基于数据驱动方法构建能源弹性智能微电网并识别主动配电网络中的脆弱节点
系统与控制
2023-03-28 v2 神经与进化计算
系统与控制
摘要
随着对气候的承诺，全球许多国家已开始减少棕地能源生产，并强烈倾向于绿色能源资源。然而，配电系统中分布式能源（DERs）的最优配置仍然是一个具有挑战性的问题，难以获得最大效益。这是由于系统复杂行为以及 DERs 的不当集成对配电网产生不利影响。在这项工作中，我们提出了一种在主动配电网络中进行 DERs 最优配置并识别脆弱节点的方法。脆弱节点上的故障或极端事件会中断配电网络中的功率流。此外，这些脆弱节点中的功率变化会显著影响其他关联节点的运行。因此，这些节点被发现适合 DERs 的最优布置。我们在标准 IEEE-123 总线测试馈线上展示了所提出的数据驱动方法。最初，我们使用图论和图神经网络（GNN）架构将配电系统划分为最优微电网。进一步，使用格兰杰因果分析，我们在划分后的微电网中识别适合 DERs 集成的脆弱节点。在脆弱节点上布置 DERs 增强了网络可靠性和弹性。通过计算微电网网络的渗流阈值验证了弹性的改善。结果显示，由于 DERs 的最优配置，系统弹性提高了 20.45%。
引用
@article{arxiv.2208.11682,
title = {Data-Driven Approach to form Energy Resilient Smart Microgrids with Identification of Vulnerable Nodes in Active Electrical Distribution Network},
author = {D Maneesh Reddy and Divyanshi Dwivedi and Pradeep Kumar Yemula and Mayukha Pal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.11682},
year = {2023}
}