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本发明属于微电网优化调度领域，公开了一种考虑源荷不确定性的微电网动态区间优化调度方法，包括：步骤1，光伏功率预测；步骤2，光伏功率动态区间预测；步骤3，电力负荷预测；步骤4，负荷动态区间预测；步骤5，考虑源荷不确定性的微电网的动态区间优化调度，首先建立考虑源荷不确定性的微电网动态区间优化调度模型，进一步建立微电网动态区间优化调度模型的目标函数和约束条件，求解得到微电网的优化调度结果。本发明使用ConvLSTM‑Attention‑LSTM融合预测模型进行光伏功率预测，模型能够更准确地捕捉到时间序列数据中的空间和时间依赖性，从而提高预测的准确性。

本发明公开了基于改进MOJAYA算法的微电网优化调度方法，首先设置微电网目标函数和约束条件，初始化种群：生成初始种群和空archive集。然后合并初始种群和空archive集并计算合并后集合中所有个体的总适应度，总适应度F(i)由原始适应度R(i)和拥挤密度D(i)共同组成，更新archive集；最后通过总适应度F(i)识别最优个体和最差个体，通过MH抽样方法进行种群个体更新；迭代循环，最后输出archive集，archive集中个体代表微电网优化调度后的各个微电源发电出力方案。本发明解决了现有技术中存在的综合微电网全局搜索能力较弱，容易陷入局部最优的问题。

本发明公开了一种微电网优化调度方法和装置。其中，该方法包括：根据微电网的运行方式分别建立并网优化调度模型和孤网优化调度模型；根据预设算法确定并网优化调度模型的权重和孤网优化调度模型的权重；依据并网优化调度模型的权重和孤网优化调度模型的权重配置对应的调度策略。本发明解决了由于现有技术在对微电网优化时无法满足设计要求，导致的微电网优化效率低的技术问题。

本发明涉及微网调度技术领域，具体涉及到一种基于DDR‑MPC的微网时域滚动优化调度方法，包括：在日前调度阶段，基于差异化价格型需求响应，建立以日综合运行成本最低为目标的日前优化调度模型；在日内调度阶段，将差异化需求响应与模型预测控制方法相结合，基于DDR‑MPC建立以滚动时域综合运行成本最小为目标的日内时域滚动优化调度模型；采用时域滚动复合微分进化算法对微网时域滚动优化调度模型进行求解。本发明将DDR与MPC方法结合能显著降低微网综合运行成本，提升了微网优化调度的可靠性；本发明提出的时域滚动复合微分进化算法能对上述模型进行高效求解，可显著提升寻优收敛速度，同时具有良好的动态环境适应性。