4 Schlüsseltechnologien des Smart Grids für das neue Energiesystem: Innovationen in Verteilnetzen
1. Forschung und Entwicklung neuer Materialien und Geräte & Anlagenverwaltung
1.1 Forschung und Entwicklung neuer Materialien und Komponenten
Verschiedene neue Materialien dienen als direkte Träger für Energieumwandlung, Energieübertragung und Betriebssteuerung in neuen Stromverteilungs- und -verbrauchssystemen und bestimmen direkt die Betriebsleistung, Sicherheit, Zuverlässigkeit und Systemkosten. Zum Beispiel:
Neue leitfähige Materialien können den Energieverbrauch reduzieren und Probleme wie Energiemangel und Umweltverschmutzung lösen.
Fortgeschrittene elektrische magnetische Materialien, die in Smart-Grid-Sensoren eingesetzt werden, helfen, die Zuverlässigkeit des Systembetriebs zu verbessern.
Neue Isoliermaterialien und Isolierstrukturen können das häufigere Auftreten von transienten Spannungspulsüberspannungen aufgrund der Integration von Leistungselektronik-Geräten lösen.
Die Entwicklung von nächste-Generation-Mikrowellen-Radiofrequenz-Geräten und Leistungselektronik-Geräten auf der Basis von Dritter-Generation-Halbleitermaterialien (repräsentiert durch Galliumnitrid (GaN) und Siliziumcarbid (SiC)) kann technischen Rückhalt für Energieeinsparungen und Verringerung des Verbrauchs im Kommunikations- und Elektronikbereich bieten.
1.2 Forschung und Entwicklung neuer Stromerzeugungs- und -verbrauchseinrichtungen
In Bezug auf spezifische neue Produkte entwickeln Unternehmen neue Leistungselektronik-Geräte, insbesondere weiche normal geöffnete Schaltanlagen. Durch die Steuerung der aktiven und reaktiven Leistungsflüsse auf angeschlossenen Speisern erreichen diese Geräte Funktionen wie Leistungsausgleich, Spannungsverbesserung, Lasttransfer und Begrenzung von Fehlerströmen.
Im Zuge der Welle des Energienetzes ermöglicht die Integration neuer Technologien, um „Funktion + Überwachung + Elektronisierung + Digitalisierung + Künstliche Intelligenz“ zu realisieren, es Unternehmen, von niedrigwertiger Nachahmung zu hochwertiger Fertigung überzugehen, von Einzelprodukten zu umfassenden Lösungen auszuweiten und sich von Produktionswerken zu innovationsgetriebenen Einrichtungen zu verwandeln. Dies erlaubt der Herstellung und Innovation von Niederspannungselektrik, zur Beitrag zum Low-Carbon, Digitalisierung und nachhaltigen Entwicklung zu leisten.
1.3 Technologie der vollständigen Lebenszyklusanlagenverwaltung für Stromerzeugungs- und -verbrauchseinrichtungen
Neue Stromverteilungs- und -verbrauchssysteme beinhalten eine Vielzahl neuer Stromerzeugungs- und -verbrauchseinrichtungen, was die vollständige Lebenszyklusverwaltung und ökologische Gestaltung von Verteilungsanlagen äußerst wichtig macht. Es ist entscheidend, die sichere Betriebsführung aller Geräte sicherzustellen, während gleichzeitig Wirtschaftlichkeit erreicht wird.
Die vollständige Lebenszyklus-Betriebs- und Instandhaltung umfasst die Phasen Bedarfsermittlung, Geräteannahme, Produktion und Betrieb sowie Stilllegung. In der Anlagenverwaltung sollte eine integrierte Gestaltung implementiert werden, um Datenfreigabe und optimierte Verwaltung sicherzustellen. Technologien wie „Internet +“ sollten integriert werden, um den Verwaltungsrahmen zu erweitern und die Verwaltungseffizienz zu steigern.
2. Dezentrale Erzeugung und Mikrogrid-Technologie
2.1 Dezentrale Erneuerbare-Energietechnologie
2.1.1 Effiziente und wirtschaftliche Entwicklungs-Technologie für neue und erneuerbare Energien
Mit Fortschritten in der Entwicklung neuer Energietechnologien haben einige erneuerbare Energien (z.B. Wind- und Solarenergie) ein hohes Anwendungsniveau erreicht und nehmen in Verteilnetzen eine dominante Position ein. Es bleibt jedoch wichtig, neue Materialien und integrierte Photovoltaik-Panel-Technologien mit geringeren Kosten und höherer Effizienz weiterzuentwickeln.
Gleichzeitig muss die Entwicklung anderer Energien, wie Wasserstoffenergie, Geothermie und Biomasse, weiter vorangetrieben werden. Beispiele hierfür sind Technologien zur Herstellung, Speicherung und Transport von Wasserstoff, mehrstufige Geothermie-Nutzungstechnologien und Biokraftstofftechnologien.
Darüber hinaus kann die koordinierte Entwicklung zentraler und dezentraler neuer Energien Transmissionsverluste reduzieren, die Nutzungseffizienz neuer Energien erhöhen und die Fähigkeit des Netzes, neue Energien aufzunehmen, verbessern, wodurch bessere soziale und wirtschaftliche Vorteile erzielt werden.
2.2 Planungstechnologie für dezentrale Energie
Der Schlüssel zur Bewältigung der Planung und Optimierung des Eigentums an dezentraler Energie liegt darin, Informationskommunikationsschranken und Koordinierungsschranken bei der Abwicklung zwischen verschiedenen Akteuren abzubauen.
Aus technischer Sicht müssen in der Planungsphase mehr technische Beschränkungen berücksichtigt werden, einschließlich Spannungsebenen, Kurzschlussstrompegeln und Netzqualität (Flackern, Harmonische).
Aus mathematischer Sicht sind Planungsmethoden, die mehrere Ziele und Unsicherheiten kombinieren, sehr komplex. Daher ist eine mehrzieloptimale Planung, die Ressourcen und Operationen integriert, entscheidend.
Darüber hinaus sollte darauf geachtet werden: Durchführung von Netzwerkanalyse und -bewertung für Systeme mit dezentraler Energie; Forschung zur Integration und optimalen Planung von Stromverteilungssystemen und Kommunikationsnetzen; Entwicklung von Modellen und Simulationswerkzeugen für umfassende Zuverlässigkeits-, Risiko- und Wirtschaftlichkeitsanalysen.
2.3 Aktive Unterstützungstechnologie für dezentrale Erzeugung neuer Energien
Dezentrale Erzeugung (DE) muss nicht nur Frequenz und Spannung innerhalb eines bestimmten Bereichs anpassen, sondern auch schnelle Änderungen der Frequenz und Spannung unterdrücken.
Derzeit haben einige Wissenschaftler einen „Trägheits-Starrheits-Kompensator“ vorgeschlagen, der es DE ermöglicht, bei Mängeln im System instantane Frequenz- und Spannungshilfe zu leisten. Die Frequenz-Trägheitsunterstützungsfähigkeit von DE wird quantitativ durch die aktive Leistungskompensation während Stromänderungen ausgedrückt, was eine Grundlage für die Erarbeitung zukünftiger Netzanschlussstandards bietet.
2.4 Ausgabe-Prognosetechnologie für dezentrale Erzeugung neuer Energien
Die dezentrale Erzeugung neuer Energien zeichnet sich durch eine weite räumliche Verteilung, komplexe mikrometeorologische Charakteristika in der Umgebung und erhebliche Auswirkungen durch Gebäude und menschliche Aktivitäten aus, was die Prognose schwierig macht.
Die aktuelle Forschung zur Prognose der Ausgabe dezentraler Erzeugung neuer Energien konzentriert sich hauptsächlich auf die Nutzung von Wettervorhersagen und klimatischen Bedingungen zur Vorhersage der Stromerzeugung, wobei der Einfluss natürlicher Bedingungen auf die Ausgabe neuer Energien übertrieben betont wird. Es fehlt an Berücksichtigung der räumlichen Verteilungscharakteristika der DE und Faktoren, die mit menschlichen sozialen Aktivitäten zusammenhängen.
2.5 Clustersteuerungstechnologie für dezentrale Erzeugung neuer Energien
Dezentrale Steuerung ist eine ideale Clustersteuerungsmethode für DE in Stromverteilungssystemen mit hoher Penetration neuer Energien.
Die aktuelle Forschung zur Clustersteuerungstechnologie für dezentrale Erzeugung neuer Energien befindet sich noch in den Anfängen. Relevante Ergebnisse konzentrieren sich hauptsächlich auf die Steuerung einzelner Stromerzeugungsgeräte, ohne dass viel Beachtung auf koordinierte Steuerungsstrategien für mehrere neue Energierzeugungsgeräte, die über Netzanschluss-Inverter an das System angeschlossen sind, gelegt wird.
Kernfragen bleiben ungelöst: der Mechanismus der ungleichmäßigen Leistungsverteilung zwischen mehreren Invertern während Stromänderungen; der Interaktionsmechanismus von Mehr-Zeitskalen-Steuerungsstrategien für mehrere Inverter; und die Unzulänglichkeit traditioneller Drosselsteuerung (basierend auf aktiver Leistung-Frequenz- und reaktiver Leistung-Spannungs-Charakteristikskurven), wenn der Widerstand der Verteilungsleitungen nicht vernachlässigbar ist, was verhindert, dass DE an primärer Frequenz- und Spannungsregelung teilnimmt.
2.6 Dezentrale Energiespeichertechnologie
Aus energietechnischer Sicht sind statische und dynamische Probleme neuer Stromverteilungssysteme im Wesentlichen Leistungsausgleichsprobleme auf verschiedenen Zeitskalen:
Auf der relativ langen Zeitskala der Spitzenlastperioden führt ein Leistungsausgleich zwischen Erzeugungs- und Lastseite zu statischen Problemen wie Spitzen-Tal-Differenzen.
Auf der relativ kurzen Zeitskala von Stromänderungen bis zur Aktivierung der primären Frequenz-/Spannungsregelung fehlen Leistungselektronik-Geräten der Rotorendrehimpuls von Synchrongeneratoren, was dazu führt, dass sie das System gegen Leistungsausgleich nicht unterstützen können, was zu einer Reduzierung der Systemstabilität und Verschlechterung der Netzqualität führt.
Dezentrale Energiespeichertechnologie bietet eine machbare Lösung, um statische und dynamische Probleme, die durch Leistungsausgleich auf verschiedenen Zeitskalen verursacht werden, zu bewältigen.
2.6.1 Energiespeicher-Peak-Shaving- und Frequenzregelungstechnologie
Energieartige Energiespeicher, repräsentiert durch verteilte Pumpenspeicher, Flussbatterien, Lithium-Ionen-Batterien und Kälte-/Wärmespeichertechnologien, können Lastspitzen eliminieren, Spitzen abschneiden und Täler auffüllen, Schwankungen glätten und in Kombination mit Ladestationen arbeiten, um die Ladeleistung zu mildern, wodurch die Ausnutzungsrate von Verteilnetzeinrichtungen verbessert wird.
Die Peak-Shaving- und Frequenzregelungstechnologie für Energiespeicher stellt hohe Anforderungen an Energiespeichersysteme in Bezug auf Kapazität, Reaktionsgeschwindigkeit, Kosten, Sicherheit und Leistung/Energie-Dichte. Eine einzelne Energiespeicherart kann diese Anforderungen nicht erfüllen, daher ist die Forschung an hybriden Energiespeichertechnologien mit umfassenden Vorteilen notwendig.
2.6.2 Stabilitäts- und Netzqualitätsverbesserungstechnologie
Dezentrale Energiespeichertechnologie bietet eine machbare Lösung, um die Stabilität und Netzqualität neuer Stromverteilungssysteme zu verbessern.
Einige Wissenschaftler haben eine Methode vorgeschlagen, die Energiespeichersysteme mit Netzanschluss-Inverter-Steuerungsstrategien koordiniert, um DE das System dynamische Stabilitätshilfe zu leisten. Mit der großflächigen Integration von Leistungselektronik-Geräten, die die Systemdrehimpulsreduzierung verringern, werden Netzanschluss-Inverter in Kombination mit Energiespeichern ein wichtiger Weg sein, um die dynamische Stabilität des Systems zu erhöhen.
Darüber hinaus zeichnen sich leistungsbasierte Energiespeicher, repräsentiert durch Supercapacitors, durch schnelle Reaktionsfähigkeiten aus und spielen eine Schlüsselrolle bei der Verbesserung der Netzqualität von Verteilnetzen. Derzeit sind große, sichere und wirtschaftliche Energiespeichervorrichtungen für dezentrale Energiespeichertechnologie noch nicht reif angewendet, um die Bedürfnisse des Peak-Shavings bei der großflächigen Integration von zusätzlichen Lasten vollständig zu erfüllen.
2.6.3 Mikrogrid-Technologie
Die koordinierte Steuerung verschiedener verteilter Ressourcen auf Mikrogrid-Ebene und die Betrachtung des Mikrogrids als externer Spannungs-/Stromquelle kann die Komplexität der Frequenz- und Spannungsstabilitätssteuerung in Verteilnetzen reduzieren.
Die Berücksichtigung der gegenseitigen Unterstützung und Optimierung der Abwicklung auf der Ebene von Mikrogrid-Clustern kann die komplementären Merkmale von neuer Energie und Lasten in verschiedenen Regionen nutzen, um wirtschaftliche Abwicklungsprobleme wie DG-Ausgabe-Schwankungen und Spitzen-Tal-Differenzen zu lösen.
2.6.4 Dynamische Frequenz- und Spannungsstabilitätstechnologie für neue Energie-Mikrogrids
Als relativ unabhängige und autonome Region stellen neue Energie-Mikrogrids ähnliche dynamische Stabilitätsprobleme wie Verteilnetze dar.
Einige Wissenschaftler haben eine Spannungsquelle-Virtueller-Synchrongenerator (VSG)-Steuerungsstrategie vorgeschlagen. VSG ist eine gängige Steuerungsmethode, um die dynamische Frequenz- und Spannungsfähigkeit von DE zu verbessern. Der Kerngedanke besteht darin, Netzanschluss-Inverter so zu steuern, dass sie die externen Eigenschaften (aktive Leistung-Frequenz und reaktive Leistung-Spannung) von Synchrongeneratoren simulieren.
Die virtuelle Trägheit und Dämpfung, die durch traditionelle VSG-Technologie simuliert wird, sind in der Regel fest. Bei verschiedenen Arten von Leistungsstörungen können feste Trägheitsparameter die Stabilitäts- und Schnelligkeitsanforderungen der Mikrogrid-Frequenzdynamikregelung nicht erfüllen.
Basierend auf diesen Überlegungen haben einige Wissenschaftler adaptive virtuelle Trägheitssteuerungstechnologien vorgeschlagen. Darüber hinaus haben andere Wissenschaftler eine generalisierte Drosselsteuerungstechnologie vorgeschlagen, indem sie die traditionelle Drosselsteuerung verbessern, indem sie sekundäre Frequenzsteuerung in die traditionelle Drosselsteuerung einbeziehen, um Trägheits- und Dämpfungseigenschaften zu simulieren.
2.6.5 Makrosteuerungstechnologie für Mikrogrid-Cluster
Schlüsselprobleme bei der Betriebs- und Steuerung von Mikrogrid-Clustern beinhalten, wie man eine einheitliche Regulierung mehrerer Mikrogrids erreichen und wie man gegenseitige Unterstützung und optimierte Betriebsweise realisieren kann.
Einige Wissenschaftler haben eine vierstufige Steuerungsstruktur für Mikrogrid-Cluster vorgeschlagen, einschließlich der Verteilnetzschicht, der Mikrogrid-Clusterschicht, der Mikrogridschicht und der Geräteschicht.
Zwei Hauptstrategien werden auf der Mikrogrid-Clusterschicht verwendet: Meister-Sklaven-Steuerung und Peer-to-Peer-Steuerung.
Die Meister-Sklaven-Steuerung erfordert eine hohe Kommunikation zwischen Mikrogrids und setzt dem Meistersteuerungselement erheblichen Druck in Bezug auf Spannungs- und Frequenzregelung.
Die Peer-to-Peer-Steuerung überwindet diese Schwächen: Jede Mikrogrid-Einheit führt eine autonome Peer-to-Peer-Steuerung basierend auf vorgegebenen Drosselkurven durch, ohne dass Kommunikation oder eine obere Steuerung erforderlich sind.
Einige Wissenschaftler haben eine Steuerungsstrategie für hybride Mikrogrid-Cluster, bestehend aus AC- und DC-Mikrogrids, vorgeschlagen. Diese Strategie standardisiert die aktive Leistung-Frequenzcharakteristika von AC-Mikrogrids und die aktive Leistung-Spannungcharakteristika von DC-Mikrogrids, um eine einheitliche Steuerungsgröße zu erhalten, was die Peer-to-Peer-Steuerung hybrider Mikrogrid-Cluster ermöglicht.
Um die Herausforderungen der Echtzeit-Abwicklungsoptimierung für Mikrogrid-Cluster zu bewältigen, haben einige Wissenschaftler eine Modellierungsmethode für die koordinierte Optimierung von Mikrogrid-Clustern basierend auf einem partiell beobachtbaren Markov-Entscheidungsprozess (POMDP) unter einer dezentralen Struktur vorgeschlagen. Diese Methode ermöglicht die Optimierungsmodellierung basierend auf partiell beobachteten Informationen, sogar unter schwachen Kommunikationsbedingungen, und verwendet Lagrange-Multiplikatoren, um die Zielfunktion zu entkoppeln, wodurch die Lösungskomplexität reduziert wird. Diese Forschung bietet wichtige Anleitungen für die Realisierung der Echtzeit-Abwicklungsoptimierung von Mikrogrid-Clustern mit komplexen Variablen und Peer-to-Peer-Steuerung.
3. Quellen-Last-Interaktionstechnologie
Flexible Lastnutzung und Lastmanagementtechnologie
Die flexible Lastnutzung ist ein Schlüsselelement für die zukünftige Entwicklung intelligenter Energieverwendung und Energieeinsparung, was zur Entwicklung einer energieeffizienten Gesellschaft beiträgt.
Die Forschung zur flexiblen Lastregulierungstechnologie umfasst:
Klassifizierung und Modellierung flexibler Lasten basierend auf ihren Eigenschaften, um das Elastizitätspotenzial der Lasten vollständig auszuschöpfen.
Aktive Verbesserung flexibler Lastmechanismen und Förderung der Errichtung von Demonstrationsprojekten.
Verwendung intelligenter Technologien zur differenzierten Analyse des Benutzerverhaltens und zur Verbesserung der Reguliergenauigkeit.
Effektives Lastmanagement kann das Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage in neuen Energiesystemen, das durch die Instabilität neuer Energien und Unsicherheiten auf der Lastseite verursacht wird, mildern. Derzeit verfügt die Lastmanagementsystemtechnologie bereits über Funktionen wie Stromkostenmanagement, Verlustmanagement, Analyse des Stromdiebstahls und Datenteilung.
Mit der Entwicklung datengesteuerter Technologien, virtueller Kraftwerke und 5G-Kommunikation werden die Lastmanagementsysteme in Bezug auf Lastdatenvorhersage, Lastkoordinierungssteuerungstechnologie und Managementeffektivität erheblich verbessert. Dies wird stark die koordinierte Betriebsweise verschiedener Komponenten (z.B. dezentrale Erzeugung, Elektrofahrzeuge und Energiespeichersysteme) unterstützen und die rationelle Nutzung von Ressourcen verbessern.
3.1 Stromflussberechnungsmethoden unter Berücksichtigung von Quellen-Last-Unsicherheiten
Die Stromflussberechnung ist ein wichtiger Grundstein für die Planung und Dispositionsoperation von Stromverteilungssystemen.
Derzeit haben einige Wissenschaftler Stromflussberechnungsmethoden vorgeschlagen, die die Unsicherheiten der Photovoltaik- und Windenergieausgabe berücksichtigen. Darüber hinaus haben andere Wissenschaftler Stromflussberechnungsmethoden vorgeschlagen, die Lastunsicherheiten und Unsicherheiten in der Lastreaktion auf Spitzenlast-Anforderungen berücksichtigen.
Insgesamt hat die bestehende Forschung weitreichend Unsicherheiten in verschiedenen Bereichen der Quellen-Last-Interaktion berücksichtigt und Stromflussberechnungsmethoden für individuelle Unsicherheiten vorgeschlagen. Allerdings fehlt eine integrierte Analyse mehrerer Unsicherheiten und ihrer Kopplungseffekte, was die Genauigkeit der Stromflussberechnung in komplexen neuen Stromverteilungssystemen begrenzt.
3.2 Multi-Ziel-Optimaldispositionstechnologie für Stromverteilungssysteme im Quellen-Last-Interaktionsmodus
Im Quellen-Last-Interaktionsmodus beeinflussen Dispositionsentscheidungen in hohem Maße die Sicherheit und Zuverlässigkeit des Systembetriebs.
Derzeit haben einige Wissenschaftler multi-zieloptimale Stromflusslösungen vorgeschlagen, die auf Second-Order-Cone-Optimierung und Partikelschwarmoptimierungsalgorithmen basieren. Diese Lösungen verwenden Pareto-optimale Lösungsmengen, um potenzielle optimale Lösungen multidimensional zu bewerten, was den Disponenten flexible Entscheidungsoptionen bietet und die sichere, stabile und wirtschaftliche Disposition im Quellen-Last-Interaktionsmodus erleichtert.
3.3 Wirtschaftliche Betriebstechnologie in der Strommarksumgebung
Die Anleitung mehrerer Akteure zur Teilnahme an Strommarkttransaktionen durch verschiedene Anreizmethoden ist ein wichtiger Weg, um die Quellen-Last-Interaktion zu fördern. Spezifische technische Formen umfassen Demand Response (DR) und virtuelle Kraftwerke (VPPs).
Derzeit konzentriert sich die relevante Forschung darauf, Preis-Anreizmechanismen zu nutzen, um die Beteiligung der Nutzer zu stimulieren. Um die einstellbaren Ressourcen im System vollständig auszuschöpfen und zu mobilisieren, haben einige Wissenschaftler Forschungen durchgeführt, die: ganzheitliches Situationsbewusstsein von Quelle-Netz-Last; Echtzeitquantitative Bewertung der Reaktionsfähigkeiten; Implementierung von Reaktionsstrategien von Gruppe zu Individuum; Koordinierte Steuerungstechnologie von Quelle-Netz-Last; und Mehr-Zeitskalen-Charakteristika der Lasten. Diese Forschung bietet Ideen für die Entwicklung der Systemdynamik-Leistungsbilanzierungstechnologie basierend auf Demand
