涉及权利要求数量9：其中独权1项，从权-1项
1.一种动态环境下的微网能量优化方法,其特征在于,包括以下步骤：
步骤一、建立微网系统运行优化的目标函数：建立以微网中一天电费开支及电池衰减成本最少为目标函数的数学模型；
步骤二、建立归纳优化约束条件：综合考虑电能供需平衡约束、电池衰减成本约束、电池工作约束和开关控制设备的约束，得到上层优化模型的约束条件以及下层优化模型的约束条件；
步骤三、构建双层模型预测控制结构：上层模型预测控制结构和下层模型预测控制结构；
步骤四、优化调度：对上层模型预测控制结构进行优化调度，并建立上层优化模型，对上层优化模型采用MINLP算法求解，并将优化好的值传递给下层，下层以上层优化好的值为参考实现调度，并建立下层优化模型，对下层优化模型采用NLP算法求解；
步骤五、循环优化：下层优化模型经过12次的周期循环后，把下层调度结果传递给上层，上层优化模型从新开始优化，一直循环下去，并建立双层优化结构；
步骤六、实例运行：初始化相关参数，根据动态电网环境中的变化，实现动态误差下的微网能量优化。
2.根据权利要求1所述的一种动态环境下的微网能量优化方法,其特征在于,所述步骤一中建立微网中一天电费开支及电池衰减成本最少的数学模型的目标函数如表达式(1)所示：
其中：Telec(t)表示t时刻的电价，pgrid(t)表示h时刻与主网之间的电力交换量，如果是正数代表用户从主网购买电量，负数代表用户卖给主网；Cbatt(t)表示t时刻电池的衰减开支；Tu表示调度周期。
3.根据权利要求1所述的一种动态环境下的微网能量优化方法,其特征在于,所述步骤二中电能供需平衡约束如表达式(2)和表达式(3)所示：
pgrid(t)＝pinte(t)+pbatt(t)+ppv(t)+pwt(t)+pmust-run(t) (2)
其中：Pgrid(t)代表t时刻与电网之间的交互电量， 分别代表与电网交互的最小与最大电量；其中表达式(2)中Pinte(t)代表第t时刻开关控制设备的用电量，Pbatt(t)代表t时刻蓄电池设备的充放电量，Ppv(t)代表t时刻太阳能光伏的发电量，Pwt(t)代表t时刻风能的发电量,pmust-run(t)代表t时刻基本负载的用电量。
4.根据权利要求1所述的一种动态环境下的微网能量优化方法,其特征在于,所述步骤二中电池衰减成本约束如表达式(4)、表达式(5)、表达式(6)、表达式(7)和表达式(8)所示：
-b
Ic(DODbatt(t))＝a*(DODbatt(t)) (5)
DODbatt(t)＝1-SOCbatt(t) (6)
SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax (8)
所述表达式(4)到表达式(8)中Cbatt,cap代表电池的工作成本花费，Δt代表时间间隔，Ebatt,t代表电池总容量，Ic(DODbatt(t))代表电池在电池放电深度，DODbatt(t)代表电池在t时刻的放电深度，ηbatt代表电池工作效率，a,b为系数，DODbatt(t)代表电池在t时刻的放电深度，SOCbatt(t)代表t时刻电池剩余量状态，pbatt,ch(t),pbatt,dch(t)代表t时刻电池的充电和min
放电量， 和 代表电池的充电和放电效率，SOC(t)代表t时刻蓄电池的电量状态，SOC代表电池的最少电量比例，SOCmax代表电池的最大电量比例。
5.根据权利要求1所述的一种动态环境下的微网能量优化方法,其特征在于,所述步骤二中电池工作约束如表达式(9)、表达式(10)、表达式(11)、表达式(12)和表达式(13)所示：
SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax (13)
所述表达式(9)到表达式(13)中：Pbatt,ch(t)代表第t时刻蓄电池的充电量，Pbatt,dch(t)代表第t时刻蓄电池的放电量， 代表t时刻蓄电池的最大放电量， 代表t时刻蓄电池的最大充电量，ηch代表电池充电的效率，ηdch代表电池放电的效率，Ebatt,t代表蓄电池总容量，SOC(t)代表t时刻蓄电池的电量状态，SOCbatt(t)代表t时刻电池剩余量状态，SOCmin代表电池的最少电量比例，SOCmax代表电池的最大电量比例，Δt代表时间间隔。
6.根据权利要求1或3或4或5所述的一种动态环境下的微网能量优化方法,其特征在于,所述步骤二中开关控制设备的约束如表达式(14)、表达式(15)和表达式(16)所示：
所述表达式(14)到表达式(16)中：αa,βa表示可控设备a的工作区域， 表示可控设备a在当前t0时刻的工作状态，δa,t表示可控设备a在t时刻的工作状态，δa,τ表示负荷a在τ时刻的工作状态，Ha表示负荷a需要完成的工作长度， 表示t时刻之前的工作状态。
7.根据权利要求1所述的一种动态环境下的微网能量优化方法,其特征在于，所述步骤四中的上层优化模型对应的表达式如下：
min 表达式(1)
约束限制 表达式(2-13)，表达式(1)为步骤一中建立微网系统运行优化的目标函数，表达式(2)到表达式(13)为各电器设备的约束条件。
8.根据权利要求1所述的一种动态环境下的微网能量优化方法,其特征在于，所述步骤四中的下层优化模型表达式如下：
s.t. pgrid(t)＝pbatt(t)+ppv(t)+pwt(t)+pSC(t)
Eq.(1)-Eq.(13)，Eq.(17)-Eq.(20)
其中：Cscdc(t)表示工作t时长超级电容衰减成本，Csc表示超级电容的成本，Lsc表示超级电容的生命周长，σb是自己设置的权重因子，ClB(t)表示在下层获得的蓄电池和上层给的参考值之间的差值，Tl表示优化时长。
9.根据权利要求1或7或8所述的一种动态环境下的微网能量优化方法,其特征在于，所述步骤四中的下层优化模型的约束条件的约束表达式如表达式(17)、表达式(18)、表达式(19)、表达式(20)和表达式(21)所示：
所述表达式中：Cscdc(t)表示工作t时长超级电容衰减成本，Csc表示超级电容的成本，Lsc表示超级电容的生命周长， 表示在下层获得的蓄电池和上层给的参考值之间的差值；
表示上层获得的蓄电池参考值， 表示下层获得的蓄电池值； 分别表示
超级电容的最大和最小工作功率，Psc(t)代表t时刻超级电容的充电量， 代表超级电容充电的效率， 代表电池放电的效率，Esc代表超级电容总容量，SOCsc(t)代表t时刻超级电容的电量状态， 代表超级电容的最少电量比例， 代表超级电容的最大电量比例。