基于优化的电池储能系统爬坡备用分配以增强自动发电控制
系统与控制
2025-09-27 v4 系统与控制
摘要
自动发电控制（AGC）系统的暂态特性是电力系统运行的关键方面。因此，充分挖掘电池储能系统（BESSs）以增强 AGC 的潜力至关重要。面对多样资源互联及其相关波动性带来的挑战，我们提出了一种能适应未知可变环境变化的在线优化方案。为利用 BESSs 与传统发电机（CGs）之间的协同效应，我们设计了区域注入误差（AIE）的一种变体作为量化爬坡需求的度量。基于此度量，我们开发了具有自适应学习率的分布式优化算法用于爬坡备用的分配。该算法在检测到潜在失稳事件时恢复较大的学习率以满足爬坡需求。我们通过全面的案例研究证明了所提方案的有效性和可扩展性。结果表明，所提方案可通过弥补爬坡能力缺口来改善 AGC 系统的暂态特性。
引用
@article{arxiv.2204.11270,
title = {Optimization-Based Ramping Reserve Allocation of BESS for AGC Enhancement},
author = {Yiqiao Xu and Alessandra Parisio and Zhongguo Li and Zhen Dong and Zhengtao Ding},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.11270},
year = {2025}
}