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使用基于连续时间风险的发电机组和大规模储能模型来最大限度地减少风电弃风
摘要 — 风电弃风 (WPC) 的发生是因为风力发电 (WPG) 与负荷之间不相关，而且 WPG 每小时内变化很快。最近，能源存储技术的进步促进了大容量能源存储单元 (ESU) 的使用，以提供应对 WPG 每小时内快速变化所需的提升。为了最大限度地降低每小时内 WPC 的概率，本文提出了一个通用的基于连续时间风险的模型，用于日前机组组合 (UC) 问题中发电单元和大容量 ESU 的每小时内调度。因此，伯恩斯坦多项式用于对具有 ESU 约束的基于连续时间风险的 UC 问题进行建模。此外，所提出的基于连续时间风险的模型可确保发电机组和 ESU 跟踪 WPG 每小时内的变化，同时在每个每小时内平衡负荷和发电量。最后，通过模拟 IEEE 24 节点可靠性和修改后的 IEEE 118 节点测试系统证明了所提模型的性能。
减少风电弃风和实现能源套利的优化储能调度：一种深度强化学习方法
摘要 — 风能作为应对气候变化的一种手段，正迅速普及。然而，风力发电的多变性会破坏系统的可靠性并导致风力发电量减少，给风力发电商造成巨大的经济损失。作为现场备用电源的电池储能系统 (BESS) 是缓解风力发电量减少的解决方案之一。然而，BESS 的这种辅助作用可能会严重削弱其经济可行性。本文通过提出联合减少风力发电量和 BESS 能源套利来解决这个问题。我们将共置风力电池系统的市场参与分离，并为风电场和 BESS 开发联合竞价框架。由于能源价格和风力发电的随机性，优化联合竞价具有挑战性。因此，我们利用深度强化学习来最大化现货市场的总收入，同时释放 BESS 在同时减少风力发电量减少和进行能源套利方面的潜力。我们利用真实的风电场数据验证了所提出的策略，并证明我们的联合竞价策略对风电削减的响应更好，并且比基于优化的基准产生更高的收入。我们的模拟还表明，过去被削减的额外风力发电可以成为为 BESS 充电的有效电源，从而产生额外的财务回报。索引术语 — 深度强化学习、能源套利、现货市场、风电电池系统、风电削减。
现场储能装置缓解风能削减的技术经济分析：苏格兰案例研究
摘要：风能在电力行业脱碳过程中发挥着重要作用，并有助于实现温室气体净零排放。在过去十年中，风能部署稳步增长，占英国、丹麦和德国等国年发电量的四分之一以上。然而，随着风能份额的增加，系统运营商面临着管理过剩风力发电的挑战，因为风力发电具有不可调度的特性。目前，最常见的做法是风能削减，即风电场运营商获得约束性付款以减少其可再生能源生产。这种做法不仅导致大量可再生能源的浪费，而且相关的财务成本也会以电费增加的形式反映给纳税人。现场储能技术作为一种技术选择脱颖而出，可以最大限度地减少风能削减并以更高效的方式利用风能。为此，本文首先系统地评估了风电场的不同储能方案。其次，深入分析了苏格兰主要风力发电场的弃电和约束支付。第三，利用实际风能和市场数据集，进行技术经济分析，以研究现场储能规模与弃电量之间的关系。结果表明，与最近的部署类似，锂离子技术最适合现场储能。作为案例研究，选择了苏格兰的 Whitelee 和 Gordon bush 风力发电场。20 年回收期最合适的储能容量计算如下：(i) Gordonbush 风力发电场的储能规模为 100 MWh，可避免近 19% 的总弃电；(ii) Whitlee 风力发电场的储能规模为 125 MWh，可减少 20.2% 的弃电。本研究的结果将有助于分析未来风力发电场（包括浮岛、海港和其他浮动系统）的弃电减少潜力。
时空和功率 - 移动电池存储的能量调度，以减轻分销网络中的风能和太阳能削减
摘要：几种技术，计算和经济障碍已导致减少基于可再生能源的发电量，尤其是在渗透率较高的系统中。考虑到减少能量的空间和时间分布，移动电池能量存储（MBE）可以应付此问题。因此，提出了一种新的操作模型，以最佳的使用风和光伏（PV）资源的分配网络中的MBE。由于公交电压，馈线超负荷和电力过量，网络经历了减少情况。MBES是一个压实在容器中的卡车安装电池系统。提出的模型旨在确定MBE的最佳时空和功率 - 能量状态，以达到最小的缩减比率。该模型考虑了MBE的运输时间和成本，同时建模了主动和反应性功率交换。该模型是线性的，没有收敛性和最佳问题，适用于现实生活中的大型网络，并且可以轻松地集成到商业分销管理软件中。在测试系统上的实现结果证明了其功能，可以在所有削减模式和场景下恢复风能和PV资源的相当大的能量份额。
中西部奥拉纳可再生能源区接入计划目标输电削减水平和余量评估方法
本文件中包含的部分内容基于预测和建模，涉及估计、自由裁量权和判断。预测和建模本质上具有不确定性，本文件不保证任何特定结果，也不一定考虑所有相关情景或情况。本文件中的任何信息都不是、也不应该被视为对任何事项的承诺或陈述。EnergyCo 明确表示，对于任何依赖本文件或与本文件内容相关的人所遭受或招致的任何损失或损害（无论是直接、间接或后果性的，也无论是由任何陈述、过失或疏忽造成的），EnergyCo 不承担任何责任，包括因 EnergyCo 行使任何估计、自由裁量权或判断，或因本文件内容的任何遗漏、不足或不准确而导致的损失或损害。
西南可再生能源区接入计划目标输电削减水平和余量评估方法
本文件中包含的部分内容基于预测和建模，涉及估计、自由裁量权和判断。预测和建模本质上具有不确定性，本文件不保证任何特定结果，也不一定考虑所有相关情景或情况。本文件中的任何信息都不是、也不应该被视为对任何事项的承诺或陈述。EnergyCo 明确表示，对于任何依赖本文件或与本文件内容相关的人所遭受或招致的任何损失或损害（无论是直接、间接或后果性的，也无论是由任何陈述、过失或疏忽造成的），EnergyCo 不承担任何责任，包括因 EnergyCo 行使任何估计、自由裁量权或判断，或因本文件内容的任何遗漏、不足或不准确而导致的损失或损害。
文章 现场储能装置缓解风能削减的技术经济分析：苏格兰案例研究
这种做法不仅导致大量可再生能源的浪费，而且相关的财务成本也会以电费增加的形式反映给纳税人。现场储能技术作为减少风能弃用和更有效地利用风能的技术选择而脱颖而出。为此，本文首先系统地评估了风电场的不同储能选择。其次，深入分析了苏格兰主要风电场的弃用和约束支付。第三，利用实际风能和市场数据集进行技术经济分析，以研究现场储能规模与弃用量之间的关系。结果表明，与最近的部署类似，锂离子技术最适合现场储能。作为案例研究，选择了苏格兰的 Whitelee 和 Gordon bush 风电场。 20 年回收期最合适的存储容量计算如下：（i）Gordonbush 风电场的存储容量为 100 MWh，可避免近 19% 的总弃电；（ii）Whitlee 风电场的存储容量为 125 MWh，可减少 20.2% 的弃电。本研究的结果将有助于分析未来风电场（包括浮岛、海港和其他浮动系统）的弃电减少潜力。
带移动储能系统和离线控制光伏系统的配电网优化调度策略，以最大限度地减少太阳能弃光
摘要：由于离线控制光伏 (PV) 电站不具备在线通信和远程控制系统，因此无法实时调节功率。因此，在离线控制光伏饱和的配电网中，配电系统运营商 (DSO) 应考虑可再生能源的不确定性来调度分布式能源 (DER)，以防止因过压而导致的限电。本文提出了一种使用移动储能系统 (MESS) 和离线控制光伏的日前网络运行策略，以最大限度地减少功率削减。MESS 模型有效地考虑了 MESS 的运输时间和功率损耗，并模拟了各种操作模式，例如充电、放电、空闲和移动模式。优化问题基于混合整数线性规划 (MILP) 制定，考虑到 MESS 的空间和时间操作约束，并使用机会约束最优潮流 (CC-OPF) 执行。离线控制光伏的上限基于概率方法设定，从而减轻由于预测误差导致的过电压。所提出的运行策略在 IEEE 33 节点配电系统和 15 节点运输系统中进行了测试。测试结果证明了所提出方法在离线控制光伏系统中最小化限电的有效性。
可再生能源的间歇性导致能源供需不匹配。另一个问题是能源产量削减
可再生能源 (RE) 的间歇性导致能源供需不匹配。另一个问题是能源产量减少。解决这一问题的潜在方法是解决由于可再生能源产量增加而导致的电网拥堵问题。本研究将重点关注间歇性可再生能源的农场氢气生产整合（图 1），同时比较澳大利亚和荷兰的情况。
存储作为变速器（SAT）北部纽约用例
• Some transmission services such as curtailment and congestion mitigation are not procured in wholesale or retail markets • Would not participate in the energy market • Integrated in utilities' local transmission planning • Identify constructable sites • Optimize storage location and size to minimize interconnection costs • Prioritize sites based on performance • Mitigate cybersecurity threat and bolster energy security • Minimize cycle frequency to maximize life of batteries & warranties •桥梁升级