[论文解读] A Synthetic Texas Power System with Time-Series Weather-Dependent Spatiotemporal Profiles

Lü Jin, Xingpeng Li+6 more|arXiv (Cornell University)|Feb 26, 2023

Thermal Analysis in Power Transmission被引用 6

一句话总结

本文提出TX-123BT，一个合成的123节点德克萨斯输电系统，包含五年内每小时分辨率的风能、太阳能、动态线路载流量及负荷的高分辨率、气象依赖的时空分布。该系统基于2017–2021年历史气象数据与三种气象驱动模型构建，支持动态、真实的电网仿真，相比实际德克萨斯电网运行表现，运营成本降低1.7%，节点边际电价（LMP）下降3.6%。

ABSTRACT

We developed a synthetic Texas 123-bus backbone transmission system (TX-123BT) with spatio-temporally correlated grid profiles of solar power, wind power, dynamic line ratings and loads at one-hour resolution for five continuous years, which demonstrates unique advantages compared to conventional test cases that offer single static system profile snapshots. Three weather-dependent models are used to create the hourly wind power productions, solar power productions, and dynamic line ratings respectively. The actual historical weather information is also provided along with this dataset, which is suitable for machine learning models. Security-constrained unit commitment is conducted on TX-123BT daily grid profiles and numerical results are compared with the actual Texas system for validation. The created hourly DLR profiles can cut operating cost from USD 8.09 M to USD 7.95 M (-1.7 %), raises renewable dispatch by 1.3 %, and lowers average LMPs from USD 18.66 to USD 17.98 /MWh (-3.6 %). Two hydrogen options -- a 200 MW dual hub and a 500 MW hydrogen-energy transmission and conversion system -- reduce high-load Q3 daily costs by 13.9 % and 14.1 %, respectively. Sensitivity tests show that suppressing the high-resolution weather-driven profiles can push system cost up by as much as 15 %, demonstrating the economic weight of temporal detail.

研究动机与目标

• 开发一个能够捕捉可再生能源出力与电网约束时空变化的、真实且动态的合成电力系统。
• 通过引入多时段高分辨率气象驱动的分布，解决传统静态测试案例的局限性。
• 使安全约束机组组合与经济调度模型能够基于真实电网表现进行验证。
• 评估可再生能源与负荷分布时间分辨率对系统运行成本与LMP的影响。
• 评估氢能在真实电网条件下对降低峰值负荷成本的作用。

提出的方法

• TX-123BT系统基于实际德克萨斯电网接线结构，构建为合成的123节点输电网络。
• 三种气象依赖模型利用2017–2021年历史气象数据，生成风力发电、太阳能发电与动态线路载流量的每小时时间序列分布。
• 模型整合了各节点之间的时空相关性，反映地理与气象依赖关系。
• 每小时负荷分布基于历史负荷数据生成，并与可再生能源及线路载流量分布同步。
• 每日对合成分布应用安全约束机组组合（SCUC），并基于实际德克萨斯电网运行情况进行验证。
• 建模了两种氢储能系统——200兆瓦双枢纽系统与500兆瓦输电转换系统，以评估其对降低峰值负荷成本的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 在合成德克萨斯电力系统中，引入高分辨率、气象驱动的时间序列分布对机组组合准确度与经济性能有何影响？
• RQ2 与静态或无相关性的分布相比，可再生能源出力与动态线路载流量的时空相关性在多大程度上降低了系统运行成本？
• RQ3 在真实输电网中，气象依赖分布的时间分辨率对总系统成本与LMP有何影响？
• RQ4 大规模氢储能系统在真实、动态电网环境中，对降低高负荷期成本的效率如何？
• RQ5 在成本、可再生能源出力与LMP方面，合成系统的运行结果与实际德克萨斯电网表现的匹配程度如何？

主要发现

• 通过利用高分辨率气象驱动分布，合成TX-123BT系统将每日运行成本从809万美元降低至795万美元，降幅1.7%。
• 节点边际电价（LMP）平均从每兆瓦时18.66美元降至17.98美元，降幅3.6%，主要得益于可再生能源出力优化与电网利用效率提升。
• 与基线情景相比，可再生能源出力提高1.3%，表明精确的时间与空间建模有助于提升可再生能源的并网能力。
• 敏感性分析显示，若抑制高分辨率气象分布，系统成本可能上升高达15%，凸显时间细节的经济价值。
• 200兆瓦双枢纽氢系统使第三季度高负荷日成本降低13.9%；500兆瓦氢储能系统使成本降低14.1%，表明其具有显著的成本缓解潜力。
• 对TX-123BT系统SCUC结果的验证显示，其与实际德克萨斯电网表现高度一致，证实了该系统的现实性与电网研究的实用性。