使用渐进对冲在野火风险下进行长时电池的容量、选址和运行优化
系统与控制
2024-04-23 v2 系统与控制
摘要
电池容量和选址问题由于需要做出考虑短期运行决策的长期规划决策而具有计算挑战性。本文考虑了在正常运行期间和野火引燃风险高发期间，电网中电池的容量、选址和运行，以最大化其效益，包括价格套利和减少负荷中断。我们针对长时电池储能制定了一个多场景优化问题，同时考虑了在公共安全断电（PSPS）事件期间可能发生的负荷中断，这些事件会切断线路以减轻严重的野火引燃风险。为了实现该问题在大量野火风险和功率注入可变性场景下的可计算扩展，我们开发了一种基于渐进对冲框架的定制时间分解方法。扩展传统的渐进对冲技术，我们考虑了所有场景中的位置变量以及时间边界处的荷电状态变量的耦合。这强制了跨场景的一致性，同时允许并行计算，尽管存在空间和时间耦合。所提出的分解方法有助于高效且可扩展地建模一整年的每小时运行决策，以指导电池的容量和选址。通过这种分解，我们为一年的每小时运行决策建模，以在不到70分钟的挂钟时间内为240节点WECC模型提供最优电池布置信息。
引用
@article{arxiv.2404.12296,
title = {Long Duration Battery Sizing, Siting, and Operation Under Wildfire Risk Using Progressive Hedging},
author = {Ryan Piansky and Georgia Stinchfield and Alyssa Kody and Daniel K. Molzahn and Jean-Paul Watson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.12296},
year = {2024}
}