风光储微网系统多时间尺度模型预测调度策略

针对风光储微网系统，建立基于模型预测的多时间尺度微网调度策略。首先，为提高微网调度运行准确性，采用灰色GM(１，Ｎ)－BP神经网络方法构建微网发电量及负荷需求的预测模型，然后构建基于预测模型的多时间尺度微网调度优化策略，该策略考虑了储能装置充放电运行的功率变化，以日前调度中的能源出力为参考，在日内调度阶段采用滚动修正，通过细化滚动时间，实现微网运行调度的精确修正，减少储能装置的充放电损耗。最后，基于微网运行数据进行了算例分析，验证预测模型与调度策略的有效性。结果表明，相较于传统单一灰色预测方法，所采用的组合预测模型预测精度更高，所构建的多时间尺度调度策略使得清洁能源得到充分利用，实现微网经济安全运行。