1.一种孤岛微电网能源实时调度的线性优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、设计基于多智能体系统的孤岛微电网结构：其结构包括可再生能源、蓄电池、微型燃气轮机、负荷和消纳电阻；其可再生能源、蓄电池、微型燃气轮机、负荷和消纳电阻之间通过电力传输线相互连接；可再生能源、蓄电池、微型燃气轮机、负荷和消纳电阻分别与相应的智能体相连，其中可再生能源、蓄电池、微型燃气轮机、负荷和消纳电阻的智能体分别与微电网智能体相连；

步骤2、设计孤岛微电网的实时调度优化方法：包括收集日前负荷与实时负荷之间的偏差值、日前可再生能源与实时可再生能源之间的偏差值；然后负荷智能体和可再生能源智能体分别将所得到的误差值发送至微电网智能体；微电网智能体接收到来自负荷智能体和可再生能源智能体的误差值后，计算总误差值，即：[实际负荷‑日前负荷]‑[实际可再生能源‑日前可再生能源]，并将总误差值发送至孤岛微电网的实时调度线性模型中；发送日前蓄电池的充/放电功率计划和日前微型燃气轮机的功率输出计划至孤岛微电网能源实时调度线性模型；执行能源实时调度优化，获得每个单元实际输出计划并反馈至每个单元；

步骤3、建立孤岛微电网的实时调度线性模型：包括蓄电池的线性模型、微型燃气轮机的线性模型、消纳电阻的线性模型、孤岛微电网能源实时调度线性目标函数；

步骤3.1、蓄电池的线性模型

蓄电池的运行成本与充/放电功率、荷电状态有关，蓄电池的每个工作区域的单位运行成本，可分别对放电和充电过程进行设定：(1)当蓄电池处于放电时，若0.7＜SOCt≤1，则放电的单位运行成本为r1；若0.7≤SOCt≤0.3，则放电的单位运行成本为r2；若0.3＜SOCt≤0，则放电的单位运行成本为r3；其中r1＜r2＜r3且r1、r2、r3一般取值为0.05、0.1、0.25；

(2)当蓄电池处于充电时，若0.7＜SOCt≤1，则充电的单位运行成本为r3；若0.7≤SOCt≤0.3，则充电的单位运行成本为r2；若0.3＜SOCt≤0，则充电的单位运行成本为r1；

由此可知，蓄电池的运行成本函数是一个分段函数，为提高蓄电池实时调度运行成本的计算速度，建立如下线性模型：式中， 是蓄电池的实时调度运行成本，为蓄电池的平均单位运行成本，SOCt是tRBESS时刻蓄电池的荷电状态，E为蓄电池的最大储能容量，Δt是每次调度间隔时间，Pt 为蓄电池实时调度的充/放电功率；

步骤3.2、微型燃气轮机的线性模型

微型燃气轮机的运行成本包括维护成本和燃料成本；其中，燃料成本与燃油单价、天然气的低热值、运行效率和功率输出有关，微型燃气轮机的运行效率是功率输出的一元三次函数；首先计算微型燃气轮机的运行效率，才能进行计算微型燃气轮机的运行成本；为提高微型燃气轮机实时调度运行成本的计算速度，建立如下线性模型：式中， 是微型燃气轮机的实时调度运行成本，KMT和λ分别为微型燃气轮机的维护系RMT数和燃油单价，Pt 为微型燃气轮机实时调度的功率输出；

步骤3.3、消纳电阻的线性模型

将消纳电阻消纳孤岛微电网中多余的功率折算为功率损失成本，则消纳电阻的实时调度运行成本可定义为如下线性模型：CR

式中， 是消纳电阻的实时调度运行成本，τ为孤岛微电网的功率损失单位成本，Pt为消纳电阻在实时调度中消耗多余功率的数量；

步骤3.4、孤岛微电网的实时调度线性目标函数

孤岛微电网的实时调度运行成本，包括蓄电池、微型燃气轮机和消纳电阻的实时调度运行成本，建立如下目标函数：式中， 为孤岛微电网能源实时调度的运行成本，由于 和 均为线性模型，因此称式(5)为孤岛微电网的实时调度线性目标函数。

2.根据权利要求1所述的一种孤岛微电网能源实时调度的线性优化方法，其特征在于，所述步骤1的设计基于多智能体系统的孤岛微电网结构，包括以下过程：所述的基于多智能体系统的孤岛微电网结构，与可再生能源智能体相连的智能体用于实时收集可再生能源的功率输出信息；与蓄电池相连的智能体用于实时收集蓄电池的荷电状态、充放电功率上下限、储能容量信息，并向蓄电池发送充/放电功率指令；与微型燃气轮机相连的智能体用于实时收集微型燃气轮机的功率输出信息、微型燃气轮机的功率输出约束，并向微型燃气轮机发送功率输出指令；与负荷相连的智能体用于实时收集负荷在每个时刻的数值；与消纳电阻相连的智能体用于实时收集消纳电阻的数量、消纳多余功率的数量约束信息，并向消纳电阻发送需消耗多余功率的数量；微电网智能体负责能源实时调度优化；与可再生能源、蓄电池、微型燃气轮机、负荷和消纳电阻相连的智能体需要将收集到的所有数据信息发送至微电网智能体；微电网智能体优化得到的能源调度指令发送至与蓄电池、微型燃气轮机和消纳电阻相连的智能体。

3.根据权利要求1所述的一种孤岛微电网能源实时调度的线性优化方法，其特征在于，所述的步骤2设计孤岛微电网的实时调度优化方法的具体过程为：首先，负荷智能体收集实际负荷和日前负荷，并计算其误差值；可再生能源智能体收集实际可再生能源和日前可再生能源，并计算其误差值；同时，蓄电池智能体和微型燃气轮机智能体分别将日前调度优化中蓄电池的充/放电功率计划和微型燃气轮机的功率输出计划发送至孤岛微电网的实时调度线性模型中；然后，微电网智能体利用线性规划求解器对实时调度线性模型执行能源实时调度优化，得到每个单元的实际输出计划；微电网智能体将每个单元的实际输出计划分别发送至蓄电池智能体、微型燃气轮机智能体和消纳电阻智能体；蓄电池智能体、微型燃气轮机智能体和消纳电阻智能体将相应的实际输出计划指令发送至蓄电池、微型燃气轮机和消纳电阻；最后，蓄电池、微型燃气轮机和消纳电阻根据实际输出计划进行工作。

4.根据权利要求1所述的一种孤岛微电网能源实时调度的线性优化方法，其特征在于，在所述步骤3中：步骤3.5、孤岛微电网的实时调度线性约束条件

蓄电池、微型燃气轮机和消纳电阻在实时调度优化中，除需要满足自身的约束条件外，还需满足实时功率平衡约束条件；因此，孤岛微电网的实时调度线性模型需要满足如下约束条件：(1)蓄电池的充放电功率约束以及荷电状态约束

RBESS

式中， 和 分别是蓄电池的最大充电功率和最大放电功率，其中Pt 数值为正表aBESS BESS示放电，Pt 和Pt 是蓄电池分别在实时调度中实时动态调整功率和在日前调度中的充/放电功率计划，SOCinitial是蓄电池的荷电状态初始值；

(2)微型燃气轮机的功率输出约束

RMT aMT MT

Pt ＝Pt +Pt                                  (10)aMT MT

式中， 是微型燃气轮机的最大功率输出，Pt 和Pt 是微型燃气轮机分别在实时调度中实时动态调整功率和在日前调度中的功率输出计划；

(3)消纳电阻消纳多余功率的数量约束

式中， 是消纳电阻消纳多余功率的最大数量；

(4)孤岛微电网实时调度优化的实时功率平衡约束

PLoad Load un

Pt ＝Pt ‑Pt                                  (15)PRES RES abRES

Pt ＝Pt ‑Pt                                 (16)式中， 和 分别是实时调度中的实际负荷和可再生能源与日前调度优化中的负ALoad PLoad荷和可再生能源输出计划之间的偏差值，Pt 和Pt 分别是实时调度中的实际负荷和日ARES PRES前调度优化中负荷输出计划，Pt 和Pt 分别是实时调度中的实际可再生能源和日前调Load un度优化中的可再生能源输出计划，Pt 和Pt 分别是日前调度优化中的预测负荷和卸载负RES abRES荷的数量，Pt 和Pt 分别是日前调度优化中的预测可再生能源和放弃可再生能源的数量。

5.根据权利要求1所述的一种孤岛微电网能源实时调度的线性优化方法，其特征在于，所述的步骤2中的线性规划求解器的算法，其步骤包括：

1)输入：(1)蓄电池参数输入：最大储能容量E、每次调度间隔时间Δt、最大充/放电功率 单位运行成本r1、r2、r3、初始荷电状态值SOCinitial；

(2)微型燃气轮机参数输入：维护系数KMT、燃油单价λ、最大功率输出(3)消纳电阻参数输入：孤岛微电网的功率损失单位成本τ、消纳多余功率的最大数量BESS(4)其它参数输入：偏差值 和 日前调度优化中的蓄电池充/放功率计划Pt 和MT微型燃气轮机输出计划Pt ；

aBESS

2)实型变量设置：蓄电池实时动态调整功率Pt 、微型燃气轮机实时动态调整功率aMT CRPt 、消纳电阻消纳多余功率的数量Pt ；

3)约束条件设置：式(6)： 式(8)：0≤SOCt≤1、式(9)：式(11)： 式(12)：

4)目标函数设置：

5)优化求解：

6)输出：蓄电池实时动态调整功率最优值 微型燃气轮机实时动态调整功率最优值 消纳电阻消纳多余功率的数量最优值