本书着重论述了作者在微网的功率预测、协调控制、优化运行等方面所取得的研究成果。全书共分为4部分，其中部分为微网的功率预测方法分析与研究；第2部分为交流微网的协调控制方法分析与研究；第3部分为直流微网及混合微网的协调控制方法分析与研究；第4部分为微网的优化运行方法分析与研究。本书适合微网系统研究、设备研发、工程建设和运行管理等相关领域的科技工作者阅读，也可供高等院校分布式能源与微网相关专业的教师、研究生和高年级本科生参考。

前言
部分微网的功率预测方法分析与研究
章绪论3
1.1背景及研究意义3
1.2国内外研究现状及展望5
1.2.1微网能量管理系统5
1.2.2光伏功率预测的研究现状7
1.2.3风电功率预测的研究现状8
1.2.4风光发电短期功率预测研究方向的展望9
1.3本部分主要研究内容9
1.3.1光伏短期功率预测的研究内容10
1.3.2风电短期功率预测的主要内容10
1.3.3本部分的章节安排10
第2章预测模型的关键技术12
2.1基于密度峰值的聚类算法12
2.1.1气象特征因子的影响12
2.1.2密度峰值聚类算法13
2.1.3层次聚类算法的实现14
2.2统计学习理论15
2.2.1统计学习理论的概念15
2.2.2VC维和SVM15
2.2.3Mercer定理和软间隔分离17
2.2.4RBF神经网络18
2.3改进优化算法的原理19
2.3.1FOA19
2.3.2改进FOA法20
2.3.3与GA、PSO算法的对比20
2.4集合经验模态分解20
2.4.1EMD原理21
2.4.2抑制白噪声22
2.5本章小结22
第3章基于密度峰值层次聚类的短期光伏功率预测模型23
3.1气象特征分析及聚类算法实现23
3.1.1天气状态与光伏出力的相关性分析23
3.1.2层次聚类算法的实现25
3.1.3与传统聚类算法的对比28
3.2基于SVM的天气类型聚类识别29
3.2.1SVM模型的建立29
3.2.2SVM训练参数的确定及识别结果评估29
3.3光伏短期功率预测模型设计31
3.3.1预测模型的结构设计31
3.3.2预测结果及评估32
3.4本章小结34
第4章基于EEMD的短期风电功率预测模型35
4.1风电功率短期预测的影响因素分析35
4.1.1风电场历史数据的处理36
4.1.2气象特征参数分析36
4.2基于EEMD的短期风功率预测模型建立38
4.2.1EEMD的参数优化39
4.2.2EEMD对于风速时间序列的模态分解40
4.3风电序列的相空间重构42
4.3.1相空间重构原理42
4.3.2延迟时间和嵌入维度的确定42
4.4基于改进FOA的参数优化LS-SVM模型42
4.4.1LS-SVM模型42
4.4.2基于改进FOA优化LS-SVM的参数43
4.5基于EEMD的风速-风功率预测模型46
4.5.1风速短期预测仿真结果46
4.5.2风功率短期预测的实现49
4.6本章小结52
第5章总结与展望53
5.1总结53
5.2展望54
部分参考文献55
第2部分交流微网的协调控制方法分析与研究
第6章绪论61
6.1研究背景与意义61
6.2国内外微网发展状况62
6.2.1国内外微网发展现状62
6.2.2微网控制技术现状63
6.3本部分主要研究内容64
第7章光伏并网技术66
7.1光伏系统的建模66
7.1.1光伏发电的工作原理及模型66
7.1.2光伏电池发电MPPT控制和直流变换69
7.1.3仿真分析72
7.2交流微网并网技术研究73
7.2.1系统并网的结构74
7.2.2逆变器控制技术基础74
7.2.3滤波器技术75
7.2.4坐标变换75
7.3光伏并网技术研究76
7.3.1光伏并网的工作原理及模型76
7.3.2光伏并网仿真分析77
7.4本章小结80
第8章分布式电源接口逆变器的控制策略81
8.1分布式发电并网一般结构81
8.2PQ控制82
8.2.1PQ控制器82
8.2.2PQ控制仿真分析86
8.3V/f控制87
8.3.1V/f控制器88
8.3.2V/f控制仿真分析92
8.4传统的下垂控制94
8.4.1分布式电源的功率传输特性94
8.4.2下垂控制器97
8.4.3下垂控制仿真分析100
8.5改进型下垂控制102
8.5.1电压电流双环控制103
8.5.2功率环控制105
8.5.3改进型下垂控制仿真分析107
8.6VSG控制108
8.6.1VSG控制的系统结构108
8.6.2带Washout滤波器的VSG控制器设计110
8.6.3带Washout滤波器的VSG控制仿真分析112
8.7基于自适应旋转惯量的VSG控制器115
8.7.1常规的VSG控制存在问题115
8.7.2基于自适应旋转惯量的VSG控制116
8.7.3基于自适应旋转惯量的VSG控制器结构117
8.7.4基于自适应旋转惯量的VSG控制仿真分析118
8.8本章小结120
第9章微网综合控制策略122
9.1对等控制策略122
9.1.1对等控制原理及特点122
9.1.2对等控制仿真分析124
9.2主从控制策略127
9.2.1主从控制原理及特点127
9.2.2主从控制仿真算例分析129
9.3多主从混合协调控制132
9.3.1多主从混合协调控制原理及特点132
9.3.2多主从混合控制仿真分析133
9.4辅助主从协调控制策略136
9.4.1辅助主从协调控制原理及特点136
9.4.2带辅助单元的主从控制仿真分析137
9.5本章小结141
0章总结与展望142
10.1总结142
10.2展望142
第2部分参考文献144
第3部分直流微网及混合微网的协调控制方法分析与研究
1章绪论151
11.1微网的架构与分类151
11.1.1微网的架构151
11.1.2微网的分类152
11.1.3当前微网协调控制所存在的问题及其改进策略153
11.2本部分的研究内容155
11.2.1本部分的主要内容155
11.2.2本部分的主要工作155
2章各微源的建模及其控制策略研究157
12.1Boost变换器的研究157
12.2光伏模型的建立及其控制策略的研究158
12.2.1光伏模型的建立158
12.2.2光伏优选功率控制的研究163
12.2.3光伏限功率控制的研究169
12.3风电模型的建立及其控制策略的研究176
12.3.1风电模型的建立176
12.3.2风电控制策略的研究178
12.4蓄电池模型的建立及其控制策略的研究180
12.4.1蓄电池模型的建立180
12.4.2蓄电池控制策略的研究181
12.5本章小结184
3章直流微网控制策略的研究185
13.1直流微网的架构185
13.2直流微网控制策略的研究186
13.2.1分级控制的研究186
13.2.2变功率控制的研究188
13.2.3两种控制策略的仿真对比193
13.3本章小结194
4章交流微网控制策略的研究195
14.1交流微网的架构195
14.2交流微网控制策略的研究196
14.2.1PQ控制197
14.2.2V/f控制197
14.2.3直流电压控制199
14.3基于直流电压控制与改进型恒压控制的交流微网的协调控制200
14.4本章小结204
5章交直流混合微网控制策略的研究205
15.1混合微网的架构及其建模205
15.2混合微网控制策略的研究207
15.3混合微网各工作模式仿真分析208
15.3.1混合微网在模式1的仿真分析208
15.3.2混合微网在模式2的仿真分析210
15.3.3混合微网在模式3的仿真分析212
15.3.4混合微网在模式4的仿真分析214
15.4混合微网模式间切换的仿真分析216
15.5常规控制策略与新型控制策略的仿真对比分析221
15.6本章小结222
6章总结与展望223
16.1总结223
16.2展望224
第3部分参考文献225
第4部分微网的优化运行方法分析与研究
7章绪论231
17.1研究背景及意义231
17.2微网经济优化运行国内外研究现状232
17.2.1国外微网经济优化运行研究现状232
17.2.2国内微网经济优化运行研究现状233
17.3本部分主要研究内容235
8章微网经济调度优化模型及调度策略237
18.1微网分布式电源模型237
18.1.1光伏发电数学模型237
18.1.2风力机发电数学模型238
18.1.3微型燃气轮机数学模型239
18.1.4蓄电池数学模型240
18.1.5燃料电池数学模型241
18.1.6电动汽车数学模型242
18.2微网24h优化调度策略243
18.3本章小结244
9章混合储能系统的微网经济优化运行245
19.1微网经济优化数学模型245
19.1.1目标函数245
19.1.2约束条件246
19.2NSGA-Ⅱ多目标优化算法248
19.2.1NSGA-Ⅱ算法基本原理248
19.2.2NSGA-Ⅱ算法求解流程249
19.3算例分析249
19.4本章小结257
第20章基于改进型量子遗传算法的微网经济优化运行258
20.1微网经济调度及优化运行模型258
20.1.1目标函数258
20.1.2约束条件258
20.2改进型量子遗传算法求解259
20.2.1量子遗传算法基本原理259
20.2.2改进型量子遗传算法基本原理259
20.2.3改进型量子遗传算法流程261
20.3算例分析262
20.4本章小结269
第21章微网三相负荷不平衡经济调度及优化运行270
21.1微网三相负荷不平衡数学模型270
21.1.1微网三相负荷不平衡270
21.1.2微网三相负荷函数建立272
21.2算例分析272
21.3本章小结275
第22章总结与展望276
22.1总结276
22.2展望277
第4部分参考文献278