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可再生能源的間歇性和負荷的隨機性對微電網能源管理系統（EMS）產生了巨大的挑戰。在隨機環境下的能源優化調度問題在微電網的研究中具有重要意義。以微電網中光伏發電系統的功率預測為基礎，將光伏預測誤差當做隨機變量，建立了一種基于期望模型的能源隨機優化調度模型。用 Monte Carlo 模擬方法生成了光伏發電預測誤差的情景集，應用粒子群優化算法來解決隨機優化調度模型。通過與確定性模型產生的調度方案相對比，證明了隨機優化調度模型更加有效。
微電網能源優化調度系統通過綜合考慮微電網內部各單元特性，優化微電網中現有分布式發電單元的出力和儲能單元的充放電管理，在滿足功率平衡、負荷需求、出力限制等前提下，實現發電成本、溫室氣體排放的最小化，最終滿足綜合效益最優原則。
對微電網的能源優化調度研究已經有很多［１～５］，但是基本處于初步階段，相對而言技術還不成熟。其中，大部分是基于確定性方法，其忽略或簡化了不確定性因素的影響。相比于確定性的優化調度模型，隨機規劃方法提供了更為強大的優化方案［６～１０］。本文是提出了一種基于光伏發電預測的不確定性的隨機規劃調度模型，更符合微電網系統運行中的實際情況，調度結果也可有效地減少不確定性帶來的經濟損失與各種風險。
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