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Robuste Aufteilung und Betrieb zur maximalen Lieferung von unsicherer Last in Verteilungsnetzen


Core Concepts
Ein zweistufiges gemischt-ganzzahliges robustes Optimierungsproblem, das Netzpartitionierung und Betrieb konfiguriert, um die Lieferung unsicherer Last unter Berücksichtigung der dreiphasigen unausgewogenen Netzphysik und Rechenaufwand zu maximieren.
Abstract
Der Artikel präsentiert ein zweistufiges gemischt-ganzzahliges robustes Optimierungsproblem, um Netzpartitionierung und Betrieb zu konfigurieren, um die Lieferung unsicherer Last in Verteilungsnetzen zu maximieren. In der ersten Stufe wird ein gemischt-ganzzahliges Programm verwendet, um Netzpartitionierungsentscheidungen zu optimieren, um die Lastlieferung bei nominaler Lastverteilung zu maximieren. In der zweiten Stufe wird die Robustheit und Machbarkeit des linearisierten dreiphasigen unausgewogenen Lastflusses überprüft, nachdem die Lastungewissheit offenbart wurde. Um dieses Problem zu lösen, wird ein Schnittebenen-Algorithmus vorgeschlagen, der eine konvexe Rückgriffsfunktion mit Subgradienten-Schnitten approximiert. Die Ergebnisse einer detaillierten Fallstudie zum IEEE 37-Bus-Testsystem zeigen die wirtschaftlichen Vorteile des Netzwerkens von Microgrids, um die Lieferung unsicherer Last zu maximieren.
Stats
Die Gesamtlast im Netzwerk beträgt 2542 kW. Die Gesamtkapazität der DERs im Netzwerk beträgt 2180 kW. Die Ramplimits der DERs sind auf 30% ihrer Kapazität beschränkt.
Quotes
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Deeper Inquiries

Wie könnte man die Skalierbarkeit des vorgeschlagenen Ansatzes für größere und realistischere Verteilungsnetze verbessern?

Um die Skalierbarkeit des vorgeschlagenen Ansatzes für größere und realistischere Verteilungsnetze zu verbessern, könnten verschiedene Maßnahmen ergriffen werden: Parallelisierung von Berechnungen: Durch die Implementierung von Parallelisierungstechniken können Berechnungen auf mehrere Prozessoren oder Rechenkerne verteilt werden, was die Gesamtlaufzeit erheblich verkürzen kann. Effiziente Algorithmen: Die Verwendung effizienter Algorithmen und Datenstrukturen kann die Rechenzeit reduzieren. Dies könnte die Verwendung von speziellen Optimierungsalgorithmen oder Heuristiken umfassen, die für große Netzwerke optimiert sind. Load-Clustering-Techniken: Durch die Anwendung von Load-Clustering-Techniken können große Netzwerke in kleinere Cluster unterteilt werden, was die Komplexität der Optimierung reduziert und die Skalierbarkeit verbessert. Approximationstechniken: Die Verwendung von Approximationstechniken, um komplexe Berechnungen zu vereinfachen, kann die Rechenzeit verringern, insbesondere für große Netzwerke. Cloud-Computing: Die Nutzung von Cloud-Computing-Ressourcen kann die Skalierbarkeit verbessern, da zusätzliche Rechenleistung bei Bedarf schnell verfügbar ist.

Wie könnte man weniger konservative Unsicherheitsmengen in das Modell integrieren?

Um weniger konservative Unsicherheitsmengen in das Modell zu integrieren, könnten folgende Ansätze verfolgt werden: Probabilistische Unsicherheitsmodelle: Anstatt deterministische Unsicherheitsmengen zu verwenden, könnten probabilistische Modelle implementiert werden, die die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Unsicherheiten berücksichtigen. Dies ermöglicht eine realistischere Darstellung der Unsicherheiten. Historische Datenanalyse: Durch die Analyse historischer Daten können realistischere Unsicherheitsmengen abgeleitet werden, die auf vergangenen Ereignissen und Schwankungen basieren. Machine Learning: Die Integration von Machine-Learning-Techniken zur Vorhersage von Unsicherheiten kann dazu beitragen, genauere Unsicherheitsmengen zu generieren, die auf den spezifischen Merkmalen des Verteilungsnetzes basieren. Sensitivitätsanalysen: Durch die Durchführung von Sensitivitätsanalysen können verschiedene Szenarien und Parameterkombinationen getestet werden, um realistischere Unsicherheitsmengen zu identifizieren.

Wie könnte man Energiespeicher und erneuerbare Energiequellen in den Optimierungsansatz einbeziehen?

Die Einbeziehung von Energiespeichern und erneuerbaren Energiequellen in den Optimierungsansatz könnte durch folgende Maßnahmen erfolgen: Inklusion von Speichermodellen: Durch die Integration von Speichermodellen in das Optimierungsmodell können die Lade- und Entladezyklen von Energiespeichern berücksichtigt werden, um die Netzstabilität und Effizienz zu verbessern. Berücksichtigung von Lade-/Entladezeiten: Die Optimierung sollte die Lade- und Entladezeiten der Energiespeicher berücksichtigen, um die optimale Nutzung der Speicherkapazität sicherzustellen. Optimierung der Betriebsstrategien: Die Optimierung sollte Betriebsstrategien für erneuerbare Energiequellen und Energiespeicher entwickeln, um den Eigenverbrauch zu maximieren, die Netzstabilität zu gewährleisten und die Betriebskosten zu minimieren. Netzintegration: Die Optimierung sollte die Integration von erneuerbaren Energiequellen und Energiespeichern in das Verteilungsnetz berücksichtigen, um die Netzstabilität zu verbessern und die Abhängigkeit von konventionellen Kraftwerken zu reduzieren. Flexibilitätsoptionen: Die Einbeziehung von Flexibilitätsoptionen, die durch Energiespeicher und erneuerbare Energiequellen bereitgestellt werden, kann die Reaktionsfähigkeit des Netzes auf Schwankungen in Angebot und Nachfrage verbessern.
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