सार फोटोभोल्टिक पावर उत्पादनको उच्च अनुपातले पावर प्रणालीको स्थिरतामा प्रतिकूल प्रभाव पार्छ, र ऊर्जा भण्डारणलाई यी प्रभावहरू हटाउन प्रभावकारी माध्यम मानिन्छ। यस कागजले शक्ति प्रवाहको परिप्रेक्ष्यबाट शक्ति प्रणालीमा फोटोभोल्टिक पावर उत्पादनको प्रभावको विश्लेषण गर्दछ, र त्यसपछि प्रभावलाई रोक्न ऊर्जा भण्डारणको प्रभावको विश्लेषण गर्दछ। सर्वप्रथम, सम्भाव्यता वितरण मोडेल र शक्ति प्रणालीमा घटकहरूको ऊर्जा भण्डारण मोडेल प्रस्तुत गरिएको छ, र ल्याटिन हाइपरक्यूब नमूना विधि र ग्राम-श्मिट अनुक्रम सामान्यीकरण विधि प्रस्तुत गरिएको छ। दोस्रो, बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन मोडेल स्थापना गरिएको थियो, जसले ऊर्जा भण्डारण प्रणालीको लागत, शाखा शक्ति प्रवाहको अफ-सीमा सम्भावना र पावर ग्रिडको नेटवर्क हानिलाई विचार गर्यो। उद्देश्य प्रकार्यको इष्टतम समाधान आनुवंशिक एल्गोरिथ्म द्वारा प्राप्त गरिएको थियो। अन्तमा, सिमुलेशन IEEE24 नोड परीक्षण प्रणालीमा गरिएको छ बिभिन्न फोटोभोल्टिक पहुँच क्षमता र पावर प्रणालीमा पहुँच स्थानको प्रभाव र शक्ति प्रणालीमा ऊर्जा भण्डारणको प्रभाव, र विभिन्न फोटोभोल्टिक क्षमता अनुरूप इष्टतम ऊर्जा भण्डारण कन्फिगरेसनको प्रभावको विश्लेषण गर्न। प्राप्त छ।

मुख्य शब्द फोटोभोल्टिक पावर उत्पादन; ऊर्जा भण्डारण प्रणाली; अनुकूलित कन्फिगरेसन; सम्भावना शक्ति प्रवाह; आनुवंशिक एल्गोरिथ्म (ga)

फोटोभोल्टिक पावर उत्पादनमा हरित वातावरण संरक्षण र नवीकरणीयका फाइदाहरू छन्, र यसलाई सबैभन्दा सम्भावित नवीकरणीय ऊर्जा मध्ये एक मानिन्छ। 2020 सम्ममा, फोटोभोल्टिक ऊर्जा उत्पादनको चीनको संचयी स्थापित क्षमता 253 मिलियन किलोवाट पुगेको छ। ठूला-ठूला PV पावरको अवरोध र अनिश्चितताले पावर प्रणालीलाई असर गर्छ, जसमा शिखर सेभिङ, स्थिरता र प्रकाश खारेज गर्ने समस्याहरू समावेश छन्, र ग्रिडले यी समस्याहरूसँग सामना गर्न थप लचिलो उपायहरू अपनाउनुपर्छ। यी समस्याहरू समाधान गर्न ऊर्जा भण्डारण प्रभावकारी तरिका मानिन्छ। ऊर्जा भण्डारण प्रणालीको अनुप्रयोगले ठूलो मात्रामा फोटोभोल्टिक ग्रिड जडानको लागि नयाँ समाधान ल्याउँछ।

हाल फोटोभोल्टिक पावर उत्पादन, ऊर्जा भण्डारण प्रणाली र सम्भाव्यता शक्ति प्रवाहको बारेमा देश र विदेशमा धेरै अनुसन्धानहरू छन्। ठूलो संख्यामा साहित्य अध्ययनहरूले देखाउँदछ कि ऊर्जा भण्डारणले फोटोभोल्टिकको उपयोग दर सुधार गर्न सक्छ र फोटोभोल्टिक ग्रिड जडानको स्थिरता समाधान गर्न सक्छ। नयाँ ऊर्जा पावर स्टेशनमा ऊर्जा भण्डारण प्रणालीको कन्फिगरेसनमा, ध्यान अप्टिकल भण्डारण र हावा भण्डारणको नियन्त्रण रणनीतिमा मात्र होइन, तर ऊर्जा भण्डारण प्रणालीको अर्थव्यवस्थामा पनि ध्यान दिनुपर्छ। थप रूपमा, पावर प्रणालीमा बहु ऊर्जा भण्डारण पावर स्टेशनहरूको अनुकूलनको लागि, ऊर्जा भण्डारण पावर स्टेशनहरूको सञ्चालनको आर्थिक मोडेल, फोटोभोल्टिक प्रसारण च्यानलहरूको सुरूवात बिन्दु र अन्तिम बिन्दुको साइट चयन र ऊर्जा भण्डारण साइट चयन। यद्यपि, ऊर्जा भण्डारण प्रणालीको इष्टतम कन्फिगरेसनमा अवस्थित अनुसन्धानले पावर प्रणालीमा विशेष प्रभावलाई विचार गर्दैन, र बहु-बिन्दु प्रणालीमा अनुसन्धानले ठूलो मात्रामा अप्टिकल भण्डारण सञ्चालन विशेषताहरू समावेश गर्दैन।

पवन उर्जा र फोटोभोल्टिक जस्ता अनिश्चित नयाँ ऊर्जा ऊर्जा उत्पादनको ठूलो मात्रामा विकासको साथ, पावर प्रणालीको सञ्चालन योजनामा ​​​​विद्युत प्रणालीको शक्ति प्रवाह गणना गर्न आवश्यक छ। उदाहरणका लागि, साहित्यले हावा उर्जाको साथ ऊर्जा प्रणालीमा ऊर्जा भण्डारणको इष्टतम स्थान र क्षमता विनियोजनको अध्ययन गर्दछ। थप रूपमा, ऊर्जा प्रवाहको गणनामा धेरै नयाँ ऊर्जा स्रोतहरू बीचको सम्बन्धलाई पनि विचार गर्नुपर्छ। यद्यपि, माथिका सबै अध्ययनहरू निर्णायक शक्ति प्रवाह विधिहरूमा आधारित छन्, जसले नयाँ ऊर्जा उत्पादनको अनिश्चिततालाई विचार गर्दैन। साहित्यले पवन उर्जाको अनिश्चिततालाई विचार गर्दछ र ऊर्जा भण्डारण प्रणालीको साइट चयनलाई अनुकूलन गर्न सम्भाव्य इष्टतम शक्ति प्रवाह विधि लागू गर्दछ, जसले सञ्चालन अर्थव्यवस्था सुधार गर्दछ।

वर्तमानमा, विद्वानहरूले विभिन्न सम्भाव्य शक्ति प्रवाह एल्गोरिदमहरू प्रस्ताव गरेका छन्, र मोन्टे कार्लो सिमुलेशन विधिमा आधारित ननलाइनर सम्भाव्य शक्ति प्रवाहको डाटा माइनिङ विधिहरू साहित्यहरूमा प्रस्तावित गरिएको छ, तर मोन्टे कार्लो विधिको समयबद्धता धेरै कमजोर छ। यो साहित्यमा ऊर्जा भण्डारणको स्थान अध्ययन गर्न सम्भाव्य इष्टतम शक्ति प्रवाह प्रयोग गर्न प्रस्ताव गरिएको छ, र 2 मीटर बिन्दु विधि प्रयोग गरिन्छ, तर यो विधिको गणना शुद्धता आदर्श छैन। पावर प्रवाह गणनामा ल्याटिन हाइपरक्यूब नमूना विधिको प्रयोग यस पेपरमा अध्ययन गरिएको छ, र ल्याटिन हाइपरक्यूब नमूना विधिको श्रेष्ठता संख्यात्मक उदाहरणहरूद्वारा चित्रण गरिएको छ।

माथिको अनुसन्धानको आधारमा, यस पेपरले ठूलो मात्रामा फोटोभोल्टिक पावर उत्पादनको साथ पावर प्रणालीमा ऊर्जा भण्डारणको इष्टतम आवंटन अध्ययन गर्न सम्भाव्य शक्ति प्रवाह विधि प्रयोग गर्दछ। पहिलो, सम्भाव्यता वितरण मोडेल र पावर प्रणालीमा कम्पोनेन्टहरूको ल्याटिन हाइपरक्यूब नमूना विधि प्रस्तुत गरिएको छ। दोस्रो, ऊर्जा भण्डारण लागत, पावर फ्लो ओभर लिमिट सम्भाव्यता र नेटवर्क हानिलाई ध्यानमा राखेर बहु-उद्देश्यीय अप्टिमाइजेसन मोडेल स्थापना गरिएको छ। अन्तमा, सिमुलेशन विश्लेषण IEEE24 नोड परीक्षण प्रणालीमा गरिन्छ।

1. सम्भाव्य शक्ति प्रवाह मोडेल

1.1 घटकहरूको अनिश्चितता मोडेल

फोटोभोल्टिक, लोड र जेनेरेटर अनिश्चितताका साथ सबै अनियमित चरहरू हुन्। वितरण नेटवर्कको सम्भाव्य शक्ति प्रवाहको गणनामा, सम्भाव्य मोडेललाई साहित्यमा व्याख्या गरिएको छ। ऐतिहासिक डेटा को विश्लेषण को माध्यम बाट, फोटोभोल्टिक पावर उत्पादन को उत्पादन शक्ति BETA वितरण को पालना गर्दछ। लोड पावरको सम्भाव्यता वितरणलाई फिट गरेर, यो मानिन्छ कि लोडले सामान्य वितरणलाई पछ्याउँछ, र यसको सम्भाव्यता घनत्व वितरण कार्य हो।

तस्वीर (1)

जहाँ, Pl लोड शक्ति हो; μL र σ L क्रमशः लोडको अपेक्षा र भिन्नता हो।

जेनेरेटरको सम्भाव्यता मोडेलले सामान्यतया दुई-बिन्दु वितरण अपनाउँछ, र यसको सम्भाव्यता घनत्व वितरण प्रकार्य हो।

(2)

जहाँ, P जनरेटरको सामान्य सञ्चालनको सम्भावना हो; PG जेनरेटरको आउटपुट पावर हो।

जब दिउँसो प्रकाश पर्याप्त हुन्छ, फोटोभोल्टिक पावर स्टेशनको सक्रिय शक्ति ठूलो हुन्छ, र समयमा प्रयोग गर्न गाह्रो हुने शक्ति ऊर्जा भण्डारण ब्याट्रीमा भण्डार गरिनेछ। जब लोड पावर उच्च हुन्छ, ऊर्जा भण्डारण ब्याट्रीले भण्डार गरिएको ऊर्जा जारी गर्नेछ। ऊर्जा भण्डारण प्रणालीको तात्कालिक ऊर्जा सन्तुलन समीकरण हो

चार्ज हुँदा

(3)

जब डिस्चार्ज हुन्छ

(4)

बाधा

चित्रहरु,

चित्रहरु,

चित्र, चित्र

जहाँ, St समय T मा भण्डारण गरिएको ऊर्जा हो; Pt ऊर्जा भण्डारणको चार्ज र डिस्चार्ज शक्ति हो; SL र SG क्रमशः चार्ज र डिस्चार्ज गर्ने ऊर्जा हो। η C र η D क्रमशः चार्ज र डिस्चार्जिङ दक्षता हुन्। Ds ऊर्जा भण्डारणको स्व-डिस्चार्ज दर हो।

1.2 ल्याटिन हाइपरक्यूब नमूना विधि

त्यहाँ सिमुलेशन विधि, अनुमानित विधि र विश्लेषणात्मक विधिहरू छन् जुन अनिश्चित कारकहरू अन्तर्गत प्रणाली शक्ति प्रवाहको विश्लेषण गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। मोन्टे कार्लो सिमुलेशन सम्भाव्य शक्ति प्रवाह एल्गोरिदमहरूमा सबैभन्दा सटीक विधिहरू मध्ये एक हो, तर यसको समयबद्धता उच्च परिशुद्धताको तुलनामा कम छ। कम नमूना समय को मामला मा, यो विधि सामान्यतया सम्भाव्यता वितरण वक्र को पुच्छर बेवास्ता गर्छ, तर शुद्धता सुधार गर्न को लागी, यो नमूना समय बढाउन आवश्यक छ। ल्याटिन हाइपरक्यूब नमूना विधिले यस समस्यालाई जोगाउँछ। यो एक पदानुक्रमित नमूना विधि हो, जसले नमूना बिन्दुहरूले सम्भाव्यता वितरणलाई प्रभावकारी रूपमा प्रतिबिम्बित गर्दछ र नमूना समयलाई प्रभावकारी रूपमा घटाउँछ भनेर सुनिश्चित गर्न सक्छ।

चित्र 1 ले ल्याटिन हाइपरक्यूब नमूना विधि र मोन्टे कार्लो सिमुलेशन विधिको 10 देखि 200 सम्मको नमूना समयको अपेक्षा र भिन्नता देखाउँदछ। दुई विधिहरूद्वारा प्राप्त परिणामहरूको समग्र प्रवृत्ति घट्दै गइरहेको छ। यद्यपि, मोन्टे कार्लो विधि द्वारा प्राप्त अपेक्षा र भिन्नता धेरै अस्थिर छन्, र धेरै सिमुलेशनहरू द्वारा प्राप्त परिणामहरू समान नमूना समयहरूसँग समान छैनन्। ल्याटिन हाइपरक्यूब नमूना विधिको भिन्नता नमूना समयको बृद्धिसँगै लगातार घट्दै जान्छ, र नमूना समय 5 भन्दा बढी हुँदा सापेक्ष त्रुटि 150% भन्दा कममा घट्छ। यो ध्यान दिन लायक छ कि ल्याटिन हाइपरक्यूब नमूना विधिको नमूना बिन्दु हो। Y-axis को बारेमा सममित, त्यसैले यसको अपेक्षित त्रुटि 0 हो, जुन यसको फाइदा पनि हो।

चित्र

अंजीर। 1 MC र LHS बीच विभिन्न नमूना समय को तुलना

ल्याटिन हाइपरक्यूब नमूना विधि एक स्तरित नमूना विधि हो। इनपुट अनियमित चरहरूको नमूना उत्पादन प्रक्रिया सुधार गरेर, नमूना मूल्यले अनियमित चरहरूको समग्र वितरणलाई प्रभावकारी रूपमा प्रतिबिम्बित गर्न सक्छ। नमूना प्रक्रिया दुई चरणमा विभाजित छ।

(1) नमूना

Xi (I = 1, 2, … ,m) m अनियमित चर हो, र नमूना समय N हो, जस्तै FIG मा देखाइएको छ। 2. Xi को संचयी सम्भाव्यता वितरण वक्र बराबर स्पेसिङ र कुनै ओभरल्याप बिना N अन्तरालमा विभाजन गरिएको छ, प्रत्येक अन्तरालको मध्य बिन्दुलाई सम्भाव्यता Y को नमूना मानको रूपमा चयन गरिन्छ, र त्यसपछि नमूना मान Xi= p-1 (Yi) हो। व्युत्क्रम प्रकार्य प्रयोग गरेर गणना गरिन्छ, र गणना गरिएको Xi अनियमित चरको नमूना मान हो।

चित्र

चित्र 2 LHS को योजनाबद्ध रेखाचित्र

(२) क्रमपरिवर्तन

(1) बाट प्राप्त अनियमित चरहरूको नमूना मानहरू क्रमिक रूपमा व्यवस्थित हुन्छन्, त्यसैले m अनियमित चरहरू बीचको सम्बन्ध 1 हो, जसलाई गणना गर्न सकिँदैन। gram-Schmidt अनुक्रम orthogonalization विधि अनियमित चरहरूको नमूना मानहरू बीचको सम्बन्धलाई कम गर्न अपनाउन सकिन्छ। सर्वप्रथम, K×M अर्डर I=[I1, I2…, IK]T को म्याट्रिक्स उत्पन्न हुन्छ। प्रत्येक पङ्क्तिमा तत्वहरू अनियमित रूपमा 1 देखि M सम्म व्यवस्थित हुन्छन्, र तिनीहरूले मूल अनियमित चरको नमूना मानको स्थिति प्रतिनिधित्व गर्छन्।

सकारात्मक पुनरावृत्ति

चित्र

एक उल्टो पुनरावृत्ति

चित्र

“चित्र” ले असाइनमेन्ट प्रतिनिधित्व गर्दछ, टेकआउट(Ik,Ij) ले रेखीय प्रतिगमन Ik=a+bIj मा अवशिष्ट मानको गणना प्रतिनिधित्व गर्दछ, rank(Ik) ले सानो देखि ठूला सम्म अभिमुखीकरण Ik मा तत्वहरूको अनुक्रम संख्या द्वारा गठन गरिएको नयाँ भेक्टरलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ।

द्विदिशात्मक पुनरावृत्ति पछि RMS मान ρ, जसले सहसम्बन्धलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ, घट्दैन, क्रमपरिवर्तन पछि प्रत्येक अनियमित चरको स्थिति म्याट्रिक्स प्राप्त हुन्छ, र त्यसपछि न्यूनतम सहसम्बन्धका साथ अनियमित चरहरूको क्रमपरिवर्तन म्याट्रिक्स प्राप्त गर्न सकिन्छ।

(5)

जहाँ, चित्र Ik र Ij बीचको सहसंबंध गुणांक हो, cov covariance हो, र VAR भिन्नता हो।

2. ऊर्जा भण्डारण प्रणालीको बहु-उद्देश्य अनुकूलन कन्फिगरेसन

2.1 उद्देश्य कार्य

ऊर्जा भण्डारण प्रणालीको शक्ति र क्षमतालाई अनुकूलन गर्न, ऊर्जा भण्डारण प्रणालीको लागत, पावर अफ-लिमिट सम्भावना र नेटवर्क हानिलाई विचार गर्दै बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन प्रकार्य स्थापना गरिएको छ। प्रत्येक सूचकको विभिन्न आयामहरूको कारणले गर्दा, प्रत्येक सूचकको लागि विचलन मानकीकरण गरिन्छ। विचलन मानकीकरण पछि, विभिन्न चरहरूको अवलोकन मानहरूको मान दायरा (०,१) बीचको हुनेछ, र मानकीकृत डाटा एकाइहरू बिना शुद्ध मात्राहरू हुन्। वास्तविक स्थितिमा, प्रत्येक सूचकको जोडमा भिन्नता हुन सक्छ। यदि प्रत्येक सूचकलाई निश्चित वजन दिइएको छ भने, विभिन्न जोडहरू विश्लेषण र अध्ययन गर्न सकिन्छ।

(6)

जहाँ, w लाई अनुकूलित गर्न को लागी सूचकांक हो; Wmin र wmax मानकीकरण बिना नै मौलिक कार्यको न्यूनतम र अधिकतम हो।

उद्देश्य कार्य हो

(7)

सूत्रमा, λ1 ~ λ3 वजन गुणांक हुन्, Eloss, PE र CESS क्रमशः मानकीकृत शाखा सञ्जाल हानि, शाखा सक्रिय पावर क्रसिङ सम्भावना र ऊर्जा भण्डारण लगानी लागत हुन्।

2.2 जेनेटिक एल्गोरिथ्म

आनुवंशिक एल्गोरिथ्म एक प्रकारको अनुकूलन एल्गोरिथ्म हो जुन प्रकृतिमा फिटेस्टको बाँच्नको लागि आनुवंशिक र विकासवादी नियमहरूको अनुकरण गरेर स्थापित हुन्छ। यो पहिलो कोडिङ, प्रारम्भिक जनसंख्या प्रत्येक व्यक्ति को तर्फबाट कोडिङ (समस्या को एक सम्भाव्य समाधान), त्यसैले प्रत्येक सम्भाव्य समाधान जीनोटाइप फेनोटाइप रूपान्तरण को लागी हो, प्रत्येक व्यक्ति को लागी प्रकृति को नियमहरु अनुसार छनोट गर्न को लागी, र मा चयन गरिएको छ। प्रत्येक पुस्तालाई कम्प्युटिङ वातावरणको अर्को पुस्तालाई बलियो व्यक्तिसँग अनुकूलन गर्न, व्यक्तिको वातावरणमा सबैभन्दा अनुकूलनीय नभएसम्म, डिकोडिङ पछि, यो समस्याको अनुमानित इष्टतम समाधान हो।

यस पेपरमा, फोटोभोल्टिक र ऊर्जा भण्डारण सहितको पावर प्रणालीलाई पहिले सम्भाव्य शक्ति प्रवाह एल्गोरिदम द्वारा गणना गरिन्छ, र प्राप्त डाटा समस्या समाधान गर्न आनुवंशिक एल्गोरिदमको इनपुट चरको रूपमा प्रयोग गरिन्छ। गणना प्रक्रिया चित्र 3 मा देखाइएको छ, जुन मुख्य रूपमा निम्न चरणहरूमा विभाजित छ:

चित्र

अंजीर। 3 एल्गोरिदम प्रवाह

(1) इनपुट प्रणाली, फोटोभोल्टिक र ऊर्जा भण्डारण डाटा, र ल्याटिन हाइपरक्यूब नमूना र Gram-Schmidt अनुक्रम orthogonalization प्रदर्शन;

(२) पावर प्रवाह गणना मोडेलमा नमूना डेटा इनपुट गर्नुहोस् र गणना परिणामहरू रेकर्ड गर्नुहोस्;

(3) आउटपुट परिणामहरू नमूना मूल्य अनुरूप प्रारम्भिक जनसंख्या उत्पन्न गर्न क्रोमोजोम द्वारा इन्कोड गरिएको थियो;

(4) जनसंख्यामा प्रत्येक व्यक्तिको फिटनेस गणना गर्नुहोस्;

(५) जनसंख्याको नयाँ पुस्ता उत्पादन गर्न चयन, क्रस र उत्परिवर्तन;

(६) आवश्यकताहरू पूरा भए वा भएनन् भनी न्याय गर्नुहोस्, यदि होइन भने, फिर्ताको चरण (6); यदि हो भने, इष्टतम समाधान डिकोडिङ पछि आउटपुट हो।

3. उदाहरण विश्लेषण

FIG मा देखाइएको IEEE24-नोड परीक्षण प्रणालीमा सम्भाव्य शक्ति प्रवाह विधि सिमुलेटेड र विश्लेषण गरिएको छ। 4, जसमा 1-10 नोडहरूको भोल्टेज स्तर 138 kV छ, र 11-24 नोडहरूको 230 kV छ।

चित्र

चित्र 4 IEEE24 नोड परीक्षण प्रणाली

3.1 पावर प्रणालीमा फोटोभोल्टिक पावर स्टेशनको प्रभाव

पावर प्रणालीमा फोटोभोल्टिक पावर स्टेशन, पावर प्रणालीको स्थान र क्षमताले नोड भोल्टेज र शाखा शक्तिलाई असर गर्नेछ, त्यसैले, पावर ग्रिडको लागि ऊर्जा भण्डारण प्रणालीको प्रभावको विश्लेषण गर्नु अघि, यो खण्डले पहिलो पटक फोटोभोल्टिक शक्तिको प्रभावको विश्लेषण गर्दछ। प्रणालीमा स्टेशन, फोटोभोल्टिक पहुँच प्रणाली यस पेपरमा, सम्भाव्यताको सीमाको प्रवृति, सञ्जाल हराउने र यति धेरै सिमुलेशन विश्लेषणमा राखिएको छ।

FIG बाट देख्न सकिन्छ। 5(a), फोटोभोल्टिक पावर स्टेशन जडान भएपछि, सानो शाखा शक्ति प्रवाह ओभरलिमिट भएका नोडहरू निम्नानुसार छन्: 11, 12, 13, 23, 13 नोड नोड सन्तुलन गर्न, नोड भोल्टेज र फेज कोण दिइएको छ। स्थिर पावर ग्रिड पावर ब्यालेन्सको प्रभाव, 11, 12 र 23 सीधा जडानको सट्टा, नतिजाको रूपमा, धेरै नोडहरू सीमितसँग जोडिएको सानो र अधिक पावरको सम्भावना, फोटोभोल्टिक पावर स्टेशनले नोडमा पहुँच गर्नेछ ब्यालेन्स प्रभाव कम हुन्छ। शक्ति प्रणाली को प्रभाव।

चित्र

चित्र 5. (a) शक्ति प्रवाह अफ-सीमा सम्भावनाको योग (b) नोड भोल्टेज उतार-चढ़ाव (c) विभिन्न PV पहुँच बिन्दुहरूको कुल प्रणाली नेटवर्क हानि

पावर प्रवाहको अतिताको अतिरिक्त, यो पेपरले नोड भोल्टेजमा फोटोभोल्टिकको प्रभावलाई पनि विश्लेषण गर्दछ, जस्तै FIG मा देखाइएको छ। ५(b) नोडहरू 5, 1, 3, 8, 13, 14 र 15 को भोल्टेज आयामहरूको मानक विचलनहरू तुलनाका लागि चयन गरिएका छन्। समग्रमा, पावर ग्रिडमा फोटोभोल्टिक पावर स्टेशनहरूको जडानले नोडहरूको भोल्टेजमा ठूलो प्रभाव पार्दैन, तर फोटोभोल्टिक पावर स्टेशनहरूले ए-नोडहरू र तिनीहरूका नजिकका नोडहरूको भोल्टेजमा ठूलो प्रभाव पार्छ। थप रूपमा, गणनाको उदाहरणद्वारा अपनाएको प्रणालीमा, तुलनाको माध्यमबाट, यो फेला परेको छ कि फोटोभोल्टिक पावर स्टेशन नोड प्रकारहरूमा पहुँचको लागि अधिक उपयुक्त छ: ① उच्च भोल्टेज ग्रेड भएका नोडहरू, जस्तै 19, 14, 15, आदि। भोल्टेज लगभग परिवर्तन गर्दैन; (२) जेनेरेटर वा समायोजन क्यामेराहरू द्वारा समर्थित नोडहरू, जस्तै 16, 2, 1, आदि। (2) रेखा प्रतिरोधमा नोडको अन्त्यमा ठूलो छ।

पावर प्रणालीको कुल नेटवर्क हानिमा PV पहुँच बिन्दुको प्रभावको विश्लेषण गर्न, यो कागजले चित्र 5(c) मा देखाइए अनुसार तुलना गर्दछ। यो देख्न सकिन्छ कि यदि ठूला लोड पावर भएका केही नोडहरू र कुनै बिजुली आपूर्ति pv पावर स्टेशनमा जडान गरिएको छ भने, प्रणालीको नेटवर्क हानि कम हुनेछ। यसको विपरित, नोड्स 21, 22 र 23 पावर सप्लाई अन्त्य हो, जुन केन्द्रीकृत पावर ट्रान्समिशनको लागि जिम्मेवार छ। यी नोडहरूमा जडान भएको फोटोभोल्टिक पावर स्टेशनले ठूलो नेटवर्क हानि गर्नेछ। त्यसकारण, pv पावर स्टेशन पहुँच बिन्दु पावर प्राप्त गर्ने अन्तमा वा ठूलो लोडको साथ नोडमा चयन गरिनु पर्छ। यो पहुँच मोडले प्रणालीको पावर प्रवाह वितरणलाई थप सन्तुलित बनाउन र प्रणालीको नेटवर्क हानि कम गर्न सक्छ।

माथिको नतिजाहरूको विश्लेषणमा तीनवटा कारकहरूको आधारमा, नोड 14 लाई यस पेपरमा फोटोभोल्टिक पावर स्टेशनको पहुँच बिन्दुको रूपमा लिइएको छ, र त्यसपछि विद्युत प्रणालीमा विभिन्न फोटोभोल्टिक पावर स्टेशनहरूको क्षमताको प्रभाव अध्ययन गरिन्छ।

चित्र 6(a) ले प्रणालीमा फोटोभोल्टिक क्षमताको प्रभावलाई विश्लेषण गर्दछ। यो देख्न सकिन्छ कि प्रत्येक शाखा को सक्रिय शक्ति को मानक विचलन फोटोभोल्टिक क्षमता को वृद्धि संग बढ्छ, र दुई बीच एक सकारात्मक रैखिक सम्बन्ध छ। चित्रमा देखाइएका धेरै शाखाहरू बाहेक, अन्य शाखाहरूको मानक विचलनहरू 5 भन्दा कम छन् र रेखाचित्र सम्बन्ध देखाउँछन्, जुन रेखाचित्रको सुविधाको लागि बेवास्ता गरिएको छ। यो देख्न सकिन्छ कि फोटोभोल्टिक ग्रिड जडानले फोटोभोल्टिक पहुँच बिन्दु वा छेउछाउका शाखाहरूसँग प्रत्यक्ष जडानको शक्तिमा ठूलो प्रभाव पार्छ। सीमित विद्युत प्रसारण लाइन प्रसारणको कारण, निर्माण र लगानीको मात्राको प्रसारण लाइनहरू ठूलो छ, त्यसैले फोटोभोल्टिक पावर स्टेशन स्थापना गर्दा, यातायात क्षमताको सीमिततालाई विचार गर्नुपर्छ, उत्तम स्थानमा लाइन पहुँचमा सबैभन्दा सानो प्रभाव छनौट गर्नुहोस्, साथै, फोटोभोल्टिक पावर स्टेशनको उत्कृष्ट क्षमता छनोटले यो प्रभाव कम गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्नेछ।

चित्र

चित्र 6. (a) शाखा सक्रिय शक्ति मानक विचलन (b) शाखा शक्ति प्रवाह सीमा बाहिरको सम्भावना (c) विभिन्न फोटोभोल्टिक क्षमता अन्तर्गत कुल प्रणाली नेटवर्क हानि

अंजीर। 6(b) विभिन्न pv पावर स्टेशन क्षमताहरु अन्तर्गत प्रत्येक शाखा को सीमा भन्दा बढी सक्रिय शक्ति को सम्भाव्यता तुलना गर्दछ। चित्रमा देखाइएका शाखाहरू बाहेक, अन्य शाखाहरूले सीमा नाघेका छैनन् वा सम्भावना धेरै कम थियो। FIG संग तुलना। 6(a), यो देख्न सकिन्छ कि अफ-सीमा र मानक विचलनको सम्भाव्यता आवश्यक रूपमा सम्बन्धित छैन। ठूलो मानक विचलन उतार-चढ़ावको साथ लाइनको सक्रिय शक्ति आवश्यक रूपमा बन्द-सीमा हुँदैन, र कारण फोटोभोल्टिक आउटपुट शक्तिको प्रसारण दिशासँग सम्बन्धित छ। यदि यो मूल शाखा शक्ति प्रवाह को रूप मा एकै दिशा मा छ भने, सानो फोटोभोल्टिक शक्ति पनि बन्द-सीमा कारण हुन सक्छ। जब pv शक्ति धेरै ठूलो छ, शक्ति प्रवाह सीमा नाघ्न सक्छ।

FIG मा। 6(c), फोटोभोल्टिक क्षमताको वृद्धि संग प्रणाली को कुल नेटवर्क घाटा बढ्छ, तर यो प्रभाव स्पष्ट छैन। जब फोटोभोल्टिक क्षमता ६० मेगावाटले बढ्छ, कुल नेटवर्क हानि मात्र ०.५% अर्थात् ०.७५ मेगावाटले बढ्छ। तसर्थ, pv पावर स्टेशनहरू स्थापना गर्दा, नेटवर्क हानिलाई माध्यमिक कारकको रूपमा लिनु पर्छ, र प्रणालीको स्थिर सञ्चालनमा बढी प्रभाव पार्ने कारकहरूलाई पहिले विचार गर्नुपर्छ, जस्तै प्रसारण लाइनको पावर अस्थिरता र सीमा बाहिरको सम्भावना। ।

3.2 प्रणालीमा ऊर्जा भण्डारण पहुँचको प्रभाव

खण्ड 3.1 फोटोभोल्टिक पावर स्टेशनको पहुँच स्थिति र क्षमता पावर प्रणालीमा निर्भर गर्दछ