风能随机性与储能对配电网经济调度影响分析

"本文主要探讨了考虑风电随机性和储能参与的配电网经济调度问题，通过建立随机混合整数线性规划（SMILP）模型，分析了24小时内高风力发电和储能对配电网经济调度的影响。" 在电力系统中，尤其是在配电网层面，随着可再生能源尤其是风力发电的广泛应用，如何有效地进行经济调度成为一个关键挑战。由于风力发电的不稳定性，它给电网的运行带来了一定的风险和不确定性。为了应对这一问题，本文提出了一种创新的策略，即利用随机混合整数线性规划模型来解决配电网的经济调度问题。 SMILP模型旨在确保在满足负荷与发电之间的平衡条件下，最小化运行过程中的预期成本。该模型不仅考虑了风力发电和传统能源的组合，而且还纳入了由典型需求曲线描绘的母线负荷和分布式储能系统。储能设备的加入有助于平滑风力发电的波动，提高电力系统的稳定性和可靠性。 文章以一个具有70条母线的配网分配网络为例，通过仿真分析揭示了随机风场条件和储能位置对配电网性能的具体影响，包括网络参数、变电站操作、功率损耗以及整个系统的预期成本。这些仿真结果为实际电网的优化运行提供了有力的数据支持，也为未来研究提供了有价值的参考。 风力发电的波动性使得电网需要更灵活的调度策略。储能系统的介入提供了一种解决方案，它能够在风力不足时补充能量，而在风力过剩时储存多余的能量，从而改善了电网的供需平衡。然而，如何合理配置储能系统的位置，以及如何精确预测风力发电的输出，是实现这一目标的关键。 这项工作强调了在配电网中整合风力发电和储能的重要性，并提出了一个实用的优化方法。通过这种方式，可以有效地降低系统的运行成本，同时提高配电网的经济性和可持续性。这对于推动清洁能源的广泛采用，以及构建更加智能、绿色的电力系统具有重要的理论和实践意义。