分布式资源聚合管控
研究背景与目标
- 低碳能源系统转型：美国加州计划2045年实现100%可再生能源供应，中国、欧盟、日本分别计划在2030年至2060年间实现碳中和。
- 分布式资源聚合管控：通过聚合不同类型的分布式资源（如风能、太阳能、电动汽车等），提高系统运行灵活性和安全性。
关键挑战与解决方案
- 挑战
- 随机性和不确定性：分布式资源（如光伏和风电）具有较强的随机性和不确定性。
- 经济性：大规模投资与有限的收效之间存在矛盾。
- 技术难题：
- 辨识与评估：分布式资源的准确辨识和定量评估面临困难。
- 优化决策：大规模优化决策问题难以在多项式时间内求解。
- 解决方案
- 基于语义分割的技术：利用注意力机制进行屋顶特征增强，实现分布式资源的精确辨识。
- 机器学习技术：采用组合在线学习、场景关联推荐和风险规避机制，提升聚合控制的准确性和可靠性。
- 协同仿真：基于HELICS框架实现主配网协同仿真，提高系统的灵活性和可靠性。
实际应用案例
- 加州电力市场：
- 分布式资源构成：风能、太阳能、电动汽车等大量接入。
- 案例分析：加州在2017年8月21日的日食期间，光伏出力变化显著，分布式资源发挥了重要作用。
- 系统运行灵活性：
- 鸭子曲线：CAISO的鸭子曲线展示了维持实时供需平衡的压力，对系统运行灵活性提出了更高要求。
- 应急响应：
- 轮流停电：加州多次因高温天气导致电力供应紧张，出现轮流停电的情况。
未来展望
- 多网融合：通过多网融合机制设计，实现分布式资源的高效管理和收益分配。
- 技术进步：继续推进基于机器学习的优化算法和协同仿真技术，提高系统的智能化水平。
以上总结基于提供的文字内容，涵盖了主要的关键点和数据。
