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.

Калидвожаҳои тавлиди нерӯи барқи фотоэлектрикӣ; Системаи нигоҳдории энергия; конфигуратсияи оптимизатсияшуда; Эҳтимолияти ҷараёни нерӯ; Алгоритми генетикӣ (ga)

Истеҳсоли нерӯи фотоэлектрикӣ дорои бартариҳои ҳифзи муҳити зисти сабз ва барқароршаванда мебошад ва яке аз энергияи эҳтимолии барқароршаванда ба ҳисоб меравад. То соли 2020, иқтидори маҷмӯии насбшудаи истеҳсоли нерӯи фотоэлектрикӣ дар Чин ба 253 миллион кВт мерасад. Фосилавӣ ва номуайянии нерӯи миқёси бузурги PV ба системаи энергетикӣ, аз ҷумла масъалаҳои риштарошӣ, устуворӣ ва партови рӯшноӣ таъсир мерасонад ва шабака бояд барои ҳалли ин мушкилот чораҳои чандиртар андешад. Захираи энергия роҳи самараноки ҳалли ин мушкилот ҳисобида мешавад. Татбиқи системаи нигоҳдории энергия ҳалли навро барои пайвастшавӣ ба шабакаи бузурги фотоэлектрикӣ меорад.

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.

Бо рушди миқёси васеъи тавлиди нави энергияи номуайян ба монанди нерӯи шамол ва фотоэлектрикӣ, ҳангоми банақшагирии амалиёти системаи энергетикӣ ҷараёни нерӯи системаи энергетикиро ҳисоб кардан лозим аст. Масалан, адабиёт макони оптималии ҷойгиршавӣ ва тақсимоти иқтидори захираи энергияро дар системаи энергетикӣ бо нерӯи шамол меомӯзад. Илова бар ин, ҳангоми ҳисоб кардани ҷараёни нерӯ бояд таносуби байни якчанд манбаъҳои нави энергия низ ба назар гирифта шавад. Аммо, ҳама таҳқиқоти дар боло зикршуда ба усулҳои детерминистии ҷараёни нерӯ асос ёфтаанд, ки номуайянии тавлиди нави энергияро ба назар намегиранд. Адабиёт номуайянии нерӯи шамолро баррасӣ мекунад ва усули эҳтимолии оптималии ҷараёни нерӯро барои оптимизатсияи интихоби макони системаи нигоҳдории энергия истифода мебарад, ки иқтисодиёти корро беҳтар мекунад.

Дар айни замон, аз ҷониби олимон алгоритмҳои гуногуни эҳтимолии ҷараёни қувва пешниҳод карда шудаанд ва усулҳои истихроҷи додаҳои ҷараёни эҳтимолии ғайрихаттӣ дар асоси усули моделсозии Монте-Карло дар адабиёт пешниҳод шудаанд, аммо саривақтии усули Монте-Карло хеле заиф аст. Дар адабиёт пешниҳод шудааст, ки ҷараёни эҳтимолии оптималии нерӯ барои омӯзиши ҷойгиршавии захираи энергия истифода шавад ва усули нуқтаи 2 м истифода мешавад, аммо дурустии ҳисобкунии ин усул идеалӣ нест. Дар ин мақола татбиқи усули намунагирии гиперкубҳои лотинии лотинӣ дар ҳисобкунии ҷараёни барқ ​​омӯхта шуда, бартарии усули интихоб кардани гиперкубҳои лотинӣ бо мисолҳои ададӣ нишон дода шудааст.

Дар асоси тадқиқоти дар боло овардашуда, ин мақола усули эҳтимолии ҷараёни нерӯро барои омӯхтани тақсимоти оптималии захираи энергия дар системаи энергетикӣ бо тавлиди миқёси бузурги фотоэлектрикӣ истифода мебарад. Аввалан, модели тақсимоти эҳтимолият ва усули интихоби гиперкубҳои лотинии ҷузъҳо дар системаи энергетикӣ ҷорӣ карда мешавад. Дуюм, модели бисёрмақсадноки оптимизатсия бо назардошти хароҷоти нигоҳдории энергия, ҷараёни нерӯи барқ ​​зиёда аз эҳтимолияти маҳдудият ва талафоти шабака таъсис дода шудааст. Дар ниҳоят, таҳлили моделиронӣ дар системаи санҷиши гиреҳи IEEE24 гузаронида мешавад.

1. Модели эҳтимолии ҷараёни нерӯ

1.1 Uncertainty model of components

Photovoltaic, load and generator are all random variables with uncertainty. In the calculation of probabilistic power flow of distribution network, the probabilistic model is explained in the literature. Through the analysis of historical data, the output power of photovoltaic power generation follows BETA distribution. By fitting the probability distribution of load power, it is assumed that load follows normal distribution, and its probability density distribution function is

Picture (1)

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

Модели эҳтимолияти генератор одатан тақсимоти ду нуқтаро қабул мекунад ва функсияи тақсимоти зичии эҳтимолияти он аст

(2)

Дар ин чо, Р – эхтимоли кори муътадили генератор; PG қувваи баромади генератор аст.

Вакте ки нури нисфирузй ба кадри кифоя аст, иктидори фаъоли станцияи электрикии фотоэлектрикй калон аст ва кувваи дар сари вакт истифода бурдани он душвор дар аккумулятори энергия нигох дошта мешавад. Вақте ки қувваи сарборӣ баланд аст, батареяи нигоҳдории энергия энергияи захирашударо озод мекунад. Муодилаи тавозуни энергияи фаврии системаи нигоҳдории энергия ин аст

Ҳангоми барқгирӣ

(3)

Вақте ки разряд

(4)

Маҳдудият

Суратҳо,

Суратҳо,

Сурат, сурат

Дар куҷо, St энергияи дар вақти T нигоҳ дошта мешавад; Pt – қувваи барқ ​​​​ва разряди захираи энергия; SL ва SG мутаносибан энергияи пуркунӣ ва холӣ мебошанд. η C ва η D мутаносибан самаранокии барқгиранда ва холӣ мекунанд. Ds суръати худидоракунии захираи энергия мебошад.

1.2 Latin hypercube sampling method

Усули симулятсия, усули тахминӣ ва усули таҳлилӣ мавҷуданд, ки онҳоро барои таҳлили ҷараёни нерӯи система дар зери омилҳои номуайян истифода бурдан мумкин аст. Моделсозии Монте-Карло яке аз усулҳои дақиқтарин дар алгоритмҳои эҳтимолии ҷараёни нерӯ аст, аммо саривақтии он дар муқоиса бо дақиқии баланд паст аст. Дар сурати кам будани вақтҳои интихоб, ин усул одатан думи каҷи тақсимоти эҳтимолиро сарфи назар мекунад, аммо барои беҳтар кардани дақиқӣ, он бояд вақти интихобро зиёд кунад. Усули интихоб кардани гиперкубҳои лотинӣ ин мушкилотро пешгирӣ мекунад. Ин як усули иерархивии интихоб аст, ки метавонад кафолат диҳад, ки нуқтаҳои интихоб тақсимоти эҳтимолиятро ба таври муассир инъикос кунанд ва вақти интихобро самаранок кам кунанд.

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.

Дар расм

АНҶИР. 1 Муқоисаи вақтҳои гуногуни интихоб байни MC ва LHS

Усули намунагирии гиперкуби лотинӣ як усули интихоби қабати аст. Бо такмил додани раванди тавлиди намунаи тағирёбандаҳои тасодуфии вуруд, арзиши интихоб метавонад тақсимоти умумии тағирёбандаҳои тасодуфиро ба таври муассир инъикос кунад. Раванди интихоб ба ду марҳила тақсим мешавад.

(1) Sampling

Xi (I = 1, 2,… ,m) m тағирёбандаҳои тасодуфӣ аст ва вақти интихоб N мебошанд, тавре ки дар расми нишон дода шудааст. 2. Каҷи тақсимоти эҳтимолии ҷамъшавандаи Xi ба фосилаи N бо фосилаи баробар ва бидуни такрорӣ тақсим карда мешавад, нуқтаи миёнаи ҳар як фосила ҳамчун арзиши интихобкунии эҳтимолияти Y интихоб карда мешавад ва сипас арзиши интихоб Xi= p-1 (Yi) мешавад. бо истифода аз функсияи баръакс ҳисоб карда мешавад ва Xi ҳисобшуда арзиши интихоби тағирёбандаи тасодуфӣ мебошад.

Дар расм

Тасвири 2 диаграммаи схематикии LHS

(2) Ивазкунӣ

Қиматҳои интихоби тағирёбандаҳои тасодуфӣ, ки аз (1) гирифта шудаанд, пайдарпай ҷойгир шудаанд, бинобар ин таносуби байни m тағирёбандаҳои тасодуфӣ 1 аст, ки онро ҳисоб кардан ғайриимкон аст. Усули ортогонализатсияи пайдарпаии грамма-Шмидтро барои кам кардани таносуби байни арзишҳои интихоб кардани тағирёбандаҳои тасодуфӣ қабул кардан мумкин аст. Аввалан, матритсаи тартиби K×M I=[I1, I2…, IK]T тавлид мешавад. Элементҳо дар ҳар як сатр аз 1 то M ба таври тасодуфӣ ҷойгир карда шудаанд ва онҳо мавқеи арзиши интихобкунии тағирёбандаи тасодуфии ибтидоиро ифода мекунанд.

Итератсияи мусбӣ

Дар расм

Итеративи баръакс

Дар расм

“Тасвир” таъинотро ифода мекунад, гирифтан(Ik,Ij) ҳисобкунии арзиши боқимондаро дар регрессияи хатӣ Ik=a+bIj, rank(Ik) вектори наверо ифода мекунад, ки аз рӯи шумораи пайдарпайии элементҳо дар самти Ik аз хурд ба калон ташкил шудааст.

Пас аз такрори дуҷониба то он даме, ки арзиши RMS ρ, ки таносубро ифода мекунад, кам нашавад, матритсаи мавқеъи ҳар як тағирёбандаи тасодуфӣ пас аз ивазкунӣ ба даст оварда мешавад ва сипас матритсаи ивазкунии тағирёбандаҳои тасодуфӣ бо камтарин таносуб ба даст оварда мешавад.

(5)

Дар куҷо, расм коэффисиенти коррелятсияи байни Ik ва Ij мебошад, cov коварианс ва VAR дисперсия мебошад.

2. Конфигуратсияи оптимизатсияи бисёрҳадафи системаи нигоҳдории энергия

2.1 Objective function

In order to optimize the power and capacity of the energy storage system, a multi-objective optimization function is established considering the cost of the energy storage system, the power off-limit probability and the network loss. Due to the different dimensions of each indicator, deviation standardization is carried out for each indicator. After deviation standardization, the value range of observed values of various variables will be between (0,1), and the standardized data are pure quantities without units. In the actual situation, there may be differences in the emphasis on each indicator. If each indicator is given a certain weight, different emphases can be analyzed and studied.

(6)

Дар куҷо, w индексест, ки бояд оптимизатсия карда шавад; Wmin ва wmax ҳадди ақал ва максималии функсияи аслӣ бидуни стандартизатсия мебошанд.

Функсияи мақсаднок аст

(7)

Дар формула, λ1 ~ λ3 коэффисиентҳои вазн мебошанд, Eloss, PE ва CESS мутаносибан талафоти шабакавии стандартишуда, эҳтимолияти убури қувваи фаъоли филиал ва арзиши сармоягузории нигоҳдории энергия мебошанд.

2.2 Алгоритми генетикӣ

Алгоритми генетикӣ як навъ алгоритми оптимизатсия аст, ки тавассути тақлид ба қонунҳои ирсӣ ва эволютсионии зинда мондани беҳтаринҳо ва зинда мондани мувофиқтарин дар табиат муқаррар шудааст. Он аввал ба рамзгузорӣ, аҳолии ибтидоӣ ҳар як аз номи шахс рамзгузорӣ карда мешавад (ҳалли имконпазири масъала), аз ин рӯ ҳар як ҳалли имконпазир аз тағирёбии фенотипҳои генотипӣ мебошад, ки мувофиқи қонунҳои табиат барои ҳар як фард интихоб карда мешавад ва дар ҳар як насл ба насли ояндаи муҳити компютерӣ барои мутобиқ шудан ба фарди қавӣ, то он даме, ки бештар ба муҳити инфиродӣ мутобиқ карда шавад, Пас аз рамзкушоӣ, он ҳалли тахминии оптималии мушкилот аст.

Дар ин мақола, системаи энергетикӣ, аз ҷумла фотоэлектрикӣ ва захираи энергия аввал аз рӯи алгоритми эҳтимолии ҷараёни нерӯ ҳисоб карда мешавад ва маълумоти бадастомада ҳамчун тағирёбандаи вурудии алгоритми генетикӣ барои ҳалли мушкилот истифода мешавад. Раванди ҳисобкунӣ дар расми 3 нишон дода шудааст, ки асосан ба марҳилаҳои зерин тақсим шудааст:

Дар расм

FIG. 3 Algorithm flow

(1) Системаи воридотӣ, маълумотҳои фотоэлектрикӣ ва нигоҳдории энергия ва намунагирии гиперкубҳои лотинӣ ва ортогонализатсияи пайдарпаии Грам-Шмидтро иҷро кунед;

(2) Input the sampled data into the power flow calculation model and record the calculation results;

(3) The output results were encoded by chromosome to generate the initial population corresponding to the sampling value;

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

(5) интихоб, убур ва мутатсия барои тавлиди насли нави аҳолӣ;

(6) Доварӣ кунед, ки оё талаботҳо иҷро шудаанд, агар не, қадами бозгашт (4); Агар ҳа, ҳалли беҳтарин пас аз рамзкушоӣ бароварда мешавад.

3. Таҳлили мисол

The probabilistic power flow method is simulated and analyzed in the IEEE24-node test system shown in FIG. 4, in which the voltage level of 1-10 nodes is 138 kV, and that of 11-24 nodes is 230 kV.

Дар расм

Тасвири 4 Системаи санҷиши гиреҳи IEEE24

3.1 Таъсири станцияи электрикии фотоэлектрикй ба системаи энергетики

Истгоҳи барқи фотоэлектрикӣ дар системаи энергетикӣ, ҷойгиршавӣ ва иқтидори системаи энергетикӣ ба шиддати гиреҳ ва қувваи шоха таъсир хоҳад кард, бинобар ин, пеш аз таҳлили таъсири системаи нигоҳдории энергия барои шабакаи барқ, дар ин бахш аввал таъсири қувваи фотоэлектрикӣ таҳлил карда мешавад. истгоҳ дар система, дастрасии фотоэлектрикӣ ба система дар ин мақола, тамоюли маҳдудияти эҳтимолият, талафоти шабака ва ғайра таҳлили симулятсияро анҷом додааст.

Чунон ки аз РАСМ дида мешавад. Дар расми 5(а), пас аз васл кардани истгоҳи барқи фотоэлектрикӣ, гиреҳҳои дорои лимити хурдтари ҷараёни қувваи барқ ​​чунинанд: 11, 12, 13, 23, 13 барои мувозинати гиреҳ, шиддати гиреҳ ва кунҷи фаза дода шудааст, дорои таъсири муътадили тавозуни энергетикии сети электр, 11, 12 ва 23 ба чои бевосита пайваст, дар натица якчанд гиреххои ба хадди пайвастшуда эхтимолияти хурдтар ва бештар кувваи электр, станцияи электрикии фотоэлектрикй ба гирех даромада бо таъсири мувозинат камтар аст. таъсири системаи энергетикӣ.

Дар расм

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

In addition to the exceedance of power flow, this paper also analyzes the influence of photovoltaic on node voltage, as shown in FIG. 5(b). The standard deviations of voltage amplitudes of nodes 1, 3, 8, 13, 14, 15 and 19 are selected for comparison. On the whole, the connection of photovoltaic power stations to the power grid does not have a great influence on the voltage of nodes, but the photovoltaic power stations have a great influence on the voltage of a-Nodes and their nearby nodes. In addition, in the system adopted by the calculation example, through comparison, it is found that photovoltaic power station is more suitable for access to the node types: ① nodes with higher voltage grade, such as 14, 15, 16, etc., the voltage almost does not change; (2) nodes supported by generators or adjusting cameras, such as 1, 2, 7, etc.; (3) in the line resistance is large at the end of the node.

Барои таҳлили таъсири нуқтаи дастрасии PV ба талафоти умумии шабакаи системаи энергетикӣ, ин мақола муқоисаро тавре анҷом медиҳад, ки дар расми 5(в) нишон дода шудааст. Мумкин аст, ки агар ба станцияи электрикии pv баъзе узелхои дорой кувваи пурбор ва бе кувваи электр пайваст карда шаванд, талафи сети система кам мешавад. Баръакс, гиреҳҳои 21, 22 ва 23 охири таъминоти барқ ​​​​мебошанд, ки барои интиқоли мутамаркази нерӯ масъуланд. Станцияи электрикии фотоэлектрикй, ки ба ин гиреххо пайваст мешавад, боиси талафоти калони шабака мегардад. Аз ин рӯ, нуқтаи дастрасии нерӯи барқи pv бояд дар охири қабулкунандаи барқ ​​ё гиреҳи дорои бори калон интихоб карда шавад. Ин ҳолати дастрасӣ метавонад тақсимоти ҷараёни нерӯи системаро мутавозинтар кунад ва талафоти шабакавии системаро кам кунад.

Based on the three factors in the analysis of the above results, node 14 is taken as the access point of photovoltaic power station in this paper, and then the influence of the capacity of different photovoltaic power stations on the power system is studied.

Расми 6(а) таъсири иқтидори фотоэлектрикӣ ба системаро таҳлил мекунад. Мумкин аст, ки инҳирофи стандартии иқтидори фаъоли ҳар як шоха бо афзоиши иқтидори фотоэлектрикӣ меафзояд ва дар байни ин ду робитаи мусбати хатӣ вуҷуд дорад. Ба истиснои якчанд шохаҳое, ки дар расм нишон дода шудаанд, инҳирофҳои стандартии шохаҳои дигар ҳамаашон аз 5 камтаранд ва муносибати хатиро нишон медиҳанд, ки барои роҳати тасвир сарфи назар карда мешаванд. Мумкин аст, ки пайвасти шабакаи фотоэлектрикӣ ба нерӯи мустақими бо нуқтаи дастрасии фотоэлектрикӣ ё шохаҳои ҳамшафати он таъсири калон мерасонад. Аз сабаби маҳдуд будани интиқоли хати интиқоли барқ, хатҳои интиқоли миқдори зиёди сохтмон ва сармоягузорӣ бузурганд, аз ин рӯ насб кардани нерӯгоҳи фотоэлектрикӣ бояд маҳдудияти қобилияти интиқолро ба назар гирифта, таъсири хурдтаринро барои дастрасии хат ба макони беҳтарин интихоб кунад, илова бар ин, интихоби иқтидори беҳтарини станцияи электрикии фотоэлектрикӣ барои коҳиш додани ин таъсир нақши муҳим мебозад.

Дар расм

Расми 6. (а) Инҳирофи стандартии нерӯи фаъоли филиал (б) эҳтимолияти берун аз маҳдудияти ҷараёни нерӯи филиал (в) талафоти умумии шабакаи система дар иқтидорҳои гуногуни фотоэлектрикӣ

АНҶИР. 6(б) эҳтимолияти зиёд шудани қувваи фаъолро аз лимити ҳар як шоха дар иқтидорҳои гуногуни нерӯи барқи pv муқоиса мекунад. Ба гайр аз шохахое, ки дар расм нишон дода шудаанд, дигар шохахо аз хад зиёд нагузаштанд ва ё эхтимолият хеле кам буд. Дар муқоиса бо расми. 6(а), дидан мумкин аст, ки эҳтимолияти ғайримаҳдуд ва инҳирофи стандартӣ ҳатман бо ҳам алоқаманд нестанд. Қувваи фаъоли хати дорои тағирёбии бузурги стандартии инҳироф ҳатман маҳдуд нест ва сабаб бо самти интиқоли қувваи баромади фотоэлектрикӣ алоқаманд аст. Агар он дар як самт бо ҷараёни аслии нерӯи филиал бошад, қувваи хурди фотоэлектрикӣ низ метавонад боиси ғайримаҳдуд гардад. Ҳангоме ки қувваи pv хеле калон аст, ҷараёни нерӯ метавонад аз маҳдудият зиёд набошад.

Дар РАСМ. 6(в), талафоти умумии шабакаи система бо афзоиши иқтидори фотоэлектрикӣ меафзояд, аммо ин таъсир равшан нест. Вақте ки иқтидори фотоэлектрикӣ 60 МВт зиёд мешавад, талафоти умумии шабака танҳо 0.5%, яъне 0.75 МВт меафзояд. Аз ин рӯ, ҳангоми насби нерӯгоҳҳои барқии pv, талафоти шабака бояд ҳамчун омили дуюмдараҷа гирифта шавад ва омилҳое, ки ба кори муътадили система таъсири бештар доранд, бояд аввал ба назар гирифта шаванд, масалан, тағирёбии хати интиқоли барқ ​​ва эҳтимолияти берун аз маҳдудият. .

3.2 Таъсири дастрасии захираи энергия ба система

Қисми 3.1 Мавқеи дастрасӣ ва иқтидори нерӯгоҳи фотоэлектрикӣ аз системаи энергетикӣ вобаста аст