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国家微电网政策，程序化和监管框架Naseo-Naruc微电网工作组
全国国家能源官员协会（NASEO）和全国监管公用事业专员协会（NARUC）感谢美国能源部（DOE）电力办公室（OE）对这项倡议的慷慨财务支持，以及他们的见解，这些洞察力为该报告的发展和范围提供了信息。尤其是，能源与环境资源集团的Doe OE和Paul Wang的Dan Ton一直是这项工作的主要支持者，他们认识到国家能源监管机构和州能源官员在推进微电网部署以及改善DOE和州官员之间协调和协作的好处方面的重要作用。作者感谢Smart Electric Alliance（SEPA）的Jared Leader和Brittany Blair支持2022年3月的计划和促进，以探讨该报告。
基于本垒打的多幕科协作计划，用于电网连接的PV储存微电网，电动汽车
摘要：适应分布的PV生成的关键方法之一是微电网。但是，太阳资源，负载特性和必需的微电网系统组件都直接与微电网的最佳计划方案相关。本文使用Homer 1.8.9软件在各种情况下进行了电动汽车集成下电网连接的PV存储微电网的协作计划研究。更具体地，在多种情况下，我们在微电网中为PV模块，储能和转换器建立了容量优化模型，每种情况都构成了微网络的清洁度，经济性能和微电网的整体性能。在多种情况下，本文使用净现值成本和电平的水平成本作为微电网经济学的指标，二氧化碳排放和可再生能源的一部分用作微电流清洁度的指标。单独得出了经济，清洁和经济和清洁结合的最佳能力分配。最后，在中国武汉的一个商业园区，我们进行了详尽的案例研究，以在各种情况下进行比较和辩论计划绩效，并对案例进行敏感性分析。根据EV充电量表，二氧化碳排放，PV模块单位成本和存储单位成本进行了微电网的最佳配置，进行了敏感性分析。模拟和优化的结果表明，优化方法可以决定平衡经济和清洁度的理想配置。随着电动汽车充电需求的增加，微电网中所需的能量存储容量逐渐增加，而二氧化碳排放限量与能量存储容量需求负相关。PV模块单位的单位投资成本对最佳系统配置的影响要大于电池成本。
微电网：评论，未来的问题和未来趋势
全球电力分销网络正在进行跨性别，这是由新的分布式能源（DER）（包括微电网（MGS））的出现驱动的。MG是现代化电基础设施的有希望的潜力[1，2]。术语“ Microgrid”是指少数与单个功率子系统连接的DER的概念。ders包括可再生和 /或常规资源[3]。电网不再是20世纪的单向系统[4]。分布式能量技术的星座为MGS铺平了道路[5-7]。它可以充当一个良好的单个网格水平实体，以提供岛屿或网格连接的操作[8]。它有可能提高功率质量，提高关键负载的能源安全性并最大化整体系统效率[9，10]。mg近年来已获得知名度[11]。同时，对集中电力发电的环境担忧一直是MGS发展的一个激励理由[12-18]。MG市场预计将继续增长，尽管MG技术的最重要特征并未以货币术语有效地出现：弹性[19，20]。各种MG部署或当前的实验正在世界各地进行，以更好地忽略MGS的工作方式[21]。出于各种目的，已经研究了许多技术和拓扑。由于MG概念用途广泛，因此实验设置和目标可以广泛变化[22]。一些试验仅用于研发，而其他试验则在岛屿或偏远地区进行。多数
微电网、燃料电池和电池储能系统
美国能源部微电网交流小组将微电网定义为“一组互连负载和分布式能源，位于明确界定的电气边界内，作为电网的单一可控实体。微电网可以连接和断开电网，使其能够以并网或孤岛模式运行。”
具有嵌入式网络微电网和现场可再生技术的电网运行
摘要：国际社会已制定了雄心勃勃的目标，即用可再生能源取代化石燃料发电。使用大规模（例如太阳能发电场）和小规模解决方案（例如现场绿色技术）是实现这些目标的一种方式。本文提出了一个数学优化框架，用于协调配电网和嵌入其中的网络化微电网之间的能源决策。配电网考虑了公用事业规模的可再生和传统发电机，而微电网包括现场可再生发电和能源存储。配电网运营商利用需求侧管理政策来提高网络效率，微电网在这些计划下运行，减少能源使用，在动态关税下安排用电，并向电网供电。可再生能源的不确定性通过稳健优化来解决。配电网和微电网的决策是独立做出的，而提出的协作方案允许协调系统的目标。通过案例研究表明，该模型能够评估多种配置，消除负荷削减的必要性，并提高微电网提供的电力（22.3 兆瓦）和可再生能源份额高达 5.03%。
用于孤岛可再生能源微电网随机发电优化的增强型多目标优化器
摘要：微电网是由可再生能源组成的自主电力系统，可有效实现网络中的功率平衡。由于可再生能源发电机组的间歇性和变化的功率，配电网变得复杂。微电网的重要目标之一是根据态势感知进行能源管理并解决优化问题。本文提出了一种增强型多目标多元优化算法 (MOMVO)，用于基于可再生能源的孤岛微电网框架中的随机发电功率优化。所提出的算法用于在各种可用发电来源之间进行最佳功率调度，以最大限度地降低微电网的发电成本和功率损耗。在 6 单元和 10 单元测试系统上评估了 MOMVO 的性能。仿真结果表明，所提出的算法优于其他用于多目标优化的元启发式算法。
深度学习网络 - 物理微电网中的基于预测的应用：最新进展和未来方向
摘要：可再生能源可以使用微电网的概念在本地和有效地部署。由于可再生能源资源的产出能力的自然不确定性，对微电网进行适当运行的计划可能是一项艰巨的任务。此外，有关负载及其功耗的信息可能会创造出利益，以提高微电网的效率。但是，由于原因，例如消费者的行为不可预测，电力负载可能会有不确定性。要利用微电网，在运营和控制层的上层需要能量管理，以降低成本。能源管理系统最重要的任务之一是满足负载，换句话说，制定了一项计划，以保持发电和电力消耗之间的平衡。要获得有关可再生能源资源和功耗的输出功率的信息，可以将深度学习作为强大的工具实现，能够预测所需的值。此外，天气条件可能会影响可再生能源资源和消费者的行为的产出能力，从而影响功耗。因此，可以为预期天气条件而部署深度学习。本文将研究与深度学习相关的最新作品，该作品已实施，以预测可再生能源资源（即PVS和风力涡轮机），电气负载以及天气条件（即太阳辐照度和风速）。此外，对于可能的未来方向，建议一些策略，其中最重要的是在网络物理微电网中实施量子计算。
家庭级微电网的成本和性能分析
在高峰期管理电力对电力公司构成挑战。在高峰期，消费的急剧上升会导致功率损耗的指数增加，这对整体电源成本有直接影响。此外，这些需求的急剧增加可能会使电网不稳定。最近，诸如阿拉巴马州电力公司（Alabama Power）等电力公司引入了动态（或使用时间）定价量表，以鼓励消费者将其负载转移到非高峰时间。，阿拉巴马州的电力没有收取统一的费用，而是根据消耗何时消耗电力向消费者收取费用。与非高峰时间相比，在高峰时间内使用功率将导致更高的价格。在夏季，这种价格上涨的价格可能超过了非高峰时间的三倍。如果消费者可以找到利用这种动态定价的方法（即，在高峰时段不要使用电力），则消费者的电费将大大降低，电力公司的线路损失和改善的电网稳定性将更少。本文的研究重点是开发和测试微电网系统。微电网有望为客户提供更多以低成本使用电力的自由，并减少电力公司的电力损失。此外，还进行基于动态速率的成本分析以研究拟议系统的可行性。