以系统经济性、环保性、供电可靠性为优化目标，提出基于多代理系统的微电网分层分布式能量优化管理策略，将传统集中式能量优化转变为包含细化变量定义域的微电源分布式计算、基于遗传算法的中心控制器优化、修正优化解的分布式并行调节以及生成最终解的全局协调这4个阶段的分层分布式能量优化，并将各微电源的运行特性与用户控制目标以约束条件的形式，分散到各阶段予以实现。在此基础上，分别针对微电网单目标与多目标优化问题，介绍了各单元代理在每个阶段的工作任务和协作关系，并利用MATLAB和JADE平台构建针对未来24 h的系统优化算例。计算结果表明所提分层分布式能量优化策略能够弱化对微电网中心控制器性能的要求，并且具有更快的运算速度和较好的优化效果。

直流微电网故障仿真模型，还不错，控制模块可以参考下。并网方式可学习。

采用yalmip编的两阶段鲁棒优化，目标函数主要考虑了投资成本（第一阶段）和运行成本（第二阶段）两部分，其中，投资成本主要为储能的等年值投资成本，运行成本则包括配电网交互成本（购售电成本）、各单元运维成本以及微型燃气轮机的燃料成本。不确定量为光伏，风电以及负荷的波动。文件内包含所有用到的参数，约束说明，以及公式推导。具体可参考论文《微电网两阶段鲁棒经济调度》和《考虑机组禁止运行区间的含风电鲁棒机组组合》。程序收敛良好，可根据自己的需求进行拓展。

该 AC/DC HMG 具有两个交流电压配电级（初级为 13.8 kV，次级为 220 V）和一个直流配电级 (300V)。 AC MG 以 60 Hz 的频率运行。 该测试系统模拟包括： • 一台柴油发电机， • 两个光伏 (PV) 系统， • 两个电池储能系统， • 各种线性和非线性负载。 此外，直流微电网模型是从原始模型中提取的。

采用自回归滑动平均模型进行风电预测，采用多元线性回归预测算法进行光伏预测，采用分段线性化法处理微型燃气轮机燃料费用与发电功率的关系，建立考虑充放电效率与状态的蓄电池模型。以微电网内燃料费用最低和从外部电网购电费用最低为优化目标，调用蓄电池储放能，优化微电网的运行控制策略。使用CPLEX软件求解优化函数并给出优化运行结果，结果表明所提的运行优化策略发挥了蓄电池逢电价低储能、逢电价高放能的作用，比传统的仅考虑燃料费用的控制策略节省了运行费用。

微电网matlab代码 ADAMS 是使用 MATLAB 和 GAMS 构建的 Windows 应用程序，允许用户创建日前规划技术的微电网模拟。 这是 2019 年 12 月提交给西巴拉那州立大学 (UNIOESTE) 的关于微电网的本科论文的结果。 语境 该应用程序包含一个图形界面，用于配置和运行称为微电网 (MG) 的“日前规划”优化策略的模拟。 在这种技术中，MG 的主控制器安排 MG 上所有设备的设定点，通常为 24 小时。 执行日前算法意味着选择正确的发电机（和/或电池）组合，以尽可能低的成本提供所需的能量。 亚当斯是做什么的？ ADAMS 实际上使用第三方软件来解决优化问题： . 它所做的是提供一个界面，使最终用户不必担心 MATLAB 编程或 GAMS 中的数学建模。 工作流程如下： 用户在 ADAMS 中设置模拟，以点击方式从可用的 MG 元件（柴油发电机、太阳能电池板、负载等）列表中进行选择； ADAMS动态生成数学模型并发送给GAMS； GAMS 解决优化问题并将结果发送回 ADAMS； ADAMS 以一种很好的点击式方式显示结果。 安装 ADAMS 希望您的机器在

基于DIgSILENT软件，介绍了分布式电源逆变器控制模块的仿真模型，并对由恒功率控制的微源和V/f控制的储能装置组成的微电网进行了联网转孤岛运行的仿真，结果表明该系统可以稳定工作于联网和孤岛模式，并能实现二者切换时的平滑过渡，提高了微电网供电可靠性。

微电网并网与孤岛运行模式之间的无缝切换控制策略是保证其安全稳定运行的重要因素。将新型主从控制策略及对等控制策略相结合，对微电网的并网模式向孤岛模式的切换过程进行控制。在DigSILENT/PowerFactory平台上构建由光伏电池和蓄电池相结合的微电网仿真模型，验证了所提出控制策略的正确性，保证了微电网有功、无功、电压及频率的稳定性。

用于matlab仿真的光伏发电并网模型，这是经典类型。做光伏并网读电能质量的影响中用到的。