邢晓敏，杜钧淇，李贻涛，周茉
（1. 东北电力大学电气工程学院， 吉林 吉林 132012；
2. 华电吉林能源有限公司， 长春 130021）
我国海岛众多，保障其电力能源供给对我国发展海洋经济、实现海洋强国战略具有重要意义［1］，同时构建清洁低碳、高效稳定的能源系统是实现我国碳中和目标的重要一环。微电网是由传统化石能源供能转向新能源供能的重要手段，也是解决我国偏远海岛地区供电的关键技术［2-5］，微电网凭借风电、光伏结合储能电池和燃气轮机可以保证海岛供电的灵活性和稳定性。然而海岛居民负荷变化和风光出力均随季节更替有明显的变化［6］，夏季和冬季居民的冷热负荷需求给海岛供电带来压力，需要燃气轮机频繁参与调度，这产生了大量的碳排放；
同时，在春秋季负荷水平较低时，电池储能不足以消纳过剩的风光出力，缺乏大规模、长周期的储能方式，导致大量弃风弃光，解决上述问题是当前海岛微网建设规划研究的重点之一。
关于海岛微电网建设的研究内容已有很多，文献［7-8］引入了海水淡化设备，在消纳多余的风光出力的同时实现海岛水-电联合供应；
文献［9-10］提出储电船舶概念，海岛群之间通过储电船舶进行能量调度，储电船舶在新能源出力过剩或负荷水平低的海岛进行充电，在新能源出力不足或者负荷水平高的海岛放电，打破了单一海岛独立发展的格局；
文献［11-12］基于海岛地理条件，在海岛上建设抽水蓄能电站来平抑新能源出力的波动性，实现电能的长期储存。上述研究给海岛微网建设提供了一定的参考，但也存在一定的局限性：海水淡化工程后期维护成本高，且海域环境不同导致设计标准不同，难以形成统一的工程规范；
储电船舶航行受海上恶劣天气影响，难以保证可靠性；
抽水蓄能电站要求一定的地理条件。目前，氢储能系统凭借储能周期长，新能源消纳能力强等特点成为当前风光消纳研究的热点［13-14］。随着新能源发电制氢及储氢技术日益成熟，在海岛微网中引入氢储能系统作为长期储能方式是一个可行的办法。
目前针对氢储能已有较多研究：文献［15］使用氢储能系统平抑风光场发电侧的波动性，结合NSGA-Ⅱ和熵权法对氢储能系统的容量进行优化配置；
文献［16］考虑不确定性对电-热-氢综合能源系统进行容量优化；
文献［17］建立了一个以氢储能系统为储能核心的微网群，使用遗传算法对四个微网的分布式电源进行容量优化；
文献［18］对单位电量成本、供电不足以及发电过剩3 个指标进行加权构成单目标函数，使用回溯搜索算法确定最优电氢混合储能容量；
文献［19］对电解制氢设备进行了改进，基于我国南海某岛屿，优化了含氢储能的海岛微网调度方案，但未对容量配置进行研究；
文献［20］建立了含氢储能的综合能源系统容量和调度双层优化模型，但仅用一种典型日的风光出力和负荷情况作为算例，缺乏对不确定性的考虑。
此外，上述有关海岛微网建设研究内容供能形式单一，研究内容仅考虑海岛供电和供水，没有考虑海岛居民冷热负荷需求。目前海岛居民普遍使用空调满足冷热负荷需求，而海水源热泵相对于空调具有更高的能效系数，只需消耗少量的电能就能达到和空调同样的效果，能够降低海岛夏季冬季的电负荷需求［21］，当前，我国大连、威海已有相关的海水源热泵工程示范案例。文献［22］对我国天津、青岛、上海、宁波4个沿海城市的海水源热泵工程从技术、经济、环境、地理条件4个角度进行了可行性分析，并指出海水源热泵系统可以在减少碳排放；
文献［23］对大量数据进行了统计，给出了水源热泵能效系数的计算模型；
文献［24］指出进水温度是影响海水源热泵能效系数的主要因素；
文献［25］分析了海水源热泵的成本问题；
文献［26］对含热泵的综合能源系统的调度问题进行了优化；
文献［27］考虑电动汽车和热泵参与调度提高风电消纳；
但文献［26-27］均未考虑热源温度对热泵能效系数的影响，这也是当前含热泵的综合能源系统研究普遍存在的问题。
综上所述，本文针对当前海岛缺乏长期储能方式和碳排放量高的问题，建立了包含氢储能系统和海水源热泵的海岛综合能源微网，采用NSGA-III算法综合年化成本、风光损耗率、碳排放三方面求解海岛微网的最佳容量，基于模糊隶属度函数选出综合满意度最大的配置结果，对比一般的海岛微网结构的容量配置结果，本文建立的海岛微网在风光利用率和环保性方面更具优势；
优化后典型日各分布式电源的运行曲线验证了优化结果的正确性。
1.1 海岛综合能源微网结构模型
海岛的综合能源微网的结构模型如图1所示。光伏太阳能板（photovoltaic，PV）和风力发电机（wind turbine，WT）作为主要出力设备；
电池储能电站作为发电侧储能平抑风光出力波动；
氢储能系统作为发电侧储能，由制氢设备（hydrogen production equipment，HPE）、氢存储罐（hydrogen storage tank，HST）和氢燃料电池（hydrogen fuel cell，HFC）组成；
燃气轮机（gas turbine，GT）用于岛内紧急供电；
海水源热泵（sea source heat pump，SSHP）用于供应岛内热负荷和冷负荷；
吸收式制冷机用于回收氢燃料电池和燃气轮机的余热制冷。此外，制氢的副产物氧气也可以用于供给海岛水产养殖企业，发展海岛经济。
图1 海岛综合能源微网结构Fig. 1 Island integrated energy microgrid structure
海水源热泵结构模型如图2所示。
图2 海水源热泵结构模型图Fig. 2 Structural model diagram of seawater source heat pump
整个海水源热泵系统由水源系统、热泵系统和用户终端系统组成，其中水源系统用于给整个系统提供热源或冷源，热泵系统用于完成热交换过程，用户终端系统用于分配热、冷能给用户。在供热工况下：海水经水源系统的取水泵输送至热泵系统蒸发器，冷却剂在蒸发器中吸收海水热量气化，再通过压缩机增压，在冷凝器处放热液化，用户侧循环水吸收冷却剂的热量后分配给用户供暖，放热后的冷却剂通过阀门回到蒸发器，继续下一循环；
供冷工况是供热工况的逆向过程，气化的冷却剂在冷凝器处放热液化，经阀门至蒸发器吸收用户循环水中的热量气化，气化后的冷却剂经压缩机至冷凝器处继续下一循环。
1.2 各出力单元数学模型
风力发电机及光伏太阳能板数学模型如式（1）—（3）所示。
式 中：V(t)、Vin、Vout、Vrate分 别 为t时 刻 的 风 力 发 电机桨叶处风速、风力发电机切入风速、切出风速以及额定风速；
Prate、PWT(t)分别为风力发电机额定功率和t时刻的输出功率；
Vsta、hsta、hWT分别为风速计所测的风速、风速计安装高度以及风力发电机高度；
γ为摩擦系数，与风力发电机安装地形有关；
PPV(t)、Prate分别为t时刻光伏太阳能板的输出功率和额定功率；
G(t)、Gsta分别为t时刻太阳辐射强度和标准辐射强度；
K为温度对光伏太阳能板功率的影响系数；
fpv为板面清洁度影响因子。
电池储能电站的数学模型如式（4）所示。
式中：SSOC(t)、SSOC(t-1)分别为储能电池在t时刻和t-1 时刻的电量状态；
Pbc(t)、Pbd(t)分别为t时刻储能电池的充电功率和放电功率；
ηc、ηd分别为储能电池的充、放电效率；
δ为电池的自放电系数；
Δt为单位调度区间1 h。
电解槽的数学模型如式（5）所示。
式中：PEC(t)分别为电解槽t时刻的功率；
ηEC、α分别为电解槽的效率和电氢转化系数；
EECh2(t)为电解槽t时刻的产氢量，kg。
储氢罐的数学模型如式（6）所示。
式中：HHST(t)、HHST(t-1)、ηloss分别为储氢罐t时刻和t- 1 时刻的储存氢气量、压缩机耗电量（已转化为氢气损耗率）；
HHFCh2(t)为t时刻的输送给氢燃料电池的氢气量，kg。
氢燃料电池的数学模型如式（7）所示。
式中：PHFC(t)、HHFC(t)分别为t时刻氢燃料电池的输出电功率和热功率；
ηe_HFC、ηh_HFC分别为氢燃料电池的电效率和热效率；
β为氢气的低位热值。
海水源热泵的数学模型如式（8）所示。
式中：CCOPH(t)、CCOPC(t)分别为t时刻海水源热泵的制热制冷能效系数；
HSSHP(t)、CSSHP(t)、PSSHP(t)分别为t时刻海水源热泵的制热量、制冷量和消耗的电量；
Th、Tc、Ts分别为供暖季和供冷季平均出水温度以及水源温度；
a—j均为拟合系数。
燃气轮机的数学模型如式（9）所示。
式中：PGT(t)、HGT(t)为燃气轮机t时刻的输出电功率和热功率；
ηe_GT、ηh_GT分别为燃气轮机的电效率和热效率；
F(t)、LCV分别为燃气轮机t时刻的燃料消耗量和天然气低位热值。
吸收式制冷机的数学模型如式（10）所示。
式中Cabs(t)、CCOP，abs分别为吸收式制冷机t时刻的制冷量和能效系数。
2.1 目标函数
为保证海岛综合能源微网建设的经济性，提出目标函数一：最小化综合年化成本。
式中：C、Cinv、Cman、Crep、Csub、Cenv、Cp分别为综合年化成本、投资成本、运维损耗成本、设备更换成本、政策补贴、环境成本以及能源断供惩罚。在投资成本中：ki、Ni、A分别为第i种分布式电源的单位装机成本、装机容量和资金回收系数；
r、ni分别为利率和设备使用年限。在运维损耗成本中：mi为第i种分布式电源的单位容量固定运维损耗成本；
ft为t时刻燃气轮机的工作状态，取值0-1 变量，1 表示燃气轮机机启动，0 表示未启动。在设备更换成本中：krep为第i种需要更换设备的残余价值。在政策补贴中：si为第i种分布式电源在建设时的政策补贴率。在环境成本中：Ki为第i种排放物的治理成本系数；
Ei为第i种排放物的排放量；
Ppali为第i种污染物的罚款金额。在能源断供惩罚中：cpal、llpspi(t)、LLPSPi分 别 为 断 供 惩 罚 系 数、t时 刻第i种能源断供量和第i种能源的全年允许最大能源断供量。
为了保证海岛综合能源微网的风光利用率，不出现大规模弃风弃光现象，提出目标函数二：最小化风光浪费率。
式中lloss(t)为t时刻弃风光量。
为保证海岛综合能源微网建设的环保性，提出目标函数三：最小化碳排放量：
式中Em为燃气轮机单位发电量的碳排放量。
2.2 约束条件
海岛综合能源微网各分布式电源以及优化过程中需满足的约束条件如下。
2.2.1 不等式约束
考虑到岛屿面积等实际情况，各分布式电源装机有最大最小限制约束。
式中Nmini、Nmaxi分别为第i种分布式电源的最大和最小装机容量。
为保证储能电池的使用寿命，制定储能电池的相关约束条件如下：
式中SSOCmax、PSOCmax分别为储能电池的最大容量以及单位调度时间内最大充放电功率。
电解槽、储氢罐、氢燃料电池的出力约束限制为：
式中：PECmax、EECmax分别为电解槽的最大输出功率和单位时间的最大可调度功率；
HHSTmax、VHSTmax分别为储氢罐单位调度时间的最大充放氢气上限和额定容量；
PHFCmax为氢燃料电池的出力上限。
海水源热泵、燃气轮机、吸收式制冷机的出力约束限制为：
式中：PSSHPmax为海水源热泵的最大输入电功率；
PGTmax为燃气轮机的最大出力；
Cabsmax为吸收式制冷机的出力上限。
此外，规定储能电池不许同时充放电，储氢罐不许同时充放氢气。
2.2.2 等式约束
1）电功率平衡约束
式中Eload(t)、Elpsp(t)分别为海岛t时刻的电负荷和电负荷不足量。
2）热功率平衡约束
式中Hload(t)、Hlpsp(t)分别为海岛t时刻的热负荷和热负荷不足量。
3）冷功率平衡约束
式中Cload(t)、Clpsp(t)分别为海岛t时刻的冷负荷和冷负荷不足量。
4）氢功率平衡约束
式中Qload(t)、QEC(t)、QHST(t)、Qlpsp(t)分别为海岛t时刻的氢负荷、电解槽供给氢负荷的氢气、储氢罐供给氢负荷的氢气以及氢负荷不足量。规定各种负荷不足量不得超过全年总量的1%。
第2 节所建模型是一个多目标优化问题，2014 年Deb 团队提出的NSGA-Ⅲ算法是典型的多目 标 求 解 算 法［28-30］，相 较 于NSGA-Ⅱ算 法，NSGA-Ⅲ的核心是采用基于归一化空间参考点距离的选择策略，使用NSGA-Ⅲ选择策略在求解高维优化问题时，可以避免算法陷入局部最优。
NSGA-Ⅲ中的迭代算法是遗传算法，引入pareto 支配理论对生成的子代进行不断更新，以寻求最佳的pareto 前沿解，NSGA-Ⅲ算法求解流程如图3所示。
图3 模型优化求解流程Fig. 3 Model optimization solution process
对算法优化流程关键步骤说明如下。
1）种群对应本文分布式电源装机容量的方案集，种群中每一个个体即为一个分布式电源装机容量方案，每一个个体的基因型为风电、光伏等各分布式电源的装机容量。
2）对初始种群根据pareto 支配理论进行非支配排序后，通过锦标赛选择法选取排序等级靠前的个体作为父代个体，父代个体通过模拟二进制交叉和多项式变异操作生成子代个体。
3）父代和子代组成新种群后，此时新种群的个体数往往会超过种群个体数上限。对新种群的目标函数进行归一化处理后，采用NSGA-Ⅲ的选择策略选出有利于种群整体迭代方向的个体进入下一代。
4）迭代完成时输出最优方案集，使用模糊隶属度函数归一化量纲，选出满意度最大的个体（最优配置方案）。其中，模糊隶属度函数定义如下。
式中：un i、Un分别为第n个个体的第i个目标函数的满意度和第n个个体的综合满意度；
f n i、f n imin、f inmax分别为第n个个体的第i个目标函数值、第i个目标函数的最小值、最大值。
4.1 算例参数
本文仿真计算参考我国东海某小型海岛条件，7—8月份为该岛旅游季，总负荷水平全年最高。风光、负荷数据采用全年8 760 h 的仿真数据。其中，风速、太阳辐射强度参考文献［4］。全年模拟风速光照和东海月平均水温如图4 所示，全年电、热、冷负荷和日氢负荷如图5所示。
图4 风光数据及海水温度Fig. 4 Wind solar data and sea temperature
图5 负荷曲线Fig. 5 Load curve
由图4—5 可以看出，海岛风速夏季低而冬季高，光照强度夏季高而冬季低；
总负荷夏冬季高、春秋季低；
风光出力和海岛负荷均呈现明显的季节性。此外，图4 中风光曲线存在光照强度过低或风速过低的极限场景，对应阴天或者无风等情况，如果仅采用单一典型日数据进行算例仿真，会忽略季节效应以及极限场景，所得优化结果将产生很大误差，因此本文仿真算例选用全年数据考虑了不确定性和季节效应。所用各分布式电源设备的投资成本、技术参数如表1所示。
表1 中的成本均为考虑政策补贴后的成本，各种排放污染物罚款参考文献［31］，储能电池参数参考钜大锂电公司的电池参数；
燃气轮机的成本参考文献［14］，技术参数参考Capstone 公司C65 微型燃气轮机参数；
氢储能系统成本以及技术参数数据参考文献［13］，其中考虑到电解槽制氢所需水处理装置，电解槽成本取2 000 元/kW；
热泵配套设备成本参考文献［32］的算例数据，考虑到海水的预处理成本和设备腐蚀情况，海水源热泵投资成本取1.5万元/kW，拟合参数和出水口平均水温参考文献［21］数据；
年固定运维成本取投资成本的2%，利率为5%，工程年限为20 a。
表1 设备参数Tab. 1 Equipment parameters
海岛实施海水源热泵工程有以下优势：水源充足，无需为寻求水源铺设长管道以及建设大容量泵站，减少投资成本；
其次，东海全年水温均在0 ℃以上，无需考虑管道结冰问题，海洋表层（深度0～0.5 m）水温受太阳辐射影响，日温度变化幅度较大，因此东海岛屿海水源热泵水源取水深度范围在0.5～50 m［21］，此外也可以建造沙滩井以保证水源质量。
4.2 容量配置优化结果分析
在容量优化配置的求解中，为了验证本文所提出海岛微网结构的先进性，设以下3 个方案，分别用NSGA-Ⅲ算法进行求解。
方案1：海岛微网结构为普通的“风-光-柴-储”配置形式，供能方式为单一供电，居民供暖供冷采用空调。
方案2：海岛微网结构在方案1 的基础上引入氢储能系统，供能方式为电-氢联供，居民供暖供冷采用空调。
方案3：在方案2 的基础上引入海水源热泵和吸收式制冷机，即本文所建海岛微网结构，供能方式为电-氢-冷-热多能联供，居民供暖供冷采用图1中所示方式。
3 种方案优化配置满意度最大的配置形式如表2所示。
表2 容量配置结果Tab. 2 Capacity configuration results
3种方案容量配置结果目标函数值如表3所示。
表3 目标函数值Tab. 3 The objective function value
方案1和方案2的年弃风光率分别为20.38%和6.02%，年碳排放量分别为33.03 t 和8.84 t，可以明显看出，氢储能系统能有效减少弃风光率和碳排放量，而方案3 的年弃风光率为5.95%，年碳排放量仅为2.44 t，这说明本文所提微网结构在提高风光利用率和降低碳排放方面具有显著的优越性。同时，海水源热泵的应用降低了海岛全年负荷的峰谷差异，方案3 对储能电池、储氢罐、氢燃料电池和燃气轮机的容量需求减小，因此方案3 的年化成本较方案2 低19.96 万元，节省的成本主要是海水源热泵带来的低碳收益以及节省的其余分布式电源的投资。
最后，对比方案1、方案2，方案3的目标函数值，年化成本与弃风光率以及碳排放是矛盾的，如果要降低碳排放，就需要提高风光装机容量，而大容量的风电光伏难免会产生大规模弃风弃光，若要减少弃风弃光需要装设大容量的储能，大容量的储能会带来高额的成本。
4.3 后续运行结果分析
为了验证优化结果的正确性，选取春秋典型日电调度曲线，日氢调度曲线，夏季典型日冷调度和冬季典型日热调度，对上述调度的功率曲线进行绘制，如图6—9所示。
图6 春秋季电调度曲线Fig. 6 Spring and autumn electricity dispatch curves
图7 春秋季氢调度曲线Fig. 7 Spring and autumn hydrogen dispatch curves
图8 夏季冷调度曲线Fig. 8 Summer cold dispatch curves
图9 冬季热调度曲线Fig. 9 Winter heat dispatch curves
由图6—9 的调度运行曲线可知，各分布式出力完全满足功率平衡以及各分布式电源出力约束，这说明本文的优化结果是准确的。在春秋季典型日的电调度曲线中：储能电池在03∶00—05∶00 时风光出力过剩时消纳多余电量，电池充满后，启动电解槽继续消纳多余风光出力，在19∶00—24∶00 时风光出力不足以供给负荷时，储能电池放电供能，23∶00—24∶00时储能电池电量不足，启动氢燃料电池继续供能；
在春秋季的氢调度曲线中，在02∶00—17∶00时风光出力过剩时电解槽直接制氢供给氢负荷，多余的氢气存在储氢罐中，在18∶00—次日01∶00 时，风光出力不足，由储氢罐继续供给氢负荷。
在夏季冷调度曲线中，冷负荷在00∶00—19∶00时主要由海水源热泵供给，21∶00—24∶00时由海水源热泵和吸收式制冷机共同供给，因为在晚间负荷高峰期，电池电量耗尽后，由氢燃料电池进行供电，同时吸收式制冷机吸收氢燃料电池的余热进行制冷，最大化能量利用。
在冬季热调度曲线中，热负荷在01∶00—20∶00时完全由海水源热泵供给，在21∶00—24∶00 时由海水源热泵和氢燃料电池的余热共同供给。
对微网全年运行情况进行分析，储氢罐内氢气全年变化、燃气轮机全年出力曲线以及全年弃风弃光分布情况分别如图10 所示，假设储氢罐内初始氢气存量为储氢罐上限的50%。
图10 海岛微网全年运行情况Fig. 10 Yearly operation of island microgrid
由图10 全年氢气存量可以看出，在1—1 000 h储氢罐内氢气存量略有下降，此时对应海岛冬季，此阶段居民热负荷需求全年最高，氢燃料电池消耗储氢罐内的氢气参与调度；
1 000—3 000 h 对应海岛春季，此阶段总体负荷水平较低，风光发电过剩，电解槽出力制氢，氢气存量逐步上升；
3 000—6 000 h逐渐进入夏季，此阶段居民冷需求以及旅游季游客的登岛带来的额外电负荷需求给海岛供能带来压力，在负荷高峰期，氢燃料电池发电上限不足以满足负荷需求，燃气轮机开始频繁参与调度，在5 000 h 左右氢气存量降至最低水平；
6 000 h 后对应海岛秋冬季，总负荷水平下降，风速逐步升至全年最高水平，风光发电过剩，此阶段电解槽出力制氢，氢气存量上升。
在2 000—3 000 h 以及7 000—8 000 h 阶段，海岛全年弃风弃光情况较为严重，这两个阶段分别对应春季低负荷时期以及冬季高风速时期。此外，夏季阶段主要对应弃光现象，夏季光照辐射强度和负荷水平全年最高，在白天光伏发电冗余高于电解槽出力上限，导致弃光；
夜间负荷水平高于储能电池和氢燃料电池的调峰上限，需要燃气轮机参与调度，导致夏季高碳排放水平。
经过一年8 760 h的运行后，储氢罐内氢气存量升高，而且本文还考虑了海岛外送氢负荷，这说明在本文的优化结果条件下，海岛可以实现氢能自给自足。从弃风光和燃气轮机出力分布来看，可以考虑对现有氢负荷进行时域上的转移：将夏季4 000—6 000 h 时段氢负荷转移至春季2 000—3 000 h 时段和冬季7 000—8 000 h时段，消纳这两个阶段过高的风光出力，同时对夏季总负荷进行削减，降低燃气轮机参与调度的频率。除夏季4 000—6000 h 时段，海岛微网在其余时段实现了“零碳”运行，增加储氢罐和氢燃料电池容量可进一步延长“零碳”运行时间，但同时年化成本也会增加，无法保证经济性。
4.4 海岛微网新能源发电侧经济性分析
由于当前风电、光伏、储能等新能源主体在面对传统发电主体时并不具备经济优势，因此针对4.2 节容量优化配置的结果对新能源发电侧的全年预计收益进行计算，以便在当前海岛微网建设上给出一定的政策参考。陆上大规模新能源发电上网电价为0.365 元/kW，氢气售价为50 元/kg，微网购热价为0.3元/kW，各新能源主体全年预计收益如表4所示。
表4 分布式电源全年预计收益Tab. 4 Estimated full-year revenue of distributed power 万元
由表4结果可知，风光场全年总收益为-2.95万元，储能电池全年增加风光场售电收益4.90 万元，氢储能增加售电、热、氢收益50.58 万元，然而考虑到储能的年化成本，新能源发电侧总体全年总收益为-67.79万元，因此在当前陆上新能源上网电价条件下，在海岛微网新能源发电侧安装储能不具备经济效益，仍需要一定的政策补贴。在本文的算例条件下，待到上网电价为0.932 元/kW，即电价补贴为0.566 元/kW 时，发电侧总体达到新能源发电侧的年售电收益可以抵消储能的年化成本，在上网电价为2.51 元/kW 时，即电价补贴为2.15 元/kW时，发电侧储能带来的额外售电收益与储能的年化成本持平。
本文针对当前海岛微网规划建设中存在的缺少长期储能方式以及碳排放过高问题，提出了一种结合氢储能和海水源热泵的综合能源海岛结构，以年化成本最小、弃风光率最小和碳排放量最小为目标函数，在分布式电源不等式约束和功率平衡的前提下，基于我国东海某岛屿情况，对综合能源海岛分布式电源进行容量优化配置。本文的主要结论如下。
1）本文所构建的海岛综合能源微网相较于传统“风光柴储”结构模式的海岛微网，其全年弃风光率和碳排放量分别减少了14.43%和30.59 t；
相较于只结合氢储能的微电网，其年化成本、弃风光率和碳排放量分别减少了19.96 万元、0.07%和6.4 t。这充分说明了本文所提出的海岛综合能源微网的优越性，改善了我国海岛单一供能局面，符合我国能源发展方向。
2）后续的典型日调度曲线满足各分布式能源的不等式约束和功率平衡约束；
根据全年运行结果，除夏季负荷高峰期外，剩余时段海岛综合能源微网可以实现“零碳”运行。
3）当前我国储能系统成本过高，尚不具备大规模商业化水平，仍需要一定的政策支持，按照当前0.365 元/kW 的新能源上网电价，新能源发电侧总体每年亏损69.79 万元，但当上网电价补贴达到0.566元/kW时，新能源发电侧总体达到年收支平衡。
本文的研究可为今后海岛综合能源微网的建设和发展提供理论参考，值得指出的是本文所提储能方为发电侧储能，完全跟随微网调度指令，缺乏一定的调度灵活性，但随着技术进步和政策完善，以新能源为主体的综合能源系统发展会更加迅速，成本也会进一步下降，同时不同新能源主体之间的利益冲突问题也会进一步加剧，如何解决这种利益冲突需要进一步开展研究。
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