利用電網形成嵌入式儲能網路進行頻率控制和擾動抑制

Conceitos Básicos

本文主張，將電網形成儲能網路嵌入大型電力系統，可以有效地控制頻率並抑制局部地區的擾動，從而提高電網的穩定性和可靠性。

Resumo

研究背景

高比例可再生能源併網導致電力系統慣性降低，對頻率控制提出挑戰。
傳統上，儲能系統主要用於能量管理和調峰，其快速響應能力尚未得到充分利用。
本文貢獻

提出了一種利用電網形成儲能網路進行頻率控制和擾動抑制的新方法。
通過案例研究證明，該方法可以有效地抑制擾動傳播，並將頻率偏差控制在安全範圍內。
分析了儲能容量和逆變器控制參數對系統動態性能的影響。
系統描述

研究對象：包含同步發電機和電網形成逆變器接口儲能資源的電力系統。
儲能系統：採用電壓源型逆變器接口，並通過下垂控制實現電網形成功能。
安全控制：在逆變器控制中引入基於屏障函數的安全控制策略，限制頻率偏差。
案例研究與仿真結果

仿真平台：IEEE 68 節點測試系統。
擾動場景：模擬發電機跳閘導致的頻率擾動。
結果分析：

電網形成儲能網路可以有效抑制擾動傳播，將頻率擾動限制在局部區域。
安全控制策略可以進一步提高系統的頻率穩定性，將頻率偏差控制在安全範圍內。
儲能容量越大，系統的頻率穩定性越高。
逆變器下垂增益越小，系統的頻率振盪越小。
與電網跟隨型儲能的比較

與電網跟隨型儲能相比，電網形成儲能網路在頻率控制和擾動抑制方面具有明顯優勢。
結論

電網形成儲能網路為電力系統的頻率控制和擾動抑制提供了一種有效解決方案。
未來研究方向包括：

研究不同類型儲能技術的適用性。
開發更先進的控制策略以提高系統性能。
研究儲能系統的經濟效益。

Estatísticas

本案例研究採用 IEEE 68 節點輸電系統模型，該系統包含 16 台同步發電機和 35 台儲能單元。
儲能系統的總容量設置為系統總負載的 5% 到 20% 不等。
安全控制的頻率上下限分別設置為 60.2 Hz 和 59.8 Hz。
模擬結果顯示，儲能容量越大，系統的頻率穩定性越高。
模擬結果還顯示，逆變器下垂增益越小，系統的頻率振盪越小。

Principais Insights Extraídos De

Frequency Control and Disturbance Containment Using Grid-Forming Embedded Storage Networks

by Kaustav Chat... às arxiv.org 10-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.14892.pdf

Perguntas Mais Profundas

在未來電網中，如何協調控制不同類型的儲能資源以實現更優的頻率控制效果？

在未來電網中，將會有多種不同類型的儲能資源共存，例如：

反應速度快、容量較小的電池儲能系統 (BESS)：適用於提供快速頻率響應 (FFR) 和慣性響應等服務。
反應速度較慢、容量較大的抽蓄水力發電：適用於提供一次頻率調節 (PFR) 和二次頻率調節 (SFR) 等服務。
其他新型儲能技術，例如氫儲能、壓縮空氣儲能等：其特性和應用場景各有不同。
為了實現更優的頻率控制效果，需要對這些不同類型的儲能資源進行協調控制，主要策略包括：

分層控制策略: 根據不同儲能資源的響應速度和容量特性，將其劃分到不同的控制層級。例如，將電池儲能系統部署在快速頻率控制層級，抽蓄水力發電部署在慢速頻率控制層級。
優化調度策略: 基於預測的負載和可再生能源出力波動，以及不同儲能資源的成本和技術特性，制定優化的儲能資源調度策略，以最大限度地發揮其頻率控制作用。
通訊與協調: 建立不同儲能資源之間的通訊網路，實現資訊共享和協同控制。例如，可以利用先進的通訊技術，讓電池儲能系統根據抽蓄水力發電的狀態調整其充放電策略。
人工智能技術: 利用人工智能技術，例如深度學習、強化學習等，開發更先進的儲能資源協調控制策略，以應對未來電網日益複雜的運行環境。

通過以上協調控制策略，可以充分發揮不同類型儲能資源的優勢，實現更精準、更快速、更高效的頻率控制，保障未來電網的安全穩定運行。

電網形成儲能網路的成本效益如何評估？與其他頻率控制方法相比，其經濟性如何？

電網形成儲能網路的成本效益評估是一個複雜的問題，需要考慮多方面的因素，主要包括：
成本方面:

初始投資成本: 包括儲能系統的購置成本、安裝成本、以及與電網連接的成本等。
運行維護成本: 包括儲能系統的運行維護費用、電池更換費用等。
機會成本: 考慮到儲能系統的使用壽命和折舊，需要評估其在生命週期內的機會成本。
效益方面:

提高電網可靠性: 電網形成儲能網路可以提供快速頻率響應和慣性支持，提高電網應對故障的能力，減少停電損失。
提高可再生能源消納: 儲能系統可以儲存可再生能源發電的 surplus 電力，並在需要時釋放，提高可再生能源的利用率。
延緩電網基礎設施投資: 儲能系統可以提供電網 ancillary services，例如電壓支持、擁塞管理等，延緩對輸電線路等基礎設施的投資需求。
與其他頻率控制方法相比:

傳統的頻率控制方法主要依賴於火電機組的調節能力，但隨著可再生能源的發展，火電機組的調節靈活性將會下降。
電網形成儲能網路可以提供更快速、更精準的頻率控制，並且可以部署在電網的不同位置，具有更高的靈活性。
從長遠來看，隨著儲能技術的發展和成本的下降，電網形成儲能網路將會成為一種更具經濟性的頻率控制方法。
評估方法:

成本效益分析: 可以採用淨現值法、內部收益率法等方法，對電網形成儲能網路的成本和效益進行量化分析，評估其經濟性。
仿真分析: 可以利用電力系統仿真軟體，模擬不同運行場景下電網形成儲能網路的成本和效益，為決策提供參考。
總之，電網形成儲能網路的成本效益評估需要綜合考慮多方面的因素，並且需要根據具體的應用場景進行分析。

如果將人工智能技術應用於電網形成儲能網路的控制策略中，是否可以進一步提升系統的性能和可靠性？

將人工智能技術應用於電網形成儲能網路的控制策略中，的確可以進一步提升系統的性能和可靠性。以下是一些具體的應用方向：
1. 提升預測精度:

負載預測: 利用機器學習算法分析歷史負載數據、天氣信息等，更準確地預測未來電網的負載需求，從而優化儲能系統的充放電策略。
可再生能源出力預測: 利用深度學習等方法分析氣象數據、地理信息等，提高對風電、光伏等可再生能源出力的預測精度，更好地應對其間歇性和波動性。
2. 優化控制策略:

強化學習: 將電網運行環境建模為一個馬爾可夫決策過程，利用強化學習算法訓練智能體，學習在不同狀態下采取最優的儲能系統控制策略，例如：

動態調整儲能系統的充放電功率，以平滑可再生能源出力波動，維持電網頻率穩定。
根據電網的實時運行狀態，調整儲能系統的電壓支持和無功補償策略，提高電網的電壓穩定性。

深度強化學習: 結合深度學習和強化學習的優勢，處理更複雜的電網運行環境和控制任務，例如：

考慮多個儲能系統的協同控制，實現更精準、更高效的頻率和電壓調節。
根據電網的拓撲結構和故障概率，制定更安全的儲能系統運行策略，提高電網的可靠性。
3. 故障診斷與預警:

利用機器學習算法分析電網的運行數據，例如電壓、電流、頻率等，以及氣象數據、設備狀態信息等，建立故障預測模型，提前預警潛在的電網故障。
利用深度學習技術分析電網的故障數據，例如故障類型、故障位置、故障時間等，建立故障診斷模型，快速準確地定位故障，縮短停電時間。
總之，人工智能技術可以為電網形成儲能網路的控制策略帶來顯著的提升，包括提高預測精度、優化控制策略、以及實現故障診斷與預警等，從而提高電網的安全性、可靠性和運行效率。