基於混合隨機變數的概率性日前電池調度，用於增強電網運行（考慮電池與電網之間不對稱分配電力不確定性的創新方法）

Kernkonzepte

本文提出了一種基於混合隨機變數的概率性方法，用於住宅電池的日前調度，實現了電池和電網之間量化的電力不確定性的不對稱分配，從而降低電網不確定性並最大程度地降低電力成本。

Zusammenfassung

文獻資訊:
Pinter, J., Zahn, F., Beichter, M., Mikut, R., & Hagenmeyer, V. (2024). Probabilistic Day-Ahead Battery Scheduling based on Mixed Random Variables for Enhanced Grid Operation. arXiv preprint arXiv:2411.12480.
研究目標:
本研究旨在開發一種優化的日前調度方法，用於配備光伏 (PV) 系統的住宅建築中的電池儲能系統 (BESS) 運行，以減少和量化電網功率注入的不確定性。
方法:

本研究提出了一種新穎的分析方法，允許在住宅 BESS 和電網之間不對稱地分配量化的電力不確定性。
採用混合隨機變數（以連續和離散事件為特徵）來模擬電池和電網的電力不確定性。
將這些變數嵌入到連續隨機優化框架中，該框架計算電池運行和與電網進行電力交換的概率性時間表。
主要發現:

測試案例表明，所提出的框架可以有效地減少和量化電網不確定性，同時最大程度地降低電力成本。
研究還表明，住宅 BESS 可在電網運行的關鍵時期積極用於提供靈活性。
主要結論:
該框架使產消者能夠在電網穩定中發揮積極作用，為更具彈性和適應性的能源系統做出貢獻。
意義:
本研究為住宅 BESS 調度提供了一種新方法，可以平衡電網支持和電力成本最小化，從而為更有效和可靠的電網運行做出貢獻。
局限性和未來研究:

未來研究的一個局限性是缺乏一個封閉形式的概率密度函數 (PDF) 來描述概率性電池狀態。
未來的工作可以探索將 BESS 退化過程直接納入目標函數，以獲得更準確的解決方案。

Statistiken

從 09:00 到 22:00，電網向上和向下偏差的概率保持在 50% 左右。
在調度開始時 (06:00)，向上偏差的概率僅為 10%（因此向下偏差的概率約為 90%）。
在 06:00 時，預期的向上偏差特別高 (3 kW)，儘管其發生的可能性很小（10% 的概率）。
在案例 2 中，電網向上偏差的概率主要降低到 30%，而案例 1 中為 50%。

Wichtige Erkenntnisse aus

Probabilistic Day-Ahead Battery Scheduling based on Mixed Random Variables for Enhanced Grid Operation

by Janik Pinter... um arxiv.org 11-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.12480.pdf

Tiefere Fragen

在沒有住宅 BESS 的情況下，如何應用這種基於混合隨機變數的概率性方法來增強電網運行？

即使沒有住宅 BESS，這種基於混合隨機變數的概率性方法仍然可以通過以下方式應用於增強電網運行：

需求響應 (Demand Response): 將用戶的靈活負荷（例如可調控的電動車充電、智能家電等）視為虛擬電池。通過激勵機制，鼓勵用戶在電網需要時調整其用電行為，例如在預測光伏發電較高的時段減少用電，或在用電低谷時段增加用電。
電網側儲能 (Grid-Scale Energy Storage): 將大型儲能系統納入模型，並利用混合隨機變數方法來優化其充放電策略，以更好地應對可再生能源發電的間歇性和波動性。
分佈式能源管理 (Distributed Energy Management): 將多個住宅或建築物視為一個整體，通過協調其用電和發電行為，形成一個虛擬電廠 (Virtual Power Plant, VPP)。利用混合隨機變數方法，可以優化 VPP 的整體運行策略，提高其對電網的貢獻。

需要注意的是，在沒有住宅 BESS 的情況下，需要開發新的機制和技術來實現上述應用。例如，需要建立有效的需求響應平台，以及開發精確的靈活負荷預測模型。

如果預測的準確性較低，該模型的有效性如何？

如果預測的準確性較低，該模型的有效性會受到一定程度的影響。這是因為模型的優化結果是基於預測的概率分佈得到的。如果預測不準確，則優化結果可能無法達到預期的效果。
以下是一些可以採取的措施來減輕預測不準確性帶來的影響：

提高預測模型的準確性: 採用更先進的預測模型，例如深度學習模型，並結合更多的數據源，例如天氣預報、歷史數據等，來提高預測的準確性。
採用更保守的優化策略: 在模型中引入安全裕度，例如設定更高的備用容量，以應對預測誤差帶來的影響。
實時優化: 根據實際情況，對模型進行實時調整和優化，以彌補預測誤差帶來的影響。

總之，預測的準確性是影響該模型有效性的重要因素。在實際應用中，需要根據具體情況採取措施來減輕預測不準確性帶來的影響。

除了經濟利益之外，這種優化方法如何促進更可持續和環保的能源使用？

除了經濟利益之外，這種優化方法還可以通過以下方式促進更可持續和環保的能源使用：

提高可再生能源的消納率: 通過優化 BESS 和電網的運行策略，可以更好地匹配可再生能源的發電和用戶的用電需求，從而提高可再生能源的消納率，減少對化石燃料的依賴。
減少電網損耗: 通過優化電力流向，可以減少電網的峰谷差，降低線路損耗，提高能源利用效率。
降低碳排放: 通過提高可再生能源的消納率和減少電網損耗，可以降低電力系統的整體碳排放，促進能源系統的低碳化轉型。

總之，這種基於混合隨機變數的概率性優化方法不僅可以帶來經濟效益，還可以促進更可持續和環保的能源使用，助力實現碳中和目標。