電気自動車と水素ベースのエネルギー貯蔵を備えた回復力のある電力システムの次元削減型マルチ目的フレームワーク

科学分野:

• 電気工学
• 電力システム工学
• 最適化理論

背景:

• 現代の電力システムは、ますます複雑化し、脆弱になっています。
• システム回復力は、破壊的なイベントに耐えるために不可欠です。
• 分散型エネルギーリソース（DER）とエネルギー貯蔵の統合は、グリッドの安定性を強化するための鍵です。

研究 の 目的:

• DERと水素ベースのエネルギー貯蔵（HESS）を調整する回復力指向のフレームワークを提案すること。
• 送電線、電気自動車（EV）、およびフレキシブルAC伝送システム（FACTS）の計画を統合すること。
• 回復力戦略のコストを最小化し、回復力へのDERの貢献を最大化するマルチ目的最適化モデルを開発すること。

主な方法:

• 多数の決定変数を持つマルチ目的最適化問題を定式化しました。
• 次元削減戦略を適用しました：電力派遣/負荷削減の削減と送電線/FACTSベースの戦略。
• 縮小スケール問題を解決するために、マルチ目的メタヒューリスティックアルゴリズムを採用しました。

主要な成果:

• 提案された戦略は、IEEE 9バス、30バス、および53バスシステム全体でシステムロバストネスとソリューション品質を大幅に向上させました。
• HESSは、従来のバッテリーストレージよりも利点を示し、計画コストを9バスで29.7-55.2％、30バスで36.3-57.66％削減しました。
• ロバストネスの向上は10-30％の範囲であり、ソリューション品質はシステムに応じて3-38.85％向上しました。

結論:

• 開発された回復力フレームワークは、電力システムの安定性と信頼性を効果的に強化します。
• HESSは、グリッドの回復力とコスト効率を向上させるためのバッテリーストレージの優れた代替手段を提供します。
• 次元削減技術は、大規模最適化における計算上の課題を効果的に解決しました。