原始风速信号具有的间歇波动性特征给风电场的功率预测带来了挑战，采用集合经验模态分解(EEMD)法将原始风速信号分解为频域稳定的子序列，有效地提高了预测精度，避免了传统经验模态分解(EMD)存在的模态混叠现象。提出一种改进型果蝇优化算法(FOA)，将风速子序列重构参数和最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数作为优化目标建立风速预测模型，扩大了参数搜索范围，提高了优化收敛速度；通过风速风功率转化关系可以求得风电场的功率值。实验结果验证了所提方法相比于EMD和LS-SVM预测方法具有更高的预测精度。

含发电机，风力和太阳能的微电网设计软件，优化系统配置，灵敏度分析

针对联网运行的微电网，对其优化潮流（OPF）问题进行扩展，同时考虑机组组合（UC），建立微电网优化运行模型。针对模型中含有大量混合0／1决策变量和连续运行变量的求解，采用Benders分解方法将变量分离，在无网络约束UC主问题和网络约束OPF子问题之间迭代求解。在改造后的IEEE 13节点系统上进行了算例分析，表明所提方法可以快速可靠地优化微电网系统的运行。

DRL用于微电网能源管理 我们针对微电网的能源管理系统问题研究了各种深度强化学习算法的性能。 我们提出了一种新颖的微电网模型，该模型由风力涡轮发电机，储能系统，恒温控制负载，价格响应负载以及与主电网的连接组成。 拟议的能源管理系统旨在通过定义优先级资源，直接需求控制信号和电价来在不同的灵活性来源之间进行协调。 本文实现了七种深度强化学习算法，并进行了实证比较。 数值结果表明，不同的深度强化学习算法在收敛到最优策略的能力上存在显着差异。 通过将经验重播和第二个半确定性训练阶段添加到众所周知的“异步优势演员评论家”算法中，我们获得了更好的性能，并且在能效和经济价值方面收敛于高级策略。 有关此项目的更多信息，访问： ：

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智能电网中微电网优化调度综述

直流微电网，风电、光伏、储能都包含，可运行