site logo

Аптымальная канфігурацыя сістэмы назапашвання энергіі ў фотаэлектрычнай электрастанцыі на аснове верагоднасці патоку магутнасці

Анатацыя Высокая доля вытворчасці фотаэлектрычнай электраэнергіі будзе мець негатыўны ўплыў на стабільнасць энергасістэмы, і назапашванне энергіі лічыцца адным з эфектыўных сродкаў ліквідацыі гэтых эфектаў. У дадзеным артыкуле аналізуецца ўплыў фотаэлектрычнай вытворчасці электраэнергіі на энергетычную сістэму з пункту гледжання патоку энергіі, а затым аналізуецца ўплыў назапашвання энергіі на стрымліванне ўплыву. Спачатку ўводзяцца мадэль размеркавання верагоднасцяў і мадэль назапашвання энергіі кампанентаў энергасістэмы, а таксама метад выбаркі лацінскага гіперкуба і метад нармалізацыі паслядоўнасці Грама-Шміта. Па-другое, была створана шматмэтавая аптымізацыйная мадэль, якая ўлічвала кошт сістэмы назапашвання энергіі, лімітавая верагоднасць патоку электраэнергіі ў галіны і сеткавыя страты электрасеткі. Аптымальнае рашэнне мэтавай функцыі атрымана з дапамогай генетычнага алгарытму. Нарэшце, мадэляванне праводзіцца ў сістэме тэставання вузла IEEE24 для аналізу ўплыву рознай магутнасці фотаэлектрычнага доступу і размяшчэння доступу на энергасістэму, а таксама ўплыву назапашвання энергіі на сістэму энергазабеспячэння, а таксама аптымальнай канфігурацыі назапашвання энергіі, якая адпавядае рознай магутнасці фотаэлектрычнай сістэмы. атрымліваецца.

Ключавыя словы фотаэлектрычная вытворчасць электраэнергіі; Сістэма назапашвання энергіі; Аптымізаваная канфігурацыя; Паток магутнасці верагоднасці; Генетычны алгарытм (GA)

Вытворчасць фотаэлектрычнай энергіі мае перавагі зялёнай аховы навакольнага асяроддзя і аднаўляльных крыніц, і лічыцца адным з найбольш патэнцыйных аднаўляльных крыніц энергіі. Да 2020 года сукупная ўстаноўленая магутнасць вытворчасці фотаэлектрычнай энергіі ў Кітаі дасягнула 253 мільёнаў кВт. Перарывістасць і нявызначанасць буйнамаштабнай электраэнергіі ўплываюць на энергасістэму, у тым ліку на праблемы зніжэння пікаў, стабільнасці і адкідання святла, і сетка павінна прыняць больш гнуткія меры, каб справіцца з гэтымі праблемамі. Эфектыўным спосабам вырашэння гэтых праблем лічыцца назапашванне энергіі. Прымяненне сістэмы назапашвання энергіі прыносіць новае рашэнне для буйнамаштабнага падлучэння да фотаэлектрычнай сеткі.

У цяперашні час існуе шмат даследаванняў па вытворчасці электраэнергіі з фотаэлектрычнай сістэмы, сістэме назапашвання энергіі і верагоднасці патоку электраэнергіі ў краіне і за мяжой. Вялікая колькасць літаратурных даследаванняў паказвае, што назапашванне энергіі можа палепшыць каэфіцыент выкарыстання фотаэлектрычных і вырашыць стабільнасць падлучэння да фотаэлектрычнай сеткі. У канфігурацыі сістэмы назапашвання энергіі на новай электрастанцыі варта звярнуць увагу не толькі на стратэгію кіравання аптычным назапашваннем і ветравым назапашваннем, але і на эканомію сістэмы назапашвання энергіі. Акрамя таго, для аптымізацыі некалькіх электрастанцый для назапашвання энергіі ў энергасістэме неабходна вывучыць эканамічную мадэль працы электрастанцый, якія назапашваюць энергію, выбар месца адпраўкі і канчатковай кропкі фотаэлектрычных каналаў перадачы і выбар месца назапашвання энергіі. Аднак існуючыя даследаванні па аптымальнай канфігурацыі сістэмы назапашвання энергіі не ўлічваюць канкрэтнага ўздзеяння на энергасістэму, а даследаванне шматкропкавай сістэмы не прадугледжвае маштабных эксплуатацыйных характарыстык аптычнага назапашвальніка.

У сувязі з маштабным развіццём нявызначаных новых генерацый энергіі, такіх як ветравая і фотаэлектрычная, неабходна разлічыць паток электраэнергіі ў энергасістэме пры планаванні эксплуатацыі энергасістэмы. Напрыклад, у літаратуры вывучаецца аптымальнае размяшчэнне і размеркаванне магутнасці назапашвальніка энергіі ў энергасістэме з ветравой энергіяй. Акрамя таго, карэляцыю паміж некалькімі новымі крыніцамі энергіі таксама варта ўлічваць пры разліку патоку магутнасці. Аднак усе вышэйпералічаныя даследаванні заснаваныя на дэтэрмінаваных метадах патоку магутнасці, якія не ўлічваюць нявызначанасць новай вытворчасці энергіі. У літаратуры разглядаецца нявызначанасць энергіі ветру і прымяняецца імавернасны метад аптымальнага патоку магутнасці для аптымізацыі выбару пляцоўкі сістэмы назапашвання энергіі, што паляпшае эканомію эксплуатацыі.

У цяперашні час навукоўцамі прапанаваны розныя алгарытмы імавернасных патокаў магутнасці, а ў літаратуры прапанаваны метады інтэлектуальнага аналізу дадзеных нелінейнага імавернаснага патоку магутнасці на аснове метаду мадэлявання Монтэ-Карла, але своечасовасць метаду Монтэ-Карла вельмі нізкая. У літаратуры прапануецца выкарыстоўваць імавернасны аптымальны паток магутнасці для вывучэння месца назапашвання энергіі, і выкарыстоўваецца метад кропкі 2 м, але дакладнасць разліку гэтага метаду не ідэальная. Прымяненне метаду выбаркі лацінскага гіперкуба ў разліку патоку магутнасці вывучаецца ў гэтым артыкуле, а перавага лацінскага метаду выбаркі гіперкуба ілюструецца лікавымі прыкладамі.

На падставе вышэйзгаданых даследаванняў у гэтай працы выкарыстоўваецца метад імавернаснага патоку магутнасці для вывучэння аптымальнага размеркавання назапашвання энергіі ў энергасістэме з буйнамаштабнай фотаэлектрычнай выпрацоўкай электраэнергіі. Па-першае, уведзены мадэль размеркавання верагоднасцяў і метад выбаркі кампанентаў энергасістэмы з лацінскага гіперкуба. Па-другое, створана шматмэтавая аптымізацыйная мадэль з улікам кошту назапашвання энергіі, лімітавай верагоднасці перацячэння магутнасці і страт сеткі. Нарэшце, аналіз мадэлявання праводзіцца ў вузлавай тэставай сістэме IEEE24.

1. Імавернасная мадэль патоку магутнасці

1.1 Мадэль нявызначанасці кампанентаў

Фотаэлектрычныя, нагрузка і генератар – усё гэта выпадковыя велічыні з нявызначанасцю. Пры разліку імавернаснага патоку магутнасці размеркавальнай сеткі імавернасная мадэль тлумачыцца ў літаратуры. З дапамогай аналізу гістарычных дадзеных, выхадная магутнасць фотаэлектрычнай вытворчасці электраэнергіі адпавядае размеркаванню BETA. Падганяючы размеркаванне верагоднасці магутнасці нагрузкі, мяркуецца, што нагрузка варта нармальнага размеркавання, а яе функцыя размеркавання шчыльнасці верагоднасці роўная

Малюнак (1)

Дзе, Pl – магутнасць нагрузкі; μ L і σ L – гэта чаканне і дысперсія нагрузкі адпаведна.

Імавернасная мадэль генератара звычайна прымае двухкропкавае размеркаванне, а яе функцыя размеркавання шчыльнасці верагоднасці роўная

(2)

Where, P is the probability of normal operation of generator; PG is the output power of the generator.

Калі святла дастаткова апоўдні, актыўная магутнасць фотаэлектрычнай электрастанцыі вялікая, і магутнасць, якую цяжка выкарыстоўваць своечасова, будзе захоўвацца ў акумулятарнай батарэі. Калі магутнасць нагрузкі высокая, акумулятар энергіі вызваліць назапашаную энергію. Імгненнае раўнанне энергетычнага балансу сістэмы назапашвання энергіі

Пры зарадцы

(3)

Пры разрадцы

(4)

Абмежаванне

Фотаздымкі,

Фотаздымкі,

Picture, picture

Дзе St – энергія, назапашаная ў момант часу T; Pt – магутнасць зарада і разраду назапашвальніка энергіі; SL і SG – гэта энергія зарадкі і разраду адпаведна. η C і η D – эфектыўнасць зарадкі і разрадкі адпаведна. Ds – хуткасць самаразраду акумулятара энергіі.

1.2 Лацінскі метад выбаркі гіперкуба

Існуюць метад мадэлявання, прыблізны метад і аналітычны метад, якія могуць быць выкарыстаны для аналізу патоку магутнасці сістэмы пры нявызначаных фактарах. Мадэляванне Монтэ-Карла з’яўляецца адным з найбольш дакладных метадаў у алгарытмах імавернасных патокаў магутнасці, але яго своечасовасць нізкая ў параўнанні з высокай дакладнасцю. У выпадку малых часоў выбаркі гэты метад звычайна ігнаруе хвост крывой размеркавання верагоднасці, але для павышэння дакладнасці яму неабходна павялічыць час выбаркі. Лацінскі метад выбаркі гіперкуба дазваляе пазбегнуць гэтай праблемы. Гэта іерархічны метад выбаркі, які можа гарантаваць, што кропкі выбаркі эфектыўна адлюстроўваюць размеркаванне верагоднасці і эфектыўна скарачаюць час выбаркі.

На малюнку 1 паказаны чаканне і дысперсія метаду выбаркі лацінскага гіперкуба і метаду мадэлявання Монтэ-Карла з часамі выбаркі ад 10 да 200. Агульная тэндэнцыя вынікаў, атрыманых двума метадамі, памяншаецца. Аднак чаканне і дысперсія, атрыманыя метадам Монтэ-Карла, вельмі няўстойлівыя, і вынікі, атрыманыя ў выніку некалькіх мадэляванняў, не аднолькавыя пры аднолькавым часе выбаркі. Дысперсія метаду выбаркі лацінскага гіперкуба няўхільна памяншаецца з павелічэннем часу выбаркі, а адносная памылка памяншаецца да менш чым 5%, калі час выбаркі перавышае 150. Варта адзначыць, што кропка выбаркі метаду выбаркі лацінскага гіперкуба роўная сіметрычна адносна восі Y, таму яго чаканая памылка роўная 0, што таксама з’яўляецца яго перавагай.

Карцінка

РІС. 1 Параўнанне розных часоў выбаркі паміж MC і LHS

Метад выбаркі лацінскага гіперкуба з’яўляецца метадам слаістай выбаркі. Дзякуючы паляпшэнню працэсу генерацыі выбаркі ўваходных выпадковых велічынь, значэнне выбаркі можа эфектыўна адлюстроўваць агульнае размеркаванне выпадковых велічынь. Працэс выбаркі дзеліцца на два этапы.

(1) Адбор пробаў

Xi (I = 1, 2,…, m) – гэта m выпадковых велічынь, а час выбаркі – N, як паказана на мал. 2. Кумулятыўная крывая размеркавання верагоднасці Xi дзеліцца на інтэрвал N з аднолькавым інтэрвалам і без перакрыцця, сярэдзіна кожнага інтэрвалу выбіраецца як значэнне выбаркі верагоднасці Y, а затым значэнне выбаркі Xi= p-1 (Yi) роўна разлічваецца з дапамогай адваротнай функцыі, а вылічанае Xi – гэта значэнне выбаркі выпадковай велічыні.

Карцінка

Малюнак 2 – прынцыповая схема LHS

(2) Перастаноўкі

Значэнні выбаркі выпадковых велічынь, атрыманыя з (1), паслядоўна размешчаны, таму карэляцыя паміж m выпадковымі велічынямі роўная 1, якую немагчыма вылічыць. Метад артаганалізацыі паслядоўнасці Грама-Шміта можа быць прыняты для памяншэння карэляцыі паміж значэннямі выбаркі выпадковых велічынь. Спачатку генеруецца матрыца парадку K×M I=[I1, I2…, IK]T. Элементы ў кожным радку размешчаны ў выпадковым парадку ад 1 да M, і яны ўяўляюць сабой пазіцыю значэння выбаркі зыходнай выпадковай велічыні.

Станоўчая ітэрацыя

Карцінка

Зваротная ітэратыўная

Карцінка

«Малюнак» уяўляе прызначэнне, вынас (Ik,Ij) уяўляе вылічэнне рэшткавага значэння ў лінейнай рэгрэсіі Ik=a+bIj, ранг(Ik) уяўляе новы вектар, сфарміраваны парадкавым нумарам элементаў у арыентацыі Ik ад малога да вялікага.

Пасля двухнакіраванай ітэрацыі да таго часу, пакуль сярэдняе значэнне ρ, якое ўяўляе карэляцыю, не памяншаецца, атрымліваецца матрыца пазіцый кожнай выпадковай велічыні пасля перастаноўкі, а затым можа быць атрымана матрыца перастаноўкі выпадковых велічынь з найменшай карэляцыяй.

(5)

Дзе малюнак – гэта каэфіцыент карэляцыі паміж Ik і Ij, cov – каварыяцыя, а VAR – дысперсія.

2. Шматмэтавая канфігурацыя аптымізацыі сістэмы назапашвання энергіі

2.1 Objective function

Для аптымізацыі магутнасці і ёмістасці сістэмы назапашвання энергіі ўсталёўваецца шматмэтавая функцыя аптымізацыі з улікам кошту сістэмы назапашвання энергіі, верагоднасці адключэння магутнасці і страт сеткі. У сувязі з рознымі памерамі кожнага паказчыка для кожнага паказчыка праводзіцца стандартызацыя адхіленняў. Пасля стандартызацыі адхіленняў дыяпазон значэнняў назіраных значэнняў розных зменных будзе знаходзіцца ў межах (0,1), а стандартызаваныя дадзеныя ўяўляюць сабой чыстыя велічыні без адзінак. У рэальнай сітуацыі могуць быць адрозненні ў акцэнтах на кожны паказчык. Калі кожнаму паказчыку надаецца пэўная вага, можна аналізаваць і вывучаць розныя акцэнты.

(6)

Дзе w – індэкс, які трэба аптымізаваць; Wmin і wmax – гэта мінімум і максімум зыходнай функцыі без стандартызацыі.

Мэтавая функцыя

(7)

У формуле λ1 ~ λ3 – гэта вагавыя каэфіцыенты, Eloss, PE і CESS – гэта стандартызаваныя страты ў сеткі філіялаў, верагоднасць перасячэння актыўнай магутнасці галіны і кошт інвестыцый у назапашванне энергіі адпаведна.

2.2 Генетычны алгарытм

Генетычны алгарытм — гэта своеасаблівы алгарытм аптымізацыі, створаны шляхам пераймання генетычных і эвалюцыйных законаў выжывання найбольш прыстасаваных і выжывання найбольш прыстасаваных у прыродзе. Гэта спачатку кадаванне, першапачатковая папуляцыя, кожнае кадаванне ад імя індывіда (магчымае рашэнне праблемы), таму кожнае магчымае рашэнне заключаецца ў трансфармацыі фенатыпу генатыпу, каб зрабіць выбар у адпаведнасці з законамі прыроды для кожнага чалавека і адабраны ў кожнае пакаленне да наступнага пакалення вылічальнай асяроддзя, каб адаптавацца да моцнага індывіда, пакуль найбольш прыстасоўваецца да асяроддзя асобы, пасля дэкадавання, гэта прыблізнае аптымальнае рашэнне праблемы.

У дадзенай працы сістэма электраэнергіі, уключаючы фотаэлектрычныя і назапашвальнікі энергіі, спачатку разлічваецца з дапамогай алгарытму імавернаснага патоку магутнасці, а атрыманыя дадзеныя выкарыстоўваюцца ў якасці ўваходнай зменнай генетычнага алгарытму для вырашэння задачы. Працэс разліку паказаны на малюнку 3, які ў асноўным падзелены на наступныя этапы:

Карцінка

РІС. 3 Алгарытм плыні

(1) Сістэма ўводу, фотаэлектрычныя і назапашвальнікі энергіі, а таксама выкананне выбаркі лацінскага гіперкуба і артаганалізацыі паслядоўнасці Грама-Шміта;

(2) Увядзіце адабраныя дадзеныя ў мадэль разліку патоку магутнасці і запішыце вынікі разліку;

(3) Выходныя вынікі былі закадаваны храмасомай для стварэння пачатковай папуляцыі, якая адпавядае значэнню выбаркі;

(4) Разлічыць прыдатнасць кожнага чалавека ў папуляцыі;

(5) адбіраць, крыжаваць і мутаваць, каб стварыць новае пакаленне насельніцтва;

(6) Ацэніце, ці выконваюцца патрабаванні, калі не, вярніцеся на крок (4); Калі так, то аптымальнае рашэнне выводзіцца пасля дэкадавання.

3. Прыклад аналізу

Метад імавернаснага патоку магутнасці мадэлюецца і аналізуецца ў тэставай сістэме IEEE24, паказанай на мал. 4, у якім узровень напружання 1-10 вузлоў складае 138 кВ, а 11-24 вузлоў – 230 кВ.

Карцінка

Малюнак 4 Тэставая сістэма вузла IEEE24

3.1. Уплыў фотаэлектрычнай электрастанцыі на энергасістэму

Фотаэлектрычная электрастанцыя ў энергасістэме, размяшчэнне і магутнасць энергасістэмы будуць уплываць на напружанне вузла і магутнасць галіны, таму перад аналізам уплыву сістэмы назапашвання энергіі для электрасеткі ў гэтым раздзеле спачатку аналізуецца ўплыў фотаэлектрычнай магутнасці. станцыя ў сістэме, фотаэлектрычны доступ да сістэмы ў гэтым артыкуле, тэндэнцыя мяжы верагоднасці, страты сеткі і гэтак далей правялі аналіз мадэлявання.

Як відаць з фіг. 5(а), пасля падлучэння фотаэлектрычнай электрастанцыі вузлы з меншым лімітам патоку магутнасці галіны выглядаюць наступным чынам: 11, 12, 13, 23, 13 для балансавання вузла, напружанне вузла і фазавы кут зададзены, маюць эфект стабільнага балансу электраэнергіі ў электрасетцы, 11, 12 і 23 замест непасрэдна падлучаных, у выніку, некалькі вузлоў, падлучаных да мяжы верагоднасці меншай і большай магутнасці, фотаэлектрычная электрастанцыя атрымае доступ да вузла з эфектам балансу менш на ўплыў энергасістэмы.

Карцінка

Малюнак 5. (а) сума лімітавай верагоднасці патоку магутнасці (б) ваганні напружання вузла (в) агульная страта сеткі сістэмы розных кропак доступу PV

У дадатак да перавышэння патоку магутнасці, у гэтым артыкуле таксама аналізуецца ўплыў фотаэлектрычных на напружанне вузла, як паказана на мал. 5(b). Для параўнання выбраны стандартныя адхіленні амплітуд напружання вузлоў 1, 3, 8, 13, 14, 15 і 19. У цэлым падлучэнне фотаэлектрычных электрастанцый да электрасеткі не аказвае вялікага ўплыву на напружанне вузлоў, але фотаэлектрычныя станцыі аказваюць вялікі ўплыў на напружанне a-вузлоў і бліжэйшых да іх вузлоў. Акрамя таго, у сістэме, прынятай у прыкладзе разліку, шляхам параўнання выяўляецца, што фотаэлектрычная электрастанцыя больш падыходзіць для доступу да тыпаў вузлоў: ① вузлы з больш высокім класам напружання, напрыклад, 14, 15, 16 і г.д., напружанне практычна не змяняецца; (2) вузлы, якія падтрымліваюцца генератарамі або рэгулюючымі камерамі, напрыклад 1, 2, 7 і г.д.; (3) у лініі супраціў вялікі ў канцы вузла.

In order to analyze the influence of PV access point on the total network loss of power system, this paper makes a comparison as shown in Figure 5(c). It can be seen that if some nodes with large load power and no power supply are connected to pv power station, the network loss of the system will be reduced. On the contrary, nodes 21, 22 and 23 are the power supply end, which is responsible for centralized power transmission. The photovoltaic power station connected to these nodes will cause large network loss. Therefore, the pv power station access point should be selected at the receiving end of power or the node with large load. This access mode can make the power flow distribution of the system more balanced and reduce the network loss of the system.

На падставе трох фактараў пры аналізе прыведзеных вышэй вынікаў вузел 14 бярэцца за кропку доступу фотаэлектрычнай электрастанцыі ў гэтым артыкуле, а затым вывучаецца ўплыў магутнасці розных фотаэлектрычных станцый на энергасістэму.

На малюнку 6(а) аналізуецца ўплыў фотаэлектрычнай магутнасці на сістэму. Можна заўважыць, што стандартнае адхіленне актыўнай магутнасці кожнай галіны павялічваецца з павелічэннем магутнасці фотаэлектрычнай сістэмы, і паміж імі існуе станоўчая лінейная залежнасць. За выключэннем некалькіх галін, паказаных на малюнку, стандартныя адхіленні іншых галін менш за 5 і паказваюць лінейную залежнасць, якія для зручнасці малявання ігнаруюцца. Відаць, што падключэнне да фотаэлектрычнай сеткі аказвае вялікі ўплыў на магутнасць непасрэдна падлучаных да фотаэлектрычнай кропкі доступу або сумежных галін. З-за абмежаванай перадачы лініі электраперадачы, аб’ёмы будаўніцтва і інвестыцый вялізныя, таму пры ўсталёўцы фотаэлектрычнай электрастанцыі варта ўлічваць абмежаванне прапускной здольнасці, выбраць найменшы ўплыў на доступ да лініі да лепшага месца, акрамя таго, Выбар найлепшай магутнасці фотаэлектрычнай электрастанцыі будзе гуляць важную ролю для памяншэння гэтага эфекту.

Карцінка

Малюнак 6. (а) стандартнае адхіленне актыўнай магутнасці галіны (б) верагоднасць выхаду за межы лімітавай магутнасці галіны (в) агульная страта сеткі сістэмы пры розных фотаэлектрычных магутнасцях

РІС. 6(b) параўноўваецца верагоднасць таго, што актыўная магутнасць перавышае ліміт кожнай галіны пры розных магутнасцях PV электрастанцыі. За выключэннем галін, паказаных на малюнку, астатнія галіны не перавышалі мяжы або верагоднасць была вельмі малай. У параўнанні з фіг. 6(а), можна заўважыць, што верагоднасць па-за межамі і стандартнае адхіленне не абавязкова звязаныя паміж сабой. Актыўная магутнасць лініі з вялікім ваганнем стандартнага адхілення не абавязкова выключана, і прычына звязана з напрамкам перадачы выходнай магутнасці фотаэлектрычнай сістэмы. Калі ён знаходзіцца ў тым жа кірунку, што і першапачатковы паток электраэнергіі галіны, малая фотаэлектрычная магутнасць таксама можа выклікаць адключэнне. Калі магутнасць PV вельмі вялікая, паток магутнасці не можа перавышаць ліміт.

На мал. 6(с), агульная сеткавая страта сістэмы павялічваецца з павелічэннем магутнасці фотаэлектрычных, але гэты эфект не відавочны. Калі магутнасць фотаэлектрычнай сістэмы павялічваецца на 60 МВт, агульныя страты ў сетцы павялічваюцца толькі на 0.5%, гэта значыць на 0.75 МВт. Такім чынам, пры ўсталёўцы PV электрастанцый страты ў сетцы павінны быць прыняты ў якасці другаснага фактару, а фактары, якія аказваюць большы ўплыў на стабільную працу сістэмы, павінны быць разгледжаны ў першую чаргу, такія як ваганні магутнасці лініі перадачы і верагоднасць выхаду за межы .

3.2 Уплыў доступу да назапашвання энергіі на сістэму

Раздзел 3.1 Месца доступу і магутнасць фотаэлектрычнай электрастанцыі залежаць ад энергасістэмы