Abstract Ang usa ka taas nga proporsyon sa photovoltaic power generation adunay dili maayo nga mga epekto sa kalig-on sa sistema sa kuryente, ug ang pagtipig sa enerhiya gikonsiderar nga usa sa epektibo nga paagi aron mawagtang kini nga mga epekto. Kini nga papel nag-analisar sa impluwensya sa photovoltaic power generation sa power system gikan sa panglantaw sa power flow, ug dayon analisa ang epekto sa energy storage sa pagpugong sa impluwensya. Una, gipaila ang modelo sa pag-apod-apod sa posibilidad ug modelo sa pagtipig sa enerhiya sa mga sangkap sa sistema sa kuryente, ug ang pamaagi sa sampling sa Latin nga hypercube ug pamaagi sa pag-normalize sa pagkasunod-sunod sa gram-Schmidt gipaila. Ikaduha, natukod ang usa ka multi-objective optimization model, nga gikonsiderar ang gasto sa energy storage system, ang off-limit nga posibilidad sa branch power flow ug ang pagkawala sa network sa power grid. Ang kamalaumon nga solusyon sa katuyoan nga function nakuha pinaagi sa genetic algorithm. Sa katapusan, ang simulation gihimo sa IEEE24 node test system aron analisahon ang impluwensya sa lainlaing kapasidad sa pag-access sa photovoltaic ug lokasyon sa pag-access sa sistema sa kuryente ug ang epekto sa pagtipig sa enerhiya sa sistema sa kuryente, ug ang kamalaumon nga pagsumpo sa pagtipig sa enerhiya nga katumbas sa lainlaing kapasidad sa photovoltaic. nakuha.

Pangunang mga pulong photovoltaic power generation; Sistema sa pagtipig sa enerhiya; Na-optimize nga configuration; Lagmit nga dagan sa kuryente; Genetic algorithm (ga)

Ang photovoltaic power generation adunay mga bentaha sa green environmental protection ug renewable, ug giisip nga usa sa labing potensyal nga renewable energy. Pagka 2020, ang China nga kumulative install nga kapasidad sa photovoltaic power generation niabot na sa 253 million kw. Ang intermittency ug kawalay kasiguruhan sa dako nga PV nga gahum makaapekto sa sistema sa kuryente, lakip na ang mga isyu sa peak shaving, stability ug light discarding, ug ang grid kinahanglan nga mosagop sa mas flexible nga mga lakang aron masagubang kini nga mga isyu. Ang pagtipig sa enerhiya giisip nga usa ka epektibo nga paagi aron masulbad kini nga mga problema. Ang aplikasyon sa sistema sa pagtipig sa enerhiya nagdala usa ka bag-ong solusyon alang sa dako nga koneksyon sa photovoltaic grid.

Sa pagkakaron, adunay daghan nga mga panukiduki sa photovoltaic power generation, energy storage system ug probability power flow sa balay ug sa gawas sa nasud. Daghang mga pagtuon sa literatura nagpakita nga ang pagtipig sa enerhiya makapauswag sa rate sa paggamit sa photovoltaic ug makasulbad sa kalig-on sa koneksyon sa photovoltaic grid. Sa pag-configure sa sistema sa pagtipig sa enerhiya sa bag-ong istasyon sa kuryente sa enerhiya, kinahanglan nga hatagan pagtagad dili lamang ang estratehiya sa pagkontrol sa pagtipig sa optical ug pagtipig sa hangin, kondili usab sa ekonomiya sa sistema sa pagtipig sa enerhiya. Dugang pa, alang sa pag-optimize sa daghang mga istasyon sa kuryente sa pagtipig sa enerhiya sa sistema sa kuryente, kinahanglan nga tun-an ang modelo sa ekonomiya sa operasyon sa mga istasyon sa pagtipig sa enerhiya, ang pagpili sa site sa punto sa pagsugod ug katapusan nga punto sa mga channel sa transmission sa photovoltaic ug ang pagpili sa site sa pagtipig sa enerhiya. Bisan pa, ang naglungtad nga panukiduki bahin sa kamalaumon nga pag-configure sa sistema sa pagtipig sa enerhiya wala maghunahuna sa piho nga epekto sa sistema sa kuryente, ug ang panukiduki sa multi-point nga sistema wala mag-apil sa dagkong mga kinaiya sa operasyon sa pagtipig sa optical.

Uban sa dako nga pag-uswag sa dili sigurado nga bag-ong kusog nga henerasyon sa enerhiya sama sa kusog sa hangin ug photovoltaic, gikinahanglan nga kuwentahon ang dagan sa kuryente sa sistema sa kuryente sa pagplano sa operasyon sa sistema sa kuryente. Pananglitan, ang literatura nagtuon sa kamalaumon nga lokasyon ug kapasidad nga alokasyon sa pagtipig sa enerhiya sa sistema sa kuryente nga adunay gahum sa hangin. Dugang pa, ang correlation tali sa daghang bag-ong mga tinubdan sa enerhiya kinahanglan usab nga tagdon sa kalkulasyon sa dagan sa kuryente. Bisan pa, ang tanan nga mga pagtuon sa ibabaw gibase sa deterministikong mga pamaagi sa pag-agos sa kuryente, nga wala maghunahuna sa kawalay kasiguruhan sa bag-ong henerasyon sa enerhiya. Giisip sa literatura ang kawalay kasiguruhan sa gahum sa hangin ug gipadapat ang probabilistic nga labing maayo nga pamaagi sa pag-agos sa kuryente aron ma-optimize ang pagpili sa site sa sistema sa pagtipig sa enerhiya, nga nagpauswag sa ekonomiya sa operasyon.

Sa pagkakaron, lain-laing probabilistic power flow algorithms ang gisugyot sa mga eskolar, ug ang data mining nga mga pamaagi sa nonlinear probabilistic power flow base sa Monte Carlo simulation method gisugyot sa mga literatura, apan ang timeliness sa Monte Carlo nga pamaagi dili kaayo maayo. Gisugyot sa literatura nga gamiton ang probabilistic optimal nga dagan sa kuryente aron tun-an ang lokasyon sa pagtipig sa enerhiya, ug ang 2 m point nga pamaagi gigamit, apan ang pagkasibu sa kalkulasyon niini nga pamaagi dili maayo. Ang paggamit sa Latin hypercube sampling nga pamaagi sa kalkulasyon sa dagan sa kuryente gitun-an niini nga papel, ug ang pagkalabaw sa Latin hypercube sampling nga pamaagi gihulagway pinaagi sa numerical nga mga pananglitan.

Base sa panukiduki sa ibabaw, kini nga papel naggamit sa probabilistic power flow method aron tun-an ang kamalaumon nga alokasyon sa pagtipig sa enerhiya sa sistema sa kuryente nga adunay dako nga photovoltaic power generation. Una, ang probability distribution model ug Latin hypercube sampling nga pamaagi sa mga component sa power system gipaila. Ikaduha, usa ka multi-objective optimization model ang natukod nga gikonsiderar ang gasto sa pagtipig sa enerhiya, pag-agos sa kuryente sa limitasyon sa posibilidad ug pagkawala sa network. Sa katapusan, ang simulation analysis gihimo sa IEEE24 node test system.

1. Probabilistic power flow model

1.1 Kawalay kasiguruhan nga modelo sa mga sangkap

Ang photovoltaic, load ug generator kay random variables nga walay kasiguroan. Sa pagkalkula sa probabilistic power flow sa distribution network, ang probabilistic nga modelo gipatin-aw sa literatura. Pinaagi sa pagtuki sa makasaysayanong datos, ang output power sa photovoltaic power generation nagsunod sa BETA distribution. Pinaagi sa pagpahaum sa kalagmitan nga pag-apod-apod sa gahum sa pagkarga, gituohan nga ang pagkarga nagsunod sa normal nga pag-apod-apod, ug ang function sa pag-apod-apod sa probability density niini

Hulagway (1)

Diin, ang Pl mao ang gahum sa pagkarga; Ang μ L ug σ L mao ang gipaabot ug kalainan sa load.

Ang probabilidad nga modelo sa generator kasagarang nagsagop sa duha ka punto nga pag-apod-apod, ug ang probability density distribution function niini

(2)

Diin, P mao ang kalagmitan sa normal nga operasyon sa generator; Ang PG mao ang output nga gahum sa generator.

Kung ang suga igo na sa udto, ang aktibo nga gahum sa photovoltaic power station dako, ug ang gahum nga lisud gamiton sa oras itago sa baterya sa pagtipig sa enerhiya. Kung taas ang gahum sa pagkarga, ang baterya sa pagtipig sa enerhiya magpagawas sa gitipigan nga kusog. Ang dali nga balanse sa enerhiya nga equation sa sistema sa pagtipig sa enerhiya mao ang

Kung nag-charge

(3)

Sa diha nga ang pag-discharge

(4)

Ang pagpugong

Mga hulagway,

Mga hulagway,

Hulagway, hulagway

Diin, ang St mao ang enerhiya nga gitipigan sa oras T; Ang Pt mao ang charge ug discharge power sa energy storage; Ang SL ug SG mao ang kusog sa pag-charge ug pagdiskarga. Ang η C ug η D mao ang pag-charge ug pagdiskarga sa kahusayan. Ang Ds mao ang self-discharge rate sa pagtipig sa enerhiya.

1.2 Latin hypercube sampling nga pamaagi

Adunay mga pamaagi sa simulation, gibanabana nga pamaagi ug pamaagi sa analitikal nga magamit sa pag-analisar sa dagan sa kuryente sa sistema sa ilawom sa dili sigurado nga mga hinungdan. Ang simulation sa Monte Carlo mao ang usa sa labing tukma nga mga pamaagi sa probabilistic power flow algorithms, apan ang timeliness niini ubos kon itandi sa taas nga precision. Sa kaso sa mubu nga mga oras sa sampling, kini nga pamaagi kasagarang wala magtagad sa ikog sa kurba sa pag-apod-apod sa posibilidad, apan aron mapauswag ang katukma, kinahanglan nga dugangan ang mga oras sa sampling. Ang Latin hypercube sampling nga pamaagi naglikay niini nga problema. Kini usa ka hierarchical sampling nga pamaagi, nga makasiguro nga ang mga sampling point nagpakita sa posibilidad nga epektibo nga pag-apod-apod ug epektibo nga makunhuran ang mga oras sa sampling.

Ang Figure 1 nagpakita sa pagdahom ug kalainan sa Latin hypercube sampling nga pamaagi ug Monte Carlo simulation nga pamaagi nga adunay sampling nga mga panahon gikan sa 10 ngadto sa 200. Ang kinatibuk-ang uso sa mga resulta nga nakuha sa duha ka mga pamaagi nagkunhod. Bisan pa, ang pagpaabut ug kalainan nga nakuha sa pamaagi sa monte Carlo dili kaayo lig-on, ug ang mga resulta nga nakuha sa daghang mga simulation dili parehas sa parehas nga oras sa sampling. Ang kalainan sa Latin hypercube sampling nga pamaagi mikunhod sa makanunayon uban sa pagdugang sa sampling mga panahon, ug ang relatibong kasaypanan mikunhod ngadto sa ubos pa kay sa 5% sa diha nga ang sampling mga panahon labaw pa kay sa 150. Kini mao ang bili noting nga ang sampling punto sa Latin hypercube sampling nga paagi mao ang simetriko bahin sa Y-axis, mao nga ang gipaabot nga sayop mao ang 0, nga mao usab ang bentaha niini.

Ang litrato

FIG. 1 Pagkumpara sa lain-laing mga panahon sa sampling tali sa MC ug LHS

Ang Latin nga hypercube sampling nga pamaagi usa ka layered sampling nga pamaagi. Pinaagi sa pagpauswag sa proseso sa paghimo og sample sa input random variables, ang sampling value mahimong epektibong magpakita sa kinatibuk-ang pag-apod-apod sa random variables. Ang proseso sa sampling gibahin sa duha ka mga lakang.

(1) Pag-sampol

Ang Xi (I = 1, 2,… ,m) mao ang m random variables, ug ang sampling times kay N, sama sa gipakita sa FIG. 2. Ang cumulative probability distribution curve sa Xi gibahin ngadto sa N interval nga adunay patas nga gilay-on ug walay overlap, ang midpoint sa matag interval gipili isip sampling value sa probability Y, ug unya ang sampling value Xi= p-1 (Yi) mao ang kalkulado pinaagi sa paggamit sa inverse function, ug ang kalkulado Xi mao ang sampling bili sa random variable.

Ang litrato

Figure 2 schematic diagram sa LHS

(2) Mga permutasyon

Ang sampling values ​​sa random variables nga nakuha gikan sa (1) sunod-sunod nga gihan-ay, mao nga ang correlation tali sa m random variables kay 1, nga dili makalkulo. Ang gram-Schmidt sequence orthogonalization method mahimong gamiton aron makunhuran ang correlation tali sa sampling values ​​sa random variables. Una, usa ka matrix sa K×M order I=[I1, I2…, IK]T ang namugna. Ang mga elemento sa matag laray random nga gihan-ay gikan sa 1 ngadto sa M, ug kini nagrepresentar sa posisyon sa sampling nga bili sa orihinal nga random variable.

Positibo nga pagbalik-balik

Ang litrato

Usa ka reverse iterative

Ang litrato

Ang “Picture” nagrepresentar sa assignment, takeout(Ik,Ij) nagrepresentar sa kalkulasyon sa nahabilin nga bili sa linear regression Ik=a+bIj, rank(Ik) nagrepresentar sa bag-ong vector nga naporma sa sequence number sa mga elemento sa orientation Ik gikan sa gamay ngadto sa dako.

Human sa bidirectional iteration hangtud nga ang RMS value ρ, nga nagrepresentar sa correlation, dili mokunhod, ang position matrix sa matag random variable human makuha ang permutation, ug dayon ang permutation matrix sa random variables nga adunay pinakagamay nga correlation mahimong makuha.

(5)

Diin, ang hulagway mao ang correlation coefficient tali sa Ik ug Ij, cov mao ang covariance, ug ang VAR mao ang variance.

2. Multi-tumong optimization configuration sa energy storage system

2.1 Tumong nga gimbuhaton

Aron ma-optimize ang gahum ug kapasidad sa sistema sa pagtipig sa enerhiya, usa ka multi-objective optimization function ang gitukod nga gikonsiderar ang gasto sa sistema sa pagtipig sa enerhiya, ang posibilidad nga wala’y limitasyon sa gahum ug pagkawala sa network. Tungod sa lain-laing mga sukod sa matag timailhan, deviation standardization gihimo alang sa matag timailhan. Human sa deviation standardization, ang value range sa naobserbahang values ​​sa nagkalain-laing variables mahimong tali sa (0,1), ug ang standardized data puro nga gidaghanon nga walay units. Sa aktuwal nga sitwasyon, mahimong adunay mga kalainan sa paghatag gibug-aton sa matag timailhan. Kung ang matag timailhan gihatagan usa ka piho nga gibug-aton, ang lainlaing mga gibug-aton mahimong analisahon ug tun-an.

(6)

Diin, ang w mao ang indeks nga ma-optimize; Ang Wmin ug wmax mao ang minimum ug maximum sa orihinal nga function nga walay standardisasyon.

Ang katuyoan nga function mao ang

(7)

Sa pormula, λ1 ~ λ3 mao ang gibug-aton coefficients, Eloss, PE ug CESS mga standardized sanga network pagkawala, sanga aktibo nga gahum crossing kalagmitan ug enerhiya storage gasto investment sa tinagsa.

2.2 Genetic nga algorithm

Ang genetic algorithm kay usa ka klase sa optimization algorithm nga natukod pinaagi sa pagsundog sa genetic ug evolutionary nga mga balaod sa survival of the fittest and survival of the fittest in nature. Kini una sa coding, inisyal nga populasyon matag coding alang sa usa ka indibidwal (usa ka mahimo nga solusyon sa problema), mao nga ang matag mahimo nga solusyon gikan sa genotype phenotype nga pagbag-o, sa paghimo sa pagpili sumala sa mga balaod sa kinaiyahan alang sa matag indibidwal, ug gipili sa matag henerasyon ngadto sa sunod nga henerasyon sa computing palibot aron ipahiangay sa lig-on nga indibidwal, hangtud nga ang labing adaptable sa palibot sa indibidwal, Human sa decoding, kini mao ang gibana-bana nga kamalaumon nga solusyon sa problema.

Niini nga papel, ang sistema sa kuryente lakip ang photovoltaic ug pagtipig sa enerhiya una nga gikalkulo sa probabilistic power flow algorithm, ug ang nakuha nga datos gigamit isip input variable sa genetic algorithm aron masulbad ang problema. Ang proseso sa kalkulasyon gipakita sa Figure 3, nga kasagaran gibahin ngadto sa mosunod nga mga lakang:

Ang litrato

FIG. 3 Algorithm dagan

(1) Input system, photovoltaic ug energy storage data, ug paghimo sa Latin hypercube sampling ug Gram-Schmidt sequence orthogonalization;

(2) I-input ang sampled data ngadto sa power flow calculation model ug irekord ang mga resulta sa kalkulasyon;

(3) Ang mga resulta sa output gi-encode sa chromosome aron makamugna sa inisyal nga populasyon nga katumbas sa sampling value;

(4) Kalkulahin ang katakus sa matag indibidwal sa populasyon;

(5) pagpili, pag-cross ug mutate aron makahimo og bag-ong henerasyon sa populasyon;

(6) Hukmi kung ang mga kinahanglanon natuman, kung dili, balik nga lakang (4); Kung oo, ang labing maayo nga solusyon mao ang output pagkahuman sa pag-decode.

3. Pananglitan nga pagtuki

Ang probabilistic power flow method gi-simulate ug gi-analisa sa IEEE24-node test system nga gipakita sa FIG. 4, diin ang lebel sa boltahe sa 1-10 nodes mao ang 138 kV, ug ang sa 11-24 nodes mao ang 230 kV.

Ang litrato

Figure 4 IEEE24 node test system

3.1 Impluwensya sa photovoltaic power station sa power system

Photovoltaic power station sa power system, ang lokasyon ug kapasidad sa power system makaapekto sa node voltage ug branch power, busa, sa wala pa ang pag-analisar sa impluwensya sa energy storage system alang sa power grid, kini nga seksyon una nga nag-analisar sa impluwensya sa photovoltaic power estasyon sa sistema, photovoltaic access sa sistema sa niini nga papel, ang trend sa limitasyon sa kalagmitan, ang pagkawala sa network ug sa ingon sa gidala sa simulation analysis.

Ingon sa makita gikan sa FIG. 5(a), human makonektar ang photovoltaic power station, ang mga node nga adunay mas gamay nga branch power flow overlimit mao ang mosunod: 11, 12, 13, 23, 13 aron mabalanse ang node node, ang node voltage ug ang phase Angle gihatag, adunay epekto sa stable nga power grid power balance, 11, 12 ug 23 imbes nga direktang konektado, isip resulta, daghang mga node nga konektado sa limit ang posibilidad nga mas gamay ug mas daghang gahum, ang photovoltaic power station maka-access sa node nga adunay balanse nga epekto dili kaayo sa epekto sa sistema sa kuryente.

Ang litrato

Figure 5. (a) sum sa power flow off-limit probability (b) node voltage fluctuation (c) total system network loss of different PV access points

Dugang sa paglabaw sa dagan sa kuryente, kini nga papel nag-analisar usab sa impluwensya sa photovoltaic sa boltahe sa node, sama sa gipakita sa FIG. 5(b). Ang standard deviations sa boltahe amplitudes sa mga node 1, 3, 8, 13, 14, 15 ug 19 gipili alang sa pagtandi. Sa kinatibuk-an, ang koneksyon sa photovoltaic power stations ngadto sa power grid walay dakong impluwensya sa boltahe sa mga node, apan ang photovoltaic power station adunay dako nga impluwensya sa boltahe sa a-Nodes ug sa ilang duol nga mga node. Dugang pa, sa sistema nga gisagop sa panig-ingnan sa kalkulasyon, pinaagi sa pagtandi, nakita nga ang photovoltaic power station mas angay alang sa pag-access sa mga matang sa node: ① nodes nga adunay mas taas nga grado sa boltahe, sama sa 14, 15, 16, ug uban pa, ang boltahe halos dili mausab; (2) mga node nga gisuportahan sa mga generator o pag-adjust sa mga camera, sama sa 1, 2, 7, ug uban pa; (3) sa linya pagsukol dako sa katapusan sa node.

Aron maanalisa ang impluwensya sa PV access point sa kinatibuk-ang pagkawala sa network sa sistema sa kuryente, kini nga papel naghimo ug pagtandi sama sa gipakita sa Figure 5(c). Makita nga kung ang pipila ka mga node nga adunay dako nga gahum sa pagkarga ug walay suplay sa kuryente ang konektado sa pv power station, ang pagkawala sa network sa sistema makunhuran. Sa kasukwahi, ang mga node 21, 22 ug 23 mao ang katapusan sa suplay sa kuryente, nga responsable sa sentralisadong pagpasa sa kuryente. Ang photovoltaic power station nga konektado niini nga mga node maoy hinungdan sa dakong pagkawala sa network. Busa, ang pv power station access point kinahanglan nga pilion sa pagdawat sa katapusan sa gahum o sa node nga adunay dako nga load. Kining access mode makahimo sa power flow distribution sa system nga mas balanse ug makapamenos sa pagkawala sa network sa system.

Base sa tulo ka mga hinungdan sa pag-analisar sa mga resulta sa ibabaw, ang node 14 gikuha isip access point sa photovoltaic power station niini nga papel, ug dayon ang impluwensya sa kapasidad sa lain-laing photovoltaic power stations sa power system gitun-an.

Ang Figure 6(a) nag-analisar sa impluwensya sa kapasidad sa photovoltaic sa sistema. Makita nga ang standard deviation sa aktibo nga gahum sa matag sanga nagdugang sa pagtaas sa kapasidad sa photovoltaic, ug adunay positibo nga linear nga relasyon tali sa duha. Gawas sa daghang mga sanga nga gipakita sa numero, ang standard deviations sa ubang mga sanga ang tanan ubos pa sa 5 ug nagpakita sa usa ka linear nga relasyon, nga gibalewala alang sa kasayon ​​​​sa pagdrowing. Makita nga ang koneksyon sa photovoltaic grid adunay dako nga impluwensya sa gahum sa direktang konektado sa photovoltaic access point o kasikbit nga mga sanga. Tungod sa limitado nga transmission line transmission sa kuryente, ang mga linya sa transmission sa gidaghanon sa pagtukod ug pagpamuhunan dako kaayo, mao nga ang pag-instalar sa usa ka photovoltaic power station, kinahanglan nga tagdon ang limitasyon sa kapasidad sa transportasyon, pilia ang pinakagamay nga impluwensya sa pag-access sa linya sa pinakamaayo nga lokasyon, dugang pa, pagpili sa labing maayo nga kapasidad sa photovoltaic power station adunay usa ka importante nga bahin sa pagpakunhod niini nga epekto.

Ang litrato

Figure 6. (a) Branch active power standard deviation (b) branch power flow out-of-limit probability (c) total system network loss under different photovoltaic capacities

FIG. 6(b) nagtandi sa kalagmitan sa aktibo nga gahum nga molapas sa limitasyon sa matag sanga ubos sa lain-laing pv power station kapasidad. Gawas sa mga sanga nga gipakita sa numero, ang ubang mga sanga wala molapas sa limitasyon o ang posibilidad gamay ra kaayo. Kon itandi sa FIG. 6(a), makita nga ang kalagmitan sa off-limit ug standard deviation dili kinahanglan nga may kalabutan. Ang aktibo nga gahum sa usa ka linya nga adunay dako nga standard deviation fluctuation dili kinahanglan nga off-limit, ug ang rason may kalabutan sa transmission direksyon sa photovoltaic output gahum. Kung naa sa parehas nga direksyon sa orihinal nga dagan sa kuryente sa sanga, ang gamay nga gahum sa photovoltaic mahimo usab nga hinungdan sa off-limit. Kung ang pv power dako kaayo, ang power flow mahimong dili molapas sa limit.

Sa FIG. 6(c), ang kinatibuk-ang pagkawala sa network sa sistema nagdugang sa pagtaas sa kapasidad sa photovoltaic, apan kini nga epekto dili klaro. Sa diha nga ang photovoltaic nga kapasidad mosaka ug 60 MW, ang kinatibuk-ang pagkawala sa network mosaka lamang ug 0.5%, ie 0.75 MW. Busa, sa diha nga ang pag-instalar sa mga pv power station, ang pagkawala sa network kinahanglan nga isipon nga ikaduha nga hinungdan, ug ang mga hinungdan nga adunay mas dako nga epekto sa stable nga operasyon sa sistema kinahanglan nga konsiderahon una, sama sa transmission line power fluctuation ug out-of-limit probability. .

3.2 Epekto sa pag-access sa pagtipig sa enerhiya sa sistema

Seksyon 3.1 Ang access position ug kapasidad sa photovoltaic power station nagdepende sa power system