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.

Key words photovoltaic power generation; Energy storage system; Optimized configuration; Probability power flow; Genetic algorithm (ga)

Sản xuất điện quang điện có ưu điểm là bảo vệ môi trường xanh và tái tạo, và được coi là một trong những năng lượng tái tạo tiềm năng nhất. Đến năm 2020, công suất phát điện quang điện tích lũy của Trung Quốc đã đạt 253 triệu kw. Tính chất gián đoạn và không chắc chắn của nguồn điện PV quy mô lớn ảnh hưởng đến hệ thống điện, bao gồm các vấn đề về độ cạo đỉnh, độ ổn định và loại bỏ ánh sáng, và lưới điện cần áp dụng các biện pháp linh hoạt hơn để đối phó với những vấn đề này. Tích trữ năng lượng được coi là một cách hữu hiệu để giải quyết những vấn đề này. Việc áp dụng hệ thống lưu trữ năng lượng mang đến một giải pháp mới cho việc kết nối lưới quang điện quy mô lớn.

Hiện nay đã có nhiều nghiên cứu về phát điện quang điện, hệ thống lưu trữ năng lượng và xác suất dòng điện trong và ngoài nước. Một số lượng lớn các nghiên cứu tài liệu cho thấy lưu trữ năng lượng có thể cải thiện tỷ lệ sử dụng quang điện và giải quyết sự ổn định của kết nối lưới quang điện. Trong cấu hình hệ thống lưu trữ năng lượng trong nhà máy điện năng lượng mới, cần chú ý không chỉ đến chiến lược điều khiển lưu trữ quang và lưu trữ gió, mà còn phải chú ý đến tính kinh tế của hệ thống lưu trữ năng lượng. Ngoài ra, để tối ưu hóa nhiều trạm phát điện tích trữ năng lượng trong hệ thống điện, cần nghiên cứu mô hình kinh tế vận hành các trạm phát điện tích trữ năng lượng, lựa chọn vị trí điểm đầu và điểm cuối của các kênh truyền quang điện và lựa chọn địa điểm lưu trữ năng lượng. Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện có về cấu hình tối ưu của hệ thống lưu trữ năng lượng không xem xét tác động cụ thể đến hệ thống điện, và nghiên cứu về hệ thống đa điểm không liên quan đến các đặc điểm hoạt động của bộ lưu trữ quang quy mô lớn.

With the large-scale development of uncertain new energy power generation such as wind power and photovoltaic, it is necessary to calculate the power flow of the power system in the operation planning of the power system. For example, the literature studies the optimal location and capacity allocation of energy storage in the power system with wind power. In addition, the correlation between multiple new energy sources should also be considered in the calculation of power flow. However, all the above studies are based on deterministic power flow methods, which do not consider the uncertainty of new energy generation. The literature considers the uncertainty of wind power and applies the probabilistic optimal power flow method to optimize the site selection of energy storage system, which improves the operation economy.

Hiện tại, các thuật toán dòng công suất xác suất khác nhau đã được các học giả đề xuất và các phương pháp khai thác dữ liệu của dòng công suất xác suất phi tuyến dựa trên phương pháp mô phỏng Monte Carlo đã được đề xuất trong các tài liệu, nhưng tính hợp thời của phương pháp Monte Carlo là rất kém. Trong tài liệu, người ta đề xuất sử dụng dòng công suất tối ưu theo xác suất để nghiên cứu vị trí lưu trữ năng lượng, và phương pháp điểm 2 m được sử dụng, nhưng độ chính xác tính toán của phương pháp này không lý tưởng. Ứng dụng của phương pháp lấy mẫu siêu khối Latinh trong tính toán dòng công suất được nghiên cứu trong bài báo này, và tính ưu việt của phương pháp lấy mẫu siêu khối Latinh được minh họa bằng các ví dụ số.

Based on the above research, this paper uses the probabilistic power flow method to study the optimal allocation of energy storage in the power system with large-scale photovoltaic power generation. Firstly, the probability distribution model and Latin hypercube sampling method of components in power system are introduced. Secondly, a multi-objective optimization model is established considering the energy storage cost, power flow over limit probability and network loss. Finally, the simulation analysis is carried out in IEEE24 node test system.

1. Mô hình dòng công suất xác suất

1.1 Uncertainty model of components

Quang điện, tải và máy phát điện đều là các biến ngẫu nhiên có độ không đảm bảo. Trong phần tính toán dòng công suất theo xác suất của mạng phân phối, mô hình xác suất được giải thích trong tài liệu. Thông qua phân tích dữ liệu lịch sử, công suất đầu ra của phát điện quang điện tuân theo phân phối BETA. Bằng cách phù hợp với phân phối xác suất của công suất tải, giả định rằng tải tuân theo phân phối chuẩn và hàm phân phối mật độ xác suất của nó là

Bức tranh 1)

Trong đó, Pl là công suất tải; μ L và σ L lần lượt là kỳ vọng và phương sai của tải.

Mô hình xác suất của bộ tạo thường sử dụng phân phối hai điểm và hàm phân phối mật độ xác suất của nó là

(2)

Where, P is the probability of normal operation of generator; PG is the output power of the generator.

Khi ánh sáng đầy đủ vào buổi trưa, công suất hoạt động của quang điện lớn, nguồn điện khó sử dụng kịp thời sẽ được tích trữ trong pin dự trữ năng lượng. Khi công suất tải cao, pin lưu trữ năng lượng sẽ giải phóng năng lượng được lưu trữ. Phương trình cân bằng năng lượng tức thời của hệ tích năng là

Khi sạc

(3)

Khi xả

(4)

Sự ràng buộc

Những bức ảnh,

Những bức ảnh,

Hình ảnh

Trong đó, St là năng lượng được lưu trữ tại thời điểm T; Pt là công suất tích điện và phóng điện của bộ lưu trữ năng lượng; SL và SG lần lượt là năng lượng của quá trình nạp và phóng điện. η C và η D lần lượt là hiệu suất nạp và xả. Ds là tốc độ tự phóng điện của tích trữ năng lượng.

1.2 Phương pháp lấy mẫu siêu khối Latinh

Có thể sử dụng phương pháp mô phỏng, phương pháp gần đúng và phương pháp phân tích để phân tích dòng công suất hệ thống theo các yếu tố không chắc chắn. Mô phỏng Monte Carlo là một trong những phương pháp chính xác nhất trong các thuật toán dòng công suất theo xác suất, nhưng tính kịp thời của nó thấp so với độ chính xác cao. Trong trường hợp thời gian lấy mẫu thấp, phương pháp này thường bỏ qua phần đuôi của đường cong phân phối xác suất, nhưng để nâng cao độ chính xác thì cần phải tăng số lần lấy mẫu. Phương pháp lấy mẫu siêu khối Latinh tránh được vấn đề này. Đây là một phương pháp lấy mẫu phân cấp, có thể đảm bảo rằng các điểm lấy mẫu phản ánh sự phân bố xác suất một cách hiệu quả và giảm thời gian lấy mẫu một cách hiệu quả.

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.

Bức tranh

QUẢ SUNG. 1 So sánh thời gian lấy mẫu khác nhau giữa MC và LHS

Phương pháp lấy mẫu siêu khối theo tiếng Latinh là phương pháp lấy mẫu phân lớp. Bằng cách cải thiện quy trình tạo mẫu của các biến ngẫu nhiên đầu vào, giá trị lấy mẫu có thể phản ánh hiệu quả phân phối tổng thể của các biến ngẫu nhiên. Quá trình lấy mẫu được chia thành hai bước.

(1) Sampling

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.

Bức tranh

Sơ đồ hình 2 của LHS

(2) Hoán vị

Các giá trị lấy mẫu của các biến ngẫu nhiên thu được từ (1) được sắp xếp tuần tự, do đó mối tương quan giữa m biến ngẫu nhiên là 1, không thể tính được. Phương pháp trực giao trình tự gram-Schmidt có thể được áp dụng để giảm mối tương quan giữa các giá trị lấy mẫu của các biến ngẫu nhiên. Đầu tiên, một ma trận K × M bậc I = [I1, I2…, IK] T được tạo ra. Các phần tử trong mỗi hàng được sắp xếp ngẫu nhiên từ 1 đến M và chúng đại diện cho vị trí của giá trị lấy mẫu của biến ngẫu nhiên ban đầu.

Positive iteration

Bức tranh

Một sự lặp lại ngược lại

Bức tranh

“Hình” đại diện cho phép gán, lấy ra (Ik, Ij) đại diện cho phép tính giá trị còn lại trong hồi quy tuyến tính Ik = a + bIj, hạng (Ik) đại diện cho vectơ mới được tạo thành bởi số thứ tự các phần tử theo hướng Ik từ nhỏ đến lớn.

After bidirectional iteration until the RMS value ρ, which represents the correlation, does not decrease, the position matrix of each random variable after permutation is obtained, and then the permutation matrix of random variables with the least correlation can be obtained.

(5)

Trong đó, hình ảnh là hệ số tương quan giữa Ik và Ij, cov là hiệp phương sai và VAR là phương sai.

2. Multi-objective optimization configuration of energy storage system

2.1 Chức năng mục tiêu

Để tối ưu hóa công suất và dung lượng của hệ thống lưu trữ năng lượng, một chức năng tối ưu hóa đa mục tiêu được thiết lập xem xét chi phí của hệ thống lưu trữ năng lượng, xác suất giới hạn mất điện và tổn thất mạng. Do các kích thước khác nhau của mỗi chỉ số, việc chuẩn hóa độ lệch được thực hiện cho từng chỉ tiêu. Sau khi chuẩn hóa độ lệch, phạm vi giá trị của các giá trị quan sát của các biến khác nhau sẽ nằm trong khoảng (0,1) và dữ liệu chuẩn hóa là các đại lượng thuần túy không có đơn vị. Trong tình hình thực tế, có thể có sự khác biệt về mức độ nhấn mạnh của từng chỉ số. Nếu mỗi chỉ số được cho một trọng số nhất định, thì các điểm nhấn khác nhau có thể được phân tích và nghiên cứu.

(6)

Trong đó, w là chỉ số được tối ưu hóa; Wmin và wmax là giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của hàm gốc mà không cần chuẩn hóa.

Hàm mục tiêu là

(7)

In the formula, λ1 ~ λ3 are weight coefficients, Eloss, PE and CESS are standardized branch network loss, branch active power crossing probability and energy storage investment cost respectively.

2.2 Genetic algorithm

Thuật toán di truyền là một loại thuật toán tối ưu hóa được thiết lập bằng cách bắt chước các quy luật di truyền và tiến hóa về sự tồn tại của những người khỏe mạnh nhất và sự sống sót của những người khỏe mạnh nhất trong tự nhiên. Trước tiên, nó để mã hóa, mỗi quần thể ban đầu mã hóa thay mặt cho một cá nhân (một giải pháp khả thi của vấn đề), vì vậy mỗi giải pháp khả thi là từ để biến đổi kiểu hình kiểu gen, tiến hành lựa chọn theo quy luật tự nhiên cho mỗi cá thể, và được lựa chọn trong mỗi thế hệ đến thế hệ tiếp theo của môi trường tính toán để thích ứng với cá nhân mạnh mẽ, cho đến khi thích ứng nhất với môi trường của cá nhân, Sau khi giải mã, nó là gần đúng giải pháp tối ưu của vấn đề.

In this paper, the power system including photovoltaic and energy storage is firstly calculated by the probabilistic power flow algorithm, and the obtained data is used as the input variable of the genetic algorithm to solve the problem. The calculation process is shown in Figure 3, which is mainly divided into the following steps:

Bức tranh

FIG. 3 Algorithm flow

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

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

(3) Kết quả đầu ra được mã hóa bởi nhiễm sắc thể để tạo ra quần thể ban đầu tương ứng với giá trị lấy mẫu;

(4) Tính thể trạng của từng cá thể trong quần thể;

(5) chọn lọc, lai xa và gây đột biến để tạo ra thế hệ quần thể mới;

(6) Judge whether the requirements are met, if not, return step (4); If yes, the optimal solution is output after decoding.

3. Phân tích ví dụ

Phương pháp dòng công suất xác suất được mô phỏng và phân tích trong hệ thống thử nghiệm IEEE24-nút được trình bày trong Hình. 4, trong đó cấp điện áp từ 1-10 nút là 138 kV và cấp 11-24 nút là 230 kV.

Bức tranh

Figure 4 IEEE24 node test system

3.1 Ảnh hưởng của trạm phát quang điện đến hệ thống điện

Trạm phát quang điện trong hệ thống điện, vị trí và công suất của hệ thống điện sẽ ảnh hưởng đến điện áp nút và công suất nhánh, do đó, trước khi phân tích ảnh hưởng của hệ thống lưu trữ năng lượng đối với lưới điện, phần này trước hết phân tích ảnh hưởng của công suất quang điện. trạm trên hệ thống, quang điện truy cập hệ thống trong bài báo này, xu hướng của giới hạn xác suất, tổn thất mạng và như vậy đã thực hiện phân tích mô phỏng.

Như có thể thấy từ Fig. 5 (a), sau khi trạm phát quang điện được kết nối, các nút có dòng điện nhánh nhỏ hơn áp suất dòng như sau: 11, 12, 13, 23, 13 để nút nút cân bằng, điện áp nút và góc pha đã cho, có ảnh hưởng của cân bằng công suất lưới điện ổn định, 11, 12 và 23 thay vì kết nối trực tiếp, kết quả là một số nút được kết nối với giới hạn xác suất công suất nhỏ hơn và nhiều hơn, trạm điện quang điện sẽ truy cập vào nút có cân bằng ảnh hưởng ít hơn tác động của hệ thống điện.

Bức tranh

Hình 5. (a) tổng xác suất giới hạn dòng điện (b) dao động điện áp nút (c) tổng tổn thất mạng hệ thống của các điểm truy cập PV khác nhau

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.

In order to analyze the influence of PV access point on the total network loss of power system, this paper makes a comparison as shown in Figure 5(c). It can be seen that if some nodes with large load power and no power supply are connected to pv power station, the network loss of the system will be reduced. On the contrary, nodes 21, 22 and 23 are the power supply end, which is responsible for centralized power transmission. The photovoltaic power station connected to these nodes will cause large network loss. Therefore, the pv power station access point should be selected at the receiving end of power or the node with large load. This access mode can make the power flow distribution of the system more balanced and reduce the network loss of the system.

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.

Hình 6 (a) phân tích ảnh hưởng của công suất quang điện lên hệ thống. Có thể thấy rằng độ lệch chuẩn của công suất hoạt động của mỗi nhánh tăng khi công suất quang điện tăng, và giữa chúng có mối quan hệ thuận chiều. Ngoại trừ một số nhánh được thể hiện trong hình, độ lệch chuẩn của các nhánh khác đều nhỏ hơn 5 và thể hiện mối quan hệ tuyến tính, chúng được bỏ qua để thuận tiện cho việc vẽ. Có thể thấy, quang điện nối lưới có ảnh hưởng rất lớn đến công suất của việc kết nối trực tiếp với điểm truy cập quang điện hoặc các nhánh lân cận. Do hạn chế về đường dây tải điện, đường dây tải điện có khối lượng xây dựng và đầu tư rất lớn nên việc lắp đặt trạm phát điện quang điện cần xem xét giới hạn khả năng vận chuyển, lựa chọn ảnh hưởng nhỏ nhất đến việc tiếp cận đường dây đến vị trí tốt nhất, ngoài ra, việc lựa chọn công suất tốt nhất của trạm phát quang điện sẽ góp phần quan trọng để giảm ảnh hưởng này.

Bức tranh

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

QUẢ SUNG. 6 (b) so sánh xác suất công suất tác dụng vượt quá giới hạn của từng nhánh dưới các công suất trạm điện pv khác nhau. Ngoại trừ các nhánh trong hình, các nhánh khác đều không vượt quá giới hạn hoặc xác suất rất nhỏ. So với Fig. 6 (a), có thể thấy rằng xác suất vượt quá giới hạn và độ lệch chuẩn không nhất thiết có liên quan với nhau. Công suất hoạt động của một đường dây có dao động độ lệch chuẩn lớn không nhất thiết là vượt quá giới hạn, và nguyên nhân liên quan đến hướng truyền của công suất phát quang điện. Nếu nó cùng chiều với dòng công suất nhánh ban đầu, thì công suất quang điện nhỏ cũng có thể gây ra hiện tượng tắt giới hạn. Khi công suất pv rất lớn, dòng công suất có thể không vượt quá giới hạn.

Trong bộ lễ phục. 6 (c), tổn hao toàn mạng của hệ thống tăng khi công suất quang điện tăng, nhưng hiệu ứng này không rõ ràng. Khi công suất quang điện tăng thêm 60 MW thì tổng tổn hao của mạng chỉ tăng 0.5% tức là 0.75 MW. Do đó, khi lắp đặt trạm điện pv, tổn thất mạng cần được coi là yếu tố phụ và các yếu tố có ảnh hưởng lớn hơn đến hoạt động ổn định của hệ thống cần được xem xét đầu tiên, chẳng hạn như dao động công suất đường truyền và xác suất vượt giới hạn. .

3.2 Impact of energy storage access on the system

Phần 3.1 Vị trí tiếp cận và công suất của trạm phát quang điện phụ thuộc vào hệ thống điện