为了改善风电场发电的稳定性，抑制风电引起的电压波动与闪变，提高含风电电力系统的稳定性问题成为重要的研究内容，本文在简要介绍风电的特点的基础上，针对风电并网带来的电能质量及稳定性等问题，阐述了基于能量调度技术的解决方案，详细介绍了基于模糊理论"最大-最小"算法的调度系统控制器和系统其它主要部分的模型及仿真结果。控制器根据负荷用电量预测信息控制储能系统的充放电，不仅能有效抑制并网后电网的电能波动也能优化风电的发电质量。MATLAB仿真结果表明，风电储能系统能量调度策略和控制器是有效的，该系统能够有效减小风电场并网功率的波动。

在使用深度强化学习算法（Deep Reinforce Learning,DRL）舶能量调度问题中，对智能体调度的结果难以判断，因此需要给出一个基准最优解，使得对智能体的调度结果能做出正确的评价，有助于增强DRL能量调度算法的说服力，同时对DRL能量调度算法的改进具有引导作用。本代码基于python，使用groubi求解器，建立了电力系统能量调度模型，并使用非线性规划算法求出了经济性最低的能量调度方式。本代码适合电力系统初学者学习。

合理配置风机、光伏、储能等微电源的容量是保证微电网经济、可靠运行的前提。针对并网型微电网容量的配置，借鉴现有分布式光伏运营方式，提出2种并网型微电网的商业运营模式；为充分利用配电网资源和提高微电网孤岛能力，设计了一种综合能量调度策略；对综合考虑微电网经济性、可靠性和可再生能源利用率的风光储容量配置模型的目标函数，提出了结合上述运营模式和调度策略的计算方法；从工程应用角度详述了计算满足电力系统运行规范、微电网友好接入条件的联络线功率限值的方法，作为风光储容量配置模型的约束条件；针对容量配置模型的求解，提出了基于限定搜索范围、增加随机个体等措施的改进遗传算法；利用江苏某岛的风光资源数据进行了仿真分析，验证了所提出的风光储容量配置方法的有效性和优越性。

在地区已有的独立小水电基础上，形成了独立型水光储微电网系统，以满足地区多样性供电需求，并解决因负荷增长产生的小水电供电不足的问题。建立了独立型水光储微电网容量优化配置模型，该模型以初始投资成本及年运行费用成本总和最小为优化目标，以负荷失电率及水电机组启停次数为优化评价指标，综合考虑了系统运行的各种约束条件及能量管理策略，具有一定的适用性。最后，以某地区实际系统为例，利用粒子群优化算法对模型进行求解，验证了所建立模型的有效性。