混合储能系统的频域规模确定以及针对风能渗透型配电网络的、具有脆弱性感知能力的动态重构技术

《Journal of Energy Storage》：Frequency-domain sizing of hybrid energy storage and vulnerability-aware dynamic reconfiguration for wind-penetrated distribution networks

针对风能高渗透率下配电网络脆弱性问题，提出两阶段优化框架：一阶段基于VMD分解风功率谱并分配电池与超级电容混合储能容量；二阶段通过融合电压稳定性、边介数和区域功率不平衡指标实现动态重构，验证在IEEE 33/123系统上有效降低储能成本并增强电网韧性。

　　随着可再生能源（RES）的广泛应用，电力系统的安全与经济运行正面临前所未有的挑战。风力发电等可再生能源的固有波动性和不确定性，使得传统的电力系统规划和运行策略难以有效应对。在这一背景下，本文提出了一种统一的两阶段框架，将频率域的储能系统（HESS）容量配置与动态网络重构相结合，从而实现对分布网络（DN）运行的优化。该框架不仅考虑了储能系统的多尺度协同作用，还通过引入基于脆弱性识别的指标，提升了网络在风力扰动下的适应性和稳定性。

在传统的HESS研究中，储能容量的配置多采用时间域的方法，或单独处理网络重构问题，忽略了储能系统与电网结构之间的动态耦合关系。本文创新性地提出了一个联合优化模型，将风力发电场景的不确定性建模与HESS的多尺度配置相结合，通过频率域分析来指导不同储能设备（如电池和超级电容器）在不同时间尺度上的分工。同时，网络重构则基于脆弱性意识指标，综合考虑电压稳定性、边间连通性和区域功率不平衡等因素，确保在标准的配电网约束下，网络结构具备更高的适应性和鲁棒性。

为了准确建模风力发电的不确定性，本文采用了高斯混合模型（GMM）并结合Nataf变换，以捕捉风力发电的多模态特征及其空间相关性。这一方法能够更精确地描述风力发电的随机波动，为后续的储能系统配置和网络重构提供可靠的输入。与传统的参数化方法不同，GMM作为一种非参数化方法，能够通过多个高斯分量的加权线性组合，灵活地表示不同风力场景下的概率分布，理论上可以通过增加高斯分量的数量来逼近任意的概率分布，从而提高不确定性建模的精度。

在频率域分析方面，本文引入了变分模态分解（VMD）技术，用于将风力发电分解为不同频率的子信号。VMD不仅能够有效提取风力发电的低频和高频成分，还能够指导HESS在不同时间尺度上的容量分配。这一方法显著增强了储能系统配置的适应性，使得电池和超级电容器在各自的最佳工作范围内协同运行，从而提升系统的整体经济性和运行效率。与传统的时间域配置方法相比，VMD方法能够更精确地捕捉风力发电的时间特性，为储能系统的动态调整提供依据。

为了进一步提升网络的适应性和稳定性，本文提出了基于脆弱性意识的指标体系。这些指标不仅涵盖了网络的拓扑结构（如节点电压稳定性、边间连通性），还考虑了系统的运行状态（如区域功率不平衡）。通过将这些指标融入到网络重构的决策过程中，可以在风力扰动发生时，快速调整网络结构，确保系统的运行安全。这一方法弥补了传统脆弱性分析仅关注网络拓扑结构或运行状态的不足，实现了对网络脆弱性的全面评估。

在实际应用中，本文通过修改后的IEEE 33节点和123节点系统进行验证，结果表明所提出的优化方法能够有效降低HESS的投资和运行成本，同时提升网络在风力扰动下的脆弱性表现。这一成果验证了所提出框架在实际电力系统中的可行性和优越性，为未来的可再生能源集成提供了重要的参考依据。

在设备和材料层面，近年来纳米复合电极和混合结构的创新显著提升了储能单元的性能边界，为系统级的HESS应用提供了关键的技术基础。例如，光响应性CoNi-MOFCoO?WSe?异质结构已被开发用于高性能的光超级电容器，展现出多功能架构，能够增强电荷存储能力。同时，绿色合成的NiCo-MOF/AC改性双金属MXene纳米复合材料在电化学储能和催化行为方面表现出协同效应，突显了可扩展和环保的制备路径。此外，镧掺杂的镍钴铁氧体与MXene基板的结合也显示出卓越的混合设备性能，强调了定制化界面工程在实现电力与能量协同中的关键作用。尽管这些材料层面的创新定义了未来储能设备的性能提升方向，但本文的研究重点在于系统级的HESS协调，将频率引导的HESS配置与脆弱性意识的动态网络重构相结合，从而实现对可再生能源渗透下配电网运行的优化。

在实际应用中，本文提出了一种基于HESS的优化策略，旨在通过储能系统的合理配置和网络的动态调整，提升系统的脆弱性表现。该策略不仅关注储能系统的容量配置，还考虑了其在不同时间尺度上的运行特点，使得电池和超级电容器能够在各自的最佳范围内协同工作，从而提高系统的整体经济性和运行效率。此外，网络重构则基于脆弱性意识指标，通过调整网络结构，确保在风力扰动发生时，系统的运行安全和稳定性得以维持。

在研究方法上，本文提出了一种两阶段的优化模型。第一阶段通过VMD算法确定HESS的容量和功率配置，第二阶段则基于第一阶段的结果，对网络进行每小时的动态调整。这一模型能够有效降低HESS的投资和运行成本，同时提升网络在风力扰动下的适应性和稳定性。通过在修改后的IEEE 33节点和123节点系统中进行验证，结果表明所提出的优化方法在降低HESS成本和提升网络脆弱性表现方面具有显著优势。

在技术实现上，本文采用了一系列先进的方法和模型，包括GMM用于风力发电的不确定性建模、VMD用于风力发电的频率域分析、以及基于脆弱性意识的指标体系用于网络重构。这些方法不仅能够准确描述风力发电的不确定性，还能够有效指导储能系统的容量配置和网络的动态调整，从而提升系统的整体运行效率和稳定性。

在实际应用中，本文的研究成果具有重要的现实意义。随着可再生能源的广泛应用，电力系统的运行面临更多挑战，传统的规划和运行方法难以满足需求。本文提出的优化框架能够有效应对这些挑战，通过将储能系统的容量配置与网络的动态调整相结合，提升系统的运行效率和稳定性。这一方法不仅适用于当前的电力系统，还为未来的可再生能源集成提供了重要的参考依据。

此外，本文的研究还强调了在可再生能源渗透下，对配电网脆弱性的全面评估的重要性。传统的脆弱性分析多关注网络的拓扑结构或运行状态，而本文提出的方法能够将两者结合起来，形成更全面的评估体系。这一方法不仅能够准确识别网络中的关键节点和支路，还能够有效预测和应对风力扰动带来的运行风险。

在经济性方面，本文的研究成果表明，通过合理的HESS配置和网络重构，能够有效降低储能系统的投资和运行成本。这一成果对于推动可再生能源的应用具有重要意义，能够为电力系统提供更具经济性的解决方案。同时，这一方法还能够提升系统的运行效率和稳定性，为未来的电力系统规划和运行提供重要的参考依据。

在技术实现上，本文提出的方法不仅适用于当前的电力系统，还具有一定的可扩展性。通过引入基于脆弱性意识的指标体系，可以在不同规模的配电网中应用，确保网络的运行安全和稳定性。此外，本文提出的方法还能够适应不同类型的可再生能源，如风力发电和光伏发电，为未来的多能源集成提供重要的技术支持。

在实际操作中，本文的研究成果表明，通过合理的HESS配置和网络重构，能够有效提升系统的运行效率和稳定性。这一成果对于推动可再生能源的应用具有重要意义，能够为电力系统提供更具经济性的解决方案。同时，这一方法还能够提升系统的适应性，确保在风力扰动发生时，网络的运行安全得以维持。

综上所述，本文提出了一种统一的两阶段优化框架，将频率域的HESS容量配置与基于脆弱性意识的动态网络重构相结合，从而提升配电网的运行效率和稳定性。这一方法不仅能够有效应对风力发电的不确定性，还能够降低储能系统的投资和运行成本，为未来的可再生能源集成提供重要的技术支持。通过在修改后的IEEE 33节点和123节点系统中进行验证，结果表明所提出的优化方法在提升系统脆弱性表现和降低HESS成本方面具有显著优势。这一成果为电力系统的安全与经济运行提供了新的思路和方法，具有重要的理论和实践意义。