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目前，可再生能源的不确定性、需求侧响应和多目标优化问题已成为微电网优化的主要研究课题.针对这些挑战，提出了一种考虑环境成本和需求响应的优化策略.使用燃料电池机组、热电联产机组、储能系统相结合的互补发电方式，以应对大量可再生能源并网的不确定性.以微电网经济成本和环境成本最小化为目标，采用激励补偿与分时定价相结合的需求响应方法对客户消费的电量进行建模，并根据时间组数据和不同时段的电量构建24 h弹性矩阵和激励补偿，进一步得到最优的电力负荷需求值.采用多目标粒子群优化算法和Pareto最优解理论对设计案例进行求解，仿真结果表明：当用户100%参与需求响应时，微电网的综合成本相对于用户未参与需求响应时降低了19.1%,污染气体总排放量降低了18.2%;考虑环境成本时，微电网的污染气体排放量相对于未考虑环境成本时降低了10.13%,证明了所提策略的有效性. 相似文献
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