独立运行微电网电源优化配置模型的对比分析

刘燕华,李雅菲,赵冬梅,何国庆

（1.华北电力大学电气与电子工程学院,北京 lO22O6；2.中国电力科学研究院新能源所,北京 lOOl92）

文章编号：lOO7-2322（2Ol5）O6-OOl4-O9 文献标志码：A 中图分类号：TM6l4；TM6l5

独立运行微电网电源优化配置模型的对比分析

刘燕华1,李雅菲1,赵冬梅1,何国庆2

（1.华北电力大学电气与电子工程学院,北京 lO22O6；2.中国电力科学研究院新能源所,北京 lOOl92）

0 引 言

随着电力需求迅速增长,传统大电网难以适应用户越来越高的安全和可靠性要求以及多样化的供电需求,加之能源的日益紧缺,含可再生能源发电的微电网逐渐成为电力系统的发展趋势［1-3］。微 电网将分散的、不同类型的分布式电源组合起来供电,是发挥分布式电源效能的最有效方式,有效解决了大型集中电网的许多潜在问题,具有良好的经济效益。

微电网的电源优化配置是规划设计阶段的一个重要内容,电源通常包括光伏阵列、风力发电机、柴油机、燃料电池、蓄电池等装置。电源的优化配置结果在很大程度上取决于优化模型的选择。基于不同的优化目标可以建立不同的优化模型,微电网电源配置模型常见的优化目标包括:经济性指标、可靠性指标、环保性指标以及其他用于改善系统某项特定性能的技术指标。经济性指标通常包括:投资费用、运行维护费用、燃料费用、设备更换费用等。环保性指标一般包括环境成本、污染物排放指标等［4-5］。可靠性指标包括:可靠性成本、电力不足概率、停电频率指标、停电持续时间指标等［6-7］。其他用于改善系统某项特定性能的技术指标有:节点电压偏移量最小、网络损耗最小等［8-9］。

对于微电网的电源优化配置建模来说,通常要综合考虑经济性、可靠性和环保性,但是这三者之间存在一定矛盾性。经济性是电源优化配置追求的首要目标,可以降低系统投资和运行成本,同时会限制系统的可靠性和环保性的提高。而可靠性和环保性也是重要的考虑因素,它们的提升均需要付出较大的经济代价。保证这三者的综合最优,才能取得最优的经济效益和社会效益。

针对微电网电源的多目标优化配置模型,文献［lO］针对并网运行的热电联产型微网系统,从微网一天内的发电成本和环境成本两方面,建立多目标经济调度模型。文献 ［ll］以独立微网系统为研究对象,提出了包含微网全寿命周期内的总成本现值、负荷容量缺失率和污染物排放量的多目标优化设计模型。文献 ［l2］针对独立运行的冷热电联供微电网,构建了微网经济成本、供电可靠性和环境成本的多目标优化配置模型。文献［l3］针对含海水淡化负荷的独立微电网,提出了包含微电网全寿命周期成本、可再生能源利用率和污染物排放水平的多目标优化模型。

以上研究都是针对具体目标,采用确定的优化模型来解决综合优化问题,本文针对独立运行的微电网电源优化配置的一般性问题,通过考虑不同的优化配置模型,研究优化配置结果的差异性及其原因,分析经济性、可靠性和环保性三者的关系,从而总结微电网电源多目标优化的合理考虑方式及各种优化模型的适应性。为此,建立了各种常规分布式电源的发电功率模型。综合考虑系统的经济性、供电可靠性和环保性,以计及设备投资成本、运行成本、燃料成本、环境成本、可靠性成本的不同组合方式构成的系统等年值费用最低为优化目标函数,考虑系统运行的约束条件,建立了4种独立运行时微电网电源优化配置模型,利用Matlab软件编程实现粒子群算法求解优化模型,通过比较不同优化配置模型下的优化结果分析了不同优化模型对系统优化配置的具体影响,总结了一般性的结论。

1 微电网结构及电源模型

1.1 微电网结构

本文研究的微电网中,分布式电源包括:光伏阵列、风电机组、柴油发电机和蓄电池组。独立运行的微网拓扑结构如图1所示。

图1 独立运行的微网拓扑结构

图1中,光伏阵列和蓄电池发出直流电通过DC/AC变换器接入交流母线；风力发电机和柴油发电机发出交流电通过AC/DC和DC/AC变换器接入交流母线；负荷与交流侧相连。

1.2 电源模型

1.2.1 光伏阵列

光伏阵列是将太阳能转换为电能的装置,它的实际输出功率可由标准额定条件下的输出功率、光照强度、环境温度得到［l4］:

式中:PPV为光伏阵列的实际输出功率；GSTC为标准条件下的光辐射强度,取lkW/m2；Gc为实际接收的光辐射强度；PSTC为标准条件下光伏阵列的额定输出功率；k为功率温度系数；TSTC为标准条件下光伏阵列表面温度,取25℃；Tc为工作点的电池表面温度,它是环境温度Ta和光辐射强度的函数:

式中:α为温度系数。

1.2.2 风力发电机

风力发电机的输出功率PWT（v）随风速变化而变化,风电机组的输出功率与风速之间的近似关系可用如下分段函数表示［l5］:

式中:vci为切入风速；vr为额定风速；vco为切出风速；Pr为风力发电机的额定输出功率。

1.2.3 蓄电池

蓄电池组作为储能元件,可快速控制其充放电来跟随负荷的变化。在t时刻,存入蓄电池中的电量EB+,t和蓄电池发出的电量EB—,t可以表示为

式中:CB为蓄电池的标称容量,单位为Ah；UB为放电电压；DOD为蓄电池的放电深度；ηc为蓄电池的充放电效率。

蓄电池每小时的充放电功率不能超过其最大容量的2O％［l6］。

式中:PB+、PB—为单位小时内的充放电功率；EB为蓄电池的额定容量,单位为kWh；Δt为lh。

t时刻,蓄电池的荷电状态,即电量SOCt为

式中:σ为蓄电池的自放电系数。SOC是储能控制器防止电池过度充电和过度放电的一个重要决策变量。荷电状态允许范围为SOCmin≤SOC≤SOCmax。通常来说SOCmax=lOO％,SOCmin取电池容量的2O％。

1.2.4 柴油发电机

柴油发电机组包括柴油发动机、同步交流发电机、配电以及控制系统三大部分,其输出功率 燃料线性曲线特性,可表示为［l7］

式中:F为柴油发电机的耗油量；FO为发电机单位功率的空载耗油量；Pn为发电机的额定功率,单位为kW；F1为柴油机燃油与功率之间关系曲线的斜率；Pd为发电机的实际输出功率。

2 独立运行微电网配置优化模型

对于独立运行的微网型发电系统,在不同的目标函数组成情况下,所得到的电源优化配置方案是有差别的。本文建立了含有光伏列阵、风机、柴油发电机及蓄电池的复合系统电源优化配置模型,以系统等年值费用最低为经济性优化目标,以此为基础,针对可靠性和环保性分别以约束条件或纳入目标函数,建立了4种不同的优化模型。

2.1 优化模型1

目标函数只考虑经济性,供电可靠性和环保性均采用约束条件的方式考虑。

2.1.1 目标函数

目标函数的具体形式为

式中:Cec表示微网型发电系统的等年值费用；Ccap为电源的等年值设备投资费用；Com为年运行成本；Cf为年燃料费用。其中,各项成本的具体计算公式如下:

①系统的等年值设备投资费用

式中:n为电源类型总数；X=［X1,X2,…,Xn］代表各电源所配置的数量,是优化决策变量；pi为第i类电源的单机容量；Cci为第i类微电源的单位投资费用；μc（r,y）为年资金回收率,其表达式为

式中:r为固定年利率；y为项目全寿命周期年限。②系统的年运行维护成本

式中:Coi为第i类电源单位发电量的运行维护成本；Ei,t为第i类电源单位小时内的发电量。

③系统的年燃料费用

式中:Cfi为第i类微电源单位发电量的燃料费用。

2.1.2 约束条件

①各类电源的容量约束:

式中:Xi,max是各电源允许配置的最大数量。

②蓄电池的充放电约束:

③可靠性约束:

式中:RLPSP为缺电概率；RLPSP,max为允许的最大缺电概率。RLPSP定义为系统在周期T（一年）内总缺电量与总负荷量的比值。当第t小时微电源提供的电量之和无法满足负荷需求时,第t小时的缺电量Elps,t的具体计算公式为

式中:Epv,t,Ewt,t,Ed,t分别为光伏阵列、风机和柴油机第t小时的发电量；Es,t—1为第t—1小时蓄电池的容量；Es,min为蓄电池的容量底限；ηc为蓄电池的充放电效率；ηinv为变换器的效率；Ere,t为第t小时电源提供的总电量；Eload,t为第t小时负荷所需电量。

系统全年的缺电概率为

④环保性约束:

式中:DCO2为二氧化碳排放量；DCO2,max为允许的最大二氧化碳排放量。DCO2定义为系统在周期T（一年）内总二氧化碳排放量,具体计算公式为

式中:n为电源类型；Di,CO2为各种电源的单位发电量所排放的二氧化碳含量。

2.2 优化模型2

目标函数除了经济性,还纳入了表征环保性能的年环境成本,具体形式为

式中:Cen为年环境成本,具体计算公式如下:

式中:m为污染物种类；vj为第j种污染物的单位环境成本；n为电源类型；Di,j为各种电源的第j种污染物单位发电量所排放的含量。

可靠性依然在约束条件中考虑,其他同模型1。

2.3 优化模型3

目标函数除了经济性,还考虑可靠性成本,具体形式如下:

式中:Crlb为年可靠性成本,计算公式如下:

式中:Cr为单位缺电量的停电损失费用。

环保性采用约束条件来考虑,其他同模型1。

2.4 优化模型4

目标函数除了经济性,还考虑可靠性成本和年环境成本,具体形式如下:

约束条件中不考虑可靠性和环保性,其他同模型1。

3 系统的发电调度策略

对于含多种分布式电源的独立运行的微电网,其电源投入使用的控制策略具体如下:

①光伏阵列和风力发电机按气候条件下的最大发电量投入使用。

②当光伏阵列和风机发电无法满足负荷需求时,蓄电池在保证最小荷电状态 （SOCmin）的基础上投入使用,根据前一时刻的储能状态计算可提供给负荷的电量后,进行放电。当风光或风光柴发电大于负荷需求时,只要有多余的电能,便充入蓄电池。

③当光伏阵列和风机发电无法满足负荷需求且蓄电池的荷电状态达到放电下限值（SOCmin）时,柴油机启动,并保证最小发电功率的前提下运行。在柴油机运行期间,考虑到运行的经济性,采用负荷跟随模式,只需保证负荷需求得到满足。仅当负荷对柴油机的功率需求低于其最小发电功率限值时,多于电力才给蓄电池充电。当风光或风光蓄可以满足负荷需求时,柴油机关停。

④如果所有电源出力之和仍然不能够满足负荷要求,这时系统出现负荷损失,系统的缺电量将作为评价系统供电可靠性优劣的指标,将缺电量计入供电可靠性指标的计算中。

4 算例分析

4.1 研究系统基本情况

本文以一个独立运行的微网型发电系统为研究对象,结构如图1所示,各类分布式电源的单机容量和各种费用如表1所示。

表1 分布式电源成本参数

风力发电机的切入风速为2.5m/s,额定风速为lOm/s,切出风速为45m/s；蓄电池的允许放电深度为8O％,每小时自放电率为O.Ol％,充放电效率分别为O.95和1,额定电压为l2V,安时容量为2OOA˙h；柴油发电机在保证最小发电功率的前提下以额定功率的3O％启动,取柴油的密度为O.84g/cm3,根据负荷需求调整出力,柴油发电机燃油消耗量为7.8kWh/1,取柴油价格为5.9元/1。

系统允许的最大缺电概率为1％。本文考虑居民负荷,单位缺电量的停电损失费用取2.4lO元/kW［l8］。全年允许的二氧化碳排放量最大值为4Ot。根据我国国家环保总局颁发的《排污费用征收标准管理办法》中规定的气体污染物排放费用征收标准和计算方法,废气排污费按排放污染物的种类、数量以污染当量计算征收,每一污染当量征收标准为O.6元［l9］。由于光伏阵列、风力发电机、蓄电池的运行清洁无污染,其污染物排放量忽略不计,而柴油机利用燃料燃烧进行发电,属于内燃机的一种类型,其污染物排放量较大,具体的污染物排放参数［2O］以及相关污染物的治污收费标准 如表2所示［2l］。

系统所在地的年风速、光辐射照度、温度数据及年负荷数据作为系统的输入数据,以lh为仿真步长,仿真时长为la。图2为一周的气象数据,相应的负荷数据如图3所示。

表2 柴油机的污染物排放量和相关收费标准

4.2 微网电源优化结果分析

4.2.1 不同调度策略的电源容量配置方案

图2 算例系统所在地一周气象数据

图3 算例系统所在地一周负荷曲线

本文采用Matlab语言编写自适应权重粒子群优化算法,对算例系统进行仿真求解,得到4种优化模型对应的电源容量配置结果,如表3所示。

表3 不同模型的最优配置方案

图4为4种模型情况下某天24h内负荷功率在不同发电形式之间的分配情况。

对比表3中4种模型的配置方案及各项具体费用,可以看出:环保性和可靠性采用约束条件方式考虑的模型1所配置的光伏阵列、风机、蓄电池的数量最少。随着将环境成本和可靠性成本纳入目标函数,需要增加可再生能源电源形式的装机,投资费用逐步增加,柴油机组发电量随之下降,经济性等年值成本逐步上升。下面通过对比各配置方案的差异,分析环境成本和可靠性成本纳入目标函数对配置结果以及经济性等年值成本的影响。

4.2.1.1 环境成本纳入目标函数对配置结果的影响

与模型1相比,目标函数中考虑环境成本并且供电可靠性采用约束条件方式考虑的模型2所配置的光伏阵列和蓄电池的数量有所增加,柴油机组的发电量有了一定程度的下降,同时系统的运行费用和燃料费用也减少了。

通过对比表示模型1和模型2下某天24h内不同电源形式发电功率的图4（b）和（a）,可以发现:环境成本纳入目标函数的模型2进一步限制了污染物的排放量,减少了柴油机组的发电功率,系统整体的运行和燃料费用也相应减少。为了满足供电可靠性的约束,这部分发电量的减少需由其他电源形式,即可再生能源形式和相应的储能装置来补充。对比图4（c）和（d）同样可以验证这个结论。

图4 各模型的电源供电情况

4.2.1.2 可靠性成本纳入目标函数对配置结果的影响

与模型1相比,目标函数中考虑可靠性成本的模型3所配置的光伏阵列、风机、蓄电池的数量得到进一步的增加,系统的投资费用随之提高,柴油机组的发电量以及相关运行费用和燃料费用进一步减少。

对比图4（c）和（a）在2O～2l时的负荷缺电情况,模型3的系统缺电量有所降低,说明可靠性成本纳入目标函数进一步提升了系统的可靠性。同时,在白天9～l7时,模型3的可再生能源形式的发电功率增加,明显多于负荷需求量。也就是说,在晚上2O～2l时的负荷高峰期,由于缺少了光伏电源的发电功率,需要蓄电池和柴油机组进行补充。提高可靠性所增加的电量需求就需要其他电源形式,例如可以补充光伏和风电的装机,使得白天有更多多余的电量向储能装置充电,用于晚间负荷高峰时段的供电,从而提高可靠性。相比于增加柴油机组,可再生能源的形式只增加投资费用,而其他费用增加很小,可以忽略,因此相对于通过柴油机组的装机容量增加提高可靠性更有优势。对比图4（b）和（d）同样可以得到这个结论。

从以上分析可以看出,环境成本和可靠性成本纳入目标函数使得对系统的环保性和可靠性的要求提高,这都是以提高系统可再生能源形式装机比例、降低系统经济性为代价的。以下分别分析环境成本和可靠性成本纳入目标函数对系统经济性的影响。

4.2.1.3 环境成本纳入对经济性等年值成本的影响

模型1和模型2的系统等年值成本分别是2O9 O43元和2O9 O9O元,基本处于同一水平。说明环境费用的加入对于系统的经济性影响并不明显。根据以上日内各种电源的发电情况分析,环境因素的加入一方面需要增加可再生能源形式,另一方面也是通过日内的调度策略使得燃气轮机发电量下降。可再生能源装机增加的投资和燃气轮机燃料使用量的下降基本相当。

4.2.1.4 可靠性成本纳入对经济性等年值成本的影响

模型3的经济性等年值成本是2l3 O39元,相比于模型1的2O9 O43元有了一定的增加。说明可靠性费用的纳入使得对系统的可靠性要求更高,一方面需要增加更多 （比模型2的结果多）的可再生能源形式；另一方面为了保证更高的可靠性,燃气轮机发电量的下降很有限,减少的燃料费用大大小于设备投资的增加。

总之,可靠性的提高对经济性的影响体现在总体需要更多的功率或电量,需要增加装机容量来满足,因此就增加了系统经济性等年值成本,是一个整体提升的关系；而环保性的提高对经济性的影响是降低柴油机组的发电量,需要其他形式的电量来补充,是一个相对的关系。

4.2.2 环保性和可靠性分析

为了评价不同优化模型对配置结果在环保性和可靠性方面的影响,针对所得到的配置方案,分别计算其环境费用、二氧化碳排放量、可靠性费用、缺电概率、经济性等年值成本、以及经济环保可靠性综合成本,结果如表4所示。

表4 各配置方案的环境费用、可靠性水平及各项成本

4.2.2.1 模型对于系统可靠性和环保性的提升

对于系统的供电可靠性,模型3和模型4的可靠性成本及缺电概率均大大低于模型1和模型2,说明在目前这种可靠性成本的计算方式下,采用目标函数中考虑可靠性成本比起采用约束条件来对于提高系统的可靠性更有效。

对于系统的环保性,模型2相对于模型1、模型4相对于模型3的环境费用,有所下降且降幅较小,说明采用目标函数中考虑环境成本对于提高系统的环保性能作用有限。但由于在目前这种环境成本的计算方式下,经济性还是占到大部分的总体费用,其对环保性能的提升效果不容忽略。如果想要提高系统的环保性,采用在约束条件中进一步限制污染物排放量更为有效。

4.2.2.2 系统可靠性能和环保性能的相互作用

在目标函数中加入了环境成本,使得模型2相对于模型1、模型4相对于模型3的环境费用有了少量的减少。但与此同时,模型3和模型4总体上却比模型2和模型1的环境费用有着更大的降幅,环保性能有了更大的提升。这是因为可靠性的增加使得可再生能源形式的电源装机很充分,由于在发电策略中优先使用可再生能源发电形式,使得这部分发电量有较大幅度的上升,从而对柴油机组发电量的需求下降,因此污染物的排放量就有了进一步的下降,甚至比将环境成本纳入目标函数总成本的作用更大。这说明,环保性能的提高更依赖于本身的可再生能源和柴油机组装机的相对比例。

此外,模型2相对于模型1、模型4相对于模型3的缺电率也有了小幅的提升,原因是环保性能的提高最终导致了电源总体装机的增加,可用的发电量进一步提高,从而增加了系统的可靠性。由此可以看出,系统环保性能的提升在一定程度上有利于提高系统的供电可靠性。

因此,环保成本和可靠性成本纳入到目标函数,都不同程度地提高了可再生能源的装机比例,相互提升了各自的性能,环境成本的纳入可以小幅提高系统的可靠性,而可靠性成本的纳入可以较大程度提高环保性能。

4.2.2.3 环境成本和可靠性成本的灵敏度分析

通过以上分析,可知环保性和可靠性对配置结果的影响与污染物的治污费用、单位停电损失费用有直接的关系。环保和可靠成本的灵敏度分析可以进一步研究模型中环保性和可靠性的考虑方式对优化结果的影响。

①环境成本灵敏度分析

系统的供电可靠性采用约束条件的方式考虑,允许的最大缺电概率依然为1％。以现有污染物的治污费用为基准,设定其变化幅度为—2O％～+2O％,采用模型1（环保性约束）和模型2（环境成本）所得到配置方案的环境费用结果对比如图5所示。

图5 环保性灵敏度曲线

可以看出,当污染物的环境价值和罚款的下降幅度大于5％时,采用约束条件可以使环境费用更低,对提高系统的环境友好性更有效。反之,当变化幅度从—5％不断上升时,采用环境成本方式考虑更有效。

②可靠性成本灵敏度分析

污染物的环境价值和罚款保持不变。针对供电可靠性,单位缺电量的停电损失费用在O～2.OO元/kW变化。采用模型2（可靠性约束）和模型4（可靠性成本）所得配置方案的可靠性费用结果对比如图6所示。

图6 可靠性灵敏度曲线

可以看出,当单位缺电量的停电损失费用低于O.5O元/kW时,采用可靠性约束的考虑方式对应的可靠性费用较低,对提高可靠性更有效。当单位费用高于O.5O元/kW时,采用可靠性成本方式对提高供电可靠性更有效。

总而言之,对于独立运行的微电网,要兼顾系统的经济性、环保性和供电可靠性,需要根据系统对这三者的侧重点、各自的具体要求、各项成本的对比关系等来决定合理的优化模型,才能得到符合系统要求的优化配置方案。

5 结 论

本文针对独立运行的风光柴蓄微电网,综合考虑系统的经济性、供电可靠性和环保性,以计及设备投资成本、运行成本、燃料成本、环境成本、可靠性成本的不同组合方式构成的系统等年值费用最低为优化目标函数,考虑系统运行的约束条件,建立独立运行微电网的不同电源优化配置模型,得到了不同的配置方案,从不同的侧面详细分析了优化模型对配置结果的影响,得到了以下结论:

①环境成本纳入目标函数降低了柴油机组的发电量,需要增加可再生能源形式来满足可靠性的约束。可靠性成本纳入目标函数中提升了系统供电能力的要求,增加可再生能源的装机容量,通过储能设备的充放电来增加了负荷高峰期的供电水平。

②环保性的提高对经济性的影响是降低柴油机组的发电量,其他形式的电量来补充,是一个相对的关系。可靠性的提高对经济性的影响体现在总体需要更多的功率或电量,需要更多的增加装机容量来满足,是一个整体提升的关系。

③环境成本和可靠性成本的纳入,均可以不同程度地提高可再生能源的装机比例,均可以相互提升各自的性能。

④当污染物的治污费用较低时,采用约束条件方式对提高环保性更有效；反之,采用环境成本方式更有效。当单位缺电量的停电损失费用较低时,采用可靠性约束方式对提高供电可靠性更有效,反之,采用可靠性成本方式更有效。

总之,对于独立运行的微电网,需根据系统对经济性、环保性和供电可靠性的侧重点和具体需求,根据各项成本的对比关系、可靠性和环保性能的具体费用综合考虑,选择合适的优化模型,方能得到符合设计要求和实际需求的电源优化配置方案。

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赵冬梅（l965—）,女,教授,硕士生导师,研究方向为电力系统分析、运行,电力系统智能技术。

（责任编辑:林海文）

Comparative Analysis on Optimized Configuration Models of Distributed Generations in Stand-alone Micro-grid

LIU Yanhua1,LI Yafei1,ZHAO Dongmei1,HE Guoqing2
（1.School of Electrical and Electronic Engineering,North China Electric Power University,Beijing lO22O6,China；2.New Energy Institute,China Electric Power Research Institute,Beijing lOOl92,China）

降低系统经济成本，提高供电可靠性，改善系统环保性能是微电网电源优化配置追求的目标。论述了独立运行风/光/柴/蓄微电网的基本结构和电源发电模型。以系统等年值费用最低为经济性优化目标，对可靠性和环保性采用约束条件或纳入经济性优化目标的方式分别建立了4种类型的综合经济性、可靠性和环保性的多目标优化模型。以年风速、气温、光辐射强度等资源情况，以及负荷水平作为输入，采用粒子群自适应算法对优化模型求解得到风/光/柴/蓄微电网电源的优化配置方案。对比分析算例系统在4种优化模型下配置方案的区别及其原因。通过灵敏度分析得到环保性和可靠性合理的考虑方式，为今后的相关研究和工程设计提供参考。

微电网；电源配置；多目标优化；独立运行；风/光/柴/蓄微电网

The aims for optimized configuration of distributed generations in micro-grid are to reduce the economic cost,and to improve the reliability of power supply and environmental performance.The topology structure of the stand-alone micro-grid with wind/PV/diesel/battery energy and the optimized configuration models of distributed generations are discussed.The annual minimum cost of the system is taken as the optimal economic objectives,and the reliability and environmental performance are considered as constraints conditions or added into the optimal economic objective.Therefore,four types of multi-objective optimal models which combine economy,reliability and environmental performance are respectively built.The load level and natural resource,such as annual wind speed,air temperature and solar irradiance are regarded as the input information,andthe particle swarm adaptive algorithm is applied to solve the optimized model to obtain the optimal configuration schemes of distributed generations for wind/PV/diesel/battery energy micro-grid.The differences of configuration schemes under four types of optimal models in the case system are compared and the corresponding reasons are analyzed thoroughly.Through sensitivity analyzing,reasonable modes of the environmental performance and reliability are obtained，which can provide helpful guidance to the related research and the actual engineering design.

micro-grid；configuration of power generation；multi-objective optimization；stand-alone operation；wind/ PV/diesel/battery energy micro-grid

2Ol4-ll-22

刘燕华（l975—）,女,博士研究生,讲师,研究方向为电力系统分析、运行,风力发电,E-mail:lyh@ncepu.edu.cn；

李雅菲（l99O—）,女,硕士研究生,研究方向为电力系统分析、运行与控制,E-mail:janet8843@l26.com；

教育部中央高校基本科研业务费专项资金项目（l3MSO6）