Xiang Yang · Xinghua Liu · Tianyang Zhao · Zhonggang Yin 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年12月

基于铁路的移动储能（RMES）为提升电力系统韧性提供了有效手段。本文提出扩展的时间-空间网络（TSN）模型，刻画飓风对铁路运输网络的影响。针对输电线路与铁路在灾害中随机故障的扩散性不确定性，构建两阶段鲁棒优化模型，协调电力系统与铁路网联合运行，最小化最恶劣场景下的运行成本。第一阶段决策机组启停与RMES预置位置，第二阶段基于实际不确定性调整RMES充放电行为以恢复负荷。设计并验证了一种改进的嵌套列与约束生成（N-C&CG）算法，在IEEE RTS系统与6节点铁路网耦合案例中表明，所提RMES策略...

解读: 该铁路移动储能鲁棒调度技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。文章提出的两阶段鲁棒优化框架可直接应用于阳光电源移动储能解决方案，通过时间-空间网络模型优化储能系统在极端天气下的预部署策略与实时调度，提升电网韧性。扩散性不确定性建模方法可集成到iSolarC...