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主动配电网中储能系统的调度感知规划
摘要 —本文提出了一种在承载大量随机分布式可再生能源的主动配电网 (ADN) 中对储能系统 (ESS) 进行优化选址和定型的程序。优化目标是尽量减少 ADN 的日前计算调度误差。在确定 ESS 的分配时，要利用其关于 ADN 可调度性的运行特点。所提出的 ESS 规划是通过制定和求解基于场景的非线性非凸最优功率流 (OPF) 来定义的。OPF 问题转换为分段线性化 OPF (PWL-OPF)。ESS 控制策略旨在充分利用 ESS 的能量容量。它集成在 PWL-OPF 中，以实现 ADN 在所有操作场景下的可调度性。采用 Benders 分解技术来解决所提出的规划问题的计算复杂性。问题分解为两个子问题：一个主问题决定 ESS 的分配，以及几个子问题，其中通过基于场景的 OPF 评估在分配的 ESS 的支持下 ADN 的可调度性。为了验证所提出的方法，对嵌入大量光伏发电容量的真实瑞士电网进行了广泛的模拟。
基于AHP-熵权法的配电网综合评价方法研究
首先，根据未来配电网的特点，构建一套评价指标体系并对其进行量化；然后，建立综合评价模型，采用AHP-熵权法相结合的主客观赋权法对指标进行赋权；最后，结合配电网实际数据进行评价并打分。
艾伯塔省小型配电网发电资源
在艾伯塔省，电力分配系统由公用事业公司运营，是电力系统中电压为 25 千伏或更低的部分。这些分配系统用于将电力从艾伯塔省互联电力系统输送到最终用户。分布式能源资源是任何连接到电力分配系统并能为其提供能源的资源。这包括配电连接发电资源和能源存储。本报告重点介绍配电连接发电资源，这些资源通常连接到客户所在地的配电系统。
有源配电网中电池储能系统的优化配置
在这个时代，基于可再生能源的分布式发电源 (DG) 是一种清洁能源，正在迅速融入配电系统，以满足不断增长的电力需求。但是，由于可再生 DG 对自然资源的依赖，它只能提供波动电力，无法根据负载需求进行调度。此外，可能会发生逆向功率流，配电系统运营商可能会遭受损失 [1]。作为解决上述问题的一种方法，储能系统应运而生，并促进了可再生 DG 的融入。[2] 详细讨论了各种 ESS 技术、应用和效率。讨论表明，BESS 主要用于运营项目。然而，规模不合适的 BESS 可能会给配电网中 ESS 的商业运营带来麻烦 [3]。优化位置和大小的 ESS 安装可以有效提高配电系统的可靠性和效率[4]。M.Nicketal.通过优化位置安装适当大小的 ESS，最大限度地降低了 ESS 安装的总投资成本，并使用二阶锥规划 (SOCP) 降低了电力系统支出[5]。在配电网中安装电池储能系统 (BESS) 不仅可以提高电力系统效率，还可以提高电力供应商的电力交易灵活性，以实现利润最大化[6]。随着配电网中可再生能源分布式发电的增加，安装 BESS 还可以支持增加
西班牙皇家法令关于接入和连接电力传输和配电网的要点
RD 1183 专门规定了在输电网特定节点为使用可再生一次能源的新一代发电设施（单独或与存储设施相结合）或为新的存储设施进行招标的可能性。该措施的适用范围仅限于容量被释放或由于不符合管理里程碑或确定网络中可用接入容量的技术标准发生变化导致接入许可证失效等原因而出现的节点。该措施也可适用于由于新的规划过程而纳入输电网开发的新节点。
配电网灵活资源对电力供应安全的影响_文献综述
电力系统正在从传统的单向系统转变为更加集成和复杂的系统，拥有更多活跃的终端用户，并在配电层面具有发电和反向电力流。作为这一转变的一部分，配电系统中越来越多地部署了储能系统、电动汽车和需求响应等灵活资源。灵活性服务的好处之一是，它往往直接或间接地对电力供应安全 (SoS) 产生积极影响。然而，现有研究文献对 SoS 视角的关注还不够。因此，本文的目的是对评估配电系统中灵活资源对 SoS 影响的方法进行结构化回顾。本文区分了电力供应安全的四个主要方面：能源可用性、电力容量、供应可靠性和电能质量。根据每个方面对灵活性服务进行分类，并回顾文献以寻找量化其影响的方法和指标。最后，本文讨论了考虑灵活资源对 SoS 进行更全面、更综合评估的必要性，以及对未来管理电力系统 SoS 的可能影响。
最先进的电压无功控制技术，支持可再生能源进入智能配电网
目前部署的用于配电网电压优化的电压无功基础设施无法满足 21 世纪电网的严格技术要求。如果处理不当，传统的电压控制系统可能会阻碍可再生能源资源在未来智能电网中的广泛部署。例如，可再生能源和新型储能系统在配电系统中的引入对无缝电压控制构成了威胁。为了克服这些障碍，需要研究和实施智能电压无功控制方法。然而，要实现这些目标，需要全面了解电压无功技术的当代策略和发展。到目前为止，已经开发了各种技术来适应可再生能源大量渗透到配电网中。本文全面回顾了当前的技术，这些技术使配电系统运营商能够为可再生能源丰富的电网选择适当的电压无功控制策略。这篇评论文章研究了配电网的新兴电压无功技术及其优缺点。它还概述了该主题的一些未解决的研究问题和未来方向。 © 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
配电网中储能与光伏极速充电站的优化配置
摘要：由于充电时间短，电动汽车 (EV) 的超快速充电 (XFC) 近来兴起。然而，XFC 站的电动汽车超高充电功率可能会严重影响配电网。本文讨论了当前配电网中 XFC 站充电功率需求的估计以及使用可再生能源的多个 XFC 站的设计。首先，利用从车辆行驶调查数据集中获得的电动汽车到达时间和充电状态 (SOC) 分布创建了一个蒙特卡洛 (MC) 模拟工具。考虑各种影响因素以获得对 XFC 站充电功率需求的实际估计。然后，提出了一种确定配电网中多个 XFC 站的储能系统 (ESS) 的最佳能量容量、ESS 额定功率和光伏 (PV) 板尺寸的方法，目的是实现最佳配置。最佳功率流技术应用于此优化，以便最佳解决方案不仅满足充电需求，还满足与 XFC、ESS、PV 板和配电网相关的运行约束。用例的仿真结果表明，提出的MC仿真可以估计近似现实世界的XFC充电需求，并且配电网中多个XFC站中优化的ESS和PV单元可以降低XFC站的年总成本并提高配电网的性能。
配电网中移动公用事业规模电池储能系统的优化调度
如今，人们对电池储能系统 (BESS) 的了解迅速增长，并因此在电网中得到广泛应用。组装在集装箱中的公用事业规模电池可以在电网中运输。尽管具有众多好处，但这一特点却被忽视了。在以前的研究中，电池移动是基于特定的传输方法（例如卡车或火车）建模的。因此，通过改变电池的运输方法，应该重新建模问题，而且不可能通过结合两种传输方法来安排电池移动。在此背景下，本文提出了一种配电网中的新电池移动调度方法。为此，除了确定总线位置外，还将确定任何运行时间段的最佳充电或放电功率。在所提出的模型中，只有总线之间的距离很重要，而电池的传输方式并不重要。因此，可以使用一种传输方法（例如卡车）或两种方法（卡车和火车）的组合来执行电池传输。通过保持模型的线性结构，还可以计算电池的无功功率贡献、网络的功率损耗和总线电压。这保证了该公式在实际配电网中的实际应用。在测试系统上实施该模型的结果表明，移动式 BESS 相对于固定式装置具有明显的优势。
通过移动电池储能系统捕获配电网中被削减的可再生能源
本文针对配电网中车载移动电池储能系统 (MBES) 车队的日常运行提出了一种新的调度模型。配电网安装了各种风能和光伏分布式资源，其中一部分可再生能源发电能力由于各种技术原因而被削减。MBES 车队调度模型旨在通过在需要的时间和地点吸收和释放过剩能源来最大限度地减少可再生能源的削减。因此，通过 MBES 车队的最佳时空和电力能源调度来恢复可变的空间和时间可再生能源发电削减。有效考虑了 MBES 单元运输所需的运输时间，包括拆卸、移动和连接。此外，还通过新公式对 MBES 运输成本进行了详细分解和建模。提出的 MBES 车队运营模型可以轻松集成到可用的商业配电最佳功率流包中。考虑到线性，该模型可以通过实现全局最优来处理非常大规模的实际网络，而不会出现收敛问题。该模型经过数值测试，模拟结果证明了该模型能够有效地回收相当一部分被削减的可再生能源，而与资源类型、发电时间段或安装位置无关。