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前言
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在我们的场景中，配电网的电力主要是由可再生能源（RES）提供，包括风力发电、光伏发电，首先RES会通过对未来一天的天气实况、风力、太阳光强度等信息进行发电预测[13]，并且对用户端进行用电负荷的预测，以便提前规划好电力需求，做好电力不足的调度准备。在调度日当天，一般预测值和实际值会存在偏差，那么这时候就需要进行平衡电力的调度了，由于风电、光电这些是不可调度的电力，调度的主要对象就是配备有家庭储能的家庭光伏发电系统。图1是家庭光伏发电的调度模型。在该模型中，首先RES是该配电网的主要电力来源，而prosumers是配备有家庭光伏发电系统的用户，他们发的电首先用于自己使用，有多余的电就会直接存储到家庭储能设备中，如果还有余电的话会根据配电网的需要直接并入电网。当配电网中出现负载过大，提供的功率不足时，那么就可以调度prosumers的家庭储能来平衡电力。下面我们会对该系统中的各个组件进行介绍。
一、模型
在我们的场景中，配电网的电力主要是由可再生能源（RES）提供，包括风力发电、光伏发电，首先RES会通过对未来一天的天气实况、风力、太阳光强度等信息进行发电预测[13]，并且对用户端进行用电负荷的预测，以便提前规划好电力需求，做好电力不足的调度准备。在调度日当天，一般预测值和实际值会存在偏差，那么这时候就需要进行平衡电力的调度了，由于风电、光电这些是不可调度的电力，调度的主要对象就是配备有家庭储能的家庭光伏发电系统。图1是家庭光伏发电的调度模型。在该模型中，首先RES是该配电网的主要电力来源，而prosumers是配备有家庭光伏发电系统的用户，他们发的电首先用于自己使用，有多余的电就会直接存储到家庭储能设备中，如果还有余电的话会根据配电网的需要直接并入电网。当配电网中出现负载过大，提供的功率不足时，那么就可以调度prosumers的家庭储能来平衡电力。下面我们会对该系统中的各个组件进行介绍。
二、改进的麻雀搜索算法
原有的麻雀搜索算法有着一定的缺陷，比如式(1)中当R_2<ST，其值会逐渐靠近0，这不是一个很好的策略，并且原有的麻雀搜索算法在跳出局部最优时也存在一定的不足，基于此，我们对SSA的公式进行改进如下：
三、算法运行流程
四、性能分析
结果显示，我们的算法具有明显的好处。