固态Transformer驱动的配电网的多目标优化

工程科学与技术，国际期刊36（2022）101278完整文章数据驱动的配电网Amaresh Gantayeta，b，Dharmendra Kumar Dheera，ba印度巴特那国家技术学院电气工程系b印度布巴内斯瓦尔，Siksha阿提奇莱因福奥文章历史记录：收到2022年2022年10月16日接受2022年11月5日在线发布保留字：能源管理分布式发电电池储能系统固态Transformer多目标优化电压曲线改善能量损耗降低A B S T R A C T本研究提出一种固态Transformer（SST）馈入混合能源枢纽的最佳规划技术，该枢纽由风力涡轮机分布式发电机（WTDG）和配电网（DN）中的电池储能系统（BESS）组成。能源枢纽内以及与公用电网的能源交换由高效的能源管理计划（EMP）进行调节。通过SST在DN中同时规划WTDG-BESS能量枢纽是一个具有挑战性的组合优化问题。它不仅是关于容量分配和安置，而且还关于充电和放电调度的BESS动态变化的系统参数与间歇性的WTDG输出和系统本身的操作限制因此，同时分配成为一个混合整数非线性规划（MINLP）问题，与操作方面作为一个限制的规划方面，并增加了问题的复杂性。在考虑传统配电变压器（DT）的运行损耗的同时，优化问题减小了DN的电压偏差和能量损耗一个33总线的径向DN被用来测试所提出的技术，并包括各种案例研究的结果。在MATLAB R2020 a平台上，采用非支配排序遗传算法（NSGA-II）求解MINLP问题。评估的结果表明，能量损耗减少（ELR）的62%，而电压分布改善（VPI）的69%。©2022 Karabuk University. Elsevier B.V.的出版服务。这是CCBY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。1. 介绍在传统电力系统中，输电线路和DN通常将能量从巨大的中央电力设施输送到终端用户[1]。由于许多问题，例如化石燃料供应的耗尽、可靠性不足、操作不稳定、热电厂的低效率、高能量损失和环境问题，传统的中央馈电电力系统正被逐步淘汰，而有利于分散发电（DG）[2]。间歇性能量输出和动态电力需求仍然是DG与现有电网互连的关键障碍[3]。由于其随机性，风力涡轮机（WT）和太阳能光伏发电都伴随着高度的波动性和不可预测性。建议在这些间歇性DG中添加BESS。为了提高可靠性，*通讯作者。电子邮件地址：amargantayet@gmail.com（A.Gantayet），dheer.iitkgp@gmail.com（D.K. Dheer）。在DN中的电力存储中，作者在[4]中同时采用DG和BESS单元。此外，在[5]中，作者开发了一个双层优化模型，以找到DN中BESS的最佳安装地点和最佳容量，这将允许以光伏和风力发电为代表的DG的集成。[6]中的工作确定了BESS在DN中进行电压调节的最佳位置和尺寸，同时提高了电池寿命。BESS还考虑了输出功率不确定的风能和太阳能DG，以及影响电池寿命的许多其他因素，并进行了相应的建模。为了优化DN运营商的净现值，同时充分最大化BESS套利收益，[7]提出了一种基于随机的主动DN规划模型，该模型考虑了多种DG和BESS。此外，与任何其他类型的可再生DG相比，WTDG也受到了更大的关注，因为它们能够为配电网提供更多的电力[8]。通过采用DG、本地负载、BESS和公用电网的混合系统，可以抵消DN中DG连通性的负面影响[9]。然而，在这方面，https://doi.org/10.1016/j.jestch.2022.1012782215-0986/©2022 Karabuk University.出版社：Elsevier B.V.这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表工程科学与技术国际期刊杂志主页：www.elsevier.com/locate/jestchA. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）1012782ð Þ命名法CGBdcgB充电效率SSST不含WT输送到电网的SST多余WTDG有功功率的二次（LV）端的实际功率CGBDCGBESS（包括相关逆变器）的充电效率Qu母线处的峰值无功负荷QD;ut母线上的预期无功负荷gB BESS（包括相关逆变器）的放电效率SST效率PSST;uSSST;u在母线处注入中压系统的无功功率在母线处注入低压系统的无功功率CbdBESS衰减率SmDT额定容量kSSTSST的MV水平明显超额定百分比SD;u母线处的预期复杂电力负荷额定功率Vu母线电压每小时方差因子bndSST极限SSTSST总装机容量单个SST的额定容量ALF年负荷系数APLI表观功率损耗指数BMRBESS充放电率SOC充电状态SOCmax最大SOCSOCmin最小SOCvRWT的额定风速EBBESS存储容量Iu母线处的等效电流注入in coutc风力机切入风速风力机切入风速DT的装载水平nbus总线总数电压偏差指标AWS实际风速CGBdcgBBESS充电功率电池储能系统CDF累积密度函数CDS充放电时间表PRWWT的标称额定值WT的实际功率输出第t个模拟小时的PB_tDG分散式发电DN配电网DT配电TransformerdefB最大B最小B使用B放电过程中BESS功率不足BESSBESS的最小功率限制BESS放电时的可用功率ELR能量损耗减少EMP能量管理计划LV低压MCS蒙特卡罗模拟混合整数非线性规划Pu母线处的峰值有功负载uMOPSO多目标粒子群优化肾上腺皮质激素去乙酰胆碱有效BESS充电功率（AC）有效BESS放电功率（AC）中压MWSC多级风速曲线NSGA-II非支配排序遗传算法从WTDG装置馈送到BESS装置的功率WTDG和BESSPD;ut母线上的预期有功负荷DT中发生的有功损耗概率密度函数SST固态TransformerVPI电压曲线改善WSDC风速持续时间曲线PNLLDTPDT空载DT的短路损耗WT风力发电机WTDG风力发电机SCLDTPSSTSST初级（MV）端子的实际功率考虑到负载需求和可再生电力输出的不确定性，DN运营商在平衡与能量存储系统混合的分布式能源的最佳使用时面临复杂的挑战[10]。许多研究都是在解决这些混合系统的操作调度问题的目标[11，12]。几项研究已经检查了结合风力涡轮机的DN中电池存储单元的最佳调度和规划。[8]的作者认为电池的放电功率是先前工作时间内储存能量、电池效率和电池脉冲功率能力的函数。电池每天只充放电一次，以节省更换成本及延长电池寿命。作者在[13]中研究了具有动态负载间隔的不平衡DN，用于调节电池存储和风力发电，而平均馈线负载被认为是电池充电或放电的决定性标准。在考虑保守放电方式的基础上，对BESS的WTDG充电方式和可持续平均负荷在[14]中，BESS调度问题需要考虑到BESS然而，风力发电是用于为BESS充电的此外，技术进步、基础设施发展和通过电力电子接口的设备都有助于向智能电网范式转变[15]。凭借其广泛的能源管理能力，SST是下一代DN的关键组成部分，可提供额外的辅助服务，包括能源路由、容错、电压调节和无功功率补偿[16，17]。因此，SST通过概述以前未考虑的选项为DN采用铺平了道路。为了分析替代常用线路频率DT对DN性能的影响，可以采用[18]作者提出的SST模型。为了减少DN损失，Syed等人[19]建议采用SSTGGPPGQQSSvvPPPPPPPPPA. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）10127838>006vv><。v-vRPv6vC>：0vPvCC并管理SST安装。作者在[20]中提出了一种用于电动汽车充电站的EMP，并将SST与光伏电站集成在一起本研究的目标是推进正在进行的主动DN规划研究，重点是混合能源枢纽与高效EMP的整合。在这项工作中，被认为是在DN的SST馈电的混合能源枢纽组成的WTDG和BESS的技术评估EMP控制BESS的充电-放电时间表（CDS），以及能源中心内部和与公用电网的能量交换，同时考虑负载需求和风速的季节性变化。在这样做的同时，多目标的标准进行评估的目标是减少系统的能量损失，同时也提高了电压分布。NSGA-II[21]方法用于解决该MINLP问题，而多目标粒子群优化（MOPSO）技术[22]比较和对比结果。根据作者的说法，这项研究是其来解决这个未被探索的问题。以下是四个不同的群体，考虑到季节性变化。使用K中心点算法[25]，将季节性数据集进一步分割为24个聚类，这些聚类对应于每天的小时数。2.1. WTDG建模在这项研究中，每年的风速数据被分为四个独立的集群的基础上的季节变化。在这项研究中，印度的气候条件被认为是通过四个季节的冬季（1-8周K-中心聚类用于将季节数据集分成24组。导出的风速样本及其相应的功率输出[2]（由（1）估计）分别如图1和图2所示。表1.用c用c本研究的主要贡献：PWT¼vR-vincð1ÞPRWvR 6VV输出<本研究提出了一个优化框架的DN的技术评估，同时整合能源枢纽，包括WTDG和BESS，到DN通过SST。在这样做时，SST的负载和生成模式进行了探索，以及Q注入和PQ注入方法之间的比较。在这项工作中提出的SST的数学建模支持MV和LV网络，通过在其MV和LV终端的有功和无功功率注入。有效的EMP基于分为三种类型的负载水平来调节电池存储系统的CDS，以及能量中心内和与公用电网的能量交换：峰值、中峰值和非峰值时间。在将本研究中使用的数据分为四个不同的类别时，考虑了年风速和负荷需求的季节性变化。使用K-中心点算法，季节数据集被进一步划分为24个簇，对应于每天的小时。作为这种聚类方法的结果，季节性数据样本可以在一年中的96个模拟小时内复制，每个24个聚类块代表不同的季节。本文研究的是一个多目标优化问题。第一个目标是通过对设定电压值和平均母线电压之间的方差平方求和来计算DN的电压偏差并使其最小化另一个目标是减少配电线路中的能量损失总量，同时改变潮流解决方案，以考虑由传统DT、SST本文共分六个部分在此介绍部分后，下一节继续进行WTDG、BESS、负荷需求、DT损耗和SST运行模式的建模。第三节全面介绍了能源管理战略第四节讨论了潮流和替代解决方案，其中包括优化方法和目标函数。本研究的案例研究和模拟结果与讨论一起在第五节中介绍。第六节解释了这项研究的结果，然后附录部分包括相关数据。2. 系统建模本文考虑了年负荷需求[23]和年风速数据[24]，随后将其分为outc其中，vin、v out、vR和PRW分别表示WT的切入、截止、额定风速季节性数据分类的详细信息见表9。由K中心点算法得到的24个为了验证这一点，图4显示了每个季节的实际风速（AWS）、多级风速曲线（MWSC）和风速持续时间曲线（WSDC）。MWSC是通过将得到的聚类按升序排序得到的，而WSDC是通过将随机出现的实际风速数据按升序排序得到的。此外，表9中提供了风速和负载需求方差因子的导出数据集。2.2. 负荷需求建模由于发电和需求的日变化和季节变化，时间序列模拟正在成为DN的必要条件。由于负载的时变性质，需要多状态负载模型[26]。作者在[27，28]中采用了使用时间率的时间差异，同时将负荷分类为峰值、非峰值和中峰值间隔。相反，[29]中的作者基于需求缩放方法将负荷水平分类为峰值负荷水平和平均非峰值负荷水平。本文考虑了一种按需求缩放的方法，根据方差因子的值将负荷水平分为峰值、非峰值和中峰值间隔，如表2所示。与2.1类似，采用相同的聚类方法来获得整个96个模拟小时内的负载变化。每单位负载变化如图3所示。下面的表达式可以在任何给定的时间t用于估计总线的模拟负载u。Fig. 1. 风速集群。●●●●A. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）1012784P¼B日MMMLFNLLDTDTBBBBQSST;u1þ100PD;u-PD;u tG-GSST图二. WT的功率输出PD;utlf xPu2QD;u不大于1×Qu不大于3其中，Pu和Qu是母线u处的峰值负荷;Lfttt是每小时变化系数。根据这项研究，有功和无功功率负载都被假定为由相同的变化因子lf支配。2.3. BESS模型以下关系可用于根据SOC[30]计算存储在BESS内的能量。PCGcgPdcg DCGSOC测试仪1-Cbd测试仪BBEtB B Dt4其中cos/表示功率因数，Sm表示DT“m”的额定容量DT规格[32]如表10所示。2.5. SST模拟在三级SST中，高频DC-DC隔离相连接中压DC（MVDC）和低压DC（LVDC）连接。三级SST确保电压和电流输入输出分离，同时允许器件以更大的 由于有功功率可以双向流过SST，图中确定了两种运行模式。 5：加载和生成模式。SST提供LV负载所需的所有有功功率，同时在有功功率从初级（MV）端子传输到次级（LV）端子时保持恒定电压中压侧负载所需的有功功率将等于低压电源提供的有功功率加上SST损耗。然而，当有功功率从低压终端流向中压终端时，SST在此过程中，减去SST损耗后，从LV端子提供有功功率[18]。在这两种运行方式下，SST的一次侧和二次侧的实际功率之间的基本关系均Uth 负载总线以下面的关系描述。B其中gcg 和gdcg 是与BESS充电和PSB BPSST;u¼PSST;u ×gSST放电，Pcg和Pdcg是BESS充电和放电SB功率，而EB和BCbd 是BESS的存储容量和衰减PSST;uPSST;uGLoadMode率，分别。为了充分理解第3节中描述的EMP，必须注意所需BESS的可用功率P在放电期间已知，并且BESS的不足功率PdefSST其中P和PS是主要和次要的真正权力-B这是充电过程中的关键因素。两者都是通过而gSST 表示SST效率。继关系。P使用¼PB最小值-P最小值500Pdef-Pmax-Pdef-PmaxSST在这项工作中的数学建模也是为了通过SST的MV终端馈送无功功率的MV配电系统的电压支持。注入的无功功率进入MV系统， 由位于使用位置的SST监测负载总线是B BB BSST由以下关系表示。其中，P_B_t_m;P_min和P_max是第t个模拟小时的BESS功率最小和最大功率的BESS分别。2.4.配电Transformer损耗建模Ps。ffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffikffiffiffiSffiSffiffiTffiffiΣffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiΣffiffiffi2ffiffiffiffiffiffiffiffiΣffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiΣffiffi2ffi连接到总线的DT中发生的实际损耗可以使用伴随关系来确定[31]。2其中，kSST是位于母线u处的SST的MV级视在功率额定值相对于实际功率的第t模拟小时的低压负荷需求此外，虽然mL;DT¼PNLLDTSCLDT公司简介×A8m2u7保持恒定的电压在其输出端，低压端子亲，其中ALF代表年负荷系数，而空载、短路损耗和DT机组“m”的负荷水平显示负载所需的所有本地无功功率。低压终端提供的本地无功功率如下所示：表示为PmmSCLDT，LLm分别 的负载水平降低关系：DTSSST;u不超过120万美元LL m¼.PD;uΣð8Þ对这种双重无功功率支持进行了更详细的分析DTSm cos/功能可以在[33]中找到。表1季节性数据分类。赛季周数小时编号总持续时间从到从到小时夏天925134542002856季风2639420165522352后季风4048655380641512冬季49528065876020401811344P;P的值Qð11ÞA. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）1012785图三. 负荷的季节性变化图五. SST方框图及示意性操作模式。表2见图4。季节性风速资料分类。根据负荷需求分组;一个用于高峰时段，另一个用于非高峰时段和中高峰时段。BESS的充电和放电时间表，以及SST在繁忙时间的负荷和发电模式，从EMP中获得，如六、非繁忙时间及中繁忙时间的行车时间表载于图7。高峰时段所采用的电磁脉冲分为四个子类别，即：从场景P1到场景P4类似地，对非高峰和中高峰需求时间所采用的EMP进行分析，并将其分为五个子类别，即，从场景O1到场景O5必须根据BESS的最大充电和放电参数对BESS装置进行充电和放电，本工作考虑了该与BMR相同并指定。在非高峰和中高峰需求时间期间，由于在这些间隔期间的需求处于较轻侧，因此允许BESS单元充电或保持空闲。如果需要对BESS装置进行充电，则通过WTDG输出（如果在此间隔期间可用）进行充电此外，在高峰时段，由于需求偏高，BESS和WTDG机组已被充分利用。但是，在高峰时段，如果BESS容量小于负荷分类。类型负载指示器量程非峰值1lf 60： 75Mid-peak 2 0： 75lf6 0： 85<峰3 0： 85lf6 1： 0<3. 能量管理方案本研究提出了一种新的EMP的基础上的需求缩放的负荷需求管理的三级SST馈电的混合能源枢纽在DN，由WTDG和BESS。EMP有助于生成和负载模式以及SST的双重Q注入特性。EMP协调WTDG和BESS逆变器的优化增加BESS机组的主要要求是减少WTDG的间歇性输出，同时在高峰需求时间提高备用磁阻。EMP分为两个最低所需水平，则它们保持在空闲模式。类似地，在这些峰值间隔期间，WTDG单元的产率通过SST注入系统。因此，无论见图6。 高峰时段的EMP。A. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）1012786B;ACBB;ACB;AC1;g：PdcgdcgBBP8>。PWTt -PD;u tt×gSST1B;AC.DCGΣPB AC压缩机B;ACBBB;ACB.P>。PBBWTt-PD;utPSSTSST其中PBBWT是WTDG和BESS两者的组合输出，由以下关系式给出：PBBWT不含磷Pdcg不含磷PWT不含磷16磷场景P4：默认情况下，该场景对应于发电模式，但如果WTDG的输出低于有功负荷需求，则这将对应于SST的负荷模式。P>PWTtPPD;utGenerationmod ePSST;utt t重量>t= 0.001-PD;u=0.001×g1;见图7。 中高峰和非高峰需求时间的EMP。>：PWTPD;uLoadmode3.2. 中高峰和非高峰需求间隔的EMPð17Þ在高峰、中峰或非高峰时段，如果有功功率通过SST MV终端流入公用电网，SST的发电模式，而如果通过SST MV终端从公用电网获取有功功率以满足负载要求，则这被称为SST的负载模式类似地，EMP确保SST在所考虑的每个时间间隔满足本地无功功率需求。但电网级无功注入固定在20%的超额定值。每个下文详细概述了所探讨的各种设想情况3.1. 高峰时段EMP在峰值需求间隔期间，充电和放电BESS的时间表，以及SST的发电和负荷模式，使用下面的案例研究来确定。由于低负荷情况，BESS不允许在非高峰和中高峰间隔的任何情况下放电。在此基础上，确定了BESS的充放电计划和SST的发电和负荷模式场景O1：该场景代表SST的负载模式。SST主MV端子处测得的有功功率与（14）中所示的相同。场景O2：在非高峰时段，允许BESS对公用事业进行充电。然而，收费率决定如下：根据BESS能量赤字（P deflect）。对于这种情况，以下关系描述了SST MV终端输送的实际功率：场景P1：该场景对应发电和负荷模式，以下关系描述了实际PSST;uPCG你看，你好吗？gSST加载模式在SST的MV终端提供电力其中Pcg是从8>。Pdcgt -PD;ut×gSST;P;公用事业向BESS收费，并表示如下：>Pdcg PPDutGenerationmodecgPcgtPB;AC- AC>×gSST;B● 场景O3：BESS装置几乎充满电，去乙酰胆碱。PBBWTtt =PD;ut×gSST;SST;u×gSST;CG苯并咪唑-PB;WTPD;utPPtPBBWTtPD;ut<生成模式PSST;u=0.0 0 1 -g●加载模式>：PBBWT ðtÞP< D;u加载模式ð15Þ场景O 5：SST opera的生成模式或加载模式-功率依赖于以下有功功率关系在SST的主MV端子处测量●●●●PB;AC●●P- -●PSST;u关于我们ð19Þ表示负载模式。在初级时测量的有功功率A. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）1012787重8>。ðÞ —；uðÞΣ×SST重XuXXf½jIjRDt2013年3月3日khkELRPSSTUt重QD;uD;uNsbr>。PðtÞ -PSSTWTB;AC2PEx t PDtg;P>>PExtPD;utGenerationmode4.2. 问题公式化本研究针对的是一个多目标问题。第一个目标公司简介WTD;u>重n=100×g1;是通过将指定电压和平均值之间的方差平方相加来确定和减小DN：PExt PD;u ttLoadmode<ð22Þ总线电压另一个目标是减少在分配线上丢失。与此同时，潮流解必须改变，以考虑到传统潮流其中，PEx是注入电网的WTDG机组的多余有功功率，表示如下：PExExtPwt4. 潮流公式求解方法4.1. 潮流公式在本研究中，采用直接潮流法进行潮流分析[33]。在其各自位置处的有功和无功功率支持由负负载传送。考虑到DT损失，它被认为是对现有日DT、SST中压和低压终端的无功功率注入和SST中压终端的实际功率交换4.3. 目标函数这些目标中的第一个与系统的电压分布相关联N汇流fVPI¼V集-V平均值;m j =31m¼1其中，Vset是预设电压，Vmean;m是模拟小时内DN的母线m处的平均电压，表示为以下关系式。Ns系统 年t小时的预期复杂电力负荷XjVnmj;总线U处的仿真由以下关系式表示;V平均值m1ð32ÞSðtÞ¼ PðtÞ þ j QðtÞju1到nNsð24ÞD;uD;uD;u总线其中Ns表示在考虑的情况下的模拟小时数式中，nbus为DN中在下列情况下的总线总数是的。对于总线u，在第q位处的等效电流注入为计算公式如下：.我的天啊！ω其中，Vn;m是第n个模拟小时的总线m的电压分支机构中的每日能量损失反映在第二个目标函数，其特征在于：关系：N我不知道施施A. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）1012788Vqtð25Þ2;h<$1k <$1A. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）1012789nEHðÞnDTSuðÞðÞuu其中，Vq、Psch和Qsch是预期有效的母线电压，并且其中，Dt和Rk是线路区段的时间间隔和电阻，A. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）10127810uD;uD; uA. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）10127811分别在第u总线处的无功功率需求以下关系显示了预期的实际功率要求，能源中心的位置，这是依赖于真正的A. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）10127812SST的MV终端的电力需求分别采用2.4中描述的SST和DT损失模型在考虑这一目标的同时作为一个完全的-A. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）10127813目标函数的地位已经确立，一个正这里使用基于teriori的多目标优化来最小化A. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）10127814这两个目标同时，如下面的关系所示。A. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）10127815Pschuhut-PPðtÞ8u2uA. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）10127816ð26ÞA. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）10127817D;uSST;uEHA. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）10127818最小值fVPI;fELR≤34 ΩA. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）10127819其中具有能量集线器的总线由Un表示 ，而n代表-发送能量集线器单元的数量nEH。与此相反，A. Gantayet和D.K. Dheer工程科学与技术，国际期刊36（2022）10127820由DT由下面的关系描述。