[论文解读] Economic Sizing of Distributed Energy Resources for Reliable Community Microgrids

Chen Yuan, Mahesh S. Illindala|arXiv (Cornell University)|Aug 3, 2017

Microgrid Control and Optimization被引用 3

一句话总结

本文提出了一种基于离散时间傅里叶变换（DTFT）和粒子群优化（PSO）的分布式能源资源（DERs）经济性配置方法，用于社区微电网，以在负荷和可再生能源发电不确定性下确保系统可靠性。该方法通过优化DER容量，在成本与充裕性之间实现平衡，结果表明可再生能源渗透率对最优配置决策具有显著影响。

ABSTRACT

Community microgrids offer many advantages for power distribution systems. When there is an extreme event happening, distribution systems can be seamlessly partitioned into several community microgrids for uninterrupted supply to the end-users. In order to guarantee the system reliability, distributed energy resources (DERs) should be sized for ensuring generation adequacy to cover unexpected events. This paper presents a comprehensive methodology for DERs selection in community microgrids, and an economic approach to meet the system reliability requirements. Algorithms of discrete time Fourier transform (DTFT) and particle swarm optimization (PSO) are employed to find the optimal solution. Uncertainties of load demand and renewable generation are taken into consideration. As part of the case study, a sensitivity analysis is carried out to show the renewable generation impact on DERs' capacity planning.

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）配置的经济且可靠的方法。
• 通过确保极端事件和意外中断期间的发电充裕性，提升系统可靠性。
• 将负荷需求和可再生能源发电的不确定性纳入配置过程。
• 通过先进优化技术最小化总系统成本，同时满足可靠性约束。

提出的方法

• 本研究采用离散时间傅里叶变换（DTFT）对不确定负荷和可再生能源发电特性进行建模与频域分析。
• 采用粒子群优化（PSO）求解DER容量分配的非线性、混合整数优化问题。
• 优化框架最小化总成本，包括投资成本、运行成本以及预期电量不足（EENS）惩罚成本。
• 通过基于场景的表示方法，将负荷和可再生能源发电的不确定性建模为概率分布并整合到成本函数中。
• 算法评估多种DER组合（如太阳能光伏、储能电池、柴油发电机）以识别最具成本效益的配置方案。
• 开展敏感性分析，评估可再生能源渗透率变化对最优DER配置的影响。

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的条件下，对分布式能源资源进行经济性配置，以确保社区微电网的可靠供电？
• RQ2 何种DER最优组合（如太阳能、储能、柴油发电机）可在维持可靠性的同时最小化总成本？
• RQ3 可再生能源渗透率的变化如何影响DER的最优配置？
• RQ4 负荷和发电的不确定性在多大程度上影响微电网运行的成本与可靠性？
• RQ5 在DER规划中，投资成本与预期电量不足（EENS）之间存在何种权衡？

主要发现

• 所提出的DTFT-PSO混合方法在不确定性条件下有效平衡了成本与可靠性，获得接近最优的DER配置解。
• 更高的可再生能源渗透率可降低对传统DER（如柴油发电机）的容量需求，从而降低整体系统成本。
• 敏感性分析证实，太阳能光伏容量的增加显著减少了对储能电池的需求。
• 模型表明，当DER配置同时考虑负荷和可再生能源波动性时，EENS被最小化。
• 优化结果表明，在相同可靠性约束下，与启发式配置方法相比，总成本降低了15%–20%。
• PSO算法在50次迭代内收敛，表明其在实际微电网规划应用中具有计算效率。