Optimierte Planung von leistungsintensiven Betriebsweisen von Batteriespeichersystemen und Anwendung auf Hybrid-Wasserkraftwerke

核心概念

Dieser Beitrag leitet einen Satz alternativer Leistungsbegrenzungen für Batteriespeichersysteme ab, die die physikalischen Grenzen des Batteriesystems berücksichtigen. Es wird gezeigt, dass diese Begrenzungen als lineare Ungleichungen in Planungsproblemen formuliert werden können, ohne die Eigenschaften des ursprünglichen Problems (d.h. Linearität und Konvexität) zu verändern. Ein Vergleich mit herkömmlichen Planern aus der Literatur zeigt erhebliche Reduzierungen von Stromüberschreitungen und die Erzeugung zulässiger Pläne.

摘要

Der Beitrag befasst sich mit der Optimierung der Betriebsplanung von Batteriespeichersystemen (BESS). Klassische Planer verwenden statische Leistungsbegrenzungen, die davon ausgehen, dass das BESS die Nennleistung bei jedem Ladezustand (SOC) bereitstellen kann. Diese Annahme kann jedoch zu nicht realisierbaren Plänen führen, insbesondere in leistungsintensiven Anwendungen.
Der Beitrag leitet alternative BESS-Leistungsbegrenzungen ab, die die physikalischen Grenzen des BESS berücksichtigen. Diese Begrenzungen werden durch Verwendung eines Ersatzschaltkreismodells des BESS entwickelt und können als lineare Ungleichungen in Planungsproblemen formuliert werden, ohne die Eigenschaften des ursprünglichen Problems zu verändern.
Der vorgeschlagene Planer wird auf das Problem der Betriebsplanung eines Hybrid-Wasserkraftwerks angewendet. Der Vergleich mit einem herkömmlichen Planer zeigt, dass der vorgeschlagene Planer realisierbare Pläne erzeugt und die Zahl der Stromüberschreitungen deutlich reduziert.

統計資料

Die maximale Entladeleistung des BESS steigt linear mit dem Ladezustand (SOC) an.
Die maximale Ladeleistung des BESS sinkt linear mit dem Ladezustand (SOC).

引述

"Klassische Planer für Batteriespeichersysteme (BESS) verwenden statische Leistungsbegrenzungen, die davon ausgehen, dass das BESS die Nennleistung bei jedem Ladezustand (SOC) bereitstellen kann."
"Es wird gezeigt, dass diese Begrenzungen, die durch Verwendung eines Ersatzschaltkreismodells des BESS entwickelt wurden, als lineare Ungleichungen in Planungsproblemen formuliert werden können, ohne die Eigenschaften des ursprünglichen Problems (d.h. Linearität und Konvexität) zu verändern."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Scheduling Power-Intensive Operations of Battery Energy Storage Systems and Application to Hybrid Hydropower Plants

by Stefano Cass... 於 arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16821.pdf

深入探究

Wie könnte man die Genauigkeit der Leistungs- und Energieprognosen für das BESS weiter verbessern, um die Zuverlässigkeit des Planungsverfahrens zu erhöhen?

Um die Genauigkeit der Leistungs- und Energieprognosen für das Battery Energy Storage System (BESS) zu verbessern, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Verbesserung der Datenqualität: Durch die Verwendung von hochwertigen Sensoren und Messgeräten können präzisere Daten über den Betrieb des BESS gesammelt werden, was zu genaueren Prognosen führt.

Implementierung fortschrittlicher Prognosemodelle: Die Verwendung von fortgeschrittenen Prognosemodellen wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und neuronale Netze kann helfen, Muster in den Betriebsdaten zu erkennen und genauere Prognosen zu generieren.

Berücksichtigung von externen Einflussfaktoren: Die Integration von externen Einflussfaktoren wie Wettervorhersagen, Netzauslastung und Marktdaten in die Prognosemodelle kann die Genauigkeit der Vorhersagen verbessern.

Kontinuierliche Validierung und Anpassung: Regelmäßige Überprüfung der Prognosegenauigkeit anhand von tatsächlichen Betriebsdaten und Anpassung der Modelle entsprechend der Erkenntnisse kann die Genauigkeit im Laufe der Zeit verbessern.

Welche zusätzlichen Betriebsstrategien oder Betriebsmodi könnten in Hybrid-Wasserkraftwerken implementiert werden, um die Nutzung des BESS weiter zu optimieren?

Um die Nutzung des Battery Energy Storage Systems (BESS) in Hybrid-Wasserkraftwerken weiter zu optimieren, könnten folgende Betriebsstrategien oder Betriebsmodi implementiert werden:

Peak Shaving: Das BESS kann verwendet werden, um Spitzenlasten im Stromnetz zu glätten, indem es Energie speichert, wenn die Nachfrage gering ist, und diese Energie abgibt, wenn die Nachfrage hoch ist.

Netzstabilisierung: Das BESS kann zur Frequenz- und Spannungsregelung im Netz beitragen, indem es schnell auf Schwankungen im Strombedarf reagiert und so die Netzstabilität verbessert.

Erneuerbare Integration: Das BESS kann dazu beitragen, die Integration erneuerbarer Energien wie Wind- und Solarenergie zu optimieren, indem es überschüssige Energie speichert und bei Bedarf abgibt, um die Netzstabilität zu gewährleisten.

Lastausgleich: Durch den Einsatz des BESS zur Lastverschiebung kann die Effizienz des Wasserkraftwerks verbessert werden, indem die Energie zu Zeiten mit niedrigerer Nachfrage gespeichert und zu Spitzenlastzeiten abgegeben wird.

Wie könnte man die vorgeschlagene Planungsmethodik auf andere Anwendungen von Batteriespeichersystemen, wie z.B. die Netzintegration erneuerbarer Energien, übertragen?

Die vorgeschlagene Planungsmethodik für das Battery Energy Storage System (BESS) könnte auf andere Anwendungen von Batteriespeichersystemen, wie die Netzintegration erneuerbarer Energien, übertragen werden, indem folgende Schritte unternommen werden:

Anpassung der Modelle: Die Modelle für die Leistungs- und Energieprognosen sowie die Batteriekapazitätsgrenzen müssen an die spezifischen Anforderungen der Netzintegration erneuerbarer Energien angepasst werden.

Integration externer Einflussfaktoren: Die Planungsmethodik sollte externe Einflussfaktoren wie Wettervorhersagen, Netzauslastung und Marktdaten berücksichtigen, um die Integration erneuerbarer Energien optimal zu unterstützen.

Berücksichtigung von Netzbedarf: Die Planung sollte den Bedarf des Stromnetzes an Flexibilität und Stabilität berücksichtigen und das BESS entsprechend dimensionieren und betreiben.

Validierung und Optimierung: Regelmäßige Validierung der Prognosemodelle und Anpassung der Betriebsstrategien basierend auf den tatsächlichen Betriebsdaten sind entscheidend, um die Effizienz der Netzintegration zu maximieren.