Abstract A high proportion of photovoltaic power generation will have adverse effects on the stability of power system, and energy storage is considered to be one of the effective means to eliminate these effects. This paper analyzes the influence of photovoltaic power generation on the power system from the perspective of power flow, and then analyzes the effect of energy storage on restraining the influence. Firstly, the probability distribution model and energy storage model of components in power system are introduced, and the Latin hypercube sampling method and gram-Schmidt sequence normalization method are introduced. Secondly, a multi-objective optimization model was established, which considered the cost of the energy storage system, the off-limit probability of branch power flow and the network loss of the power grid. The optimal solution of the objective function was obtained by genetic algorithm. Finally, the simulation is carried out in IEEE24 node test system to analyze the influence of different photovoltaic access capacity and access location on the power system and the effect of energy storage on the power system, and the optimal energy storage configuration corresponding to different photovoltaic capacity is obtained.

Key words photovoltaic power generation; Energy storage system; Optimized configuration; Probability power flow; Genetic algorithm (ga)

Photovoltaic электр энергиясын өндүрүү жашыл айлана-чөйрөнү коргоо жана кайра жаралуучу артыкчылыктарга ээ, жана абдан потенциалдуу кайра жаралуучу энергиянын бири болуп эсептелет. 2020-жылга карата Кытайдын фотоэлектрдик электр энергиясын өндүрүү боюнча топтолгон кубаттуулугу 253 миллион кВтка жетти. Ири масштабдуу PV кубаттуулугунун үзгүлтүккө учурашы жана белгисиздиги энергетикалык системага, анын ичинде эң жогорку кыруу, туруктуулук жана жарыкты жок кылуу маселелерине таасирин тийгизет жана бул көйгөйлөр менен күрөшүү үчүн тармак ийкемдүү чараларды кабыл алышы керек. Энергияны сактоо бул көйгөйлөрдү чечүүнүн эффективдүү жолу болуп эсептелет. Энергияны сактоо тутумун колдонуу масштабдуу фотоэлектрдик тармакка туташтыруу үчүн жаңы чечимди алып келет.

Учурда фотоэлектрдик энергияны өндүрүү, энергияны сактоо системасы жана өлкөдө жана чет өлкөлөрдө потенциалдык күч агымы боюнча көптөгөн изилдөөлөр бар. Көптөгөн адабияттык изилдөөлөр көрсөткөндөй, энергияны сактоо фотоэлектрдик энергияны пайдалануу курсун жакшыртат жана фотоэлектрдик тармактын туруктуулугун чечет. Жаңы энергетикалык станцияда энергияны сактоо тутумун конфигурациялоодо оптикалык сактоону жана шамалды сактоону башкаруу стратегиясына гана эмес, энергияны сактоо системасынын экономикасына да көңүл буруу керек. Мындан тышкары, энергосистемадагы бир нече энергияны сактоочу электр станцияларын оптималдаштыруу үчүн энергияны сактоочу электр станцияларынын иштөөсүнүн экономикалык моделин изилдөө, фотоэлектрдик берүү каналдарынын баштапкы жана акыркы чекиттерин тандоо жана энергия сактоочу жерди тандоо. Бирок, энергияны сактоо тутумунун оптималдуу конфигурациясы боюнча жүргүзүлүп жаткан изилдөөлөр электр тутумуна конкреттүү таасирди эске албайт, ал эми көп чекиттүү система боюнча изилдөөлөр оптикалык сактоонун масштабдуу ишинин мүнөздөмөлөрүн камтыбайт.

Шамалдын энергиясы жана фотоэлектрдик энергия сыяктуу белгисиз жаңы энергияны өндүрүүнүн масштабдуу өнүгүшү менен энергетика системасынын операциясын пландаштырууда энергетикалык системанын агымын эсептөө зарыл. Мисалы, адабияттар шамал энергиясы менен энергетика системасында энергияны сактоонун оптималдуу жайгашуусун жана кубаттуулугун бөлүштүрүүнү изилдейт. Мындан тышкары, энергия агымын эсептөөдө бир нече жаңы энергия булактарынын ортосундагы корреляция да каралышы керек. Бирок, жогоруда айтылган бардык изилдөөлөр энергиянын жаңы генерациясынын белгисиздигин эске албаган детерминисттик күч агымынын ыкмаларына негизделген. Адабият шамал энергиясынын белгисиздигин карайт жана энергияны сактоо тутумунун сайтын тандоону оптималдаштыруу үчүн электр агымынын ыктымалдуу оптималдуу ыкмасын колдонот, бул иш экономикасын жакшыртат.

Азыркы учурда окумуштуулар тарабынан ар кандай ыктымалдык күч агымынын алгоритмдери сунушталып, адабияттарда Монте-Карло симуляциясынын негизинде сызыктуу эмес ыктымалдык күч агымынын маалыматтарын казып алуу ыкмалары сунушталган, бирок Монте-Карло ыкмасынын өз убагындагылыгы өтө начар. Энергияны сактоонун ордун изилдөө үчүн адабияттарда ыктымалдык оптималдуу күч агымын колдонуу сунушталып, 2 м чекиттик метод колдонулат, бирок бул ыкманын эсептөө тактыгы идеалдуу эмес. Латын гиперкуб үлгүсүн алуу ыкмасынын кубаттуулуктун агымын эсептөөдө колдонулушу бул эмгекте изилденип, латынча гиперкуб үлгүсүн алуу ыкмасынын артыкчылыгы сандык мисалдар менен көрсөтүлгөн.

Жогорудагы изилдөөлөрдүн негизинде, бул эмгекте электр энергиясын чоң масштабдуу фотоэлектрдик өндүрүш менен энергетика системасында энергияны сактоонун оптималдуу бөлүштүрүлүшүн изилдөө үчүн электр агымынын ыктымалдык агымы ыкмасы колдонулат. Биринчиден, ыктымалдык бөлүштүрүү модели жана энергосистемадагы компоненттердин латын гиперкуб үлгүсүн алуу ыкмасы киргизилет. Экинчиден, энергияны сактоонун баасын, кубаттуулуктун чектен ашкан агымын жана тармактын жоготууларын эске алуу менен көп максаттуу оптималдаштыруу модели түзүлөт. Акырында, симуляциялык талдоо IEEE24 түйүн тест системасында жүргүзүлөт.

1. Probabilistic power flow model

1.1 Компоненттердин белгисиздик модели

Photovoltaic, жүк жана генератор баары белгисиздик менен кокус өзгөрмөлөр болуп саналат. Бөлүштүрүү тармагынын ыктымалдык кубат агымын эсептөөдө ыктымалдык модели адабиятта түшүндүрүлөт. Тарыхый маалыматтарды талдоо аркылуу фотоэлектрдик электр энергиясын өндүрүүнүн кубаттуулугу BETA бөлүштүрүүнүн артынан келет. Жүктөлгөн кубаттуулуктун ыктымалдык бөлүштүрүүнү тууралоо менен, жүк нормалдуу бөлүштүрүүнүн артынан келет деп болжолдонот жана анын ыктымалдык тыгыздыгын бөлүштүрүү функциясы

Сүрөт (1)

Where, Pl is the load power; μ L and σ L are the expectation and variance of load respectively.

Генератордун ыктымалдык модели адатта эки чекиттүү бөлүштүрүүнү кабыл алат жана анын ыктымалдык тыгыздыгын бөлүштүрүү функциясы болуп саналат

(2)

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

Түшкө чейин жарык жетиштүү болгондо, фотоэлектр станциясынын активдүү кубаттуулугу чоң, ал эми өз убагында колдонуу кыйын болгон энергия энергияны сактоочу батареяда сакталат. Жүктөө кубаттуулугу жогору болгондо, энергия сактоочу батарейка сакталган энергияны бошотот. Энергияны сактоо системасынын көз ирмемдик энергия балансынын теңдемеси болуп саналат

Кубат алууда

(3)

When the discharge

(4)

чектөө

сүрөт,

сүрөт,

Picture, picture

Where, St is the energy stored at time T; Pt is the charge and discharge power of energy storage; SL and SG are the energy of charging and discharging respectively. η C and η D are charging and discharging efficiency respectively. Ds is the self-discharge rate of energy storage.

1.2 Латын гиперкуб үлгүсүн алуу ыкмасы

Белгисиз факторлордо системанын электр агымын талдоо үчүн колдонулушу мүмкүн болгон симуляция ыкмасы, болжолдуу ыкма жана аналитикалык метод бар. Монте-Карло симуляциясы кубаттуу агымдын ыктымалдык алгоритмдериндеги эң так методдордун бири, бирок анын өз убагындагы жогорку тактыкка салыштырмалуу төмөн. Төмөн тандап алуу убактысы болгон учурда, бул ыкма, адатта, ыктымалдык бөлүштүрүү ийри сызыгынын куйругун этибарга албайт, бирок тактыкты жакшыртуу үчүн, тандап алуу убактысын көбөйтүү керек. Латын гиперкуб үлгүсүн алуу ыкмасы бул көйгөйдөн качат. Бул иерархиялык тандоо ыкмасы, ал тандоо пункттары ыктымалдыктын бөлүштүрүлүшүн эффективдүү чагылдырып, тандап алуу убактысын эффективдүү кыскарта алат.

1-сүрөттө 10дон 200гө чейинки үлгүлөрдү алуу убакыттары менен латын гиперкубунун үлгүсүн алуу ыкмасынын жана Монте-Карлонун симуляциялык методунун күтүүлөрү жана дисперсиясы көрсөтүлгөн. Эки ыкма менен алынган жыйынтыктардын жалпы тенденциясы азаюуда. Бирок, монте-Карло ыкмасы менен алынган күтүү жана дисперсия абдан туруксуз жана бир нече симуляциялар менен алынган натыйжалар бирдей үлгү алуу убакыттары менен бирдей эмес. Латын гиперкубунун тандап алуу ыкмасынын дисперсиясы тандап алуу убактысынын көбөйүшү менен туруктуу азаят, ал эми салыштырма ката 5дөн ашык болгондо 150% га чейин төмөндөйт. Y огуна карата симметриялуу, ошондуктан анын күтүлгөн катасы 0, бул да анын артыкчылыгы.

Сүрөт

FIG. 1 MC жана LHS ортосундагы ар кандай үлгү алуу убакыттарын салыштыруу

Latin hypercube sampling method is a layered sampling method. By improving the sample generation process of input random variables, the sampling value can effectively reflect the overall distribution of random variables. The sampling process is divided into two steps.

(1) Sampling

Xi (I = 1, 2,… ,m) is m random variables, and the sampling times are N, as shown in FIG. 2. The cumulative probability distribution curve of Xi is divided into N interval with equal spacing and no overlap, the midpoint of each interval is selected as the sampling value of probability Y, and then the sampling value Xi= p-1 (Yi) is calculated by using inverse function, and the calculated Xi is the sampling value of random variable.

Сүрөт

Сүрөт 2 LHS схемалык диаграммасы

(2) алмаштыруу

(1)ден алынган кокус чоңдуктардын тандап алуу маанилери ырааттуу жайгаштырылат, ошондуктан m кокустук чоңдуктун ортосундагы корреляция 1ге барабар, аны эсептөө мүмкүн эмес. Грам-Шмидт ырааттуулугун ортогоналдаштыруу ыкмасы кокус чоңдуктардын тандап алуу маанилеринин ортосундагы корреляцияны азайтуу үчүн кабыл алынышы мүмкүн. Биринчиден, I=[I1, I2…, IK]T K×M тартиптеги матрица түзүлөт. Ар бир катардагы элементтер 1ден Mге чейин туш келди жайгаштырылат жана алар баштапкы кокустук чоңдуктун тандап алуу маанисинин абалын билдирет.

Позитивдүү итерация

Сүрөт

Тескери итерация

Сүрөт

“Сүрөт” дайындоону билдирет, takeout(Ik,Ij) сызыктуу регрессияда Ik=a+bIj калдык нарктын эсебин билдирет, rank(Ik) Ik багытындагы элементтердин ырааттуу саны менен түзүлгөн жаңы векторду билдирет.

Корреляцияны билдирген RMS мааниси азаймайынча эки багыттуу итерациядан кийин ар бир кокустук чоңдуктун алмаштыруудан кийинки позициялык матрицасы алынат, андан кийин эң аз корреляцияга ээ болгон кокус чоңдуктардын алмаштыруу матрицасы алынышы мүмкүн.

(5)

Where, the picture is correlation coefficient between Ik and Ij, cov is covariance, and VAR is variance.

2. Энергияны сактоо системасынын көп максаттуу оптималдаштыруу конфигурациясы

2.1 Максаттуу функция

Энергияны сактоо тутумунун кубаттуулугун жана кубаттуулугун оптималдаштыруу үчүн энергияны сактоо тутумунун наркын, кубаттуулуктун чектелүү ыктымалдыгын жана тармактын жоготууларын эске алуу менен көп максаттуу оптималдаштыруу функциясы түзүлөт. Ар бир индикатордун ар кандай өлчөмдөрүнө байланыштуу ар бир көрсөткүч боюнча четтөөлөрдү стандартташтыруу жүргүзүлөт. Четтөөлөрдү стандартташтыруудан кийин ар кандай өзгөрмөлөрдүн байкалган маанилеринин диапазону (0,1) ортосунда болот, ал эми стандартташтырылган маалыматтар бирдиктерсиз таза чоңдуктар болуп саналат. Иш жүзүндөгү кырдаалда ар бир көрсөткүчкө басым жасоодо айырмачылыктар болушу мүмкүн. Ар бир көрсөткүчкө белгилүү бир салмак берилсе, ар кандай басымдарды талдап, изилдөөгө болот.

(6)

Бул жерде, w – оптималдаштырыла турган индекс; Wmin жана wmax стандартташтыруу жок баштапкы функциянын минималдуу жана максимуму болуп саналат.

Максат функциясы болуп саналат

(7)

Формулада λ1 ~ λ3 салмак коэффициенттери, Eloss, PE жана CESS стандартташтырылган тармактык тармак жоготуулары, тармактык активдүү электр кубатын кесип өтүү ыктымалдыгы жана энергияны сактоого инвестициянын наркы.

2.2 Генетикалык алгоритм

Генетикалык алгоритм – табиятта эң күчтүүнүн аман калышынын генетикалык жана эволюциялык мыйзамдарын тууроо аркылуу түзүлгөн оптималдаштыруу алгоритминин бир түрү. Ал алгач коддоо, баштапкы популяциянын ар бир инсандын атынан коддоо (маселенин ишке ашкан чечими), ошондуктан ар бир мүмкүн болгон чечим генотиптин фенотипинин трансформациясы үчүн, ар бир индивид үчүн табияттын мыйзамдарына ылайык тандоону колго алуу жана күчтүү инсанга ылайыкташуу үчүн кийинки муун эсептөө чөйрөсүнө ар бир муун, адамдын айлана-чөйрөгө абдан ыңгайлашканга чейин, Декоддон кийин, бул маселенин болжолдуу оптималдуу чечими болуп саналат.

In this paper, the power system including photovoltaic and energy storage is firstly calculated by the probabilistic power flow algorithm, and the obtained data is used as the input variable of the genetic algorithm to solve the problem. The calculation process is shown in Figure 3, which is mainly divided into the following steps:

Сүрөт

FIG. 3 Алгоритмдин агымы

(1) Input system, photovoltaic and energy storage data, and perform Latin hypercube sampling and Gram-Schmidt sequence orthogonalization;

(2) Тандалган маалыматтарды электр агымын эсептөө моделине киргизүү жана эсептөөнүн натыйжаларын жазуу;

(3) Чыгаруунун натыйжалары тандап алуу маанисине туура келген баштапкы популяцияны түзүү үчүн хромосома тарабынан коддолгон;

(4) Calculate the fitness of each individual in the population;

(5) популяциянын жаңы муунун жаратуу үчүн тандоо, кайчылаш жана мутациялоо;

(6) Талаптар аткарылдыбы же жокпу, сот, эгерде аткарылбаса, кайтаруу кадамы (4); Ооба болсо, оптималдуу чечим декоддоодон кийин чыгарылат.

3. Example analysis

Ыктымал кубаттуулуктун агымынын ыкмасы IEEE24-түйүн сыноо системасында симуляцияланган жана талданган. 4, анда 1-10 түйүндөрдүн чыңалуу деңгээли 138 кВ, 11-24 түйүндөрүндө 230 кВ.

Сүрөт

Сүрөт 4 IEEE24 түйүн сыноо системасы

3.1 Фотоэлектр станциясынын энергия системасына тийгизген таасири

Энергосистемадагы фотоэлектр станциясы, энергосистеманын жайгашкан жери жана кубаттуулугу түйүндүн чыңалуусуна жана тармактык кубаттуулугуна таасирин тийгизет, ошондуктан, электр тармактары үчүн энергияны сактоо тутумунун таасирин талдоодон мурун, бул бөлүмдө алгач фотоэлектрдик энергиянын таасири талданат. Бул макалада системадагы станция, системага фотоэлектрдик жетүү, ыктымалдуулуктун чегинин тенденциясы, тармактын жоготуусу жана башкалар симуляциялык талдоо жүргүзгөн.

Фигден керунуп тургандай. 5(а), фотоэлектр станциясы туташтырылгандан кийин, тармактык кубаттуулук агымынын ашыкча чектелүү түйүндөрү төмөнкүдөй: 11, 12, 13, 23, 13 түйүн түйүнүн тең салмактоо үчүн, түйүндүн чыңалуусу жана фазалык бурч берилген, Туруктуу электр тармагынын энергия балансынын таасири, 11, 12 жана 23 түз туташтыруунун ордуна, натыйжада бир нече түйүндөр кичирейген жана көбүрөөк кубаттуулуктун ыктымалдыгын чектейт, фотоэлектр станциясы баланстык эффекти менен түйүнгө кире алат энергия системасынын таасири.

Сүрөт

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

Электр агымынын ашып кетишинен тышкары, бул документте фотоэлектрдин түйүндүн чыңалуусуна тийгизген таасири да талдоого алынган. 5(б). Салыштыруу үчүн 1, 3, 8, 13, 14, 15 жана 19 түйүндөрүнүн чыңалуу амплитудаларынын стандарттык четтөөлөрү тандалып алынган. Жалпысынан фотоэлектр станцияларын электр тармагына кошуу түйүндөрдүн чыңалуусуна чоң таасирин тийгизбейт, бирок фотоэлектр станциялары а-түйүндөрдүн жана аларга жакын жайгашкан түйүндөрдүн чыңалуусуна чоң таасирин тийгизет. Мындан тышкары, эсептөө мисалында кабыл алынган системада салыштыруу жолу менен фотоэлектр станциясы түйүндөрдүн түрлөрүнө жетүү үчүн ылайыктуураак экени аныкталган: ① жогорку чыңалуудагы түйүндөр, мисалы, 14, 15, 16 ж.б., чыңалуу дээрлик өзгөрбөйт; (2) генераторлор же жөндөөчү камералар тарабынан колдоого алынган түйүндөр, мисалы, 1, 2, 7 ж.б.; (3) линияда каршылык түйүнүн аягында чоң.

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.

Жогорудагы натыйжаларды талдоодо үч фактордун негизинде бул эмгекте фотоэлектр станциясынын кирүү түйүнү катары 14-түйүн алынган, андан кийин ар кандай фотоэлектр станцияларынын кубаттуулугунун электр системасына тийгизген таасири изилденген.

Сүрөт 6(а) системага фотоэлектрдик кубаттуулуктун таасирин талдайт. Ар бир тармактын активдүү кубаттуулугунун стандарттык четтөөсү фотоэлектрдик кубаттуулуктун жогорулашы менен жогорулап, экөөнүн ортосунда оң сызыктуу байланыш бар экенин көрүүгө болот. Сүрөттө көрсөтүлгөн бир нече бутактарды кошпогондо, башка бутактардын стандарттык четтөөлөрүнүн бардыгы 5тен аз жана сызыктуу байланышты көрсөтөт, алар чийүү ыңгайлуулугу үчүн эске алынбайт. Фотоэлектрдик тармакка туташуу фотоэлектрдик кирүү түйүнү менен түздөн-түз туташкан же чектеш бутактардын кубаттуулугуна чоң таасир этээрин көрүүгө болот. Электр өткөргүч линияларын өткөрүү чектелгендиктен, курулуш жана инвестициянын көлөмү чоң, ошондуктан фотоэлектр станциясын орнотууда транспорттук кубаттуулукту чектөөнү эске алып, линиянын эң жакшы жерге жетүүсүнө эң аз таасирди тандоо керек, андан тышкары, фотоэлектр станциясынын мыкты кубаттуулугун тандоо бул таасирди азайтуу үчүн маанилүү ролду ойнойт.

Сүрөт

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) ар кандай pv электр станцияларынын кубаттуулуктарында ар бир тармактын чегинен ашкан активдүү кубаттуулуктун ыктымалдыгын салыштырат. Сүрөттө көрсөтүлгөн бутактардан башка бутактары чектен ашкан жок же ыктымалдуулук өтө аз болду. FIG менен салыштырганда. 6(а), ал чектен тышкаркы жана стандарттык четтөө ыктымалдыгы сөзсүз түрдө байланыштуу эмес экенин көрүүгө болот. Стандарттык четтөөлөр чоң болгон линиянын активдүү кубаттуулугу сөзсүз түрдө чектелбейт жана анын себеби фотоэлектрдик кубаттуулуктун берүү багыты менен байланыштуу. Эгерде ал баштапкы тармактык электр агымы менен бир багытта болсо, кичинекей фотоэлектрдик күч да чектөөгө алып келиши мүмкүн. pv кубаттуулугу абдан чоң болгондо, электр агымы чектен ашпашы мүмкүн.

СУРЕТТЕ. 6(c), тутумдун жалпы тармактык жоготуусу фотоэлектрдик кубаттуулуктун өсүшү менен көбөйөт, бирок бул эффект ачык-айкын эмес. Фотоэлектрдик кубаттуулук 60 МВт көбөйгөндө, тармактын жалпы жоготуусу болгону 0.5%, башкача айтканда 0.75 МВт көбөйөт. Ошондуктан, pv электр станцияларын орнотууда тармактын жоготуулары экинчи фактор катары кабыл алынышы керек жана биринчи кезекте системанын туруктуу иштешине көбүрөөк таасир этүүчү факторлор, мисалы, электр өткөргүч линиясынын электр энергиясынын өзгөрүшү жана чектен чыгуу ыктымалдыгы эске алынышы керек. .

3.2 Impact of energy storage access on the system

Бөлүм 3.1 Фотоэлектр станциясынын кирүү абалы жана кубаттуулугу электр системасынан көз каранды