CN104978609A - 一种微电网的能量优化管理方法 - Google Patents

Abstract

一种微电网的能量优化管理方法，该方法基于微网内分布式电源和储能元件的类别、个数以及储能元件的充电状态及电压百分比建立微网内约束矩阵，根据微网内各发电单元和储能单元的发电时刻、荷电状态等计算各发电单元储能单元的发电功率上下限，根据不同分布式能源特性确定相应惩罚因子，以便于优化这些系统运行；将优化条件作用于优化算法确定微网能量优化管理系统的目标函数。本发明充分考虑了分布式能源发电能力的动态变化，使分布式发电系统能量优化管理更有效，在能量优化管理时根据不同分布式能源特性提出相应惩罚因子，可以优化这些系统运行，延长系统寿命。

Description

一种微电网的能量优化管理方法

技术领域

本发明涉及电力系统领域，特别涉及一种含分布式电源和储能的微电网能量优化管理优化控制方法

背景技术

微网是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、相关负荷和监控、保护装置汇集而成的小型发配电系统，是一个能够实现自我控制、保护和管理的自治系统，既可并网运行，也可进行孤岛运行。从微观看，微网可以看做是小型的电力系统，它具有完备的发输电功能，可以实现局部的功率平衡和能量优化，它与带有负荷的分布式发电系统的本质区别在于同时具有并网和独立运行能力。从宏观看，微网又可以认为是配电网中的一个“虚拟”的电源或负荷。

基于光伏、储能装置和不分级负荷的微电网，其光伏发电单元的输出功率具有间歇性和随机性的特点，而负荷的变化也具有随机性，给微电网的稳定运行造成负面影响。同时，储能装置尤其是大容量的电力系统储能装置往往需要频繁的吸收或释放较大功率，如作为常用储能装置的蓄电池在频繁的大功率充放电和深度放电过程中会出现温度升高、正负极板上的活性物质脱落等现象，导致蓄电池容量积累性亏损，并在短时间内快速下降，严重影响蓄电池的使用寿命，以及微电网正常稳定的运行。因此需要对微电网中分布式电源、储能装置和负荷进行能量优化管理，现有技术中主要采用给定发电设备以及给定发电设备的电压功率的方法制定微电网能量优化管理方法，然而并未考虑分布式能源发电能力的动态变化，不便于发电设备的添加和移除，不能灵活改变系统的发电状态，不能使分布式能源系统靠近实际运行。因此，提供一种既能考虑分布式能源发电能力和动态变化又便于发电设备添加和移除的管理方法显得尤为重要。

发明内容

本发明的目的只在提供一种能够灵活的根据分布式能源的动态变化改变约束条件配置微电网运行成本最低的方案，充分发挥储能效益的微电网的能量优化管理方法。

为实现上述的目的，本发明采取如下技术方案：

一种微电网能量优化管理方法，本发明特征是，包括以下步骤：

步骤一：

基于微网内分布式电源和储能元件的类别、个数以及储能元件的充电状态及电压百分比建立微网内约束矩阵如下：

$\left[\begin{array}{ccc}{l}_{1\min }& l_{1\max }& p_1\\ l_{2\min }& l_{2\max }& p_2\\ l_{3\min }& l_{3\max }& p_3\\ l_{4\min }& l_{4\max }& p_4\\ l_{5\min }& l_{5\max }& p_5\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}& \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ l_{n\min }& l_{n\max }& p_n\end{array}\right]$

步骤二：

根据微网内各发电单元和储能单元的发电时刻、荷电状态等计算各发电单元储能单元的发电功率上下限l_min、l_max；

对于几种微网常见的发电、储能单元如光伏发电、风电、燃气轮机、蓄电池、超级电容的考虑方法：

1)对于光伏发电，

a.对于有光伏发电预测的微网能量优化管理系统，

l_max＝P_n，l_min＝0；

b.对于没有光伏发电预测的微网能量优化管理系统：

由于光伏与一天内的发电时刻有关，则当：

2)对于风力发电

l_max＝P_n  l_min＝0；

3)对于燃气轮机

l_max＝P_n  l_min＝0；

4)对于蓄电池，基于其荷电状态确定其发电功率上下限：

$\left\{\begin{array}{cc}0\%\&le;S_{OC}<20\%& l_{\max }=20{\mathrm{\%P}}_n,l_{\min }=-20{\mathrm{\%P}}_n\\ 20\%\&le;S_{OC}<30\%& l_{\max }=50{\mathrm{\%P}}_n,l_{\min }=-50{\mathrm{\%P}}_n\\ 30\%\&le;S_{OC}\&le;90\%& l_{\max }=P_n,l_{\min }=-P_n\\ 90\%<S_{OC}<100\%& l_{\max }=20{\mathrm{\%P}}_n,l_{\min }=-20{\mathrm{\%P}}_n\end{array}\right.;$

5)对于超级电容，基于加在电容两端电压确定其发电功率上下限：

$\left\{\begin{array}{cc}0\%\&le;U_C<75U_n& l_{\max }=50{\mathrm{\%P}}_n,l_{\min }=-50{\mathrm{\%P}}_n\\ 75{\mathrm{\%U}}_n\&le;U_C\&le;U_n& l_{\max }=P_n,l_{\min }=-P_n\\ U_n\&le;U_C\&le;U_{\max }& l_{\max }=50{\mathrm{\%P}}_n,l_{\min }=-50{\mathrm{\%P}}_n\end{array}\right.;$

步骤三：

根据不同分布式能源特性确定相应惩罚因子，以便于优化这些系统运行；

1)对于光伏发电和风力发电，根据其运行时间确定惩罚因子：

$p=\frac{t_u}{24};$

式中为光伏或风力发电的运行时间；

2)对于燃气轮机，其惩罚因子与发出的功率成正比，取p＝b；

式中b为一常数，取值：0∠b∠1；

3)对于蓄电池，根据其荷电状态、发电功率上下限l_min、及当前功率x确定其惩罚因子p：

$p=flag*\frac{x-l_{\min }}{l_{\max }-l_{\min }};$

其中：flag为惩罚方向参数，当0％＜S_OC＜3时，flag＝1；

当30％＜S_OC＜10时，flag＝-1；

x为当前所发出的功率；

l_min、与之前同；

4)对于超级电容，根据其加在电容两端电压、发电功率上下限l_min、及当前功率x确定其惩罚因子p：

$p=flag*\frac{x-l_{\min }}{l_{\max }-l_{\min }};$

其中：flag为惩罚方向参数，当0％≤U_C＜75％时，flag＝1；

当75％U_n≤U_C≤U时，flag＝-1；

x为当前所发出的功率；

l_min、与之前同；

步骤四：

将优化条件作用于优化算法确定微网能量优化管理系统的目标函数：

1)目标函数

a.孤网运行模型下：保证本地负载供电，并使微网总发电成本最小；

$\min C=k1C_G+k2C_{OM}+k3C_{DP}+k4C_L+\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{x}_i{p}_i;$

其中：为发电单元燃料消耗成本，i为发电单元编号，t为运行时刻；

发电单元运行管理成本，K_OMi为运行管理系数；

为发电单元折旧成本，P_fc，i为最大输出功率，C_fi为容量因素；

为负荷停运补偿成本；

k1、k2、k3、k4为费用考虑系数，取0或1,(0表示不考虑该项费用，1表示考虑该项费用)；

为微网系统内对应的惩罚项，xi表示发电或储能单元当前吸收或者发出的功率，p_i为相应惩罚因子；

b.并网运行模式下：保证本地负载供电，并使微网经济效益最大；

$\min C=k1C_G+k2C_{OM}+k3C_{DP}+k4C_L+k5C_{grid}+\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{x}_i{p}_i$

其中：C_grid＝C_btC_bp-C_stC_sp为微网与配电网交互成本，C_bt，C_st为向电网买入、卖出的电量，C_bp，C_sp为向电网买入、卖出的电价；

C_G、C_OM、C_grid、C_DP、C_L、k1、k2、k3、k4、k5与上同；

2)约束条件

a.功率平衡约束：

$\underset{i=1}{\overset{I}{\&Sigma;}}{P}_{Gi}+\underset{j=1}{\overset{J}{\&Sigma;}}{P}_{Sj}+P_{grid}=\underset{k=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}{P}_{Li}$

其中：为系统中第i个分布式发电单元发出的功率，I为系统中发电单元的个数；

P_Sj为第j个储能单元吸收或发出的功率，J为系统中储能单元的个数；

P_Li为第i个负荷需求的功率，K为系统中负荷的个数；

P_grid为配电网的交换功率，当微网向电网输出功率时，P_grid≥0；当微网从电网吸收功率时，P_grid＜0；

P_Li为负荷单元所需功率；

b.发电单元输出功率(发电和储能)

$\{\begin{array}{c}{P}_{Gi}^{\min }\&le;P_{Gi}\left(t\right)\&le;P_{Gi}^{\max }\\ P_{Sj}^{\min }\&le;P_{Sj}\left(t\right)\&le;P_{Sj}^{\max }\end{array};$

式中分别为系统中第i个分布式电源发电单元和第j个储能单元的输出功率下限和输出功率上限；

c.微网与配电网交换容量约束

$P_{grid}^{\min }\&le;P_{grid}\left(t\right)\&le;P_{grid}^{\max };$

式中，分别为微网系统与大电网能量交换的功率下限和功率上限。

本发明方法基于微网所接入的主网电力市场环境、微网自身网络构成和储能设备的特性，建立目标微网的能量优化管理优化控制模型。以微网内储能原件荷电状态及电压百分比作为决策变量，对不同形式分布式发电系统建立统一的约束矩阵模型，充分考虑了分布式能源发电能力的动态变化，使分布式发电系统能量优化管理更有效。

本发明的有益效果如下：

1)考虑了分布式能源发电能力的动态变化是分布式能源系统更具可行性；

2)能量优化管理时根据不同分布式能源特性提出相应惩罚因子计算方法，可以优化这些系统运行，延长各发电系统的寿命；

3)对不同形式发电系统建立了统一的约束矩阵模型，便于设备的添加和移除。

具体实施方式

本发明提供了一种包含光伏电池、超级电容系统和锂电池的智能微电网的能量优化管理方法。由于光伏发电单元的输出功率具有间歇性和随机性的特点，而负荷的变化也具有随机性，给微电网的稳定运行造成负面影响。同时，储能装置尤其是大容量的电力系统储能装置往往需要频繁的吸收或释放较大功率，如作为常用储能装置的蓄电池在频繁的大功率充放电和深度放电过程中会出现温度升高、正负极板上的活性物质脱落等现象，导致蓄电池容量积累性亏损，并在短时间内快速下降，严重影响蓄电池的使用寿命，以及微电网正常稳定的运行。因此，本发明采用灵活优化条件动态的改变约束条件，配置微电网运行成本最低的方案，充分发挥储能效益。

微网能量优化管理系统中采用多种限制条件满足微电网系统孤网和并网运行需求，使运行成本最低。控制方法主要为：

步骤一：

基于微网内分布式电源和储能元件的类别、个数以及储能元件的充电状态及电压百分比建立微网内约束矩阵如下：

$\left[\begin{array}{ccc}{l}_{1\min }& l_{1\max }& p_1\\ l_{2\min }& l_{2\max }& p_2\\ l_{3\min }& l_{3\max }& p_3\\ l_{4\min }& l_{4\max }& p_4\\ l_{5\min }& l_{5\max }& p_5\end{array}\right]$

步骤二：

根据微网内各发电单元和储能单元的发电时刻、荷电状态等计算各发电单元储能单元的发电功率上下限l_min、l_max；

1.对于光伏发电，在此实例中取P_n＝1

a.对于有光伏发电预测的微网能量优化管理系统

l_max＝P_n，l_min＝0

b.对于没有光伏发电预测的微网能量优化管理系统：

由于光伏与一天内的发电时刻有关，则当：

2.对于风力发电，实例中取P_n＝1

l_max＝P_n  l_min＝0

3.对于燃气轮机，实例中取P_n＝1

l_max＝P_n  l_min＝0

4.对于蓄电池，基于其荷电状态确定其发电功率上下限，实例中取P_n＝1:

$\left\{\begin{array}{cc}0\%\&le;S_{OC}<20\%& l_{\max }=20{\mathrm{\%P}}_n,l_{\min }=-20{\mathrm{\%P}}_n\\ 20\%\&le;S_{OC}<30\%& l_{\max }=50{\mathrm{\%P}}_n,l_{\min }=-50{\mathrm{\%P}}_n\\ 30\%\&le;S_{OC}\&le;90\%& l_{\max }=P_n,l_{\min }=-P_n\\ 90\%<S_{OC}<100\%& l_{\max }=20{\mathrm{\%P}}_n,l_{\min }=-20{\mathrm{\%P}}_n\end{array}\right.;$

5.对于超级电容，基于加在电容两端电压确定其发电功率上下限，实例中取P_n＝1，U_n＝65

$\left\{\begin{array}{cc}0\%\&le;U_C<75U_n& l_{\max }=50{\mathrm{\%P}}_n,l_{\min }=-50{\mathrm{\%P}}_n\\ 75{\mathrm{\%U}}_n\&le;U_C\&le;U_n& l_{\max }=P_n,l_{\min }=-P_n\\ U_n\&le;U_C\&le;U_{\max }& l_{\max }=50{\mathrm{\%P}}_n,l_{\min }=-50{\mathrm{\%P}}_n\end{array}\right.;$

步骤三：

根据不同分布式能源特性确定相应惩罚因子，以便于优化这些系统运行；

1.对于光伏发电和风力发电，根据其运行时间t_u确定惩罚因子

$p=\frac{t_u}{24};$

式中为光伏或风力发电的运行时间；

2.对于燃气轮机，其惩罚因子与发出的功率成正比，取p＝b

式中b为一常数，取值：0∠b∠1；

3.对于蓄电池，根据其荷电状态S_oc、发电功率上下限l_min、l_max及当前功率x确定其惩罚因子p：

$p=flag*\frac{x-l_{\min }}{l_{\max }-l_{\min }};$

其中：flag为惩罚方向参数，当0％＜S_OC＜3时，flag＝1；

当30％＜S_OC＜10时，flag＝-1；

x为当前所发出的功率；

l_min、与之前同；

4.对于超级电容，根据其加在电容两端电压、发电功率上下限l_min、及当前功率x确定其惩罚因子p：

$p=flag*\frac{x-l_{\min }}{l_{\max }-l_{\min }};$

其中：flag为惩罚方向参数，当0％≤U_C＜75％时，flag＝1；

当75％U_n≤U_C≤U时，flag＝-1；

x为当前所发出的功率；

l_min、与之前同；

步骤四：

将优化条件作用于优化算法确定微网能量优化管理系统的目标函数：

1.目标函数，实例中取负荷P_L＝20kW，时间t＝1h

a.孤网运行模型下：保证本地负载供电，并使微网总发电成本最小。

$\min C=k1C_G+k2C_{OM}+k3C_{DP}+k4C_L+\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{x}_i{p}_i;$

其中：为发电单元燃料消耗成本，i为发电单元编号，t为运行时刻；

发电单元运行管理成本，K_OMi为运行管理系数；

为发电单元折旧成本，P_fc，i为最大输出功率，C_fi为容量因素；

为负荷停运补偿成本；

k1、k2、k3、k4为费用考虑系数，取0或1,(0表示不考虑该项费用，1表示考虑该项费用)；

为微网系统内对应的惩罚项，xi表示发电或储能单元当前吸收或者发出的功率，p_i为相应惩罚因子；

b.并网运行模式下：保证本地负载供电，并使微网经济效益最大。

$\min C=k1C_G+k2C_{OM}+k3C_{DP}+k4C_L+k5C_{grid}+\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{x}_i{p}_i$

其中：C_grid＝C_btC_bp-C_stC_sp为微网与配电网交互成本，C_bt，C_st为向电网买入、卖出的电量，C_bp，C_sp为向电网买入、卖出的电价；

C_G、C_OM、C_grid、C_DP、C_L、k1、k2、k3、k4、k5与上同；

2.约束条件

a.功率平衡约束：

$\underset{i=1}{\overset{I}{\&Sigma;}}{P}_{Gi}+\underset{j=1}{\overset{J}{\&Sigma;}}{P}_{Sj}+P_{grid}=\underset{k=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}{P}_{Li}$

其中：为系统中第i个分布式发电单元发出的功率，I为系统中发电单元的个数；

P_Sj为第j个储能单元吸收或发出的功率，J为系统中储能单元的个数；

P_Li为第i个负荷需求的功率，K为系统中负荷的个数；

P_grid为配电网的交换功率，当微网向电网输出功率时，P_grid≥0；当微网从电网吸收功率时，P_grid＜0；

P_Li为负荷单元所需功率；

b.发电单元输出功率(发电和储能)

$\left\{\begin{array}{c}{P}_{Gi}^{\min }\&le;P_{Gi}\left(t\right)\&le;P_{Gi}^{\max }\\ P_{Sj}^{\min }\&le;P_{Sj}\left(t\right)\&le;P_{Sj}^{\max }\end{array}\right.$

式中分别为系统中第i个分布式电源发电单元和第j个储能单元的输出功率下限和输出功率上限；

c.微网与配电网交换容量约束，取

$P_{grid}^{\min }\&le;P_{grid}\left(t\right)\&le;P_{grid}^{\max }$

式中，分别为微网系统与大电网能量交换的功率下限和功率上限。

计算结果：

		lmin	lmax	孤网运行	并网运行
						风电	x1	0	10	0.0005	8.7975
光伏	x2	0	15	0.0074	14.7093
						燃气轮机	x3	0	10	0.0002	2.6279
蓄电池	x4	-2	0	-1.9889	-1.0020
						超级电容	x5	-5	5	-4.9961	4.8611
成本	Y	-	-	-0.4277	-6.8648

		lmin	lmax	孤网运行	并网运行
						风电	x1	0	10	0.0359	6.6889
光伏	x2	0	15	0.0004	14.5897
						燃气轮机	x3	0	10	0.0012	1.2084
蓄电池	x4	-5	5	-4.9886	1.1765
						超级电容	x5	-10	10	-9.9725	3.2059
成本	Y	-	-	-0.9249	-8.2167

		lmin	lmax	孤网运行	并网运行
						风电	x1	0	10	0.0391	8.9354
光伏	x2	0	15	0.0655	14.9496
						燃气轮机	x3	0	10	0.0153	0.0171

蓄电池	x4	-10	10	-9.9712	0.4034
						超级电容	x5	-10	10	-9.9815	5.6944
成本	Y	-	-	-1.2764	-8.8334

通过上述步骤实现了微网能量优化管理模型构建和动态调度求解方法，采用对不同形式发电系统建立统一的约束矩阵模型，对不同分布式能源特性提出相应惩罚因子，灵活的控制微网内设备投切。

应当最后说明的是，所描述的实例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请的保护范围。

Claims (1)

1.一种微电网能量优化管理方法，本发明特征是，包括以下步骤：

步骤一：

基于微网内分布式电源和储能元件的类别、个数以及储能元件的充电状态及电压百分比建立微网内约束矩阵如下：

$\left[\begin{array}{ccc}{l}_{1\min }& l_{1\max }& p_1\\ l_{2\min }& l_{2\max }& p_2\\ l_{3\min }& l_{3\max }& p_3\\ l_{4\min }& l_{4\max }& p_4\\ l_{5\min }& l_{5\max }& p_5\\ .& .& .\\ .& .& .\\ .& .& .\\ l_{n\min }& l_{n\max }& p_n\end{array}\right]$

步骤二：

根据微网内各发电单元和储能单元的发电时刻、荷电状态等计算各发电单元储能单元的发电功率上下限l_min、l_max；

对于几种微网常见的发电、储能单元如光伏发电、风电、燃气轮机、蓄电池、超级电容的考虑方法：

1)对于光伏发电，

a.对于有光伏发电预测的微网能量优化管理系统，

l_max＝P_n，l_min＝0；

b.对于没有光伏发电预测的微网能量优化管理系统：

由于光伏与一天内的发电时刻有关，则当：

2)对于风力发电

l_max＝P_n l_min＝0；

3)对于燃气轮机

l_max＝P_n l_min＝0；

4)对于蓄电池，基于其荷电状态确定其发电功率上下限：

$\left\{\begin{array}{cc}0\%\&le;S_{oc}<20\%& l_{\max }=20{\mathrm{\%P}}_n,l_{\min }=-20{\mathrm{\%P}}_n\\ 20\%\&le;S_{oc}<30\%& l_{\max }=50{\mathrm{\%P}}_n,l_{\min }=-50{\mathrm{\%P}}_n\\ 30\%\&le;S_{oc}\&le;90\%& l_{\max }=P_n,l_{\min }=-P_n\\ 90\%<S_{oc}<100\%& l_{\max }=20{\mathrm{\%P}}_n,l_{\min }=-20{\mathrm{\%P}}_n\end{array}\right.;$

5)对于超级电容，基于加在电容两端电压确定其发电功率上下限：

$\left\{\begin{array}{cc}0\%\&le;U_c<75{\mathrm{\%U}}_n& l_{\max }=50{\mathrm{\%P}}_n,l_{\min }=-50{\mathrm{\%P}}_n\\ 75{\mathrm{\%U}}_n\&le;U_c<U_n& l_{\max }=P_n,l_{\min }=-P_n\\ U_n\&le;U_c\&le;U_{\max }& l_{\max }=50{\mathrm{\%P}}_n,l_{\min }=-50{\mathrm{\%P}}_n\end{array}\right.;$

步骤三：

根据不同分布式能源特性确定相应惩罚因子，以便于优化这些系统运行；

1)对于光伏发电和风力发电，根据其运行时间确定惩罚因子：

$p=\frac{t_u}{24};$

式中为光伏或风力发电的运行时间；

2)对于燃气轮机，其惩罚因子与发出的功率成正比，取p＝b；

式中b为一常数，取值：0∠b∠1；

3)对于蓄电池，根据其荷电状态、发电功率上下限l_min、及当前功率x确定其惩罚因子p：

$p=flag*\frac{x-l_{\min }}{l_{\max }-l_{\min }};$

其中：flag为惩罚方向参数，当0％＜S_oc＜3时，flag＝1；

当30％＜S_oc＜10时，flag＝-1；

x为当前所发出的功率；

l_min、与之前同；

4)对于超级电容，根据其加在电容两端电压、发电功率上下限l_min、及当前功率x确定其惩罚因子p：

$p=flag*\frac{x-l_{\min }}{l_{\max }-l_{\min }};$

其中：flag为惩罚方向参数，当0％≤U_c＜75％时，flag＝1；

当75％U_n≤U_c≤U时，flag＝-1；

x为当前所发出的功率；

l_min、与之前同；

步骤四：

将优化条件作用于优化算法确定微网能量优化管理系统的目标函数：

1)目标函数

a.孤网运行模型下：保证本地负载供电，并使微网总发电成本最小；

$\min C=k1C_G+k2C_{OM}+k3C_{DP}+k4C_L+\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{x}_i{p}_i;$

其中：为发电单元燃料消耗成本，i为发电单元编号，t为运行时刻；

发电单元运行管理成本，K_oMi为运行管理系数；

为发电单元折旧成本，P_fc，i为最大输出功率，C_fi为容量因素；

为负荷停运补偿成本；

k1、k2、k3、k4为费用考虑系数，取0或1,(0表示不考虑该项费用，1表示考虑该项费用)；

为微网系统内对应的惩罚项，xi表示发电或储能单元当前吸收或者发出的功率，p_i为相应惩罚因子；

b.并网运行模式下：保证本地负载供电，并使微网经济效益最大；

$\min C=k1C_G+k2C_{OM}+k3C_{DP}+k4C_L+k5C_{grid}+\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{x}_i{p}_i$

其中：C_grid＝C_btC_bp-C_stC_sp为微网与配电网交互成本，C_bt，C_st为向电网买入、卖出的电量，C_bp，C_sp为向电网买入、卖出的电价；

C_G、C_OM、C_grid、C_DP、C_L、k1、k2、k3、k4、k5与上同；

2)约束条件

a.功率平衡约束：

$\underset{i=1}{\overset{I}{\&Sigma;}}{P}_{Gi}+\underset{j=1}{\overset{J}{\&Sigma;}}{P}_{Sj}+P_{grid}=\underset{k=1}{\overset{K}{\&Sigma;}}{P}_{Li}$

其中：为系统中第i个分布式发电单元发出的功率，I为系统中发电单元的个数；

P_Sj为第j个储能单元吸收或发出的功率，J为系统中储能单元的个数；

P_Li为第i个负荷需求的功率，K为系统中负荷的个数；

p_grid为配电网的交换功率，当微网向电网输出功率时，P_grid≥0；当微网从电网吸收功率时，P_grid＜0；

P_Li为负荷单元所需功率；

b.发电单元输出功率(发电和储能)

$\left\{\begin{array}{c}{P}_{Gi}^{\min }\&le;P_{Gi}\left(t\right)\&le;P_{Gi}^{\max }\\ P_{Sj}^{\min }\&le;P_{Sj}\left(t\right)\&le;P_{Sj}^{\max }\end{array}\right.;$

式中分别为系统中第i个分布式电源发电单元和第j个储能单元的输出功率下限和输出功率上限；

c.微网与配电网交换容量约束

$P_{grid}^{\min }\&le;P_{grid}\left(t\right)\&le;P_{grid}^{\max };$

式中，分别为微网系统与大电网能量交换的功率下限和功率上限。