一种研究光伏-电池系统对低压配电网影响的新颖概率框架

电池储能，尤其是与屋顶光伏耦合的户用电池储能，正成为智能电网技术组合中不可或缺的组成部分。然而，将电池储能以及其他柔性资源（如电动汽车和热惯性负荷）纳入基于蒙特卡洛（MC）模拟的概率分析是具有挑战性的，因为它们的运行曲线由计算密集的优化所决定。此外，MC分析需要大量具有统计代表性的需求曲线作为抽样样本。因此，现有文献中对于光伏-电池系统网络影响的分析鲜有关注。为填补这些知识空白，本文提出一种新颖的概率框架，用于研究光伏-电池系统对低压配电网的影响。具体而言，该框架将家庭能量管理（HEM）运行决策纳入MC时间序列潮流分析中。首先，利用可用的智能电表数据，我们采用贝叶斯非参数模型生成具有统计代表性的合成需求与光伏曲线。其次，使用模仿电池调度决策的策函数近似，使得基于优化的HEM在MC框架内的模拟成为可能。我们的方法在三个代表性低压馈线上的有效性得到了验证，执行该MC框架的计算时间仅为每个MC样本中采用显式优化方法的5%。评估结果表明，非协调的电池调度带来的有益影响有限，这与“电池将偶然缓解光伏发电引发的技术问题”的猜想相悖。