基于数据驱动多项式混沌展开的微电网爬坡支撑能力评估与提升方法
系统与控制
2025-02-14 v1 系统与控制
摘要
微电网(MGs)被认为是在重负荷期为主网提供爬坡支撑的有效解决方案。然而,集成到微电网中的不确定可再生能源(RES)和电动汽车(EVs)可能会影响微电网的爬坡支撑能力(RSC)。为应对这一挑战,本文提出了一种基于数据驱动稀疏多项式混沌展开(DDSPCE)的方法,以准确高效地评估微电网逐小时的RSC。进一步利用DDSPCE模型识别最具影响的随机输入,并基于此开发了一种电池储能系统(BESS)的调度方法以提升微电网的RSC。在改进的IEEE 33节点微电网中的仿真结果表明,所提方法用于评估和提升每小时RSC的耗时少于3分钟。
引用
@article{arxiv.2302.12864,
title = {A Data-Driven Polynomial Chaos Expansion-Based Method for Microgrid Ramping Support Capability Assessment and Enhancement},
author = {Mohan Du and Xiaozhe Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.12864},
year = {2025}
}
备注
This paper is accepted and will appear in 2023 IEEE Power & Energy Society General Meeting (GM). 5 pages, 4 figures