多周期確率的最適電力潮流のための解析的不確実性伝搬【JST・京大機械翻訳】

Bauer Rebecca; Muehlpfordt Tillmann; Ludwig Nicole; Hagenmeyer Veit

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213445118166 整理番号：22P0330305

多周期確率的最適電力潮流のための解析的不確実性伝搬【JST・京大機械翻訳】

Analytical Uncertainty Propagation for Multi-Period Stochastic Optimal Power Flow

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発行年： 2022年04月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

風力や太陽光発電のような再生エネルギー源(RESs)の増加は,送電系統においても不確実性の増大をもたらす。これは,変動するエネルギー供給と過負荷線路の増加した確率を通して,グリッド安定性に影響を及ぼす。この不確実性に対処する一つの重要な戦略は,分散型エネルギー貯蔵システム(ESS)の使用である。再生可能エネルギーと利用貯蔵を含む電力系統を安全に運転するために,最適化モデルが必要で,不確実性とESSsの適用の両方が必要である。本論文では,発電コストを最小化し,分散ESSを含むコンパクトな動的確率的機会制約最適電力潮流(CC-OPF)モデルを紹介した。Gauss不確実性を仮定して,二次円錐問題(SOCP)として扱いやすい解析的に正確な再定式化を得るために,アフィンポリシーを用いた。5,39,57,118および300ノードのサイズを変えて5つの異なるIEEEネットワークに関する新しいモデルを試験し,複雑性解析を含む。結果は,モデルが制約違反リスクに関して計算上効率的でロバストであることを示した。分散型エネルギー貯蔵システムは,平らかな発電プロファイルを有するより安定した運転につながる。貯蔵はRESの不確実性を吸収し,発電コストを低減した。【JST・京大機械翻訳】

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電力系統一般 , 風力発電

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