所述双馈风电机的风速-功率曲线；

图4为具体实施例中的风速预测曲线；

图5为本发明应用于微电网中，初始蓄电池SOC为60％情况下的微电网运行结果；

图6为传统微电网在初始蓄电池SOC为60％情况下的微电网运行结果。

图中各标号表示为：T_b为蓄电池功率变化周期，SOC为蓄电池荷电状态，SOC_min为蓄电池安全运行最小荷电状态，SOC_max为蓄电池安全运行最大荷电状态，P_b为蓄电池功率，充电为负值，放电为正值，P_bN为蓄电池换流器额定功率，P_Lk为可控负荷功率，P_Lk.min为可控负荷最小运行功率，P_Lk.max为可控负荷最大运行功率，P_G为柴油发电机功率，P_GN为柴油发电机额定功率，P_W为风电功率，P_C为超级电容器功率，P_L为日常负荷功率，P_dl为卸荷负载功率，△t为风速预测时间间隔，C₁为可控负荷以P_Lk1运行时△t时间内微电网总收益，C_Lk1为可控负荷以P_Lk1运行时△t时间可控负荷收益，k₁为可控负荷以功率P_Lk1运行时单位能耗收益(元/kWh)，C_L为日常负荷收益，k_L为居民用电电价，C_W为风力发电成本，k_W为风力发电成本系数(元/kWh)，C_b为蓄电池寿命损耗，f(SOC₀,SOC₁)为蓄电池SOC由SOC₀降为SOC₁的寿命损耗(元)，C_G为柴油发电机运行成本，C_loss为发电机自身损耗成本，C_op为发电机运行维护成本，C_fuel为燃料费用，P_dis为蓄电池放电功率，C_N为蓄电池额定容量(kWh)，C₂为可控负荷以P_Lk2运行时△t时间内微电网总收益，C_Lk2为可控负荷以P_Lk2运行时△t时间可控负荷收益，k₂为可控负荷以功率P_Lk2运行时单位能耗收益(元/kWh)，P_ch为蓄电池充电功率，C(i)为第i个风速预测点后单位时间收益，取值可选择C₁(i)或C₂(i)，C_total为长时间的微电网总收益，C_max为长时间的微电网最大总收益。

具体实施方式

本发明中的海岛孤立微电网的结构如图1所示，主要由双馈风力发电机组、蓄电池、超级电容器、柴油发电机、可控负荷和日常负荷构成，各设备通过各自的变流器或变压器接入380V交流母线。其中，双馈风电机组采用最大功率点跟踪控制方式，保证对风力资源的最大利用；蓄电池作为能量型储能单元，通过其变流器采用PQ控制维持微电网功率平衡；超级电容器及其变流器采用恒压恒频控制，动态维持微电网电压、频率稳定；柴油发电机作为紧急备用能源，当风电、储能无法满足负载功率时参与微电网调节。

基于海岛孤立微电网的能量控制方法，是在微电网稳定运行的基础上，充分考虑深充深放与浅充浅放对蓄电池损害的不同及可控负荷的可控性，根据蓄电池在不同荷电状态SOC、不同充放电功率情况下的寿命损耗，结合可控负荷收益，建立孤岛微电网数学模型并求解，得到能量控制方案，从而确定微电网中各组成部分的运行计划，达到提高微电网科学合理的运行特性的目的。

下面将结合附图和具体实施例对本发明所述的微电网能量控制方法进行进一步详细说明。

A.确定海岛孤立微电网的组成。

海岛孤立微电网主要由风电机组、储能装置、可控负荷以及柴油发电机构成，所述风电机组为双馈风电机组，储能装置采用超级电容器与蓄电池混合储能。

本实施例中，海岛孤立微电网中的风电机组采用1台额定功率150kW的双馈风电机组，切入风速为3m/s，额定风速为10m/s，切出风速为21m/s；蓄电池容量为42kWh；超级电容器容量为5F；可控负荷以高耗能的反渗透海水淡化装置为例，采用一套日产量5t的海水淡化装置，主要装置为额定功率3kW原水加压泵一台、3.7kW PX增压泵一台、5.5kW高压泵三台；日常负荷为3kW。

B.微电网内各单元的控制方式。

B1.风电机组

本发明的双馈风电机组采用传统的最大功率点跟踪(Maximum Power PointTracking，MPPT)控制方式。在微电网中，双馈风电机组应长期处于最大风能捕获状态，以保证风能的最大利用，并可根据微电网运行状态投入卸荷负载维持微电网稳定。

B2.储能装置

储能装置用于平抑高风电渗透率下的功率波动，并在风电功率不足的情况下维持日常负荷运行和可控负荷短时运行及安全停机。其中，超级电容器采用恒压恒频控制，维持逆变器接口输出电压和频率不变；蓄电池采用定功率控制，根据微电网运行情况以恒定功率向微电网输送或吸收功率。

B3.可控负荷

可控负荷可在其安全运行范围内，通过可控负荷的改变运行状态改变可控负荷功率。

B4.柴油发电机

柴油发电机作为微电网的紧急备用能源，当风电功率无法满足日常负荷且储能装置无法提供足够功率时，柴油发电机投入使用。

C.确定海岛孤立微电网内各单元的约束条件。

C1.风电机组

双馈风电机组采用最大功率点跟踪控制方式，在运行过程中，参照实际风速—功率曲线进行约束。

C2.储能装置

储能装置中，超级电容器采用恒压恒频控制，时刻维持微网电压、频率稳定，调节速度快，不参与时间尺度较大的能量控制，约束条件主要针对蓄电池。蓄电池由能量控制目标给定蓄电池的有功、无功参考值。同时，为减轻超级电容器对微网的控制压力，蓄电池根据微网功率差额，以T_b为周期改变换流器的功率参考值，辅助超级电容协同参与功率调节。

为防止蓄电池深度充放电，提高蓄电池的使用寿命，其荷电状态SOC必须保持在安全运行范围内，即SOC的约束条件为：

SOC_min≤SOC≤SOC_max

其中：SOC_min为蓄电池安全运行最小荷电状态，SOC_max为蓄电池安全运行最大荷电状态。

考虑蓄电池换流器额定功率的限制，蓄电池充放电功率的约束条件为：

|P_b|≤P_bN

其中：P_b为蓄电池功率，充电为负值，放电为正值，P_bN为蓄电池换流器额定功率。

C3.可控负荷

可控负荷在运行时其功率不应超过安全运行范围，即可控负荷的功率约束条件为：

P_Lk.min≤P_Lk≤P_Lk.max

其中P_Lk为可控负荷功率，P_Lk.min为可控负荷最小运行功率，P_Lk.max为可控负荷最大运行功率。

当微电网无法保证可控负荷工作在最小功率状态时，可控负荷停止运行。

C4.柴油发电机

为保证发电机启动达到正常运行需要的工作温度，使各配合间隙达到最佳，延长发电机使用寿命，柴油发电机组应该至少带载30％以上运行。因此柴油发电机的功率约束条件为：

30％P_GN≤P_G≤P_GN

其中，P_G为柴油发电机功率，P_GN为柴油发电机额定功率。

C5.微电网

微电网在正常运行时无功功率缺额较小，全部由超级电容器提供，因此微电网运行过程中主要考虑有功功率平衡，即微电网运行的功率平衡约束条件为：

P_W+P_G+P_b+P_C＝P_Lk+P_L

其中，P_W为风电功率，P_C为超级电容器功率，P_L为日常负荷功率。

当风电功率过大，微电网内部无法消纳全部有功功率时，可加入卸荷负载减少风电功率输出，由下式所示：

P_W+P_G+P_b+P_C＝P_Lk+P_L+P_dl

其中，P_dl为卸荷负载功率。

本发明通过预测风电功率，针对较大时间尺度制定可控负荷投切计划与发电计划，使蓄电池功率基本满足风电功率与负荷功率之间的功率差额。当风电功率波动时，由超级电容器补偿功率缺额，此过程为小时间尺度的调节。在制定能量控制策略时，可不考虑超级电容器功率，微电网功率约束条件为：

P_W+P_G+P_b＝P_Lk+P_L+P_dl

D.目标函数的制定。

本步骤中目标函数的制定方法具体如下。

首先，以风速预测时间间隔△t为单位时间，进行风速预测，并根据每个风速预测点的风速数据，延续上例，该微电网所处区域采用70m高空连续24小时风速数据，风速预测时间间隔△t为10min。同时采集当前时刻微电网中各单元的运行状态，运行状态包含可控负荷功率、蓄电池功率、蓄电池荷电状态SOC、超级电容器功率以及超级电容器荷电状态SOC。

在满足步骤C约束条件的前提下，制定下一个风速预测点前单位时间内可控负荷投切计划，以保证储能装置在SOC不越限的前提下可维持微电网稳定，同时微电网获得最大运行收益。

其次，根据风电功率设置蓄电池和可控负荷工作状态，并计算可控负荷在各种功率状态下运行时微电网的总收益C(i)，

C(i)＝C_LKi+C_L-C_W-C_b-C_G

其中，C_i为可控负荷以P_Lki运行时△t时间内微电网总收益，

C_Lki为可控负荷以P_Lki运行时△t时间可控负荷收益，

C_L为日常负荷收益，

C_W为风力发电成本,

C_b为蓄电池寿命损耗,

C_G为柴油发电机运行成本。

当风电功率不能满足可控负荷以最大功率运行时，可通过两种方式进行设备运行方式的切换：其一是选择通过蓄电池放电，维持可控负荷以较大功率运行；第二是选择可控负荷降功率运行，剩余风电功率对蓄电池进行充电。然后通过分析使用蓄电池放电带来的寿命损耗与可控负荷的收益，得到当前状态下微电网稳定与经济运行的控制方案。

延续上例，采集的当前时刻蓄电池SOC为SOC₀，采用上述两种方式进行设备运行方式的切换时，可控负荷启停的逻辑图如图2所示。具体如下所述：

若对蓄电池进行放电，可控负荷则以较大功率P_Lk1运行，单位时间△t后，蓄电池SOC降为SOC₁。此时应满足：

其中，C₁为可控负荷以P_Lk1运行时△t时间内微电网总收益，

C_Lk1为可控负荷以P_Lk1运行时△t时间可控负荷收益，

k₁为可控负荷以功率P_Lk1运行时单位能耗收益(元/kWh)，

C_L为日常负荷收益，

k_L为居民用电电价，

C_W为风力发电成本，

k_W为风力发电成本系数(元/kWh)，

C_b为蓄电池寿命损耗，f(SOC₀,SOC₁)为蓄电池SOC由SOC₀降为SOC₁的寿命损耗(元)，

C_G为柴油发电机运行成本，

C_loss为发电机自身损耗成本，

C_op为发电机运行维护成本，

C_fuel为燃料费用，

P_dis为蓄电池放电功率，

C_N为蓄电池额定容量(kWh)。

若对蓄电池进行充电，则可控负荷降功率至P_Lk2运行，单位时间△t后，蓄电池SOC升为SOC₂。此时应满足：

其中：C₂为可控负荷以P_Lk2运行时△t时间内微电网总收益，

C_Lk2为可控负荷以P_Lk2运行时△t时间可控负荷收益，

k₂为可控负荷以功率P_Lk2运行时单位能耗收益(元/kWh)，

P_ch为蓄电池充电功率。

若SOC₁与SOC₂均未越限，比较C₁与C₂，选择max(C₁,C₂)对应的可控负荷运行状态作为该△t内的投切计划。若SOC₁越限，则选择C₂对应可控负荷运行状态；若SOC₂越限，选择C₁对应可控负荷运行状态。

针对长时间的能量控制策略，应根据多个风速预测点制定每个△t的可控负荷投切计划，若每个△t均选择max(C₁,C₂)，某一△t内可能由于蓄电池在前一△t放电过多，而当前△t不能放电，造成两△t总收益较小，因此应选择所有△t总收益最大为目标。设风速预测点个数为n，那么微电网长时间的总收益C_totall为

最后，根据每个C(i)的选择不同，得到多组微电网总收益C_total，选择最大收益即为长时间下的微电网最大总收益C_max，其目标函数为：

C_max＝max(C_total)

E.建立孤立微电网模型，求解获得微电网能量控制结果。

根据步骤C中的约束条件和步骤D中的目标函数，建立孤立微电网的数学模型：

根据微电网在长时间尺度下的最大收益C_max所对应的每个△t的C(i)，得到相应的微电网内各单元的运行状态，即为微电网能量控制结果，包含可控负荷的投切计划和微电网的发电计划等。

在紧急情况下，当储能装置SOC过高时，根据储能装置SOC和下一调控周期可控负荷功率，下发投入卸荷电路指令，释放多余电能；当储能装置SOC过低时，强制关闭正运行的可控负荷；当日常负荷无法得到满足时，柴油发电机投入使用。

延续上例，根据图3所示双馈风电机风速-功率曲线得到风电功率输入值，进行能量控制算例分析。风电功率预测曲线如图4所示，风电机组的发电成本为0.5元/kWh。

海水淡化系统可运行于四种工况，其负载额定功率分别为23.2kW，17.7kW，12.2kW和0kW；一吨水收益为4元(其中水价为8元/吨，设备折旧及化学试剂为4元/吨)，每吨水耗电量为4.5kWh。蓄电池变流器额定功率为40kW，SOC范围为20％-80％，蓄电池一次完整的放电寿命损耗为20元。日常负荷电价为0.5元/kWh。当微电网处于正常运行状态时，柴油发电机不投入使用。

在给定的风机功率输入情况下，蓄电池初始SOC设为60％，能量控制计算结果如图5所示。图5中，根据各时间点风电功率、蓄电池功率、负荷功率可分别计算风力发电消耗，蓄电池寿命损耗成本及负荷收益，进而可得蓄电池在SOC不越限的前提下维持微电网稳定运行微电网连续24小时的最大收益为95.61元。

若不采用本发明的能量控制方法，蓄电池初始SOC为60％，采用相同的风电功率输入，将海水淡化功率置为合理值，即每10min海水淡化功率采用与风电功率最接近的值；若蓄电池SOC越限，该时段内启用卸荷负载减少风电功率或将海水淡化功率降低，计算结果如图6所示，根据风力发电成本，蓄电池寿命损耗成本及负荷收益可得微电网连续24小时的收益为92.81元。

可见，在不采取能量控制的情况下，微电网运行状态与能量控制状态下所得结果具有相同趋势，但微电网整体收益低于能量控制状态下的收益。虽然不采用能量控制时，海水淡化负荷可运行于较为合理的功率状态下，但在某些蓄电池可充电亦可放电的时刻，能量控制方法不仅考虑当前微电网状态，也对将来的微电网运行状态进行调整，故能量控制得到的是微电网24小时下的整体最优计划，收益更大，从而验证了本发明所提能量控制方法的科学性、可行性和经济性。

Claims (1)

1.一种海岛孤立微电网的能量控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

A.确定海岛孤立微电网的组成；

B.微电网内各单元的控制方式；

C.确定海岛孤立微电网内各单元的约束条件；

D.目标函数的制定；

E.建立孤立微电网数学模型，求解获得微电网能量控制结果；

所述海岛孤立微电网包括风电机组、储能装置、可控负荷以及柴油发电机，所述风电机组为双馈风电机组，储能装置采用超级电容器与蓄电池混合储能；

步骤B中所述双馈风电机组采用最大功率点跟踪控制方式，超级电容器采用恒压恒频控制方式，蓄电池采用定功率控制方式，可控负荷采用改变运行状态的控制方式；

步骤C中双馈风电机组的约束条件为风速-功率曲线；

蓄电池SOC约束条件为：SOC_min≤SOC≤SOC_max；

蓄电池功率约束条件为：|P_b|≤P_bN；

可控负荷功率约束条件为：P_Lk.min≤P_Lk≤P_Lk.max；

柴油发电机功率约束条件为：30%P_GN≤P_G≤P_GN；

微电网功率约束条件为：P_W+P_G+P_b=P_Lk+P_L+P_dl；

其中，SOC为蓄电池荷电状态，SOC_min为蓄电池安全运行最小荷电状态，SOC_max为蓄电池安全运行最大荷电状态；P_b为蓄电池功率，P_bN为蓄电池换流器额定功率；P_Lk为可控负荷功率，P_Lk.min为可控负荷最小运行功率，P_Lk.max为可控负荷最大运行功率；P_G为柴油发电机功率，P_GN为柴油发电机额定功率，P_W为风电功率，P_L为日常负荷功率， P_dl为卸荷负载功率；

步骤D中目标函数的制定方法为：

首先，以风速预测时间间隔△t为单位时间，进行风速预测，并根据每个风速预测点的风速数据，同时采集当前时刻微电网中各单元的运行状态；

其次，根据当前风电功率设置蓄电池和可控负荷的工作状态，并计算可控负荷各种状态下微电网长时间的总收益C_total，

，

式中，C(i)=C_LKi+C_L-C_W-C_b-C_G，

其中，C(i)为可控负荷以P_Lki运行时△t时间内微电网总收益，

C_Lki为可控负荷以P_Lki运行时△t时间可控负荷收益，

C_L为日常负荷收益，

C_W为风力发电成本,

C_b为蓄电池寿命损耗,

C_G为柴油发电机运行成本；

最后，根据每个C(i)的选择不同，得到多组微电网总收益C_total，选择最大收益即为长时间下的微电网最大总收益C_max，其目标函数为：

C_max=max(C_total)；

步骤E中所述孤立微电网的数学模型为：

其中，C_total为长时间的微电网总收益，C_max为长时间的微电网最大总收益，C(i)为第i个风速预测点后单位时间收益，取值可选择C₁(i)或C₂(i)，SOC为蓄电池荷电状态，SOC_min为蓄电池安全运行最小荷电状态，SOC_max为蓄电池安全运行最大荷电状态，P_b为蓄电池功率，P_bN为蓄电池换流器额定功率，P_Lk为可控负荷功率，P_Lk.min为可控负荷最小运行功率， P_Lk.max为可控负荷最大运行功率，P_G为柴油发电机功率，P_GN为柴油发电机额定功率，P_W为风电功率，P_L为日常负荷功率， P_dl为卸荷负载功率；

根据微电网在长时间尺度下的最大收益C_max所对应的每个△t的C(i)，得到相应的微电网内各单元的运行状态，即为微电网能量控制结果。