[论文解读] PV Integration in Low-Voltage Feeders with Demand Response

Xiangkun Li, Theodor Borsche+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 7, 2014

Photovoltaic System Optimization Techniques参考文献 7被引用 3

一句话总结

本文提出一种基于电热水器（EWH）的需求响应（DR）控制策略，以提升低压（LV）配电网馈线的光伏（PV）承载能力。通过仅利用变电站的实时功率测量数据，并采用模型预测控制（MPC）优化EWH的调度，该方法减少了电压越限和光伏弃用，实现了超过50%的PV承载能力提升，且平均每天的负荷动作次数不足两次。

ABSTRACT

Increased distributed Photo-Voltaic (PV) generation leads to an increase in voltages and unwarranted backflows into the grid. This paper investigates Demand Response (DR) with Electric Water Heaters (EWHs) as a way to increase the PV hosting capacity of a low-voltage feeder. A control strategy relying only on power measurements at the transformer is proposed. Flexible loads are optimally dispatched considering energy acquisition costs, a PV shedding penalty, and power and energy constraints. Furthermore, grouping of loads and PV plants is investigated, and switching penalties are used to reduce the unnecessary switching of loads. It is shown that this strategy can substantially increase the PV hosting capacity of a Low-Voltage (LV) feeder, even when only basic controllability is available.

研究动机与目标

• 解决高比例光伏渗透导致低压配电网中电压升高和反向潮流的问题。
• 研究通过可控负荷（如EWH）实施需求响应，能否在无需每个节点都配备高级计量或实时通信系统的情况下，提升PV承载能力。
• 评估在实际约束条件（如分组负荷控制和预测不确定性）下，控制粒度、开关频率与光伏弃用之间的权衡。
• 评估仅使用变电站层级的功率测量数据和AMI数据，是否足以实现柔性负荷的最优调度。
• 确定在可控性有限且存在开关惩罚的情况下，是否仍能显著提升光伏并网效果。

提出的方法

• 采用模型预测控制（MPC）框架，基于低压变压器层级的实时潮流测量数据，优化EWH的充电调度。
• 优化目标最小化电能获取成本、光伏切负荷惩罚，并满足有功与无功功率限值，以及EWH的电能容量约束。
• 将负荷和光伏单元分组为集群，以反映传统控制系统（如纹波控制）的实际限制，降低控制复杂度。
• 在成本函数中引入开关惩罚项，以限制负荷状态切换次数，减少设备磨损并提高用户接受度。
• 采用来自瑞士家庭的历史与预测光伏出力及负荷数据，通过滚动时域控制和随机建模处理不确定性。
• 在包含两个馈线和20个节点的真实400V低压配电网中验证了该控制策略，使用实际的光伏与负荷曲线。

实验结果

研究问题

• RQ1 仅使用变电站层级的功率测量数据，通过EWH实施需求响应，能否显著提升低压配电网馈线的PV承载能力？
• RQ2 柔性负荷的分组控制如何影响DR策略的性能及所需的开关频率？
• RQ3 在保持高PV承载能力的前提下，开关惩罚在多大程度上可减少不必要的负荷切换？
• RQ4 预测不确定性如何影响控制策略的性能？哪些控制技术在处理不确定性方面最为有效？
• RQ5 在实际系统约束下，PV弃用、电能成本与负荷开关频率之间的权衡关系如何？

主要发现

• 所提出的DR策略使低压馈线的PV承载能力相比无控制基线提升了50%以上。
• 该方法在将EWH平均每天动作次数控制在两次以下的同时实现了性能提升，显著降低了开关引起的设备磨损。
• 即使在分组负荷控制和可控性有限的条件下，系统仍保持了高性能，表明完全的个体控制并非必需。
• 在优化中引入开关惩罚项，有效减少了不必要的负荷切换，且对整体系统性能影响极小。
• 该策略有效管理了电压升高问题，即使在高光伏渗透率下，电压也始终控制在DACHCZ标准规定的3%限值内。
• 结果表明，仅使用变压器层级的功率测量数据和AMI数据获取每日负荷电能曲线，已足以实现有效控制，从而降低了对每个用户端都部署高级计量系统的需求。