基于XGBoost短期預(yù)測(cè)控制的微電網(wǎng)多時(shí)間尺度調(diào)度

卓助航 楊俊杰，2 胡豐曄 薛乃凡 楊鎧旭

1(上海電力大學(xué)電子與信息工程學(xué)院 上海 200090) 2(上海電機(jī)學(xué)院 上海 201306)

0 引 言

在生存環(huán)境持續(xù)惡化、能源短缺問題日益突顯的背景下，風(fēng)能、光能等可再生能源由于具有環(huán)境污染小、經(jīng)濟(jì)效益好和可重復(fù)利用等屬性，逐步成為近年來的研究熱點(diǎn)之一。微電網(wǎng)作為一種新型能源的有效組織形式，能夠顯著提高可再生能源的利用率，減小分布式電源對(duì)配電網(wǎng)的沖擊，改善供電質(zhì)量與供電可靠性[1-2]，已成為大電網(wǎng)的有益補(bǔ)充。

智能電網(wǎng)建設(shè)的穩(wěn)步推進(jìn)大大增強(qiáng)了用戶與電網(wǎng)信息交互的能力，有利于需求側(cè)主動(dòng)參與電力調(diào)度。需求側(cè)響應(yīng)作為智能電網(wǎng)的重要調(diào)度資源，通過市場(chǎng)電價(jià)信號(hào)或激勵(lì)機(jī)制，引導(dǎo)用戶改變用電習(xí)慣使之與可再生能源出力在時(shí)序上更加貼近[3]，從而提高微電網(wǎng)對(duì)風(fēng)電與光伏的消納能力。目前對(duì)需求側(cè)響應(yīng)的研究主要集中在以下三個(gè)方面：提高分布式電源利用效率[4-5]、降低系統(tǒng)整體運(yùn)行費(fèi)用[6-7]和增強(qiáng)微電網(wǎng)運(yùn)行可靠性[8-9]。但上述研究多是在單一時(shí)間尺度下對(duì)交流微電網(wǎng)需求側(cè)資源進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，不利于解決可再生能源預(yù)測(cè)有所偏差的問題，且缺乏對(duì)交直流混合微電網(wǎng)的研究。

相較于傳統(tǒng)交流微電網(wǎng)，交直流混合微電網(wǎng)同時(shí)包含交流和直流母線，能夠減少換流器安裝容量從而降低建設(shè)成本，減少換流損耗，提高微電網(wǎng)運(yùn)行穩(wěn)定性[10]。國內(nèi)外學(xué)者對(duì)交直流混合微電網(wǎng)展開了積極探索。文獻(xiàn)[11]針對(duì)獨(dú)立海島交直流微電網(wǎng)，提出一種交直流混合無刷雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)優(yōu)化調(diào)度策略，以此減少電力損耗與燃料消耗。文獻(xiàn)[12]以安裝成本、運(yùn)行成本和可靠性成本之和為目標(biāo)建立優(yōu)化模型，通過混合整數(shù)線性規(guī)劃進(jìn)行求解，但其并非真正的多目標(biāo)求解，無法確定不同目標(biāo)間的約束關(guān)系。文獻(xiàn)[13]提出了一種用于協(xié)調(diào)雙向AC/DC換流器輸出功率的分散控制策略，但未考慮可再生能源的不確定性，在實(shí)際系統(tǒng)中會(huì)產(chǎn)生一定的誤差。文獻(xiàn)[14]提出將混沌灰狼算法用于對(duì)混合微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度，該算法提高了全局搜索能力和收斂速度，但同樣未考慮到微電網(wǎng)不確定性對(duì)運(yùn)行結(jié)果的影響。

本文在綜合考慮需求側(cè)響應(yīng)與微電網(wǎng)運(yùn)行特性的同時(shí)，兼顧可再生能源出力不確定性帶來的功率波動(dòng)影響，針對(duì)交直流混合微電網(wǎng)提出了一種基于XGBoost短期預(yù)測(cè)控制的多時(shí)間尺度調(diào)度策略。首先，基于日前預(yù)測(cè)的風(fēng)光出力與負(fù)荷供需關(guān)系，結(jié)合分時(shí)電價(jià)與儲(chǔ)能充放電策略，制定日前調(diào)度計(jì)劃；在此基礎(chǔ)上，引入XGBoost短期預(yù)測(cè)模型對(duì)風(fēng)光出力進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，以需求側(cè)響應(yīng)補(bǔ)償機(jī)制作為激勵(lì)手段，在日內(nèi)實(shí)現(xiàn)對(duì)日前調(diào)度的實(shí)時(shí)修正。通過NSGA-II算法進(jìn)行求解，并與傳統(tǒng)單時(shí)間尺度調(diào)度策略對(duì)比。在此基礎(chǔ)上分析了不同直流負(fù)荷比例對(duì)調(diào)度結(jié)果的影響，為交直流混合微電網(wǎng)未來的發(fā)展提供必要的依據(jù)。

1 交直流混合微電網(wǎng)架構(gòu)

交直流混合微電網(wǎng)包含交流子網(wǎng)和直流子網(wǎng)兩個(gè)部分，其簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)如圖1所示。其中：交流子網(wǎng)由風(fēng)機(jī)、交流負(fù)荷組成；直流子網(wǎng)由光伏、直流負(fù)荷和蓄電池組成。二者通過雙向換流器完成連接。整個(gè)微電網(wǎng)通過交流母線與配電網(wǎng)連接，實(shí)現(xiàn)并網(wǎng)。

圖1 交直流混合微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖

交直流混合微電網(wǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)交流負(fù)荷在交流側(cè)直接由風(fēng)機(jī)供電，直流負(fù)荷在直流側(cè)直接由光伏供電，只在各自子網(wǎng)出現(xiàn)功率不平衡的情況下，通過換流器進(jìn)行功率交互，在降低換流損耗、提高電能傳輸效率的同時(shí)，為微電網(wǎng)運(yùn)行控制提供了便利。

2 需求側(cè)響應(yīng)模型

2.1 可控負(fù)荷模型

本文采用的可控資源包括可轉(zhuǎn)移負(fù)荷和可中斷負(fù)荷，具體模型如下：

(1)

(2)

2.2 可控負(fù)荷補(bǔ)償機(jī)制

本文采用峰平谷電價(jià)的方式對(duì)可轉(zhuǎn)移負(fù)荷進(jìn)行補(bǔ)償，充分發(fā)揮用電市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)杠桿作用。執(zhí)行的分時(shí)電價(jià)時(shí)段如下：19時(shí)至21時(shí)為電價(jià)峰時(shí)段；8時(shí)至11時(shí)、13時(shí)至18時(shí)、21時(shí)至22時(shí)為電價(jià)平時(shí)段；0時(shí)至8時(shí)、11時(shí)至13時(shí)、22時(shí)至24時(shí)為電價(jià)谷時(shí)段，具體分時(shí)電價(jià)[15]如表1所示。

表1 分時(shí)電價(jià)

對(duì)于可中斷負(fù)荷的補(bǔ)償計(jì)算方法如下：

(3)

式中：udl,t為t時(shí)刻可中斷負(fù)荷補(bǔ)償價(jià)格；Pdl,t為t時(shí)刻可中斷負(fù)荷中斷功率。

3 多時(shí)間尺度調(diào)度模型

由于可再生能源出力具有波動(dòng)性、間歇性等特點(diǎn)，將其接入微電網(wǎng)后將增大系統(tǒng)運(yùn)行的不確定性，增加了預(yù)測(cè)難度。為了及時(shí)響應(yīng)風(fēng)機(jī)、光伏出力的變化，本文提出基于XGBoost短期預(yù)測(cè)控制的多時(shí)間尺度調(diào)度策略，根據(jù)不同時(shí)間尺度分為日前調(diào)度和日內(nèi)實(shí)時(shí)調(diào)度。在日前長(zhǎng)時(shí)間尺度下，根據(jù)風(fēng)光出力日前預(yù)測(cè)值，以運(yùn)行成本最低、換流損耗最少、自平衡率最優(yōu)為目標(biāo)制定未來24 h的調(diào)度計(jì)劃；日內(nèi)以日前調(diào)度計(jì)劃為參考，以短期預(yù)測(cè)結(jié)果為依據(jù)，每1 h啟動(dòng)一次，利用NSGA-II算法[16]進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度求解，減少可再生能源出力波動(dòng)帶來的影響。

3.1 日前優(yōu)化調(diào)度模型

3.1.1目標(biāo)函數(shù)

1) 微電網(wǎng)運(yùn)行成本。交直流混合微電網(wǎng)運(yùn)行成本包括設(shè)備運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用、運(yùn)行損耗費(fèi)用、與配電網(wǎng)功率交互費(fèi)用和中斷負(fù)荷補(bǔ)償費(fèi)用，計(jì)算公式如下：

(4)

式中：T為調(diào)度周期；N為微電源個(gè)數(shù)；Pi,t為第i個(gè)微電源t時(shí)刻輸出功率；ugrid,t為t時(shí)刻購售電價(jià)；Pgrid,t為t時(shí)刻微電網(wǎng)與配電網(wǎng)交互功率，購電為正；Comc(Pi,t)、Clc(Pi,t)分別為t時(shí)刻第i個(gè)微電源運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用與運(yùn)行損耗費(fèi)用。

2) 換流損耗。在傳統(tǒng)微電網(wǎng)中，直流電源與負(fù)荷需要通過換流器與交流母線進(jìn)行功率交互。而交直流混合微電網(wǎng)中，直流電源、負(fù)荷與直流母線相連，交流電源、負(fù)荷與交流母線相連，能夠有效減少換流器安裝容量并降低換流損耗。換流損耗的計(jì)算公式如下：

(5)

式中：η為雙向換流器的換流效率；Pconver,t為t時(shí)刻交直流子網(wǎng)間換流功率。

3) 自平衡率。自平衡率是一定運(yùn)行周期內(nèi)，微電網(wǎng)依靠自身可再生能源為負(fù)荷提供電量的比例，反映了微電網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行時(shí)對(duì)配電網(wǎng)的影響程度及其孤島運(yùn)行時(shí)的可靠性。自平衡率計(jì)算公式如下：

(6)

式中：Eself為微電網(wǎng)中可再生能源直接提供給負(fù)荷的電量；Etotal為總負(fù)荷需求；Egridin為負(fù)荷需求量大于可再生能源發(fā)電量的情況下，微電網(wǎng)的總購電量。

3.1.2約束條件

1) 系統(tǒng)功率平衡。

(7)

式中:PRES,t為t時(shí)刻風(fēng)光出力之和；Pbess,t為t時(shí)刻蓄電池充放電功率；Pload,t為t時(shí)刻總負(fù)荷功率。

2) 蓄電池荷電狀態(tài)及功率約束。

(8)

式中：SOCmax、SOCmin分別為蓄電池允許的荷電狀態(tài)上限、下限；Pchar,t、Pdischar,t分別為t時(shí)刻蓄電池充電、放電功率；S為蓄電池額定容量；α為充放電比例系數(shù)。

3) 換流功率約束。

(9)

4) 可轉(zhuǎn)移負(fù)荷約束。

(10)

3.2 日內(nèi)實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度模型

考慮到可轉(zhuǎn)移負(fù)荷中包含較多的工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備(如軋鋼生產(chǎn)線、吊機(jī)和破碎機(jī)等)、居民用電器(如洗衣機(jī)、電動(dòng)汽車和水泵等)，若對(duì)這些用電設(shè)備進(jìn)行日內(nèi)調(diào)度將對(duì)正常的工廠生產(chǎn)、居民生活產(chǎn)生較大的影響。而以空調(diào)、加熱器為代表的具有熱能儲(chǔ)存能力的可中斷負(fù)荷，短時(shí)間停電對(duì)其供電服務(wù)質(zhì)量影響不大，因此在日內(nèi)只對(duì)可中斷負(fù)荷與蓄電池充放電進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度。

3.2.1短期預(yù)測(cè)模型

本文采用基于XGBoost算法[17]的短期預(yù)測(cè)模型對(duì)風(fēng)機(jī)、光伏進(jìn)行日內(nèi)短期預(yù)測(cè)，具體方法步驟如下：

步驟1輸入歷史天氣信息、可再生能源出力矩陣Xin：

Xin=[Xin(1),Xin(2),…，Xin(n-1)]

(11)

式中：Xin(n-1)為第n-1組風(fēng)速、溫度、光照強(qiáng)度、風(fēng)機(jī)出力、光伏出力數(shù)據(jù)。

步驟2定義目標(biāo)函數(shù)為：

(12)

(13)

步驟4將式(13)代入式(12)，并進(jìn)行二階泰勒展開，求得的目標(biāo)函數(shù)為：

(14)

步驟5將矩陣[Xin(n),Xin(n+1),…,Xin(n+T-1)]分別代入式(14)，可以求得預(yù)測(cè)矩陣Xout(j)，其中j=1,2,…,T，Xout(j)為j時(shí)刻風(fēng)機(jī)、光伏出力預(yù)測(cè)值。

3.2.2優(yōu)化目標(biāo)及約束條件

日內(nèi)實(shí)時(shí)調(diào)度的優(yōu)化目標(biāo)與日前優(yōu)化目標(biāo)相同，約束條件在日前優(yōu)化的基礎(chǔ)上需要滿足如下條件：

(15)

(16)

3.3 優(yōu)化調(diào)度模型求解

本文所提出的優(yōu)化調(diào)度模型使用NSGA-II算法求解優(yōu)化結(jié)果，其流程如圖2所示。

圖2 多時(shí)間尺度調(diào)度策略流程

具體求解過程如下：

步驟1進(jìn)行初始化，讀入日前風(fēng)光出力預(yù)測(cè)值、負(fù)荷需求和仿真時(shí)長(zhǎng)等數(shù)據(jù)。

步驟2根據(jù)約束條件生成規(guī)模為200的初始種群POP，每個(gè)個(gè)體含有轉(zhuǎn)入時(shí)段負(fù)荷轉(zhuǎn)入量、轉(zhuǎn)出時(shí)段負(fù)荷轉(zhuǎn)出量和各時(shí)段蓄電池充放電功率的信息。

步驟3計(jì)算種群的優(yōu)化目標(biāo)值：運(yùn)行成本、換流損耗和自平衡率。根據(jù)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行非支配排序和擁擠度求解。

步驟4使用錦標(biāo)賽選擇法選擇POP種群中排序等級(jí)高、擁擠度大的個(gè)體，進(jìn)行交叉變異操作，得到子代種群。

步驟5合并父代種群和子代種群生成新種群作為POP，在迭代次數(shù)內(nèi)重復(fù)步驟3到步驟4，直至迭代次數(shù)達(dá)到100，求得的結(jié)果作為日前調(diào)度計(jì)劃。

步驟6以歷史天氣、可再生能源出力數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，建立基于XGBoost算法的短期預(yù)測(cè)模型，以當(dāng)前t時(shí)刻的天氣、風(fēng)光實(shí)際出力作為輸入，對(duì)風(fēng)光出力進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。

步驟7根據(jù)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果，使用NSGA-II算法對(duì)調(diào)度周期內(nèi)未來T-t個(gè)時(shí)刻進(jìn)行日內(nèi)調(diào)度求解，得到可中斷負(fù)荷及蓄電池運(yùn)行計(jì)劃，以修正日前調(diào)度計(jì)劃。

步驟8對(duì)當(dāng)前時(shí)刻天氣信息、風(fēng)光實(shí)際出力數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量。進(jìn)入下一時(shí)刻后，將其作為新的輸入值，返回步驟2，進(jìn)行新一輪的優(yōu)化，直至當(dāng)前調(diào)度周期結(jié)束。

4 實(shí)驗(yàn)分析

4.1 數(shù)據(jù)說明

本文以文獻(xiàn)[18]所述的交直流混合微電網(wǎng)供電系統(tǒng)為例，對(duì)上述調(diào)度策略進(jìn)行驗(yàn)證。具體參數(shù)如下：負(fù)荷中交流負(fù)荷比例為總負(fù)荷的60%，直流負(fù)荷比例為總負(fù)荷的40%。蓄電池容量為100 kW·h，初始SOC設(shè)置為0.8，范圍設(shè)定為[0.35，0.95]。換流設(shè)備轉(zhuǎn)換效率為0.9。用戶參與可中斷負(fù)荷響應(yīng)補(bǔ)償單價(jià)為0.4元。交直流混合微電網(wǎng)與配電網(wǎng)主要技術(shù)參數(shù)如表2所示，調(diào)度當(dāng)天日負(fù)荷曲線如圖3所示。

表2 微電網(wǎng)與配電網(wǎng)技術(shù)參數(shù)

圖3 日負(fù)荷曲線

以該地區(qū)歷史風(fēng)速、光照強(qiáng)度、風(fēng)光出力數(shù)據(jù)作為輸入，其中日均光照強(qiáng)度為4.191 kW·h/m2，平均風(fēng)速為5.687 m/s，可再生能源出力日前預(yù)測(cè)結(jié)果已知，日內(nèi)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果如圖4所示。

(a) 風(fēng)機(jī)預(yù)測(cè)結(jié)果

(b) 光伏預(yù)測(cè)結(jié)果

圖4 不同時(shí)間尺度預(yù)測(cè)結(jié)果

4.2 多時(shí)間尺度調(diào)度運(yùn)行結(jié)果

將文獻(xiàn)[12]所述的單時(shí)間尺度調(diào)度策略(方案1)作為對(duì)比，其運(yùn)行結(jié)果如圖5(a)所示。本文采用NSGA-II算法對(duì)多時(shí)間尺度調(diào)度策略進(jìn)行多目標(biāo)求解，由于運(yùn)行成本、換流損耗、自平衡率三者之間存在一定程度的制約關(guān)系，因此求得三組Pareto最優(yōu)解，分別如圖5(b)、圖5(c)和圖5(d)所示。上述方案運(yùn)行結(jié)果對(duì)比如表3所示。

(a) 方案1

(b) 方案2

(c) 方案3

(d) 方案4

圖5 多時(shí)間尺度策略調(diào)度結(jié)果

表3 不同方案運(yùn)行結(jié)果對(duì)比

可以看出，方案2具有更優(yōu)的經(jīng)濟(jì)性，單個(gè)調(diào)度周期內(nèi)運(yùn)行成本為639.0元，相比于方案1減少了125.5元，減少了16.4%。其原因是方案2將更多的電價(jià)峰時(shí)段負(fù)荷轉(zhuǎn)移至電價(jià)谷時(shí)段，增加電價(jià)峰時(shí)段的售電量與負(fù)荷中斷量，同時(shí)在電價(jià)谷時(shí)段對(duì)蓄電池進(jìn)行充電，從而降低了運(yùn)行成本。方案3、方案4相較于其他方案分別具有更低的換流量與更高的自平衡率，但運(yùn)行結(jié)果較為接近；換流量與自平衡率相比方案1得到了顯著的優(yōu)化，這是因?yàn)闉榱说玫捷^低的換流損耗，交直流子網(wǎng)需要在用電高峰時(shí)段進(jìn)行蓄電池放電、可轉(zhuǎn)移負(fù)荷轉(zhuǎn)出及負(fù)荷中斷操作，盡可能保證各個(gè)時(shí)段負(fù)荷量貼近發(fā)電量，這使得換流損耗降低的同時(shí)，自平衡率也隨之提高；但運(yùn)行過程中對(duì)購售電價(jià)格考慮較少，運(yùn)行費(fèi)用較方案2有所提高。

進(jìn)一步分析，可以看出交流子網(wǎng)與直流子網(wǎng)中斷響應(yīng)結(jié)果有所不同：交流子網(wǎng)對(duì)分時(shí)電價(jià)與預(yù)測(cè)誤差較為敏感，在電價(jià)較高和實(shí)際發(fā)電量減少時(shí)段，負(fù)荷中斷響應(yīng)比例較高；直流子網(wǎng)受到光伏發(fā)電需要充足光照這一特性的制約，分時(shí)電價(jià)與預(yù)測(cè)誤差對(duì)其影響較小。在晚間用電高峰時(shí)段，由于光伏出力不足需要通過中斷響應(yīng)實(shí)現(xiàn)功率平衡，而日間電量充足只有較低比例的負(fù)荷參與中斷響應(yīng)?？偨Y(jié)以上結(jié)論：相較于單時(shí)間尺度調(diào)度策略，多時(shí)間尺度調(diào)度策略能夠有效減少不確定性因素帶來的影響，在微電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性與穩(wěn)定性上更有優(yōu)勢(shì)。

4.3 不同直流負(fù)荷比例影響分析

隨著分布式儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車等多元負(fù)荷的迅速發(fā)展，配電網(wǎng)中的直流負(fù)荷比例逐步增加。為驗(yàn)證多時(shí)間尺度調(diào)度策略的有效性與發(fā)展可行性，本文將直流負(fù)荷比例分別設(shè)置為40%、50%、60%，對(duì)調(diào)度結(jié)果進(jìn)行分析。表4為文獻(xiàn)[12]單時(shí)間尺度調(diào)度策略運(yùn)行結(jié)果，表5為本文多時(shí)間尺度調(diào)度策略運(yùn)行結(jié)果。

表4 單時(shí)間尺度下不同直流負(fù)荷比例運(yùn)行結(jié)果對(duì)比

表5 多時(shí)間尺度下不同直流負(fù)荷比例運(yùn)行結(jié)果對(duì)比

通過對(duì)比表4、表5可見，在不同直流負(fù)荷比例下，多時(shí)間尺度調(diào)度策略運(yùn)行結(jié)果均優(yōu)于單時(shí)間尺度調(diào)度策略。但在60%直流負(fù)荷比例下，對(duì)比方案7、方案10，兩種調(diào)度策略運(yùn)行結(jié)果差距有所減少，方案10的自平衡率僅從方案7的81.2%提高至82.9%；對(duì)比方案9、方案10，可知在多時(shí)間尺度調(diào)度策略下，當(dāng)直流負(fù)荷比例從50%增至60%時(shí)，運(yùn)行成本和換流量有所上升，自平衡率從84.8%下降至82.9%，直流負(fù)荷的比例提高并未使各優(yōu)化目標(biāo)得到相應(yīng)的提高。造成上述現(xiàn)象的原因是在較高直流負(fù)荷比例下，雖然光伏能夠較好地在白天為直流負(fù)荷供電，但晚間由于缺乏光照停止工作，增大直流負(fù)荷導(dǎo)致直流側(cè)出現(xiàn)更大的供電缺額。這種情況下，需要通過蓄電池放電、增加購電量與增加交直流子網(wǎng)間功率交互等措施來實(shí)現(xiàn)微電網(wǎng)功率平衡。

綜上，相較于單時(shí)間尺度調(diào)度策略，多時(shí)間尺度調(diào)度策略能夠有效降低換流損耗，提高自平衡率，并獲得更優(yōu)的經(jīng)濟(jì)性。在光伏出力充裕的微電網(wǎng)內(nèi)，直流負(fù)荷比例的增加對(duì)改善微電網(wǎng)運(yùn)行的效果十分明顯，但直流負(fù)荷比例并非越高越好，其最優(yōu)比例需要根據(jù)微電網(wǎng)整體發(fā)用電情況具體討論而得。

5 結(jié) 語

為解決交直流混合微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問題，綜合考慮可再生能源出力的不確定性，本文提出一種基于需求側(cè)響應(yīng)的多時(shí)間尺度優(yōu)化調(diào)度策略，在此基礎(chǔ)上分析了不同直流負(fù)荷比例對(duì)調(diào)度結(jié)果的影響。結(jié)果表明：

(1) 多時(shí)間尺度調(diào)度策略在日前調(diào)度的基礎(chǔ)上，引入短期預(yù)測(cè)模型，通過可中斷負(fù)荷與蓄電池對(duì)日前調(diào)度進(jìn)行實(shí)時(shí)修正，有效提高微電網(wǎng)應(yīng)對(duì)可再生能源出力波動(dòng)的能力，降低了運(yùn)行成本，減少了換流損耗，提高了自平衡率。

(2) 通過對(duì)不同直流負(fù)荷比例下運(yùn)行結(jié)果的分析，驗(yàn)證了多時(shí)間尺度調(diào)度策略的優(yōu)越性。隨著直流負(fù)荷比例的增大，微電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性與穩(wěn)定性均得到相應(yīng)的提升，但最優(yōu)直流負(fù)荷比例的確定應(yīng)綜合分析可再生能源出力情況來確定。