Anotacija Didelė dalis fotovoltinės energijos gamybos turės neigiamą poveikį energetikos sistemos stabilumui, o energijos kaupimas laikomas viena iš veiksmingų priemonių šiems poveikiams pašalinti. Straipsnyje analizuojama fotovoltinės energijos gamybos įtaka energetikos sistemai iš galios srauto perspektyvos, o vėliau – energijos kaupimo įtaka įtakos stabdymui. Pirmiausia supažindinamas su elektros energijos sistemos komponentų tikimybių pasiskirstymo ir energijos kaupimo modeliu bei lotyniškojo hiperkubo atrankos ir gram-Schmidt sekos normalizavimo metodu. Antra, buvo sukurtas kelių tikslų optimizavimo modelis, kuriame buvo atsižvelgta į energijos kaupimo sistemos kainą, neribotą atšakos galios srauto tikimybę ir elektros tinklo tinklo praradimą. Optimalus tikslo funkcijos sprendimas buvo gautas genetiniu algoritmu. Galiausiai, modeliavimas atliekamas IEEE24 mazgų testavimo sistemoje, siekiant išanalizuoti skirtingos fotovoltinės prieigos galios ir prieigos vietos įtaką elektros sistemai ir energijos kaupimo poveikį elektros sistemai bei optimalią energijos kaupimo konfigūraciją, atitinkančią skirtingą fotovoltinę galią. gaunamas.

Raktažodžiai fotovoltinės energijos gamyba; Energijos kaupimo sistema; Optimizuota konfigūracija; Tikimybinis galios srautas; Genetinis algoritmas (ga)

Fotovoltinės energijos gamyba turi ekologiškos aplinkos apsaugos ir atsinaujinančios energijos pranašumus ir yra laikoma viena potencialiausių atsinaujinančių energijos šaltinių. Iki 2020 m. Kinijos bendra fotovoltinės energijos gamybos instaliuota galia pasiekė 253 mln. kW. Didelio masto fotovoltinės energijos pertrūkis ir neapibrėžtumas turi įtakos elektros sistemai, įskaitant didžiausio skutimosi, stabilumo ir šviesos išmetimo problemas, todėl tinklas turi priimti lankstesnių priemonių, kad būtų galima išspręsti šias problemas. Energijos kaupimas laikomas efektyviu šių problemų sprendimo būdu. Energijos kaupimo sistemos taikymas suteikia naują sprendimą didelio masto fotovoltinio tinklo prijungimui.

Šiuo metu yra daug tyrimų apie fotovoltinės energijos generavimą, energijos kaupimo sistemą ir tikėtiną energijos srautą namuose ir užsienyje. Daugybė literatūros tyrimų rodo, kad energijos kaupimas gali pagerinti fotovoltinės energijos panaudojimo greitį ir išspręsti fotovoltinio tinklo ryšio stabilumą. Konfigūruojant energijos kaupimo sistemą naujoje energijos elektrinėje, reikia atkreipti dėmesį ne tik į optinio kaupimo ir vėjo kaupimo valdymo strategiją, bet ir į energijos kaupimo sistemos ekonomiškumą. Be to, norint optimizuoti daugybines energijos kaupimo jėgaines energetikos sistemoje, būtina ištirti energijos kaupimo elektrinių veikimo ekonominį modelį, fotovoltinių perdavimo kanalų pradžios ir pabaigos taško vietos parinkimą bei energijos kaupimo vietos pasirinkimas. Tačiau atliekami optimalios energijos kaupimo sistemos konfigūracijos tyrimai nenagrinėja konkretaus poveikio energetikos sistemai, o daugiataškės sistemos tyrimai neapima didelio masto optinio kaupimo veikimo charakteristikų.

Plačiai plėtojant neaiškios naujos energijos gamybos, tokios kaip vėjo energija ir fotovoltinė, plėtra, planuojant energetikos sistemos eksploataciją būtina apskaičiuoti elektros energijos srautą. Pavyzdžiui, literatūroje nagrinėjama optimali energijos kaupimo vieta ir pajėgumų paskirstymas energetikos sistemoje su vėjo energija. Be to, apskaičiuojant galios srautą taip pat reikėtų atsižvelgti į kelių naujų energijos šaltinių koreliaciją. Tačiau visi aukščiau pateikti tyrimai yra pagrįsti deterministiniais galios srauto metodais, kuriuose neatsižvelgiama į naujos energijos gamybos neapibrėžtumą. Literatūroje atsižvelgiama į vėjo energijos neapibrėžtumą ir taikomas tikimybinis optimalaus galios srauto metodas, optimizuojant energijos kaupimo sistemos vietos pasirinkimą, o tai pagerina eksploatacijos ekonomiškumą.

Šiuo metu mokslininkai siūlo skirtingus tikimybinio galios srauto algoritmus, o literatūroje buvo pasiūlyti netiesinio tikimybinio galios srauto duomenų gavybos metodai, paremti Monte Karlo modeliavimo metodu, tačiau Monte Karlo metodo savalaikiškumas yra labai menkas. Literatūroje energijos kaupimo vietai tirti siūloma naudoti tikimybinį optimalų galios srautą ir naudojamas 2 m taško metodas, tačiau šio metodo skaičiavimo tikslumas nėra idealus. Straipsnyje nagrinėjamas lotyniškojo hiperkubo atrankos metodo taikymas galios srauto skaičiavime, o lotyniškojo hiperkubo atrankos metodo pranašumas iliustruojamas skaitiniais pavyzdžiais.

Remiantis aukščiau pateiktais tyrimais, šiame darbe naudojamas tikimybinis galios srauto metodas, siekiant ištirti optimalų energijos kaupimo paskirstymą elektros sistemoje, gaminant didelio masto fotovoltinę energiją. Pirmiausia pristatomas elektros energijos sistemos komponentų tikimybių pasiskirstymo modelis ir lotyniškojo hiperkubo atrankos metodas. Antra, sukurtas kelių tikslų optimizavimo modelis, atsižvelgiant į energijos kaupimo sąnaudas, galios srauto viršijimo ribą tikimybę ir tinklo praradimą. Galiausiai, modeliavimo analizė atliekama IEEE24 mazgų testavimo sistemoje.

1. Tikimybinio galios srauto modelis

1.1 Komponentų neapibrėžtumo modelis

Fotovoltinė energija, apkrova ir generatorius yra atsitiktiniai dydžiai su neapibrėžtumu. Skaičiuojant skirstomojo tinklo tikimybinį galios srautą, literatūroje paaiškintas tikimybinis modelis. Analizuojant istorinius duomenis, fotovoltinės energijos gamybos išėjimo galia atitinka BETA pasiskirstymą. Pritaikant apkrovos galios tikimybinį pasiskirstymą, daroma prielaida, kad apkrova atitinka normalųjį pasiskirstymą, o jos tikimybės tankio pasiskirstymo funkcija yra

Paveikslėlis (1)

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

Generatoriaus tikimybių modelis paprastai priima dviejų taškų pasiskirstymą, o jo tikimybių tankio pasiskirstymo funkcija yra

(2)

kur P yra normalaus generatoriaus veikimo tikimybė; PG yra generatoriaus išėjimo galia.

When the light is sufficient at noon, the active power of the photovoltaic power station is large, and the power that is difficult to use in time will be stored in the energy storage battery. When the load power is high, the energy storage battery will release the stored energy. The instantaneous energy balance equation of the energy storage system is

Kraunant

(3)

Kai iškrova

(4)

Suvaržymas

Nuotraukos,

Nuotraukos,

Paveikslėlis, paveikslas

kur St yra laiku T sukaupta energija; Pt – energijos kaupimo įkrovimo ir iškrovimo galia; SL ir SG yra atitinkamai įkrovimo ir iškrovimo energija. η C ir η D yra atitinkamai įkrovimo ir iškrovimo efektyvumas. Ds yra energijos kaupimo savaiminio išsikrovimo greitis.

1.2 Lotyniškas hiperkubo atrankos metodas

Yra modeliavimo metodas, apytikslis metodas ir analitinis metodas, kurie gali būti naudojami sistemos galios srautui analizuoti esant neapibrėžtiems veiksniams. Monte Karlo modeliavimas yra vienas tiksliausių tikimybinių galios srauto algoritmų metodų, tačiau jo savalaikiškumas yra mažas, palyginti su dideliu tikslumu. Esant mažam atrankos laikui, šis metodas dažniausiai nepaiso tikimybių pasiskirstymo kreivės uodegos, tačiau norint pagerinti tikslumą, reikia padidinti atrankos laiką. Lotynų kalbos hiperkubo mėginių ėmimo metodas šios problemos išvengia. Tai hierarchinis atrankos metodas, galintis užtikrinti, kad atrankos taškai efektyviai atspindėtų tikimybių pasiskirstymą ir efektyviai sumažintų atrankos laiką.

1 paveiksle parodyta lotyniškojo hiperkubo atrankos metodo ir Monte Karlo modeliavimo metodo lūkesčiai ir dispersija, kai atrankos laikas svyruoja nuo 10 iki 200. Bendra šiais dviem metodais gautų rezultatų tendencija mažėja. Tačiau lūkesčiai ir dispersija, gauti taikant Monte Carlo metodą, yra labai nestabilūs, o kelių modeliavimų rezultatai nėra vienodi, kai imties laikas yra toks pat. Lotyniškojo hiperkubo atrankos metodo dispersija tolygiai mažėja didėjant mėginių ėmimo laikams, o santykinė paklaida sumažėja iki mažiau nei 5 %, kai atrankos laikas yra didesnis nei 150. Verta paminėti, kad lotyniškojo hiperkubo atrankos metodo atrankos taškas yra simetriškas Y ašies atžvilgiu, todėl jo laukiama paklaida yra 0, o tai taip pat yra jo pranašumas.

Nuotrauka

Fig. 1 Skirtingų mėginių ėmimo laiko tarp MC ir LHS palyginimas

Lotynų kalbos hiperkubo mėginių ėmimo metodas yra sluoksniuotasis mėginių ėmimo metodas. Pagerinus įvesties atsitiktinių dydžių imties generavimo procesą, atrankos vertė gali veiksmingai atspindėti bendrą atsitiktinių dydžių pasiskirstymą. Mėginių ėmimo procesas yra padalintas į du etapus.

(1) Mėginių ėmimas

Xi (I = 1, 2,… ,m) yra m atsitiktinių dydžių, o atrankos laikas yra N, kaip parodyta Fig. 2. Xi kaupiamojo tikimybių pasiskirstymo kreivė yra padalinta į N intervalą vienodais tarpais ir be persidengimo, kiekvieno intervalo vidurio taškas pasirenkamas kaip tikimybės Y atrankos vertė, o tada atrankos reikšmė Xi= p-1 (Yi) apskaičiuojamas naudojant atvirkštinę funkciją, o apskaičiuota Xi yra atsitiktinio dydžio atrankos vertė.

Nuotrauka

2 pav. LHS schema

(2) Permutacijos

The sampling values of random variables obtained from (1) are sequentially arranged, so the correlation between m random variables is 1, which cannot be calculated. The gram-Schmidt sequence orthogonalization method can be adopted to reduce the correlation between the sampling values of random variables. Firstly, a matrix of K×M order I=[I1, I2…, IK]T is generated. Elements in each row are randomly arranged from 1 to M, and they represent the position of the sampling value of the original random variable.

Teigiama iteracija

Nuotrauka

Atvirkštinis iteratyvas

Nuotrauka

„Paveikslėlis“ reiškia priskyrimą, išėmimas (Ik, Ij) reiškia likutinės vertės apskaičiavimą tiesine regresija Ik=a+bIj, rangas (Ik) reiškia naują vektorių, sudarytą iš Ik orientacijos elementų sekos skaičiaus nuo mažo iki didelio.

Atlikus dvikryptę iteraciją, kol nemažėja koreliaciją vaizduojanti RMS reikšmė ρ, gaunama kiekvieno atsitiktinio dydžio padėties matrica po permutacijos, o tada galima gauti mažiausiai koreliuojančių atsitiktinių dydžių permutacijos matricą.

(5)

Kur paveikslėlyje yra koreliacijos koeficientas tarp Ik ir Ij, cov yra kovariacija, o VAR yra dispersija.

2. Daugiaobjektinė energijos kaupimo sistemos optimizavimo konfigūracija

2.1 Objective function

Siekiant optimizuoti energijos kaupimo sistemos galią ir talpą, nustatoma kelių tikslų optimizavimo funkcija, atsižvelgiant į energijos kaupimo sistemos kainą, galios neribojimo tikimybę ir tinklo nuostolius. Dėl skirtingų kiekvieno rodiklio matmenų, kiekvienam rodikliui atliekamas nuokrypių standartizavimas. Po nuokrypių standartizavimo įvairių kintamųjų stebimų verčių reikšmių diapazonas bus tarp (0,1), o standartizuoti duomenys yra grynieji dydžiai be vienetų. Faktinėje situacijoje kiekvieno rodiklio akcentavimas gali skirtis. Jei kiekvienam rodikliui suteikiamas tam tikras svoris, galima analizuoti ir tirti skirtingus akcentus.

(6)

Where, w is the index to be optimized; Wmin and wmax are the minimum and maximum of the original function without standardization.

Tikslinė funkcija yra

(7)

Formulėje λ1 ~ λ3 yra svorio koeficientai, Eloss, PE ir CESS yra standartizuoti atšakų tinklo nuostoliai, šakos aktyviosios galios kirtimo tikimybė ir energijos kaupimo investicijų kaina.

2.2 Genetic algorithm

Genetinis algoritmas yra tam tikras optimizavimo algoritmas, sukurtas imituojant genetinius ir evoliucijos dėsnius, susijusius su stipriausiųjų išlikimu ir stipriausių išlikimu gamtoje. Pirmiausia reikia koduoti, pradinė populiacija, kiekviena koduojanti individo vardu (įmanomas problemos sprendimas), todėl kiekvienas galimas sprendimas yra iš genotipo fenotipo transformacijos, imtis pasirinkti pagal gamtos dėsnius kiekvienam individui ir pasirinkti kiekviena karta į kitos kartos skaičiavimo aplinką prisitaikyti prie stipraus individo, kol labiausiai prisitaiko prie individo aplinkos, Po dekodavimo tai yra apytikslis optimalus problemos sprendimas.

Šiame darbe elektros energijos sistema, apimanti fotovoltinę ir energijos kaupimą, pirmiausia apskaičiuojama tikimybiniu galios srauto algoritmu, o gauti duomenys naudojami kaip genetinio algoritmo įvesties kintamasis problemai išspręsti. Skaičiavimo procesas parodytas 3 paveiksle, kuris daugiausia suskirstytas į šiuos veiksmus:

Nuotrauka

Fig. 3 Algoritmo eiga

(1) Įvesties sistema, fotovoltinės ir energijos kaupimo duomenys, atlikti lotyniškojo hiperkubo mėginių ėmimą ir Gramo-Schmidto sekos ortogonalizaciją;

(2) Įveskite atrinktus duomenis į galios srauto skaičiavimo modelį ir užregistruokite skaičiavimo rezultatus;

(3) Išvesties rezultatai buvo užkoduoti chromosomos, kad būtų sukurta pradinė populiacija, atitinkanti atrankos vertę;

(4) Apskaičiuokite kiekvieno individo tinkamumą populiacijoje;

(5) atrinkti, sukryžminti ir mutuoti, kad susidarytų naujos kartos populiacija;

(6) Įvertinkite, ar tenkinami reikalavimai, o jei ne, grįžkite į žingsnį (4); Jei taip, po dekodavimo išvedamas optimalus sprendimas.

3. Pavyzdinė analizė

Tikimybinis galios srauto metodas yra modeliuojamas ir analizuojamas IEEE24 mazgo testavimo sistemoje, parodytoje Fig. 4, kuriame 1-10 mazgų įtampos lygis yra 138 kV, o 11-24 mazgų – 230 kV.

Nuotrauka

4 pav. IEEE24 mazgo testavimo sistema

3.1 Fotovoltinės elektrinės įtaka elektros sistemai

Fotovoltinė elektrinė elektros sistemoje, elektros sistemos vieta ir galia turės įtakos mazgo įtampai ir šakos galiai, todėl prieš analizuojant energijos kaupimo sistemos įtaką elektros tinklui, šiame skyriuje pirmiausia analizuojama fotovoltinės galios įtaka. stoties sistemoje, fotovoltinės prieigos sistemoje, šiame dokumente, tikimybės ribos tendencija, tinklo praradimas ir tt buvo atlikta modeliavimo analizė.

Kaip matyti iš Fig. 5(a), prijungus fotovoltinę elektrinę, mazgai su mažesne šakos galios srauto riba yra tokie: 11, 12, 13, 23, 13 mazgo mazgui subalansuoti, nurodyta mazgo įtampa ir fazės kampas, turi stabilaus elektros tinklo galios balanso efektas, 11, 12 ir 23, o ne tiesiogiai prijungti, dėl to keli mazgai, prijungti prie ribos, tikimybė, kad bus mažesnė ir didesnė galia, fotovoltinė elektrinė pateks į mazgą, kurio balanso efektas yra mažesnis. elektros sistemos poveikis.

Nuotrauka

5 pav. (a) galios srauto neribinės tikimybės suma (b) mazgo įtampos svyravimai (c) bendras skirtingų PV prieigos taškų sistemos tinklo praradimas

Be galios srauto viršijimo, šiame darbe taip pat analizuojama fotovoltinės energijos įtaka mazgo įtampai, kaip parodyta Fig. 5(b). Palyginimui parenkami 1, 3, 8, 13, 14, 15 ir 19 mazgų įtampos amplitudių standartiniai nuokrypiai. Apskritai fotovoltinių elektrinių prijungimas prie elektros tinklo neturi didelės įtakos mazgų įtampai, tačiau fotovoltinės elektrinės turi didelę įtaką a mazgų ir šalia jų esančių mazgų įtampai. Be to, skaičiavimo pavyzdžiu pasirinktoje sistemoje, palyginus, nustatyta, kad fotovoltinė elektrinė yra tinkamesnė prieigai prie tokių mazgų tipų: ① aukštesnės įtampos laipsnio mazgai, pvz., 14, 15, 16 ir kt., įtampa beveik nesikeičia; (2) mazgai, palaikomi generatorių arba reguliuojančių kamerų, pvz., 1, 2, 7 ir kt.; (3) linijos pasipriešinimas yra didelis mazgo gale.

Siekiant išanalizuoti PV prieigos taško įtaką bendram elektros energijos tinklo nuostoliui, šiame darbe atliekamas palyginimas, kaip parodyta 5(c) paveiksle. Matyti, kad prie pv elektrinės prijungus kai kuriuos mazgus su didele apkrovos galia ir be maitinimo, sistemos tinklo nuostoliai sumažės. Priešingai, 21, 22 ir 23 mazgai yra maitinimo šaltinis, atsakingas už centralizuotą energijos perdavimą. Prie šių mazgų prijungta fotovoltinė elektrinė sukels didelius tinklo nuostolius. Todėl pv elektrinės prieigos taškas turėtų būti pasirinktas maitinimo priėmimo gale arba mazge su didele apkrova. Šis prieigos režimas gali subalansuoti sistemos energijos srauto paskirstymą ir sumažinti sistemos tinklo nuostolius.

Remiantis trimis aukščiau pateiktų rezultatų analizės veiksniais, fotovoltinės elektrinės prieigos tašku šiame darbe imamas 14 mazgas, o vėliau tiriama skirtingų fotovoltinių elektrinių galios įtaka elektros sistemai.

6(a) paveiksle analizuojama fotovoltinės talpos įtaka sistemai. Matyti, kad kiekvienos šakos aktyviosios galios standartinis nuokrypis didėja didėjant fotovoltinei galiai, o tarp jų yra teigiamas tiesinis ryšys. Išskyrus kelias paveiksle pavaizduotas šakas, visų kitų šakų standartiniai nuokrypiai yra mažesni nei 5 ir rodo tiesinį ryšį, į kurį, kad būtų patogiau piešti, nepaisoma. Matyti, kad fotovoltinio tinklo jungtis turi didelę įtaką tiesiogiai prijungto prie fotovoltinės prieigos taško ar gretimų šakų galiai. Dėl riboto perdavimo linijų perdavimo linijų statybos ir investicijų kiekiai yra didžiuliai, todėl įrengiant fotovoltinę elektrinę reikėtų atsižvelgti į transportavimo pajėgumų apribojimą, pasirinkti mažiausią įtaką linijos privažiavimui iki geriausios vietos, be to, Norint sumažinti šį poveikį, svarbu pasirinkti geriausią fotovoltinės elektrinės galią.

Nuotrauka

6 paveikslas. (a) Atšakos aktyviosios galios standartinis nuokrypis (b) Atšakos galios srauto neribota tikimybė (c) bendras sistemos tinklo nuostolis esant skirtingoms fotovoltinėms galioms

Fig. 6(b) lygina tikimybę, kad aktyvioji galia viršys kiekvienos šakos ribą esant skirtingoms PV elektrinių galioms. Išskyrus paveiksle pavaizduotas šakas, kitos šakos neviršijo ribos arba tikimybė buvo labai maža. Palyginti su Fig. 6(a), matyti, kad neribotos ribos tikimybė ir standartinis nuokrypis nebūtinai yra susiję. Linijos su dideliu standartinio nuokrypio svyravimu aktyvioji galia nebūtinai yra neribota, o priežastis yra susijusi su fotovoltinės išėjimo galios perdavimo kryptimi. Jei jis yra ta pačia kryptimi, kaip ir pradinis šakos energijos srautas, maža fotovoltinė galia taip pat gali sukelti neribojimą. Kai Pv galia labai didelė, galios srautas negali viršyti ribos.

Fig. 6 (c), bendras sistemos tinklo praradimas didėja didėjant fotovoltinei galiai, tačiau šis poveikis nėra akivaizdus. Kai fotovoltinė galia padidėja 60 MW, bendri tinklo nuostoliai padidėja tik 0.5%, ty 0.75 MW. Todėl, įrengiant pv elektrines, tinklo praradimas turėtų būti vertinamas kaip antrinis veiksnys, o pirmiausia reikia atsižvelgti į veiksnius, turinčius didesnę įtaką stabiliam sistemos darbui, tokius kaip perdavimo linijos galios svyravimai ir neribinė tikimybė. .

3.2 Impact of energy storage access on the system

3.1 skirsnis Fotovoltinės elektrinės prieigos padėtis ir galia priklauso nuo maitinimo sistemos