[论文解读] Operations-Based Planning for Placement and Sizing of Energy Storage in a Grid With a High Penetration of Renewables

Krishnamurthy Dvijotham, Scott Backhaus+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 7, 2011

Smart Grid Energy Management参考文献 10被引用 41

一句话总结

本文提出一种基于运行的启发式方法，用于在高比例可再生能源渗透的输电网中实现储能装置的最优配置与容量设计。通过在所有节点上基于完美预测模拟理想化的最优控制算法，识别出关键输电节点（而非可再生能源站点），这些节点能最大程度提升对电网阻塞的控制能力，与传统配置方式相比，可将所需储能容量减少高达30%。

ABSTRACT

As the penetration level of transmission-scale time-intermittent renewable generation resources increases, control of flexible resources will become important to mitigating the fluctuations due to these new renewable resources. Flexible resources may include new or existing synchronous generators as well as new energy storage devices. The addition of energy storage, if needed, should be done optimally to minimize the integration cost of renewable resources, however, optimal placement and sizing of energy storage is a difficult optimization problem. The fidelity of such results may be questionable because optimal planning procedures typically do not consider the effect of the time dynamics of operations and controls. Here, we use an optimal energy storage control algorithm to develop a heuristic procedure for energy storage placement and sizing. We generate many instances of intermittent generation time profiles and allow the control algorithm access to unlimited amounts of storage, both energy and power, at all nodes. Based on the activity of the storage at each node, we restrict the number of storage node in a staged procedure seeking the minimum number of storage nodes and total network storage that can still mitigate the effects of renewable fluctuations on network constraints. The quality of the heuristic is explored by comparing our results to seemingly "intuitive" placements of storage.

研究动机与目标

• 解决在不增加运行风险的前提下，将时间间歇性可再生能源发电整合到输电网所面临的日益严峻挑战。
• 克服传统规划方法在高比例可再生能源渗透下因将扩容与运行规划脱钩而带来的局限性。
• 开发一种考虑动态网络约束和实时控制影响的储能装置最优配置与容量设计启发式方法。
• 在可再生能源发电波动的情况下，维持系统安全的前提下，最小化总储能容量（功率与能量）。
• 识别出具有高可控性的网络节点——即能够重新定向或缓解可再生能源引起的阻塞——超越可再生能源母线等显而易见的选择。

提出的方法

• 在所有网络节点上，使用完美可再生能源预测，模拟最优储能控制算法。
• 运行多次间歇性可再生能源发电的时间序列仿真，生成各节点储能活动的统计数据。
• 利用模拟的储能活动，按其对缓解网络约束违规的贡献对节点进行排序。
• 应用分阶段节点缩减启发式方法，识别出维持系统性能的最小储能节点集合。
• 将结果与直观配置（如可再生能源母线处）及无限制储能场景进行对比。
• 分析网络潮流与储能注入模式，解释为何某些输电节点的表现优于其他节点。

实验结果

研究问题

• RQ1 哪些网络节点对可再生能源发电波动引起的阻塞具有最高的可控性？
• RQ2 最优储能配置更倾向于可再生能源发电母线还是战略性输电节点？
• RQ3 基于模拟最优控制活动的启发式方法能否识别出维持系统安全的最小储能节点集合？
• RQ4 该启发式方法的性能与直观的储能配置策略相比如何？
• RQ5 在关键节点实施可控功率注入，能在多大程度上将可再生能源波动重新定向至具备更高缓解能力的区域？

主要发现

• 最优储能配置并不青睐可再生能源发电母线；相反，其识别出两个关键输电节点为最有效方案。
• 与十节点集或无限制节点集相比，该双节点集在缓解约束违规方面实现了相当或更优的表现，尽管储能点更少。
• 当可再生能源渗透率超过30%时，该双节点集所需的总网络功率与能量容量显著低于十节点集或无限制情况。
• 与无限制情况相比，该双节点集将所需储能容量减少了高达30%，表明其具备更优的可控性。
• 这两个节点位于主要系统区域之间的关键输电瓶颈处，可实现可再生能源功率潮流的动态重定向。
• 在这些节点实施控制，可将可再生能源波动引导至具备更强内在灵活性的区域，从而增强系统整体的缓解能力。