CN110597168A - 微电网能量管理算法的开发与测试方法及开发与测试系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种微电网能量管理算法的开发与测试方法及开发与测试系统，开发与测试方法包括：搭建微电网模型；设计能量管理算法；利用能量管理算法对微电网模型进行在线控制，得到第一运行结果；可编程控制器获取能量管理算法；可编程控制器与微电网模型进行通信，并利用能量管理算对微电网模型进行在环测试，得到第二运行结果；将第一运行结果与第二运行结果进行比较，如果第一运行结果与第二运行结果的一致度满足预设的一致度阈值，则将设计的能量管理算法作为所需的能量管理算法。本申请能够有效提高能量管理算法的开发和测试效率，降低开发和测试成本。本申请设计的能量管理算法的可读性更强，开发难度低，二次利用率高。
Description
技术领域
本申请属于微电网控制技术领域，具体涉及一种微电网能量管理算法的开发与测试方法及开发与测试系统。
背景技术
随着全球能源危机和环境污染问题的日益严重，开发利用清洁的可再生能源势在必行。微电网作为分布式能源的重要载体以及大电网的有力补充，在工商业、城市及偏远地区有着广泛的应用前景，受到世界各国的广泛关注与重视。
微电网是指由分布式电源、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等汇集而成的小型发、配、用电系统，是一个能够实现自我控制和管理的自治系统。
能量管理算法作为微电网系统的核心技术，通过调度和控制微电网中各设备的协调运行，实现微电网内分布式电源的能量调度、储能系统管理、负荷分级控制以及并网/孤岛模式自动切换，使微电网系统能够经济、可靠、友好地运行。总而言之，能量管理算法直接影响整个微电网系统的运行，而算法的优劣直接取决于设计、开发和测试。现有的能量管理算法的开发及测试过程中存在以下缺点：一、在能量管理算法的开发过程中，一般控制器使用底层代码编制算法，开发难度大，耗时耗力，且代码的可读性差，二次利用率低，不利于产业化发展；二、在能量管理算法的测试过程中，需要在项目现场进行，投入大，可能无法遍历所有能量管理算法，导致算法的测试不全面，且可能存在算法设计不合理而导致对设备造成不可逆的损坏。
发明内容
为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供了一种微电网能量管理算法的开发与测试方法及开发与测试系统。
根据本申请实施例的第一方面，本申请提供了一种微电网能量管理算法的开发与测试方法，其包括以下步骤：
搭建微电网模型；
设计能量管理算法；
利用能量管理算法对微电网模型进行在线控制，得到第一运行结果；
可编程控制器获取能量管理算法；
可编程控制器与微电网模型进行通信，并利用能量管理算对微电网模型进行在环测试，得到第二运行结果；
将第一运行结果与第二运行结果进行比较，如果第一运行结果与第二运行结果的一致度满足预设的一致度阈值，则将设计的能量管理算法作为所需的能量管理算法。
上述微电网能量管理算法的开发与测试方法中，在所述步骤利用能量管理算法对微电网模型进行在线控制之前，还包括以下步骤：
根据现场微电网的实际情况，调整微电网模型中各部件模型的参数和连接关系，使得调整后的微电网模型与现场微电网的实际情况一致；
在调整后的微电网模型上对能量管理算法的有效性进行测试，并根据测试结果修正能量管理算法中的参数和转移条件。
上述微电网能量管理算法的开发与测试方法中，所述步骤搭建微电网模型中，采用微电网基本模型库中的基础模块、分布式电源模块和负荷搭建微电网模型
上述微电网能量管理算法的开发与测试方法中，所述步骤设计能量管理算法的具体过程为：
设置能量管理算法的输入变量、输出变量以及内部变量；
设置能量管理算法的总状态及执行语句；
将储能状态作为总状态中的子状态，并设置储能状态中各子状态的执行语句；
设置储能状态中各子状态之间的转移条件；
根据以上设置，得到状态机表示的能量管理算法。
进一步地，所述微电网为并网型光储微电网时，
能量管理算法的输入变量为：负荷功率Pload、光伏功率Ppv和储能荷电状态Soc；
能量管理算法的输出变量为：储能有功功率限制值Pcmd；
能量管理算法的内部变量为：功率差值P_Excess、储能最大输入输出功率限制值Bat_Maxlimit和并网点功率的限制值P_shaving；
能量管理算法的总状态为：控制状态，在所述控制状态下的执行语句为：P_Excess＝Pload+Ppv-P_shaving；
储能状态包括：静止状态，充电状态和放电状态；
在所述静止状态下，执行语句为：Pcmd＝0；
当P_Excess>0且Soc>25时，从静止状态进入放电状态；
当P_Excess<0时，从放电状态进入静止状态；
当P_Excess<0且Soc<30时，从静止状态进入充电状态；
当P_Excess>0时，从充电状态进入静止状态；
放电状态包括放电负荷追踪状态、最大功率放电状态和放电停机状态；
在放电负荷追踪状态下，执行语句为：Pcmd＝P_Excess；
当Pcmd>Bat_Maxlimit时，从放电负荷追踪状态进入最大功率放电状态；
当Soc<＝25时，从放电负荷追踪状态进入放电停机状态；
在最大功率放电状态下，执行语句为：Pcmd＝Bat_Maxlimit；
当Pcmd<Bat_Maxlimit时，从最大功率放电状态进入放电负荷追踪状态；
当Soc<＝25时，从最大功率放电状态进入放电停机状态；
在放电停机状态下，执行语句为：Pcmd＝0；
当P_Excess<0时，从放电停机状态进入静止状态；
充电状态包括充电负荷追踪状态、最大功率充电状态和充电停机状态；
在充电负荷追踪状态下，执行语句为：Pcmd＝P_Excess；
当-Pcmd>Bat_Maxlimit时，从充电负荷追踪状态进入最大功率充电状态Max；
当Soc>＝90时，从充电负荷追踪状态进入充电停机状态；
在最大功率充电状态Max下，执行语句为：Pcmd＝-Bat_Maxlimit；
当-Pcmd<Bat_Maxlimit时，从最大功率充电状态Max进入充电负荷追踪状态；
当Soc>＝90时，从最大功率充电状态Max进入充电停机状态；
在充电停机状态下，执行语句为：Pcmd＝0；
当P_Excess>0时，从充电停机状态进入静止状态。
上述微电网能量管理算法的开发与测试方法中，所述步骤可编程控制器获取能量管理算法的具体过程为：
对能量管理算法进行编译，得到算法可调用模块；
可编程控制器调用算法可调用模块。
根据本申请实施例的第二方面，本申请还提供了一种微电网中能量管理算法的开发与测试系统，其包括微电网模型、能量管理模块、算法编译器和可编程控制器；
所述微电网模型与能量管理模块连接，所述能量管理模块用于对所述微电网模型进行能量控制；
所述能量管理模块与算法编译器连接，所述算法编译器用于将能量管理模块中的能量管理算法编译生成算法可调用模块；
所述可编程控制器用于调用所述算法可调用模块，并利用调用的所述算法可调用模块对所述微电网模型进行在环测试。
上述微电网中能量管理算法的开发与测试系统中，所述微电网模型包括基础模块、分布式电源模块和负荷；
所述基础模块包括电网、变压器、开关、电表、线路和动环设备，所述动环设备包括烟雾传感器、水浸传感器、火警探测器、空调、排风扇、门禁、温度传感器和分布式温度监测器；
所述电网通过所述变压器和线路与分布式电源模块和负荷连接；
所述分布式电源模块包括光伏子系统、风电子系统、储能子系统和柴油机；所述光伏子系统包括光伏逆变器和光伏组件，所述风电子系统包括风电变流器和风机，所述储能子系统包括储能变流器和蓄电池组；
所述光伏组件与光伏逆变器连接，所述光伏逆变器及其与AC母线连接的线路上的开关和电表均与所述能量管理模块进行通信；
所述风机与风电变流器连接，所述风电变流器及其与AC母线连接的线路上的开关和电表均与所述能量管理模块进行通信；
所述蓄电池组与储能变流器连接，所述储能变流器及其与AC母线连接的线路上的开关和电表均与所述能量管理模块进行通信，所述蓄电池组与能量管理模块进行通信；
所述柴油机及其与AC母线连接的线路上的开关和电表均与所述能量管理模块进行通信；
所述负荷包括恒定负荷和可变负荷；
所述负荷与AC母线连接的线路上的开关和电表均与所述能量管理模块进行通信。
进一步地，所述微电网模型、能量管理模块和算法编译器设置在一台计算机中。
根据本申请实施例的第三方面，本申请还提供了一种计算机存储介质，其包括计算机程序，所述计算机程序由处理器执行，以完成上述任一项所述的微电网能量管理算法的开发与测试方法中的所述步骤。
根据本申请的上述具体实施方式可知，至少具有以下有益效果：本申请通过设计能量管理算法，并对微电网模型进行在线控制，得到第一运行结果；通过可编程控制器调用能量管理算法，并对微电网模型进行在环测试，得到第二运行结果；通过对第一运行结果和第二运行结果进行比较确定最终所需的能量管理算法；本申请能够有效提高能量管理算法的开发和测试效率，提升算法的可靠性，降低开发和测试成本，缩短开发和测试周期。
本申请利用状态机设计的能量管理算法的可读性更强，开发难度低，二次利用率高；并且在测试过程中能够实时调整微电网模型的参数，能量管理算法能够有效地遍历各种工况，减轻现场可编程控制器的调试压力。
应了解的是，上述一般描述及以下具体实施方式仅为示例性及阐释性的，其并不能限制本申请所欲主张的范围。
附图说明
下面的所附附图是本申请的说明书的一部分，其示出了本申请的实施例，所附附图与说明书的描述一起用来说明本申请的原理。
图1为本申请具体实施方式提供的一种微电网能量管理算法的开发与测试方法的流程图。
图2为本申请具体实施方式提供的一种微电网能量管理算法的开发与测试方法中利用状态机设计的能量管理算法的结构示意图。
图3为本申请具体实施方式提供的一种微电网中能量管理算法的开发与测试系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面将以附图及详细叙述清楚说明本申请所揭示内容的精神，任何所属技术领域技术人员在了解本申请内容的实施例后，当可由本申请内容所教示的技术，加以改变及修饰，其并不脱离本申请内容的精神与范围。
本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，但并不作为对本申请的限定。另外，在附图及实施方式中所使用相同或类似标号的元件/构件是用来代表相同或类似部分。
关于本文中所使用的“第一”、“第二”、…等，并非特别指称次序或顺位的意思，也非用以限定本申请，其仅为了区别以相同技术用语描述的元件或操作。
关于本文中所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。
关于本文中所使用的“及/或”，包括所述事物的任一或全部组合。
关于本文中所使用的用语“大致”、“约”等，用以修饰任何可以细微变化的数量或误差，但这些微变化或误差并不会改变其本质。一般而言，此类用语所修饰的细微变化或误差的范围在部分实施例中可为20％，在部分实施例中可为10％，在部分实施例中可为5％或是其他数值。本领域技术人员应当了解，前述提及的数值可依实际需求而调整，并不以此为限。
某些用以描述本申请的用词将于下或在此说明书的别处讨论，以提供本领域技术人员在有关本申请的描述上额外的引导。
图1为本申请具体实施方式提供的一种微电网能量管理算法的开发与测试方法的流程图。
如图1所示，本申请提供的微电网能量管理算法的开发与测试方法包括以下步骤：
S1、搭建微电网模型。
S2、设计能量管理算法。
S3、利用能量管理算法对微电网模型进行在线控制，得到第一运行结果。
S4、可编程控制器获取能量管理算法。
S5、可编程控制器与微电网模型进行通信，并利用能量管理算对微电网模型进行在环测试，得到第二运行结果。
S6、将第一运行结果与第二运行结果进行比较，如果第一运行结果与第二运行结果的一致度满足预设的一致度阈值，则判定设计的能量管理算法满足设计需求，获得所需的能量管理算法。其中，一致度是指第一运行结果与第二运行结果的一致性程度。
在上述步骤S1中，采用微电网基本模型库中的基础模块、分布式电源模块和负荷搭建微电网模型。
其中，基础模块包括电网、变压器、开关、电表、线路和动环设备等。动环设备包括烟雾传感器、水浸传感器、火警探测器、空调、排风扇、门禁、温度传感器和分布式温度监测器。
分布式电源模块包括光伏子系统、风电子系统、储能子系统和柴油机。光伏子系统包括光伏逆变器和光伏组件，风电子系统包括风电变流器和风机，储能子系统包括储能变流器和蓄电池组。
负荷包括恒定负荷和可变负荷。
在上述步骤S2中，设计能量管理算法的具体过程为：
S21、设置能量管理算法的输入变量、输出变量以及内部变量。
S22、设置能量管理算法的总状态及执行语句。
S23、将储能状态作为总状态中的子状态，并设置储能状态中各子状态的执行语句。
S24、设置储能状态中各子状态之间的转移条件。
S25、根据以上设置，得到状态机表示的能量管理算法。
上述步骤S4中，可编程控制器获取能量管理算法的具体过程为：
S41、算法编译器对能量管理算法进行编译，得到算法可调用模块。
S42、可编程控制器调用算法可调用模块，实现能量管理算法的下置。
上述步骤S5中，可编程控制器与微电网模型的通信参数包括微电网的特征参数和控制参数，具体地：
对于微电网模型中的光伏逆变器，微电网的特征参数包括三相电流、三相电压、有功功率、无功功率、直流侧电压、直流侧电流、直流侧功率和累计发电量和PV各支路电流；控制参数包括有功功率设置值和开关机控制量。
对于微电网模型中的风电变流器，微电网的特征参数包括三相电流、三相电压、有功功率、无功功率、累计发电量和开关机控制量；控制参数包括有功功率设置值和开关机控制量
对于微电网模型中的电池组，微电网的特征参数包括电池组直流电流、直流电压、有功功率、无功功率、SOC、累计充电电量和累计放电电量。
对于微电网模型中的储能变流器，微电网的特征参数包括交流侧三相电流、三相电压、有功功率和无功功率；控制参数包括有功功率设置值、无功功率设置值、开关机控制量和并离网控制量。
对于微电网模型中的柴油机，微电网的特征参数包括输出电压、输出电流、机组频率、机组转速和输出功率；控制参数包括开关机控制量。
对于微电网模型中的电表，微电网的特征参数包括分布式电源侧(光伏、风电、柴油机)、并网点、储能变流器侧以及负载侧的三相电流、三相电压、有功功率、无功功率、功率因数、累计用电量、累计发电量。
对于微电网模型中的开关，微电网的特征参数包括各支路断路器的分合状态；控制参数包括各支路断路器的分合控制量。
对于微电网模型中的动环设备，微电网的特征参数包括消防报警、烟感报警、温感报警、水浸报警、门禁开关状态、排风扇开关状态、电池环境温度、环境温度和环境湿度；控制参数包括排风扇开关量、空调开关量和空调设定温度。
上述步骤S2与步骤S3之间还包括以下步骤：
根据现场微电网的实际情况，调整微电网模型中各部件模型的参数和连接关系，使得调整后的微电网模型与现场微电网的实际情况一致。
在调整后的微电网模型上对能量管理算法的有效性进行测试，并根据测试结果修正能量管理算法中的参数和转移条件。
下面以并网型光储微电网为例，具体说明利用状态机设计能量管理算法的过程。
如图2所示，设置能量管理算法的输入变量为：负荷功率Pload、光伏功率Ppv和储能荷电状态Soc。
设置能量管理算法的输出变量为：储能有功功率限制值Pcmd。
设置能量管理算法的内部变量为：功率差值P_Excess、储能最大输入输出功率限制值Bat_Maxlimit和并网点功率的限制值P_shaving。
能量管理算法的总状态为：控制状态。
在该控制状态下的执行语句为：P_Excess＝Pload+Ppv-P_shaving，即将负荷功率Pload与光伏功率Ppv的和再与并网点功率限制P_shaving的差值作为功率差值P_Excess。
储能状态包括以下三个子状态：静止状态，充电状态和放电状态。
在静止状态下，执行语句为：Pcmd＝0。
当P_Excess>0且Soc>25时，从静止状态进入放电状态。
当P_Excess<0时，从放电状态进入静止状态。
当P_Excess<0且Soc<30时，从静止状态进入充电状态。
当P_Excess>0时，从充电状态进入静止状态。
放电状态又包括放电负荷追踪状态、最大功率放电状态和放电停机状态三个子状态。
在放电负荷追踪状态下，执行语句为：Pcmd＝P_Excess，即将功率差值P_Excess作为储能有功功率限制值Pcmd。
当Pcmd>Bat_Maxlimit时，从放电负荷追踪状态进入最大功率放电状态。
当Soc<＝25时，从放电负荷追踪状态进入放电停机状态。
在最大功率放电状态下，执行语句为：Pcmd＝Bat_Maxlimit，即将储能最大输入输出功率限制Bat_Maxlimit作为储能有功功率限制值Pcmd。
当Pcmd<Bat_Maxlimit时，从最大功率放电状态进入放电负荷追踪状态。
当Soc<＝25时，从最大功率放电状态进入放电停机状态。
在放电停机状态下，执行语句为：Pcmd＝0。
当P_Excess<0时，从放电停机状态进入静止状态。
充电状态又包括充电负荷追踪状态、最大功率充电状态和充电停机状态。
在充电负荷追踪状态下，执行语句为：Pcmd＝P_Excess，即将功率差值P_Excess作为储能有功功率限制值Pcmd。
当-Pcmd>Bat_Maxlimit时，从充电负荷追踪状态进入最大功率充电状态Max。
当Soc>＝90时，从充电负荷追踪状态进入充电停机状态。
在最大功率充电状态Max下，执行语句为：Pcmd＝-Bat_Maxlimit，即将储能最大输入输出功率限制Bat_Maxlimit的负值作为储能有功功率限制值Pcmd。
当-Pcmd<Bat_Maxlimit时，从最大功率充电状态Max进入充电负荷追踪状态。
当Soc>＝90时，从最大功率充电状态Max进入充电停机状态。
在充电停机状态下，执行语句为：Pcmd＝0。
当P_Excess>0时，从充电停机状态进入静止状态。
根据项目的现场情况调整光储微电网模型，具体为：
以并网型光储微电网为例，搭建的光储微电网模型包括基础模块中的电网、变压器、开关、电表和动环设备，其中，动环设备包括烟雾传感器、水浸传感器、火警探测器、空调、排风扇、门禁、温度传感器和分布式温度监测器；分布式电源模块包括光伏子系统和储能子系统，其中，光伏子系统包括光伏逆变器和光伏组件，储能子系统包括储能变流器和蓄电池组；负荷中的恒定负荷和可变负荷。
利用能量管理算法对调整后的光储微电网模型进行在线控制，并网点功率的限制值P_shaving设置为10kW，运行预设时间后，并网点功率的实际运行值限制在10kW以内，基本满足需求。
本申请提供的微电网能量管理算法的开发与测试方法能够有效提高能量管理算法的开发和测试效率，提升算法的可靠性，降低开发和测试成本，缩短开发和测试周期。利用状态机设计的能量管理算法，其可读性更强，开发难度低，二次利用率高；并且在测试过程中能够实时调整微电网模型的参数，能量管理算法能够有效地遍历各种工况，减轻现场可编程控制器的调试压力。
如图3所示，本申请还提供了一种微电网中能量管理算法的开发与测试系统，其包括微电网模型1、能量管理模块2、算法编译器3和可编程控制器4。
其中，微电网模型1包括基础模块、分布式电源模块和负荷搭建微电网模型。
其中，基础模块包括电网、变压器、开关、电表、线路和动环设备等。动环设备包括烟雾传感器、水浸传感器、火警探测器、空调、排风扇、门禁、温度传感器和分布式温度监测器。
电网通过变压器和线路与分布式电源模块和负荷连接。
分布式电源模块包括光伏子系统、风电子系统、储能子系统和柴油机。光伏子系统包括光伏逆变器和光伏组件，风电子系统包括风电变流器和风机，储能子系统包括储能变流器和蓄电池组。
光伏组件与光伏逆变器连接，光伏逆变器及其与AC母线连接的线路上的开关和电表均与能量管理模块进行通信。
风机与风电变流器连接，风电变流器及其与AC母线连接的线路上的开关和电表均与能量管理模块连接。
蓄电池组与储能变流器连接，储能变流器及其与AC母线连接的线路上的开关和电表均通过开关和电表与能量管理模块连接。
柴油机及其与AC母线连接的线路上的开关和电表与能量管理模块进行通信。
负荷包括恒定负荷和可变负荷。
负荷与AC母线连接的线路上的开关和电表均与能量管理模块进行通信。
能量管理模块2中包括能量管理算法，其用于对微电网模型1进行能量控制。
能量管理模块2与算法编译器3连接，算法编译器3用于将能量管理模块2中的能量管理算法编译生成算法可调用模块。
可编程控制器4用于调用算法可调用模块，并利用调用的算法可调用模块对微电网模型1进行在环测试。
其中，微电网模型1、能量管理模块2和算法编译器3可以设置在一台计算机中。
需要说明的是：上述实施例提供的微电网中能量管理算法的开发与测试系统仅以上述各程序模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述处理分配由不同的程序模块完成，即将开发与测试系统的内部结构划分成不同的程序模块，以完成以上描述的全部或者部分处理。另外，上述实施例提供的开发与测试系统与开发与测试方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
在示例性实施例中，本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，是计算机可读存储介质，例如，包括计算机程序的存储器，上述计算机程序可由处理器执行，以完成前述微电网能量管理算法的开发与测试方法中的所述步骤。
上述的本申请实施例可在各种硬件、软件编码或两者组合中进行实施。例如，本申请的实施例也可为在数据信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)中执行上述方法的程序代码。本申请也可涉及计算机处理器、数字信号处理器、微处理器或现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA)执行的多种功能。可根据本申请配置上述处理器执行特定任务，其通过执行定义了本申请揭示的特定方法的机器可读软件代码或固件代码来完成。可将软件代码或固件代码发展为不同的程序语言与不同的格式或形式。也可为不同的目标平台编译软件代码。然而，根据本申请执行任务的软件代码与其他类型配置代码的不同代码样式、类型与语言不脱离本申请的精神与范围。
以上所述仅为本申请示意性的具体实施方式，在不脱离本申请的构思和原则的前提下，任何本领域的技术人员所做出的等同变化与修改，均应属于本申请保护的范围。
Claims (10)
1.一种微电网能量管理算法的开发与测试方法，其特征在于，包括以下步骤：
搭建微电网模型；
设计能量管理算法；
利用能量管理算法对微电网模型进行在线控制，得到第一运行结果；
可编程控制器获取能量管理算法；
可编程控制器与微电网模型进行通信，并利用能量管理算对微电网模型进行在环测试，得到第二运行结果；
将第一运行结果与第二运行结果进行比较，如果第一运行结果与第二运行结果的一致度满足预设的一致度阈值，则将设计的能量管理算法作为所需的能量管理算法。
2.根据权利要求1所述的微电网能量管理算法的开发与测试方法，其特征在于，在所述步骤利用能量管理算法对微电网模型进行在线控制之前，还包括以下步骤：
根据现场微电网的实际情况，调整微电网模型中各部件模型的参数和连接关系，使得调整后的微电网模型与现场微电网的实际情况一致；
在调整后的微电网模型上对能量管理算法的有效性进行测试，并根据测试结果修正能量管理算法中的参数和转移条件。
3.根据权利要求1或2所述的微电网能量管理算法的开发与测试方法，其特征在于，所述步骤搭建微电网模型中，采用微电网基本模型库中的基础模块、分布式电源模块和负荷搭建微电网模型。
4.根据权利要求1或2所述的微电网能量管理算法的开发与测试方法，其特征在于，所述步骤设计能量管理算法的具体过程为：
设置能量管理算法的输入变量、输出变量以及内部变量；
设置能量管理算法的总状态及执行语句；
将储能状态作为总状态中的子状态，并设置储能状态中各子状态的执行语句；
设置储能状态中各子状态之间的转移条件；
根据以上设置，得到状态机表示的能量管理算法。
5.根据权利要求4所述的微电网能量管理算法的开发与测试方法，其特征在于，所述微电网为并网型光储微电网时，
能量管理算法的输入变量为：负荷功率Pload、光伏功率Ppv和储能荷电状态Soc；
能量管理算法的输出变量为：储能有功功率限制值Pcmd；
能量管理算法的内部变量为：功率差值P_Excess、储能最大输入输出功率限制值Bat_Maxlimit和并网点功率的限制值P_shaving；
能量管理算法的总状态为：控制状态，在所述控制状态下的执行语句为：P_Excess＝Pload+Ppv-P_shaving；
储能状态包括：静止状态，充电状态和放电状态；
在所述静止状态下，执行语句为：Pcmd＝0；
当P_Excess>0且Soc>25时，从静止状态进入放电状态；
当P_Excess<0时，从放电状态进入静止状态；
当P_Excess<0且Soc<30时，从静止状态进入充电状态；
当P_Excess>0时，从充电状态进入静止状态；
放电状态包括放电负荷追踪状态、最大功率放电状态和放电停机状态；
在放电负荷追踪状态下，执行语句为：Pcmd＝P_Excess；
当Pcmd>Bat_Maxlimit时，从放电负荷追踪状态进入最大功率放电状态；
当Soc<＝25时，从放电负荷追踪状态进入放电停机状态；
在最大功率放电状态下，执行语句为：Pcmd＝Bat_Maxlimit；
当Pcmd<Bat_Maxlimit时，从最大功率放电状态进入放电负荷追踪状态；
当Soc<＝25时，从最大功率放电状态进入放电停机状态；
在放电停机状态下，执行语句为：Pcmd＝0；
当P_Excess<0时，从放电停机状态进入静止状态；
充电状态包括充电负荷追踪状态、最大功率充电状态和充电停机状态；
在充电负荷追踪状态下，执行语句为：Pcmd＝P_Excess；
当-Pcmd>Bat_Maxlimit时，从充电负荷追踪状态进入最大功率充电状态Max；
当Soc>＝90时，从充电负荷追踪状态进入充电停机状态；
在最大功率充电状态Max下，执行语句为：Pcmd＝-Bat_Maxlimit；
当-Pcmd<Bat_Maxlimit时，从最大功率充电状态Max进入充电负荷追踪状态；
当Soc>＝90时，从最大功率充电状态Max进入充电停机状态；
在充电停机状态下，执行语句为：Pcmd＝0；
当P_Excess>0时，从充电停机状态进入静止状态。
6.根据权利要求1或2所述的微电网能量管理算法的开发与测试方法，其特征在于，所述步骤可编程控制器获取能量管理算法的具体过程为：
对能量管理算法进行编译，得到算法可调用模块；
可编程控制器调用算法可调用模块。
7.一种微电网中能量管理算法的开发与测试系统，其特征在于，包括微电网模型、能量管理模块、算法编译器和可编程控制器；
所述微电网模型与能量管理模块连接，所述能量管理模块用于对所述微电网模型进行能量控制；
所述能量管理模块与算法编译器连接，所述算法编译器用于将能量管理模块中的能量管理算法编译生成算法可调用模块；
所述可编程控制器用于调用所述算法可调用模块，并利用调用的所述算法可调用模块对所述微电网模型进行在环测试。
8.根据权利要求7所述的微电网中能量管理算法的开发与测试系统，其特征在于，所述微电网模型包括基础模块、分布式电源模块和负荷；
所述基础模块包括电网、变压器、开关、电表、线路和动环设备，所述动环设备包括烟雾传感器、水浸传感器、火警探测器、空调、排风扇、门禁、温度传感器和分布式温度监测器；
所述电网通过所述变压器和线路与分布式电源模块和负荷连接；
所述分布式电源模块包括光伏子系统、风电子系统、储能子系统和柴油机；所述光伏子系统包括光伏逆变器和光伏组件，所述风电子系统包括风电变流器和风机，所述储能子系统包括储能变流器和蓄电池组；
所述光伏组件与光伏逆变器连接，所述光伏逆变器及其与AC母线连接的线路上的开关和电表均与所述能量管理模块进行通信；
所述风机与风电变流器连接，所述风电变流器及其与AC母线连接的线路上的开关和电表均与所述能量管理模块进行通信；
所述蓄电池组与储能变流器连接，所述储能变流器及其与AC母线连接的线路上的开关和电表均与所述能量管理模块进行通信，所述蓄电池组与能量管理模块进行通信；
所述柴油机及其与AC母线连接的线路上的开关和电表与所述能量管理模块进行通信；
所述负荷包括恒定负荷和可变负荷；
所述负荷与AC母线连接的线路上的开关和电表均与所述能量管理模块进行通信。
9.根据权利要求7所述的微电网中能量管理算法的开发与测试系统，其特征在于，所述微电网模型、能量管理模块和算法编译器设置在一台计算机中。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序由处理器执行，以完成权利要求1～6任一项所述的微电网能量管理算法的开发与测试方法中的所述步骤。
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