Abstrak Penjanaan kuasa fotovoltaik yang tinggi akan mempunyai kesan buruk ke atas kestabilan sistem kuasa, dan penyimpanan tenaga dianggap sebagai salah satu cara yang berkesan untuk menghapuskan kesan ini. Kertas kerja ini menganalisis pengaruh penjanaan kuasa fotovoltaik pada sistem kuasa dari perspektif aliran kuasa, dan kemudian menganalisis kesan penyimpanan tenaga ke atas menahan pengaruh. Pertama, model pengagihan kebarangkalian dan model storan tenaga komponen dalam sistem kuasa diperkenalkan, dan kaedah pensampelan hypercube Latin dan kaedah normalisasi jujukan gram-Schmidt diperkenalkan. Kedua, model pengoptimuman berbilang objektif telah diwujudkan, yang mempertimbangkan kos sistem penyimpanan tenaga, kebarangkalian luar had aliran kuasa cawangan dan kehilangan rangkaian grid kuasa. Penyelesaian optimum fungsi objektif diperolehi oleh algoritma genetik. Akhir sekali, simulasi dijalankan dalam sistem ujian nod IEEE24 untuk menganalisis pengaruh kapasiti capaian fotovoltaik yang berbeza dan lokasi capaian pada sistem kuasa dan kesan penyimpanan tenaga pada sistem kuasa, dan konfigurasi penyimpanan tenaga optimum sepadan dengan kapasiti fotovoltaik yang berbeza. diperolehi.

Kata kunci penjanaan kuasa fotovoltaik; Sistem penyimpanan tenaga; Konfigurasi yang dioptimumkan; Aliran kuasa kebarangkalian; Algoritma genetik (ga)

Penjanaan kuasa fotovoltaik mempunyai kelebihan perlindungan alam sekitar hijau dan boleh diperbaharui, dan dianggap sebagai salah satu tenaga boleh diperbaharui yang paling berpotensi. Menjelang 2020, kapasiti terkumpul terpasang penjanaan kuasa fotovoltaik China telah mencapai 253 juta kw. Intermitten dan ketidakpastian kuasa PV berskala besar menjejaskan sistem kuasa, termasuk isu pencukuran puncak, kestabilan dan pembuangan cahaya, dan grid perlu menggunakan langkah yang lebih fleksibel untuk menangani isu ini. Penyimpanan tenaga dianggap sebagai cara yang berkesan untuk menyelesaikan masalah ini. Aplikasi sistem storan tenaga membawa penyelesaian baharu untuk sambungan grid fotovoltaik berskala besar.

Pada masa ini, terdapat banyak penyelidikan mengenai penjanaan kuasa fotovoltaik, sistem penyimpanan tenaga dan aliran kuasa kebarangkalian di dalam dan luar negara. Sebilangan besar kajian literatur menunjukkan bahawa penyimpanan tenaga boleh meningkatkan kadar penggunaan fotovoltaik dan menyelesaikan kestabilan sambungan grid fotovoltaik. Dalam konfigurasi sistem penyimpanan tenaga di stesen janakuasa tenaga baru, perhatian harus diberikan bukan sahaja kepada strategi kawalan penyimpanan optik dan penyimpanan angin, tetapi juga kepada ekonomi sistem penyimpanan tenaga. Di samping itu, untuk pengoptimuman stesen janakuasa simpanan tenaga berbilang dalam sistem kuasa, adalah perlu untuk mengkaji model ekonomi pengendalian stesen janakuasa simpanan tenaga, pemilihan tapak titik permulaan dan titik akhir saluran penghantaran fotovoltaik dan pemilihan tapak simpanan tenaga. Walau bagaimanapun, penyelidikan sedia ada mengenai konfigurasi optimum sistem storan tenaga tidak mengambil kira kesan khusus pada sistem kuasa, dan penyelidikan mengenai sistem berbilang titik tidak melibatkan ciri operasi penyimpanan optik berskala besar.

Dengan pembangunan berskala besar penjanaan tenaga baru yang tidak menentu seperti kuasa angin dan fotovoltaik, adalah perlu untuk mengira aliran kuasa sistem kuasa dalam perancangan operasi sistem kuasa. Sebagai contoh, literatur mengkaji lokasi optimum dan peruntukan kapasiti penyimpanan tenaga dalam sistem kuasa dengan kuasa angin. Di samping itu, korelasi antara pelbagai sumber tenaga baharu juga perlu dipertimbangkan dalam pengiraan aliran kuasa. Walau bagaimanapun, semua kajian di atas adalah berdasarkan kaedah aliran kuasa deterministik, yang tidak mengambil kira ketidakpastian penjanaan tenaga baharu. Kesusasteraan mempertimbangkan ketidakpastian kuasa angin dan menggunakan kaedah aliran kuasa optimum kebarangkalian untuk mengoptimumkan pemilihan tapak sistem storan tenaga, yang meningkatkan ekonomi operasi.

Pada masa ini, algoritma aliran kuasa kebarangkalian yang berbeza telah dicadangkan oleh sarjana, dan kaedah perlombongan data aliran kuasa kebarangkalian bukan linear berdasarkan kaedah simulasi Monte Carlo telah dicadangkan dalam literatur, tetapi ketepatan masa kaedah Monte Carlo adalah sangat lemah. Adalah dicadangkan dalam literatur untuk menggunakan aliran kuasa optimum kebarangkalian untuk mengkaji lokasi penyimpanan tenaga, dan kaedah titik 2 m digunakan, tetapi ketepatan pengiraan kaedah ini tidak sesuai. Aplikasi kaedah pensampelan hiperkubus Latin dalam pengiraan aliran kuasa dikaji dalam kertas ini, dan keunggulan kaedah pensampelan hiperkubus Latin digambarkan melalui contoh berangka.

Berdasarkan kajian di atas, kertas kerja ini menggunakan kaedah aliran kuasa probabilistik untuk mengkaji peruntukan optimum storan tenaga dalam sistem kuasa dengan penjanaan kuasa fotovoltaik berskala besar. Pertama, model taburan kebarangkalian dan kaedah pensampelan hiperkubus Latin komponen dalam sistem kuasa diperkenalkan. Kedua, model pengoptimuman berbilang objektif diwujudkan dengan mengambil kira kos penyimpanan tenaga, aliran kuasa melebihi kebarangkalian had dan kehilangan rangkaian. Akhir sekali, analisis simulasi dijalankan dalam sistem ujian nod IEEE24.

1. Model aliran kuasa kebarangkalian

1.1 Model ketidakpastian komponen

Fotovoltaik, beban dan penjana adalah semua pembolehubah rawak dengan ketidakpastian. Dalam pengiraan aliran kuasa kebarangkalian rangkaian pengedaran, model kebarangkalian dijelaskan dalam literatur. Melalui analisis data sejarah, kuasa keluaran penjanaan kuasa fotovoltaik mengikuti pengagihan BETA. Dengan memasangkan taburan kebarangkalian kuasa beban, diandaikan bahawa beban mengikuti taburan normal, dan fungsi taburan ketumpatan kebarangkaliannya ialah

Gambar (1)

Di mana, Pl ialah kuasa beban; μ L dan σ L ialah jangkaan dan varians beban masing-masing.

Model kebarangkalian penjana biasanya menggunakan taburan dua titik, dan fungsi taburan ketumpatan kebarangkaliannya ialah

(2)

Di mana, P ialah kebarangkalian operasi biasa penjana; PG ialah kuasa keluaran penjana.

Apabila cahaya mencukupi pada waktu tengah hari, kuasa aktif stesen janakuasa fotovoltaik adalah besar, dan kuasa yang sukar digunakan dalam masa akan disimpan dalam bateri simpanan tenaga. Apabila kuasa beban tinggi, bateri simpanan tenaga akan membebaskan tenaga yang disimpan. Persamaan imbangan tenaga serta-merta bagi sistem penyimpanan tenaga ialah

Semasa mengecas

(3)

Apabila pelepasan

(4)

kekangan

Gambar,

Gambar,

Gambar, gambar

Di mana, St ialah tenaga yang disimpan pada masa T; Pt ialah kuasa cas dan nyahcas simpanan tenaga; SL dan SG ialah tenaga pengecasan dan pelepasan masing-masing. η C dan η D masing-masing adalah mengecas dan menyahcas kecekapan. Ds ialah kadar nyahcas sendiri storan tenaga.

1.2 Kaedah pensampelan hypercube Latin

Terdapat kaedah simulasi, kaedah anggaran dan kaedah analisis yang boleh digunakan untuk menganalisis aliran kuasa sistem di bawah faktor yang tidak pasti. Simulasi Monte Carlo ialah salah satu kaedah paling tepat dalam algoritma aliran kuasa kebarangkalian, tetapi ketepatan masanya adalah rendah berbanding dengan ketepatan tinggi. Dalam kes masa persampelan rendah, kaedah ini biasanya mengabaikan ekor keluk taburan kebarangkalian, tetapi untuk meningkatkan ketepatan, ia perlu meningkatkan masa pensampelan. Kaedah pensampelan hypercube Latin mengelakkan masalah ini. Ia adalah kaedah pensampelan hierarki, yang boleh memastikan bahawa titik pensampelan mencerminkan taburan kebarangkalian dengan berkesan dan mengurangkan masa pensampelan dengan berkesan.

Rajah 1 menunjukkan jangkaan dan varians kaedah persampelan hypercube Latin dan kaedah simulasi Monte Carlo dengan masa persampelan antara 10 hingga 200. Trend keseluruhan keputusan yang diperolehi oleh kedua-dua kaedah tersebut semakin berkurangan. Walau bagaimanapun, jangkaan dan varians yang diperolehi oleh kaedah monte Carlo adalah sangat tidak stabil, dan keputusan yang diperoleh melalui pelbagai simulasi tidak sama dengan masa persampelan yang sama. Varians kaedah pensampelan hiperkubus Latin menurun secara berterusan dengan peningkatan masa pensampelan, dan ralat relatif berkurangan kepada kurang daripada 5% apabila masa pensampelan melebihi 150. Perlu diingat bahawa titik pensampelan kaedah pensampelan hiperkubus Latin ialah simetri tentang paksi-Y, jadi ralat jangkaannya ialah 0, yang juga merupakan kelebihannya.

Gambar

Gbr. 1 Perbandingan masa persampelan yang berbeza antara MC dan LHS

Kaedah persampelan hypercube Latin ialah kaedah persampelan berlapis. Dengan menambah baik proses penjanaan sampel pembolehubah rawak input, nilai persampelan boleh mencerminkan taburan keseluruhan pembolehubah rawak dengan berkesan. Proses persampelan dibahagikan kepada dua langkah.

(1) Persampelan

Xi (I = 1, 2,… ,m) ialah m pembolehubah rawak, dan masa persampelan ialah N, seperti yang ditunjukkan dalam Rajah. 2. Keluk taburan kebarangkalian kumulatif Xi dibahagikan kepada selang N dengan jarak yang sama dan tiada pertindihan, titik tengah setiap selang dipilih sebagai nilai pensampelan kebarangkalian Y, dan kemudian nilai pensampelan Xi= p-1 (Yi) ialah dikira dengan menggunakan fungsi songsang, dan Xi yang dikira ialah nilai persampelan pembolehubah rawak.

Gambar

Rajah 2 diagram skematik LHS

(2) Pilih atur

Nilai persampelan pembolehubah rawak yang diperoleh daripada (1) disusun secara berurutan, jadi korelasi antara m pembolehubah rawak ialah 1, yang tidak boleh dikira. Kaedah ortogonalisasi jujukan gram-Schmidt boleh diguna pakai untuk mengurangkan korelasi antara nilai persampelan pembolehubah rawak. Pertama, matriks tertib K×M I=[I1, I2…, IK]T dijana. Elemen dalam setiap baris disusun secara rawak dari 1 hingga M, dan ia mewakili kedudukan nilai persampelan pembolehubah rawak asal.

Lelaran positif

Gambar

Lelaran terbalik

Gambar

“Gambar” mewakili tugasan, bawa keluar(Ik,Ij) mewakili pengiraan nilai baki dalam regresi linear Ik=a+bIj, pangkat(Ik) mewakili vektor baharu yang dibentuk oleh nombor jujukan unsur dalam orientasi Ik daripada kecil ke besar.

Selepas lelaran dwiarah sehingga nilai RMS ρ, yang mewakili korelasi, tidak berkurangan, matriks kedudukan setiap pembolehubah rawak selepas pilih atur diperolehi, dan kemudian matriks pilih atur pembolehubah rawak dengan korelasi paling sedikit boleh diperolehi.

(5)

Di mana, gambar ialah pekali korelasi antara Ik dan Ij, cov ialah kovarians, dan VAR ialah varians.

2. Konfigurasi pengoptimuman pelbagai objektif sistem storan tenaga

2.1 Fungsi objektif

Untuk mengoptimumkan kuasa dan kapasiti sistem storan tenaga, fungsi pengoptimuman berbilang objektif diwujudkan dengan mengambil kira kos sistem storan tenaga, kebarangkalian luar had kuasa dan kehilangan rangkaian. Disebabkan oleh dimensi yang berbeza bagi setiap penunjuk, penyeragaman sisihan dijalankan untuk setiap penunjuk. Selepas penyeragaman sisihan, julat nilai bagi nilai yang diperhatikan bagi pelbagai pembolehubah akan berada di antara (0,1), dan data terpiawai adalah kuantiti tulen tanpa unit. Dalam keadaan sebenar, mungkin terdapat perbezaan dalam penekanan pada setiap penunjuk. Jika setiap penunjuk diberi pemberat tertentu, penekanan yang berbeza boleh dianalisis dan dikaji.

(6)

Di mana, w ialah indeks yang akan dioptimumkan; Wmin dan wmax adalah minimum dan maksimum fungsi asal tanpa penyeragaman.

Fungsi objektif ialah

(7)

Dalam formula, λ1 ~ λ3 ialah pekali berat, Eloss, PE dan CESS ialah kehilangan rangkaian cawangan piawai, kebarangkalian lintasan kuasa aktif cawangan dan kos pelaburan simpanan tenaga masing-masing.

2.2 Algoritma genetik

Algoritma genetik ialah sejenis algoritma pengoptimuman yang diwujudkan dengan meniru undang-undang genetik dan evolusi bagi kemandirian yang paling cergas dan kemandirian yang paling cergas dalam alam semula jadi. Ia pertama kepada pengekodan, populasi awal setiap pengekodan bagi pihak individu (penyelesaian yang boleh dilaksanakan bagi masalah), jadi setiap penyelesaian yang boleh dilaksanakan adalah daripada transformasi fenotip genotip, untuk melaksanakan pemilihan mengikut undang-undang alam semula jadi bagi setiap individu, dan dipilih dalam setiap generasi kepada generasi akan datang persekitaran pengkomputeran untuk menyesuaikan diri dengan individu yang kuat, sehingga yang paling boleh disesuaikan dengan persekitaran individu, Selepas penyahkodan, ia adalah anggaran penyelesaian optimum masalah.

Dalam makalah ini, sistem kuasa termasuk fotovoltaik dan storan tenaga dikira terlebih dahulu oleh algoritma aliran kuasa kebarangkalian, dan data yang diperoleh digunakan sebagai pembolehubah input algoritma genetik untuk menyelesaikan masalah. Proses pengiraan ditunjukkan dalam Rajah 3, yang kebanyakannya dibahagikan kepada langkah-langkah berikut:

Gambar

Gbr. 3 Aliran algoritma

(1) Sistem input, data storan fotovoltaik dan tenaga, dan melaksanakan pensampelan hiperkubus Latin dan ortogonalisasi jujukan Gram-Schmidt;

(2) Masukkan data sampel ke dalam model pengiraan aliran kuasa dan rekod keputusan pengiraan;

(3) Keputusan output telah dikodkan oleh kromosom untuk menjana populasi awal yang sepadan dengan nilai pensampelan;

(4) Kira kecergasan setiap individu dalam populasi;

(5) pilih, silang dan mutasi untuk menghasilkan populasi generasi baharu;

(6) Menilai sama ada keperluan dipenuhi, jika tidak, kembalikan langkah (4); Jika ya, penyelesaian optimum adalah output selepas penyahkodan.

3. Contoh analisis

Kaedah aliran kuasa kebarangkalian disimulasikan dan dianalisis dalam sistem ujian nod IEEE24 yang ditunjukkan dalam Rajah. 4, di mana tahap voltan 1-10 nod ialah 138 kV, dan 11-24 nod ialah 230 kV.

Gambar

Rajah 4 Sistem ujian nod IEEE24

3.1 Pengaruh stesen janakuasa fotovoltaik ke atas sistem kuasa

Stesen kuasa fotovoltaik dalam sistem kuasa, lokasi dan kapasiti sistem kuasa akan mempengaruhi voltan nod dan kuasa cawangan, oleh itu, sebelum analisis pengaruh sistem penyimpanan tenaga untuk grid kuasa, bahagian ini terlebih dahulu menganalisis pengaruh kuasa fotovoltaik stesen pada sistem, akses fotovoltaik sistem dalam kertas ini, trend had kebarangkalian, kehilangan rangkaian dan sebagainya telah menjalankan analisis simulasi.

Seperti yang dapat dilihat dari FIG. 5(a), selepas stesen janakuasa fotovoltaik disambungkan, nod dengan had aliran kuasa cawangan yang lebih kecil adalah seperti berikut: 11, 12, 13, 23, 13 untuk mengimbangi nod nod, voltan nod dan Sudut fasa diberikan, mempunyai kesan keseimbangan kuasa grid kuasa yang stabil, 11, 12 dan 23 dan bukannya disambungkan secara langsung, akibatnya, beberapa nod disambungkan kepada had kebarangkalian kuasa yang lebih kecil dan lebih banyak, stesen janakuasa fotovoltaik akan mengakses nod dengan kesan keseimbangan adalah kurang pada kesan sistem kuasa.

Gambar

Rajah 5. (a) jumlah aliran kuasa kebarangkalian luar had (b) turun naik voltan nod (c) jumlah kehilangan rangkaian sistem bagi titik capaian PV yang berbeza

Sebagai tambahan kepada lebihan aliran kuasa, kertas ini juga menganalisis pengaruh fotovoltaik pada voltan nod, seperti yang ditunjukkan dalam Rajah. 5(b). Sisihan piawai amplitud voltan nod 1, 3, 8, 13, 14, 15 dan 19 dipilih untuk perbandingan. Pada keseluruhannya, sambungan stesen janakuasa fotovoltaik ke grid kuasa tidak mempunyai pengaruh yang besar pada voltan nod, tetapi stesen janakuasa fotovoltaik mempunyai pengaruh yang besar terhadap voltan a-Nod dan nod berdekatannya. Di samping itu, dalam sistem yang diguna pakai oleh contoh pengiraan, melalui perbandingan, didapati stesen janakuasa fotovoltaik lebih sesuai untuk akses kepada jenis nod: ① nod dengan gred voltan yang lebih tinggi, seperti 14, 15, 16, dsb., voltan hampir tidak berubah; (2) nod yang disokong oleh penjana atau kamera pelaras, seperti 1, 2, 7, dsb.; (3) dalam rintangan talian adalah besar di hujung nod.

Untuk menganalisis pengaruh titik capaian PV ke atas jumlah kehilangan rangkaian sistem kuasa, kertas kerja ini membuat perbandingan seperti yang ditunjukkan dalam Rajah 5(c). Ia boleh dilihat bahawa jika beberapa nod dengan kuasa beban yang besar dan tiada bekalan kuasa disambungkan ke stesen janakuasa pv, kehilangan rangkaian sistem akan dikurangkan. Sebaliknya, nod 21, 22 dan 23 adalah hujung bekalan kuasa, yang bertanggungjawab untuk penghantaran kuasa berpusat. Stesen janakuasa fotovoltaik yang disambungkan kepada nod ini akan menyebabkan kehilangan rangkaian yang besar. Oleh itu, titik capaian stesen janakuasa pv hendaklah dipilih pada hujung penerima kuasa atau nod dengan beban yang besar. Mod capaian ini boleh menjadikan pengagihan aliran kuasa sistem lebih seimbang dan mengurangkan kehilangan rangkaian sistem.

Berdasarkan tiga faktor dalam analisis keputusan di atas, nod 14 diambil sebagai titik capaian stesen janakuasa fotovoltaik dalam kertas ini, dan kemudian pengaruh kapasiti stesen janakuasa fotovoltaik yang berbeza pada sistem kuasa dikaji.

Rajah 6(a) menganalisis pengaruh kapasiti fotovoltaik ke atas sistem. Ia boleh dilihat bahawa sisihan piawai kuasa aktif setiap cawangan meningkat dengan peningkatan kapasiti fotovoltaik, dan terdapat hubungan linear positif antara kedua-duanya. Kecuali beberapa cawangan yang ditunjukkan dalam rajah, sisihan piawai cawangan lain semuanya kurang daripada 5 dan menunjukkan hubungan linear, yang diabaikan untuk kemudahan lukisan. Ia boleh dilihat bahawa sambungan grid fotovoltaik mempunyai pengaruh yang besar terhadap kuasa yang disambungkan secara langsung dengan titik capaian fotovoltaik atau cawangan bersebelahan. Kerana penghantaran talian penghantaran kuasa terhad, talian penghantaran kuantiti pembinaan dan pelaburan adalah besar, jadi memasang stesen janakuasa fotovoltaik, harus mempertimbangkan had kapasiti pengangkutan, memilih pengaruh terkecil pada akses talian ke lokasi terbaik, sebagai tambahan, memilih kapasiti terbaik stesen janakuasa fotovoltaik akan memainkan peranan penting untuk mengurangkan kesan ini.

Gambar

Rajah 6. (a) sisihan piawai kuasa aktif cawangan (b) aliran kuasa cawangan kebarangkalian di luar had (c) jumlah kehilangan rangkaian sistem di bawah kapasiti fotovoltaik yang berbeza

Gbr. 6(b) membandingkan kebarangkalian kuasa aktif melebihi had setiap cawangan di bawah kapasiti stesen janakuasa pv yang berbeza. Kecuali cawangan yang ditunjukkan dalam rajah, cawangan lain tidak melebihi had atau kebarangkalian adalah sangat kecil. Berbanding dengan FIG. 6(a), dapat dilihat bahawa kebarangkalian luar had dan sisihan piawai tidak semestinya berkaitan. Kuasa aktif talian dengan turun naik sisihan piawai yang besar tidak semestinya di luar had, dan sebabnya berkaitan dengan arah penghantaran kuasa keluaran fotovoltaik. Jika ia berada dalam arah yang sama dengan aliran kuasa cawangan asal, kuasa fotovoltaik yang kecil juga boleh menyebabkan terluar had. Apabila kuasa pv sangat besar, aliran kuasa mungkin tidak melebihi had.

Dalam FIG. 6(c), jumlah kehilangan rangkaian sistem meningkat dengan peningkatan kapasiti fotovoltaik, tetapi kesan ini tidak jelas. Apabila kapasiti fotovoltaik meningkat sebanyak 60 MW, jumlah kehilangan rangkaian hanya meningkat sebanyak 0.5%, iaitu 0.75 MW. Oleh itu, apabila memasang stesen janakuasa pv, kehilangan rangkaian harus diambil sebagai faktor sekunder, dan faktor yang mempunyai kesan yang lebih besar terhadap operasi stabil sistem harus dipertimbangkan terlebih dahulu, seperti turun naik kuasa talian penghantaran dan kebarangkalian di luar had. .

3.2 Kesan capaian storan tenaga ke atas sistem

Bahagian 3.1 Kedudukan capaian dan kapasiti stesen janakuasa fotovoltaik bergantung kepada sistem kuasa