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現有的大部分微電網調控模型以預測發電功率作為調控目標，且在進行成本核算時沒有考慮電池的狀態變化帶來的影響，致使調控周期長、調控策略經濟性差且易受功率預測誤差影響。針對上述問題，基于對風力發電、光伏發電和儲能設備的成本分析，提出了一種以機組的啟停為策略、以成本最小為目標的微電網短期調控模型。為尋求最優的調控策略，在保留傳統粒子群速度更新方法的基礎上，修改了位置更新方法并引入懲罰函數，提出一種改進的離散粒子群算法（discrete particle swarm optimization-ll，DPSO-ID。仿真和實際算例結果表明，所提模型能夠達到預期的調控目標，且具有較好的經濟性和魯棒性；所提DPSO-II算法的尋優性能較傳統基于遺傳算法和離散粒子群算法有較大提高，因而具有潛在的應用價值。
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