储能对可再生能源整合效益的局限性

可再生能源资源的高度波动性给电力系统的运行带来了重大挑战。常规发电机可用于缓解这种波动，但运行成本高昂且会产生碳排放。储能提供了一种更环保的替代方案，但大规模部署成本高昂。本文研究了储能对可再生能源效益的局限性：储能在缓解可再生能源波动负面影响方面的有效性如何？需要多少储能？运行储能的最优控制策略是什么？为了回答这些问题，我们首先将带有储能的单母线电力系统的潮流建模为无限时域随机规划问题。当成本函数为平均常规发电量（环境成本）和平均缺电概率（可靠性成本）时，我们求得了任意净可再生能源生成过程的最优策略。通过考虑电力系统的多时间尺度运行，我们获得了更精细的结果。我们将每个时间尺度的潮流视为预测（确定性）分量与预测误差（残差）分量的叠加，并将残差潮流问题建模为无限时域动态规划问题。假设净发电预测误差是独立同分布 (IID) 过程，我们量化了储能的渐近效益。在进一步假设预测误差服从拉普拉斯分布的情况下，我们获得了储能和常规发电稳态分布的闭式表达式。最后，我们提出了一种在节约常规发电与降低缺电概率之间进行权衡的双阈值策略。我们利用 CAISO 和 NREL 的数据集在数值上说明了我们的结果，并验证了 IID 和拉普拉斯假设。