[论文解读] The Contribution of Different Electric Vehicle Control Strategies to Dynamical Grid Stability

Sabine Auer, Casper Roos+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 11, 2017

Smart Grid Energy Management参考文献 35被引用 5

一句话总结

本文提出一种基于随机电池阈值和临界爬坡速率的去中心化电动汽车（EV）控制策略，以稳定高光伏渗透率的电网。通过将电网建模为复杂网络，并模拟非高斯、间歇性的可再生能源波动，作者表明该方法可消除频率峰值，与集中式控制相比，电池切换次数减少一个数量级，并在可再生能源输出增加的情况下仍保持稳定。

ABSTRACT

A major challenge for power grids with a high share of renewable energy systems (RES), such as island grids, is to provide frequency stability in the face of renewable fluctuations. In this work we evaluate the ability of electric vehicles (EV) to provide distributed primary control and to eliminate frequency peaks. To do so we for the first time explicitly model the network structure and incorporate non-Gaussian, strongly intermittent fluctuations typical for RES. We show that EVs can completely eliminate frequency peaks. Using threshold randomization we further demonstrate that demand synchronization effects and battery stresses can be greatly reduced. In contrast, explicit frequency averaging has a strong destabilizing effect, suggesting that the role of delays in distributed control schemes requires further studies. Overall we find that distributed control outperforms central one. The results are robust against a further increase in renewable power production and fluctuations.

研究动机与目标

• 评估去中心化电动汽车控制在稳定高可再生能源渗透率电网方面的有效性。
• 解决分布式配电网中因间歇性太阳能波动导致的频率不稳定问题。
• 在维持电网稳定的同时，最小化因过度切换事件引起的电池退化。
• 比较去中心化与集中式控制策略在频率调节与运行可持续性方面的表现。
• 探究随机化是否可防止有害的负荷同步，提升系统鲁棒性。

提出的方法

• 明确将电网建模为具有平衡节点和分布节点的复杂网络，避免使用铜板近似法。
• 基于真实数据推导的随机模型，引入真实、非高斯、强间歇性的太阳能功率波动。
• 实施带隙控制策略，即电动汽车根据频率偏离死区的偏差进行充放电，且爬坡速率可调。
• 通过在不同电动汽车之间随机化电池充放电阈值，防止切换事件的同步。
• 使用数值仿真评估不同控制方案下的频率阈值超限与电池切换频率。
• 通过解析推导爬坡速率与频率偏差之间的关系，识别出可完全抑制超限的临界爬坡速率。

实验结果

研究问题

• RQ1 在高光伏渗透电网中，完全抑制频率阈值超限所需的最小临界爬坡速率是多少？
• RQ2 阈值随机化如何影响电动汽车充放电事件的同步性及电池退化？
• RQ3 去中心化电动汽车控制在稳定不同网络节点的频率波动方面，与集中式控制相比表现如何？
• RQ4 频率平均对系统稳定性有何影响？是否会引发系统失稳？
• RQ5 在可再生能源发电量和波动强度增加的情况下，所提出的控制策略的鲁棒性如何？

主要发现

• 存在一个临界爬坡速率，可完全抑制频率阈值超限，确保在高光伏渗透率下电网的完全稳定。
• 阈值随机化显著减少了电池切换事件，通过防止同步化，从而大幅降低退化风险。
• 与集中式控制相比，去中心化控制使电池切换次数减少一个数量级，实现了更可持续的电池运行。
• 集中式控制导致网络节点间频率波动的异质性显著增加，尤其在远离平衡节点的位置。
• 频率平均会引发系统失稳，凸显了在分布式控制方案中延迟效应需进一步研究的重要性。
• 所提出的控制策略在可再生能源输出增加的情况下仍保持鲁棒性，频率超限为零，仅导致切换事件略有增加。