在孤岛模式只下，微电网需要自主实现发电诸能和负载的平衡，确保供电的稳定性。本文提出了一种基中光伏、风电、储能和微型燃气轮机“等资源的调度，实现于遗传算法的优化调度模型，通过优化微电网系统运行成本最小化和可靠性最大化。该模型在MATLAB环境中进行仿真，验证了其在负载平衡和储能状态管理方面的有效性。
理论
孤岛模式下微电网的优化调度需要考虑以下关键因素
1.多源发电的协调:光伏、风电和微型燃气轮机等发电源需要协调工作，以应对负荷的波动。
2.储能系统的管理:储能系统在负荷低谷时充电，在负荷高峰时放电，实现系统的负荷平衡。
3.遗传算法优化:遗传算法通过种群的选择、交叉和变异等操作，在多目标优化中具有高效性。其适应度函数“可结合成本、发电资源的利用率等因素进行设置，以获得最优的调度方案。
2.储能系统的管理:储能系统在负荷低谷时充电，在负荷高峰时放电，实现系统的负荷平衡。
3.遗传算法优化:遗传算法通过种群的选择、交叉和变异等操作，在多目标优化中具有高效性。其适应度函数“可结合成本、发电资源的利用率等因素进行设置，以获得最优的调度方案。
实验结果开
仿真结果如下:
1.各能源输出与负载图:展示了光伏、风电、负载、储能、微型燃气轮机和电网在不同时间的输出情况。可以看出，不同能源根据负荷需求进行了动态分配。
2.负载曲线对比图:对比了原始负载和优化后负载，优化后负载更加平滑，符合调度目标。3.储能SOC曲线图:展示了储能系统的状态变化(SOC)情况。在负荷低谷时，储能系统充电;在负荷高峰时，储能系统放电，以平衡整体负载。
