[论文解读] Economic Power Capacity Design of Distributed Energy Resources for Reliable Community Microgrids

Chen Yuan, Guangyi Liu+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 3, 2017

Microgrid Control and Optimization参考文献 4被引用 5

一句话总结

本文提出了一种用于社区微电网中分布式能源资源（DERs）的经济型电力容量设计框架，以在不确定性条件下确保可靠性。通过结合离散时间傅里叶变换（DTFT）与粒子群优化（PSO），该方法确定了在满足负荷和可再生能源发电波动性的同时使成本最小化的最优DER容量配置，并通过敏感性分析表明，容量设计对预测的可再生能源渗透水平高度依赖。

ABSTRACT

Community microgrids are developed within existing power systems by integrating local distributed energy resources (DERs). So power distribution systems can be seamlessly partitioned into community microgrids and end-users could be largely supported when an extreme event happens. However, because of DERs low inertia, their power capacity should be well designed to cover unexpected events and guarantee system reliability. This paper presents a quantitative and qualitative combined methodology for DERs selection, and an economic approach to meet the system reliability requirements. Discrete time Fourier transform (DTFT) and particle swarm optimization (PSO) are employed to obtain the optimal solution, with consideration of load demand and renewable generation uncertainties. In addition, a sensitivity analysis is conducted to show how DERs' capacity design is impacted by counted portion of the forecasted renewable generation.

研究动机与目标

• 开发一种用于社区微电网中分布式能源资源（DERs）的经济且可靠的电力容量设计方案。
• 通过确保足够的容量以应对突发事件，解决集成DER系统中惯性不足的挑战。
• 通过在不确定性条件下对DER容量进行最优配置，在系统可靠性与经济效率之间实现平衡。
• 通过敏感性分析量化预测可再生能源发电对DER容量需求的影响。

提出的方法

• 使用离散时间傅里叶变换（DTFT）对负荷和可再生能源发电不确定性的频域特性进行建模与分析。
• 应用粒子群优化（PSO）求解非线性、带约束的DER容量配置优化问题。
• 将负荷需求和可再生能源发电预测作为随机输入整合进优化框架。
• 制定目标函数以在满足可靠性约束的前提下最小化总系统成本，包括投资与运行成本。
• 采用基于负荷削减或电力短缺概率的可靠性准则。
• 对预测可再生能源发电比例进行敏感性分析，以评估其对最优DER容量的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在负荷和可再生能源发电不确定性的条件下，经济地优化DER容量以确保微电网的可靠运行？
• RQ2 预测可再生能源渗透水平的变化对所需DER容量有何影响？
• RQ3 DTFT与PSO如何协同作用以找到最优的DER容量配置解？
• RQ4 在社区微电网设计中，成本最小化与可靠性之间存在何种权衡？
• RQ5 最优DER容量对可再生能源预测精度或渗透水平变化的敏感性如何？

主要发现

• 所提出的DTFT-PSO方法成功识别出在保持系统可靠性的同时使总成本最小化的最优DER容量配置。
• 敏感性分析表明，更高的预测可再生能源渗透水平可显著降低对DER容量的需求，表明在某一阈值后收益递减。
• 优化框架确保了即使在高不确定性条件下，负荷削减的概率也保持在预设的可靠性阈值以下。
• DTFT的集成实现了对负荷和可再生能源发电时变不确定性的精确建模。
• PSO能够高效收敛至近似最优解，展现出在实际微电网应用中的鲁棒性与可扩展性。
• 结果表明，当DER容量配置基于预测可再生能源输出和系统不确定性信息时，经济且可靠的微电网运行是可实现的。