随着经济的急速发展与人民物质需求的快速提高,导致微电网负荷类型不断增多,负荷功率在不断增大,大功率负荷的数量在大幅度增长,日负荷的变化幅度也在逐渐增大,日负荷的峰谷差越来越大,给电网调峰带来了挑战。微电网既能解决可再生能源就地消纳,又能满足部分负荷需求,具有较好的经济效益。由于负荷容量及类型的丰富,微电网中的调峰问题也随之显现,利用“源荷”协同调峰以缓解调峰压力是一个值得研究的课题,而微电网电源与负荷的调峰能力是源荷协同调峰的研究中关键内容。本文在办公及生活园区中,围绕新能源环境下的“源-荷”调峰能力及优化展开了研究,主要工作归纳如下:(1)办公及生活园区中负荷的建模。论文重点对照明负荷和可控负荷进行建模,在研究照明负荷时,基于办公及生活园区照明负荷的特性,建立一种多因素影响的蒙特卡洛建模方法,尤其是对照明负荷的人为因素影响进行细化建模;针对温控型负荷的研究,如空调负荷、热水器负荷、电冰箱负荷,在办公及生活园区的用电习惯的基础上,主要通过分析其工作原理,建立了影响因素模型,由此获取了一种具有办公及生活园区特色的蒙特卡洛负荷建模方法。以此种方法建立的仿真模型不需要大量的历史数据进行预测,也不需要复杂的物理参数作为参考,仿真简单方便。(2)微电源的调峰能力。对电源侧的调峰能力进行研究,分别建立风-储和光-储参与调峰的调峰能力计算模型;对冷热电联供系统进行了研究分析,建立调峰能力计算模型。并且以负荷波动最小为目标函数,在负荷高峰期和平谷期,利用改进粒子群算法进行优化,在负荷高峰期微电网电源参与调峰时,负荷波动率由38%,降低为10%,降低了28%;平谷期,负荷波动率由42%下降到28%,降低了14%,验证了微电网电源调峰的有效性。(3)负荷的调峰能力。在满足人体舒适度前提下,研究可控负荷参与调峰的调峰能力计算模型。建立了一种考虑了天气、参与调峰收益、距离因素、人为因素等多因素影响下的电动汽车调峰能力计算模型。针对温控型负荷(电冰箱负荷、空调负荷、热水器负荷),建立了基于温度和功率影响的调峰能力计算模型。并且以负荷波动率最小为目标函数,在负荷高峰期和平谷期,利用改进粒子群算法进行优化,高峰期负荷波动由12%下降到9%,降低了3%;平谷期负荷波动率由26%降低为22%,降低了4%,验证了微电网电源调峰的有效性。(4)“源-荷”协同调峰优化。考虑微电源和负荷的随机模糊特性,建立了“源-荷”多目标调峰优化的模型。采用Q学习算法对模型进行求解,在负荷高峰期,“源-荷”协同调峰在负荷波动率降低4%的基础上,使微电网平衡功率由1.5831*10~4k W,降低为1.3074*10~4k W,降低了2.7569*10~3k W;在负荷平谷期,“源-荷”协同调峰在负荷波动率降低4%的基础上,能完全实现微电网内部功率平衡,甚至可以实现余电上网,既能满足源荷协同调峰的有效性,又能满足经济性。综上,本论文在微电源侧研究了风力发电和光伏发电的出力特性,建立分析风-储、光储和CCHP系统调峰能力的仿真模型,并以负荷波动率最小为目标函数,验证微电网中可在生能源承担调峰任务的有效性。负荷侧,在研究可控性负荷的特性基础上,分析并建立电动汽车、空调、热水器、电冰箱调峰能力计算模型,以负荷波动率最小为目标函数,验证可控负荷在承担调峰任务的有效性。结合源荷侧的研究,建立以主电网出力最小和负荷波动率最小的多目标函数,利用Q学习算法进行优化仿真分析。在满足负荷波动平缓,有效减低负荷峰谷差的同时,微电网功率平衡更小,且出力曲线更为平滑,能有效缓解主电网的调峰压力。