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光伏发电技术
★ 5.0
基于爬坡率的变时间尺度协同优化用于配电网规划与运行
Ramping-Based Variable-Timescale Co-Optimization for Distribution Planning and Operation
| 作者 | Luomeng Zhang · Hongxing Ye · Yinyin Ge · Zuyi Li |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Systems |
| 出版日期 | 2024年9月 |
| 技术分类 | 光伏发电技术 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 分布式光伏 规划运行协同优化 可变时标模型 移动储能系统 多阶段优化模型 |
语言:
中文摘要
分布式光伏(PV)渗透率的不断提高给配电网带来了诸如电压安全和输出不确定性等新挑战。高效、安全地大规模接入光伏最近备受关注。本文提出了一种用于规划 - 运行协同优化的新型可变时间尺度模型,旨在为光伏接入释放更多灵活性。我们引入了一种新颖的爬坡事件检测算法来调整时间尺度,重点关注关键时段。因此,这使得通过使用二进制变量调整高分辨率时段来释放灵活性成为可能,同时保持模型规模的有效性。为了确保规划的鲁棒性和非预知性,我们提出了一种具有可变不确定集的多阶段优化模型。然后,提出了一种混合求解方法来求解这一具有挑战性的模型。同时,该模型考虑了移动储能系统(MESS)的利用。为验证该方法,我们使用 13 节点系统、141 节点系统和 906 节点系统进行了案例研究。数值测试结果证明了所提方法的有效性和准确性。
English Abstract
The growing penetration of distributed photovoltaic (PV) poses new challenges, such as voltage security and output uncertainty, in distribution networks. The efficient and secure integration of high-level PV has recently garnered much attention. This work proposes a novel variable timescale model for the planning-operation co-optimization, aiming to unlock more flexibility for PV integration. We introduce a novel ramp event detection algorithm to adjust timescales, focusing on critical time periods. Consequently, this allows for flexibility unlocking by adjusting high-resolution time periods with binary variables while maintaining an efficient model size. To guarantee the robustness and nonanticipativity in planning, we propose a multistage optimization model with a variable uncertainty set. A hybrid solution approach is then proposed to solve the challenging model. In the meantime, the model takes into account utilization of the mobile energy storage system (MESS). To validate the approach, we perform the case study using the 13-bus system, 141-bus system, and 906-bus system. The numerical test results demonstrate the efficiency and accuracy of the proposed methodologies.
S
SunView 深度解读
该变时间尺度协同优化技术对阳光电源配电网解决方案具有重要应用价值。基于爬坡率的动态响应能力量化方法可直接应用于ST系列储能变流器的功率调度策略,通过多时间尺度协调优化储能充放电计划,有效平抑光伏波动。该方法与SG系列光伏逆变器的无功调压功能结合,可实现源网荷储协同优化,提升配电网电压质量。对iSolarCloud云平台而言,该算法框架可增强智能调度模块功能,实现规划层设备配置与运行层实时控制的联合决策,降低综合投资与运营成本。特别是爬坡能力指标的引入,为PowerTitan大型储能系统的容量配置提供了量化依据,提升系统灵活性与经济性。