[论文解读] Non-Wire Alternatives to Capacity Expansion

Jesus E. Contreras-Ocaña, Uzma Siddiqi+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 3, 2017

Smart Grid Energy Management被引用 7

一句话总结

本文提出了一套大规模非凸优化框架，协同优化分布式能源资源（DERs）——包括太阳能光伏、能效、需求响应和储能——作为传统容量扩展的非电缆替代方案。通过使用Dantzig-Wolfe分解处理规模和非凸性，该模型确定了变电站升级的最佳时机，并表明在西雅图华盛顿大学校园，DERs可将容量扩展推迟长达五年，而当前成本假设下储能目前尚不具备经济性。

ABSTRACT

Distributed energy resources (DERs) can serve as non-wire alternatives to capacity expansion by managing peak load to avoid or defer traditional expansion projects. In this paper, we study a planning problem that co-optimizes DERs investment and operation (e.g., energy efficiency, energy storage, demand response, solar photovoltaic) and the timing of capacity expansion. We formulate the problem as a large scale (in the order of millions of variables because we model the operation of DERs over a period of decades) non-convex optimization problem. Despite its non-convexities, we find its optimal solution by decomposing it using the Dantzig-Wolfe Decomposition Algorithm and solving a series of small linear problems. Finally, we present a real planning problem at the University of Washington Seattle Campus.

研究动机与目标

• 为解决配电系统中昂贵容量扩展的经济与运营挑战，通过将分布式能源资源（DERs）作为非电缆替代方案（NWAs）来实现推迟。
• 在数十年的规划期内，协同优化一系列DERs——能效、太阳能光伏、需求响应和储能——的投资、运行及容量扩展时间。
• 为由时间价值效应和离散扩展时间引发的大规模非凸优化问题，开发一种可扩展的求解技术。
• 在西雅图华盛顿大学校园的真实案例研究中，评估NWAs的可行性及其经济影响，该地预计新增17兆瓦负荷。

提出的方法

• 将规划问题建模为具有数百万变量的大规模非凸混合整数优化问题，对20年时间跨度内的DER运行进行建模。
• 应用Dantzig-Wolfe分解（DWD）将问题分解为更小的子问题，将非凸性隔离在主问题中。
• 进一步将主问题分解为少量线性规划，以处理容量扩展时间引发的非凸性。
• 通过在未来的容量扩展成本上应用折现因子来建模资金的时间价值，引入非线性，通过分解方法进行管理。
• 采用通用的NWA模型，包含四种特定类型的DER：能效（EE）、太阳能光伏（PV）、需求响应（DR）和储能（ES），每类具有不同的成本和运行特性。
• 使用半平面约束来建模峰值负荷为每小时负荷的最大值，从而准确表示变电站容量限制。

实验结果

研究问题

• RQ1 DER投资、运行及容量扩展时间的协同优化框架能否有效推迟昂贵的变电站升级？
• RQ2 在最小化总系统成本的同时推迟容量扩展的前提下，非电缆替代方案（EE、PV、DR、ES）的最优组合是什么？
• RQ3 太阳能辐照度预测、负荷增长和能效成本的不确定性如何影响最优NWA部署及扩展时间？
• RQ4 在当前成本假设下，储能在此背景下是否具备经济可行性？
• RQ5 资金的时间价值在多大程度上增强了DER投资的经济吸引力？

主要发现

• 最优解通过太阳能光伏、需求响应和能效项目组合，将变电站容量扩展推迟约五年。
• 在当前成本假设下，储能不具备经济可行性，因锂离子电池成本超过200美元/千瓦时，其成本效益低于其他DER。
• NWAs的实施使能源成本降低约6%（20年内节省3200万美元），需量电费降低约15%（20年内节省580万美元）。
• 敏感性分析表明，太阳能辐照度预测、负荷增长和能效成本倍数显著影响最优NWA组合及扩展时间。
• 该模型表明，由于资金的时间价值，推迟容量扩展在经济上是有利的，因为现值随时间递减。
• Dantzig-Wolfe分解方法通过将其简化为少量可处理的线性规划，成功解决了大规模非凸问题。