《表3 联络线计划功率条件下的调度成本》

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《基于神经网络的微电网参与上层电网实时优化调度策略》

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根据算例分析，得到的调度策略的经济成本如表5所示。本文主要研究微电网参与上层电网实时需求调度策略，即在日前调度计划的基础上，当日内某时刻上层电网出现功率差额或盈余时，通过调整微电网联络线功率满足上层电网需求，日前与日内联络线功率如图6所示，故日前调度成本和日内调度成本差异较大。日后调度是在已知联络线、风力发电、光伏发电、常规负荷等功率条件下，对微电网进行优化调度，是理想的最优调度。日内调度以日后调度为标准，是在日内阶段以联络线功率调整为前提，考虑风力发电、光伏发电、常规负荷日内实际功率波动的条件下，每15 min进行一次的逐步优化，上述结果说明，日内阶段通过BP神经网络模型优化的结果非常接近日后优化的结果，且一天的经济成本与日后最优的成本误差仅为0.27%，因此本文提出的调度策略具有经济性和准确性。