Rezumat O proporție mare de generare de energie fotovoltaică va avea efecte adverse asupra stabilității sistemului energetic, iar stocarea energiei este considerată a fi unul dintre mijloacele eficiente de eliminare a acestor efecte. Lucrarea de față analizează influența producției de energie fotovoltaică asupra sistemului energetic din perspectiva fluxului de energie, iar apoi analizează efectul stocării energiei asupra reținerii influenței. În primul rând, sunt introduse modelul de distribuție a probabilității și modelul de stocare a energiei componentelor din sistemul de alimentare și sunt introduse metoda de eșantionare cu hipercub latin și metoda de normalizare a secvenței Gram-Schmidt. În al doilea rând, a fost stabilit un model de optimizare multi-obiectiv, care a luat în considerare costul sistemului de stocare a energiei, probabilitatea nelimitată a fluxului de putere a ramurilor și pierderea rețelei de energie electrică. Soluția optimă a funcției obiectiv a fost obținută prin algoritm genetic. În cele din urmă, simularea este efectuată în sistemul de testare a nodului IEEE24 pentru a analiza influența diferitelor capacități de acces fotovoltaic și locație de acces asupra sistemului de alimentare și efectul stocării energiei asupra sistemului de alimentare, precum și configurația optimă de stocare a energiei corespunzătoare diferitelor capacități fotovoltaice. este obținut.

Cuvinte cheie generare de energie fotovoltaică; Sistem de stocare a energiei; Configurație optimizată; Flux de putere probabil; Algoritm genetic (ga)

Generarea de energie fotovoltaică are avantajele protecției mediului ecologic și regenerabilă și este considerată a fi una dintre cele mai potențiale energii regenerabile. Până în 2020, capacitatea instalată cumulată a Chinei de generare de energie fotovoltaică a atins 253 milioane kw. Intermitența și incertitudinea energiei fotovoltaice la scară largă afectează sistemul de alimentare, inclusiv problemele de barbierire a vârfurilor, stabilitatea și eliminarea luminii, iar rețeaua trebuie să adopte măsuri mai flexibile pentru a face față acestor probleme. Stocarea energiei este considerată a fi o modalitate eficientă de a rezolva aceste probleme. Aplicarea sistemului de stocare a energiei aduce o nouă soluție pentru conectarea la scară largă la rețeaua fotovoltaică.

At present, there are many researches on photovoltaic power generation, energy storage system and probability power flow at home and abroad. A large number of literature studies show that energy storage can improve the utilization rate of photovoltaic and solve the stability of photovoltaic grid connection. In the configuration of energy storage system in new energy power station, attention should be paid not only to the control strategy of optical storage and wind storage, but also to the economy of energy storage system. In addition, for the optimization of multiple energy storage power stations in the power system, it is necessary to study the economic model of the operation of energy storage power stations, the site selection of the starting point and end point of photovoltaic transmission channels and the site selection of energy storage. However, the existing research on optimal configuration of energy storage system does not consider the specific impact on power system, and the research on multi-point system does not involve large-scale optical storage operation characteristics.

Odată cu dezvoltarea pe scară largă a unei noi generații de energie incertă, cum ar fi energia eoliană și fotovoltaică, este necesar să se calculeze fluxul de putere al sistemului de energie în planificarea funcționării sistemului de alimentare. De exemplu, literatura studiază locația optimă și alocarea capacității de stocare a energiei în sistemul energetic cu energie eoliană. În plus, corelația dintre mai multe surse noi de energie ar trebui, de asemenea, luată în considerare în calculul fluxului de putere. Cu toate acestea, toate studiile de mai sus se bazează pe metode deterministe ale fluxului de energie, care nu iau în considerare incertitudinea producerii noii energie. Literatura de specialitate ia în considerare incertitudinea energiei eoliene și aplică metoda probabilistică a fluxului optim de putere pentru a optimiza alegerea amplasamentului sistemului de stocare a energiei, ceea ce îmbunătățește economia de funcționare.

În prezent, diferiți algoritmi probabilistici de flux de putere au fost propuși de cercetători, iar metodele de extragere a datelor ale fluxului de putere probabilistic neliniar bazate pe metoda de simulare Monte Carlo au fost propuse în literaturi, dar actualitatea metodei Monte Carlo este foarte slabă. În literatura de specialitate se propune utilizarea fluxului de putere optim probabil pentru a studia locația stocării energiei și se utilizează metoda punctului de 2 m, dar precizia de calcul a acestei metode nu este ideală. Aplicarea metodei de eșantionare cu hipercub latin în calculul fluxului de putere este studiată în această lucrare, iar superioritatea metodei de eșantionare cu hipercub latin este ilustrată prin exemple numerice.

Pe baza cercetărilor de mai sus, această lucrare utilizează metoda probabilistică a fluxului de energie pentru a studia alocarea optimă a stocării energiei în sistemul energetic cu generare de energie fotovoltaică la scară largă. În primul rând, sunt introduse modelul de distribuție a probabilității și metoda de eșantionare cu hipercub latin a componentelor din sistemul de alimentare. În al doilea rând, se stabilește un model de optimizare multi-obiectiv luând în considerare costul de stocare a energiei, probabilitatea de depășire a limitei de flux de energie și pierderea rețelei. În cele din urmă, analiza de simulare este efectuată în sistemul de testare a nodurilor IEEE24.

1. Model probabilistic al fluxului de putere

1.1 Modelul de incertitudine al componentelor

Fotovoltaica, sarcina și generatorul sunt toate variabile aleatorii cu incertitudine. În calculul fluxului probabilistic de putere al rețelei de distribuție, modelul probabilistic este explicat în literatură. Prin analiza datelor istorice, puterea de ieșire a producției de energie fotovoltaică urmează distribuția BETA. Prin ajustarea distribuției de probabilitate a puterii de sarcină, se presupune că sarcina urmează distribuția normală, iar funcția sa de distribuție a densității de probabilitate este

Poza (1)

Unde, Pl este puterea de sarcină; μ L și σ L sunt așteptările și, respectiv, varianța sarcinii.

Modelul de probabilitate al generatorului adoptă de obicei distribuția în două puncte, iar funcția sa de distribuție a densității de probabilitate este

(2)

Unde, P este probabilitatea de funcționare normală a generatorului; PG este puterea de ieșire a generatorului.

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

La încărcare

(3)

Când descărcarea

(4)

Constrângerea

Fotografii,

Fotografii,

Picture, picture

Unde, St este energia stocată în timpul T; Pt este puterea de încărcare și de descărcare a stocării energiei; SL și SG sunt energia de încărcare și respectiv de descărcare. η C și η D sunt eficiența de încărcare și, respectiv, de descărcare. Ds este rata de auto-descărcare a stocării de energie.

1.2 Metoda de eșantionare cu hipercub latin

Există o metodă de simulare, o metodă aproximativă și o metodă analitică care pot fi utilizate pentru a analiza fluxul de putere a sistemului în condiții de factori nesiguri. Simularea Monte Carlo este una dintre cele mai precise metode din algoritmii probabilistici de flux de putere, dar actualitatea sa este scăzută în comparație cu precizia ridicată. În cazul timpilor de eșantionare mici, această metodă ignoră de obicei coada curbei de distribuție a probabilității, dar pentru a îmbunătăți acuratețea, trebuie să mărească timpii de eșantionare. Metoda latină de eșantionare cu hipercub evită această problemă. Este o metodă de eșantionare ierarhică, care poate asigura că punctele de eșantionare reflectă în mod eficient distribuția probabilității și reduce timpii de eșantionare în mod eficient.

Figure 1 shows the expectation and variance of Latin hypercube sampling method and Monte Carlo simulation method with sampling times ranging from 10 to 200. The overall trend of results obtained by the two methods is decreasing. However, the expectation and variance obtained by monte Carlo method are very unstable, and the results obtained by multiple simulations are not the same with the same sampling times. The variance of Latin hypercube sampling method decreases steadily with the increase of sampling times, and the relative error decreases to less than 5% when the sampling times are more than 150. It is worth noting that the sampling point of the Latin hypercube sampling method is symmetric about the Y-axis, so its expected error is 0, which is also its advantage.

Fotografia

FIG. 1 Comparație a diferiților timpi de prelevare între MC și LHS

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) Eșantionare

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.

Fotografia

Figura 2 diagrama schematică a LHS

(2) Permutations

Valorile de eșantionare ale variabilelor aleatoare obținute din (1) sunt ordonate succesiv, astfel încât corelația dintre m variabile aleatoare este 1, care nu poate fi calculată. Metoda de ortogonalizare a secvenței gram-Schmidt poate fi adoptată pentru a reduce corelația dintre valorile de eșantionare ale variabilelor aleatoare. În primul rând, se generează o matrice de ordin K×M I=[I1, I2…, IK]T. Elementele din fiecare rând sunt aranjate aleatoriu de la 1 la M și reprezintă poziția valorii de eșantionare a variabilei aleatoare originale.

Iterație pozitivă

Fotografia

Un iterativ invers

Fotografia

„Imagine” reprezintă atribuirea, takeout(Ik,Ij) reprezintă calculul valorii reziduale în regresie liniară Ik=a+bIj, rangul(Ik) reprezintă un vector nou format din numărul secvenței de elemente în orientarea Ik de la mic la mare.

După iterația bidirecțională până când valoarea RMS ρ, care reprezintă corelația, nu scade, se obține matricea de poziție a fiecărei variabile aleatoare după permutare, iar apoi se poate obține matricea de permutare a variabilelor aleatoare cu cea mai mică corelație.

(5)

Unde, imaginea este coeficientul de corelație între Ik și Ij, cov este covarianța, iar VAR este varianța.

2. Optimizarea multi-obiectivă a sistemului de stocare a energiei

2.1 Funcția obiectivă

Pentru a optimiza puterea și capacitatea sistemului de stocare a energiei, se stabilește o funcție de optimizare multi-obiectivă având în vedere costul sistemului de stocare a energiei, probabilitatea de întrerupere a puterii și pierderea rețelei. Datorită dimensiunilor diferite ale fiecărui indicator, pentru fiecare indicator se realizează standardizarea abaterilor. După standardizarea abaterii, intervalul de valori ale valorilor observate ale diferitelor variabile va fi cuprins între (0,1), iar datele standardizate sunt cantități pure fără unități. În situația reală, pot exista diferențe în accentul pus pe fiecare indicator. Dacă fiecărui indicator i se acordă o anumită pondere, pot fi analizate și studiate diferite accente.

(6)

Unde, w este indicele de optimizat; Wmin și wmax sunt minimul și maximul funcției originale fără standardizare.

Funcția obiectiv este

(7)

În formulă, λ1 ~ λ3 sunt coeficienți de greutate, Eloss, PE și CESS sunt pierderea standardizată a rețelei de ramificație, probabilitatea de trecere a puterii active a ramurilor și, respectiv, costul investiției de stocare a energiei.

2.2 Algoritm genetic

Genetic algorithm is a kind of optimization algorithm established by imitating the genetic and evolutionary laws of survival of the fittest and survival of the fittest in nature. It first to coding, initial population each coding on behalf of an individual (a feasible solution of the problem), so each feasible solution is from for genotype phenotype transformation, to undertake choosing according to the laws of nature for each individual, and selected in each generation to the next generation of computing environment to adapt to the strong individual, until the most adaptable to the environment of the individual, After decoding, it is the approximate optimal solution of the problem.

În această lucrare, sistemul de alimentare, inclusiv fotovoltaic și stocarea energiei, este calculat în primul rând de algoritmul probabilistic de flux de putere, iar datele obținute sunt utilizate ca variabilă de intrare a algoritmului genetic pentru a rezolva problema. Procesul de calcul este prezentat în Figura 3, care este împărțit în principal în următorii pași:

Fotografia

FIG. 3 Fluxul algoritmului

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

(2) Introduceți datele eșantionate în modelul de calcul al fluxului de putere și înregistrați rezultatele calculului;

(3) Rezultatele de ieșire au fost codificate de cromozom pentru a genera populația inițială corespunzătoare valorii de eșantionare;

(4) Calculați fitness-ul fiecărui individ din populație;

(5) selectați, încrucișați și mutați pentru a produce o nouă generație de populație;

(6) Judecă dacă sunt îndeplinite cerințele, în caz contrar, retur pasul (4); Dacă da, soluția optimă este scoasă după decodare.

3. Exemplu de analiză

Metoda probabilistică a fluxului de putere este simulată și analizată în sistemul de testare a nodului IEEE24 prezentat în FIG. 4, în care nivelul de tensiune al 1-10 noduri este de 138 kV, iar cel al 11-24 noduri este de 230 kV.

Fotografia

Figura 4 Sistemul de testare a nodului IEEE24

3.1 Influența centralei fotovoltaice asupra sistemului electric

Centrală fotovoltaică în sistemul de alimentare, locația și capacitatea sistemului de alimentare vor afecta tensiunea nodului și puterea ramurilor, prin urmare, înainte de analiza influenței sistemului de stocare a energiei pentru rețeaua electrică, această secțiune analizează mai întâi influența puterii fotovoltaice. stația de pe sistem, accesul fotovoltaic la sistem în această lucrare, tendința limitei de probabilitate, pierderea rețelei și așa mai departe a efectuat analiza de simulare.

As can be seen from FIG. 5(a), after photovoltaic power station is connected, nodes with smaller branch power flow overlimit are as follows: 11, 12, 13, 23, 13 to balance the node node, the node voltage and the phase Angle is given, have the effect of stable power grid power balance, 11, 12 and 23 instead of directly connected, as a result, several nodes connected to the limit the probability of smaller and more power, photovoltaic power station will access the node with balance effect is less on the impact of power system.

Fotografia

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

Pe lângă depășirea fluxului de putere, această lucrare analizează și influența fotovoltaicului asupra tensiunii nodului, așa cum se arată în FIG. 5(b). Abaterile standard ale amplitudinilor de tensiune ale nodurilor 1, 3, 8, 13, 14, 15 și 19 sunt selectate pentru comparație. În ansamblu, conectarea centralelor fotovoltaice la rețeaua de energie nu are o influență mare asupra tensiunii nodurilor, dar centralele fotovoltaice au o mare influență asupra tensiunii a-Nodurilor și a nodurilor lor din apropiere. În plus, în sistemul adoptat de exemplul de calcul, prin comparație, se constată că centrala fotovoltaică este mai potrivită pentru accesul la tipurile de noduri: ① noduri cu grad de tensiune mai mare, cum ar fi 14, 15, 16 etc., tensiunea aproape nu se schimbă; (2) noduri suportate de generatoare sau camere de reglare, cum ar fi 1, 2, 7 etc.; (3) în linie rezistența este mare la capătul nodului.

Pentru a analiza influența punctului de acces PV asupra pierderii totale a rețelei a sistemului de alimentare, această lucrare face o comparație așa cum se arată în Figura 5(c). Se poate observa că, dacă unele noduri cu putere mare de sarcină și fără sursă de alimentare sunt conectate la o centrală fotovoltaică, pierderea în rețea a sistemului va fi redusă. Dimpotrivă, nodurile 21, 22 și 23 sunt capătul de alimentare cu energie, care este responsabil pentru transmisia centralizată a energiei. Centrala fotovoltaica conectata la aceste noduri va cauza pierderi mari de retea. Prin urmare, punctul de acces la stația de energie fotovoltaică ar trebui selectat la capătul de recepție al puterii sau la nodul cu sarcină mare. Acest mod de acces poate face distribuția fluxului de putere a sistemului mai echilibrată și poate reduce pierderea de rețea a sistemului.

Pe baza celor trei factori din analiza rezultatelor de mai sus, nodul 14 este luat ca punct de acces al centralei fotovoltaice în această lucrare, iar apoi este studiată influența capacității diferitelor centrale fotovoltaice asupra sistemului electric.

Figure 6(a) analyzes the influence of photovoltaic capacity on the system. It can be seen that the standard deviation of the active power of each branch increases with the increase of photovoltaic capacity, and there is a positive linear relationship between the two. Except for several branches shown in the figure, the standard deviations of other branches are all less than 5 and show a linear relationship, which are ignored for the convenience of drawing. It can be seen that photovoltaic grid connection has a great influence on the power of directly connected with photovoltaic access point or adjacent branches. Because of limited power transmission line transmission, the transmission lines of quantities of construction and investment is huge, so installing a photovoltaic power station, should consider the limitation of transportation capacity, choose the smallest influence on line access to the best location, in addition, selecting the best capacity of photovoltaic power station will play an important part to reduce this effect.

Fotografia

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) compară probabilitatea ca puterea activă să depășească limita fiecărei ramuri la diferite capacități ale centralei fotovoltaice. Cu excepția ramurilor prezentate în figură, celelalte ramuri nu au depășit limita sau probabilitatea a fost foarte mică. Comparativ cu FIG. 6(a), se poate observa că probabilitatea de nelimitare și abaterea standard nu sunt neapărat legate. Puterea activă a unei linii cu o fluctuație mare a deviației standard nu este neapărat dezactivată, iar motivul este legat de direcția de transmisie a puterii de ieșire fotovoltaice. Dacă este în aceeași direcție cu fluxul de putere inițial al ramurilor, puterea fotovoltaică mică poate provoca, de asemenea, oprirea limitei. Când puterea pv este foarte mare, fluxul de putere nu poate depăși limita.

în fig. 6(c), pierderea totală a rețelei a sistemului crește odată cu creșterea capacității fotovoltaice, dar acest efect nu este evident. Când capacitatea fotovoltaică crește cu 60 MW, pierderea totală a rețelei crește doar cu 0.5%, adică 0.75 MW. Prin urmare, atunci când se instalează centrale fotovoltaice, pierderea rețelei ar trebui luată ca un factor secundar și trebuie luați în considerare mai întâi factorii care au un impact mai mare asupra funcționării stabile a sistemului, cum ar fi fluctuația puterii liniei de transport și probabilitatea în afara limitei. .

3.2 Impactul accesului la stocarea energiei asupra sistemului

Secțiunea 3.1 Poziția de acces și capacitatea centralei fotovoltaice depind de sistemul de alimentare