Detaillierte Beschreibung eines synthetischen 33-Bus-Mikronetzes: Dynamisches Modell und zeitabhängige Parameter

핵심 개념

Dieser Bericht liefert eine detaillierte Beschreibung des synthetischen 33-Bus-Mikronetzes, einschließlich seiner Struktur, dynamischer Modelle und zeitabhängiger Parameter von Lasten und Erzeugung.

초록

Der Bericht beschreibt ein synthetisches 33-Bus-Mikronetz, das auf dem IEEE 33-Bus-Verteilungsnetz basiert und zusätzlich umrichtergesteuerte erneuerbare Energiequellen und Energiespeichersysteme enthält.
Das Netzwerk besteht aus 23 Lasten und 9 umrichtergesteuerten Erzeugungseinheiten (3 Windgeneratoren, 2 Solarpanelgeneratoren und 4 Energiespeichersysteme).
Das dynamische Modell des Mikronetzes umfasst die Konvertermodelle mit hierarchischer Regelung, Lastmodelle als konstante Impedanzen und Netzwerkmodelle. Das Gesamtmodell wird in Zustandsraumform dargestellt, wobei die erneuerbaren Unsicherheiten und Steuerungen berücksichtigt werden.
Die zeitinvarianten Parameter der Komponenten und Regler sowie die zeitabhängigen Parameter wie Lastleistung, tatsächliche und prognostizierte Leistungsabgabe der Generatoren und Sollwerte der Umrichter werden detailliert aufgeführt. Die Zeitreihenprofile für ein Jahr mit einer Auflösung von 15 Minuten werden basierend auf den ARPA-E PERFORM-Datensätzen generiert.

통계

Die Leistung der Lasten beträgt bis zu 4 MW.
Die maximale Wirkleistung der Generatoren liegt zwischen 0,8 MW und 3 MW.
Die maximale Blindleistung der Generatoren liegt zwischen 1 MVAr und 3 MVAr.

인용구

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핵심 통찰 요약

Synthetic 33-Bus Microgrid

by Tong Han 게시일 arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04260.pdf

더 깊은 질문

Wie könnte das Mikronetz-Modell um weitere Komponenten wie Elektrofahrzeuge oder Wärmepumpen erweitert werden, um eine umfassendere Analyse der Systemdynamik zu ermöglichen?

Um das Mikronetz-Modell um Elektrofahrzeuge und Wärmepumpen zu erweitern, um eine umfassendere Analyse der Systemdynamik zu ermöglichen, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Integration von Elektrofahrzeugen: Elektrofahrzeuge können als flexible Lasten oder sogar als mobile Energiespeicher betrachtet werden. Durch die Modellierung ihres Lade- und Entladeverhaltens sowie ihres Einflusses auf das Netz kann die Dynamik des Mikronetzes genauer analysiert werden.

Einbeziehung von Wärmepumpen: Wärmepumpen können als zusätzliche Lasten betrachtet werden, die je nach Bedarf des Systems betrieben werden. Durch die Berücksichtigung ihres Betriebs und ihres Einflusses auf den Gesamtenergiebedarf des Mikronetzes kann die Stabilität und Effizienz des Systems besser bewertet werden.

Berücksichtigung von bidirektionaler Energiefluss: Da Elektrofahrzeuge und Wärmepumpen sowohl Energie verbrauchen als auch zurück ins Netz speisen können, ist es wichtig, den bidirektionalen Energiefluss in das Modell zu integrieren, um die Auswirkungen auf die Netzstabilität zu verstehen.

Optimierung der Lade- und Entladevorgänge: Durch die Implementierung von intelligenten Lade- und Entladealgorithmen für Elektrofahrzeuge und Wärmepumpen kann die Systemdynamik verbessert werden, indem die Energieflüsse optimiert und Engpässe vermieden werden.

Die Erweiterung des Mikronetz-Modells um diese Komponenten würde eine realistischere Abbildung des Gesamtsystems ermöglichen und eine detailliertere Analyse der Systemdynamik und -stabilität ermöglichen.

Welche Auswirkungen hätten alternative Regelungsstrategien für die Umrichter auf die Stabilität und Leistungsqualität des Mikronetzes?

Alternative Regelungsstrategien für die Umrichter könnten signifikante Auswirkungen auf die Stabilität und Leistungsqualität des Mikronetzes haben. Hier sind einige potenzielle Effekte:

Stabilität: Eine verbesserte Regelungsstrategie könnte die Reaktionsfähigkeit der Umrichter auf Netzstörungen erhöhen, was die Netzstabilität insgesamt verbessern würde. Durch die Implementierung von schnelleren Regelungsmechanismen könnten Spannungsschwankungen minimiert und die Frequenzregelung optimiert werden.

Leistungsqualität: Alternative Regelungsstrategien könnten dazu beitragen, die Leistungsqualität des Mikronetzes zu verbessern, indem sie die Harmonischen reduzieren, die Spannungsregelung optimieren und die Effizienz der Energieumwandlung erhöhen. Dies würde zu einer insgesamt zuverlässigeren und effizienteren Energieversorgung führen.

Integration erneuerbarer Energien: Durch die Implementierung von Regelungsstrategien, die speziell auf die Integration erneuerbarer Energiequellen wie Wind- und Solarenergie abzielen, könnten Umrichter dazu beitragen, die Schwankungen in der Energieerzeugung auszugleichen und die Netzstabilität bei variablen Einspeisungen zu gewährleisten.

Netzschutz: Alternative Regelungsstrategien könnten auch dazu beitragen, das Mikronetz vor Überlastungen und Kurzschlüssen zu schützen, indem sie schneller auf Fehler reagieren und die betroffenen Bereiche isolieren, um größere Störungen im Netz zu verhindern.

Daher könnten alternative Regelungsstrategien für Umrichter dazu beitragen, die Stabilität und Leistungsqualität des Mikronetzes zu verbessern und die Integration erneuerbarer Energien effizienter zu gestalten.

Wie könnte die Modellierung der erneuerbaren Energiequellen verfeinert werden, um die Unsicherheiten realistischer abzubilden?

Um die Modellierung der erneuerbaren Energiequellen zu verfeinern und die Unsicherheiten realistischer abzubilden, könnten folgende Ansätze verfolgt werden:

Berücksichtigung von Wetterdaten: Durch die Integration von detaillierten Wetterdaten in das Modell können die Schwankungen in der Energieerzeugung aus Wind- und Solarenergie genauer vorhergesagt werden. Dies ermöglicht eine realistischere Darstellung der Unsicherheiten in der Energieerzeugung.

Einbeziehung von Prognosefehlern: Anstatt nur die prognostizierten Werte zu verwenden, könnten die Abweichungen zwischen den prognostizierten und tatsächlichen Energieerzeugungswerten in das Modell einbezogen werden. Dies würde die Unsicherheiten in der Modellierung der erneuerbaren Energiequellen realistischer abbilden.

Integration von Vorhersagealgorithmen: Die Implementierung von Vorhersagealgorithmen für die Energieerzeugung aus erneuerbaren Quellen könnte dazu beitragen, die Unsicherheiten zu reduzieren und die Genauigkeit der Modellierung zu verbessern. Durch die kontinuierliche Anpassung der Vorhersagen an die tatsächlichen Bedingungen könnte die Modellierung präziser werden.

Szenarioanalyse: Die Durchführung von Szenarioanalysen unter Berücksichtigung verschiedener Unsicherheitsfaktoren wie Wetteränderungen, Ausfall von Energieerzeugern oder Netzstörungen könnte helfen, die Auswirkungen dieser Unsicherheiten auf das Mikronetz zu verstehen und geeignete Maßnahmen zur Risikominderung zu identifizieren.

Durch die Verfeinerung der Modellierung der erneuerbaren Energiequellen können die Unsicherheiten realistischer abgebildet und die Zuverlässigkeit der Mikronetzsysteme verbessert werden.