除了大型的电网之外，我们还要考虑一下微电网，特别是政府和军队的案例。你可以想象一下，比如说你有500—100名士兵，他们将会去阿富汗，他们需要有稳定的电力供应，这个时候你怎么设计稳定的电网？这是我们在国防角度应用的情况。这里的问题不是我们要想电网的问题，还有就是我们如何支持一些新能源的交通设备，比如说像电动汽车，或者说插入式的车辆等等。当然还有很多的业内实践，项目也在进行当中。

　　当然，对于微电网来讲，它也是在中国非常活跃的研究项目，比如说在973项目中，天津大学有这样一个项目，合肥科技大学也有一个微电网测试台的项目。再给大家介绍一下当前的电网以及它的工作原理，这里有两个案例分析，插入式的车辆如果进入微电网和大型电网。

　　大型电网这样做的，通常我们有一个中央的发电网，比如说我们有一些发电的电机组，还有一些传输线，有的是短距离的，还有几英里的。把电力用非常高压的形式传输，美国最高是765伏。当电力进入了变电站以后，在西南部密西根有这样一个变电站，逐渐地把电力通过使用变压器，然后把它给进行了一些变电，通过这种方式提供给一些主要的用户，比如说一些汽车公司等等。变成了比较低的电压，可能在30多千伏、60多千伏，这些是二级用户，一级用户在13千瓦到4千瓦左右。在美国甚至有一些大型机械使用的电压伏。对于电场来讲，他们是通过需求和供应方面的平衡实现自己日常的操作。当然包括它的一些调制或者旋转储压备用。比如说我们还需要通过配电，进行天然气、水利发电，使这样的一些电力实现上网。

　　工作的方法，首先我们要把电力的产生进行日程的配送，比如说以每消息为基础，告诉这个电场说我需要这部分的电，然后我们根据我们的配送计划实现。但是需求难以计算，由于供需方面的不配合情况，我们还需要旋转备用。

　　旋转备用可以对供过于求的时候进行应对，通常是15分钟的情况。我们还有控制电网频率的调试情况，比如说我们在60赫兹等等。它对于再生能源，对我们产生的影响是怎样的？比如说有一个风场，我们加入到电场里面，特别是让我们预测电力需求的时候更加的困难。因为我们知道在风场里面可能出现目前负电力负载，有的时候这个数目是非常的低。比如说在风比较小的时候，我们知道风力的供应非常的不稳定。在整个的发电供应表中，风能可能在风比较好的时候可以为电网供更多的电，但是风比较小的时候供应就比较少。供应多的时候就意味这旋转备用方面需要得更多。我们使用PEV电动车的情况可以帮助我们实现对冲。对于插入式的电动车，它需要的就是电池。我们可以通过电池进行电力的储备。如果我们可以看一下这些箭头的方向，你就能够明白。基本上它的需求和电能的供应是非常的互补的。

　　我们现在讲到可再生能源的量有多大？在加利福尼亚的国会法案AB32里面要求减少温室气体排放，2020年降低到1990年的水平，时间非常短，只有9年的时间。我们看到加利福尼亚州的空气资源委员会也被要求开发一个可执行的方案。正因为有这个现实，我们必须要有100兆瓦的风场。33%销售给客户的能源必须来自于可再生能源，如果这些能源都来自于风场的话，就需要使得这个产能相当于我们现在拥有的所有的电能才能够实现。可以想象这是一个非常多的可再生能源。当然也可以有太阳能、生物质能、水利等等，所有的能源加起来需要比现在的产能在2020年实现翻倍。

　　在欧洲、中国也是同样的情况，很多的情况下，我们在与全世界的其他国家相比，走得相对比较早一些。我们能够看到很多的可再生能源设备逐渐上线，为什么？因为我们需要发展更多的插入式车辆，与之配合。

　　如果我们需要有这样的一个计划先行的话，我们需要做一些改变，如何使得超级电网成为现实？未来超级电网将会有风能还有其他的一些插入式车辆。在插入式车辆方面就意味着一些额外的电力负载。我们讲到电池，比如说雪佛兰可以由16千瓦电时。我们可以展示出来对于电网的影响，假设我们回到家就把自己的电动车插到墙上的电源里面开始充电，那么右手边这个情况，你可以看到红色和蓝色的线，蓝色线是现在的电力情况，红色线是现在的情况+电动车的负载，我们需要有更高的峰值负载，意味着我们不光需要现在的电力，还需要在其他地方找到更多的能源。我们知道电能可以来自于风，而且你要记得风是有间歇性的。这就意味着我们必须要建立更多的电站供应。

　　右手边这是一个理想型的情况，我们叫做填峰，你不需要在峰值的时候充电，有额外的供应。问题是如何做到这一点？如何实现成本的有效性，这是我们需要解决的一个案例。你假设一下，这里有一个数学问题，比如说我想把它进行充电，但是想用一种最优化的方式进行充电，希望把发电的成本降到最低。发电厂都有成本的，比如说核能基本上是零成本的。天然气更贵一些。加上成本的话，我们预测未来的时候，特别是最近，澳大利亚政府也是提出来这么一个方案。就是未来每一个电站，不光是要看他们在钱方面的成本，还要考虑二氧化碳排放方面的税。对每一个电场，我们将收二氧化碳税，问题在于如何降低整体成本更多？我们假设有三种类型的电站，基准的负载，可以用核电站表现，在中端也是比较少，峰值的时候我们使用柴油、天然气相对来说更贵一些。所以，我们可以解决这个问题，使得成本最小化。

　　我们想确保每一个插入式的电动车都能够进行全充电，另外一个等式，可以看到我们会有一定的情况限制。为了能够解决这样的一个问题，它是一个非线性的优化问题，这里面有很多的变量，还有很多的限制。这是非常复杂的一个优化问题。所以我们实际上把Q1、Q2、Q3是由三个电站发出的电量，我们把这个问题进行转化，变成一个线性的问题进行解决。基本上这种线性的解决方案，所有的一些在峰谷的时候，我们看到所有的插入式车辆负载比较低，通过一些线性的方式，出现一些接触的情况，数目越高，在峰谷的位置就会更高一些。这样我们就会发现我们通过这种行为，能够实现填峰。那就意味着我们的充电与SOC的赤字数目是成一个比例的。

　　我们还进行了一些算法方面的计算。当然，并不是非常重要。最终我们可以找到一个非常简单的充电值，然后从电网中进行充电。如果你计算一下在电网中插入多少的车辆，这个计算非常简单。在未来我也相信，对于每一个电动汽车，只要插到墙上进行充电，就必须跟一个智能电网进行结合。至少我们能够看到有5万辆电动车已经开始充电了，这个数目还不是非常多，但是我们需要看在谷底和峰值之间的基准负载的差别，看它是否能够因为平等的分配。如果电池上的电少就多冲一些，电多就少冲一些。

　　我们也可以对这个案例进行一个模拟，我们可以想象，比如说大家每天都会看同一个热播的节目，这时候用电量非常高，这个谷底就变成另外一个峰值，这样我们可以找到解决方案，发现这个解决方案还是非常可靠的。