4 technologies clés des réseaux intelligents pour le nouveau système électrique : Innovations dans les réseaux de distribution
1. Recherche et développement de nouveaux matériaux et équipements & gestion des actifs
1.1 Recherche et développement de nouveaux matériaux et composants
Divers nouveaux matériaux servent de supports directs pour la conversion d'énergie, la transmission de puissance et le contrôle opérationnel dans les systèmes de distribution et de consommation d'électricité de nouvelle génération, déterminant directement l'efficacité opérationnelle, la sécurité, la fiabilité et les coûts du système. Par exemple :
Les nouveaux matériaux conducteurs peuvent réduire la consommation d'énergie, résolvant des problèmes tels que la pénurie d'énergie et la pollution environnementale.
Les matériaux magnétiques électriques avancés appliqués aux capteurs de réseau intelligent contribuent à améliorer la fiabilité du fonctionnement du système.
Les nouveaux matériaux isolants et structures d'isolation peuvent résoudre les problèmes plus fréquents de surtension transitoire causés par l'intégration des équipements électroniques de puissance.
Les dispositifs radiofréquence micro-ondes et les dispositifs électroniques de puissance de nouvelle génération développés à partir de matériaux semi-conducteurs de troisième génération (représentés par le nitrure de gallium (GaN) et le carbure de silicium (SiC)) peuvent fournir un soutien technique pour l'économie d'énergie et la réduction de la consommation dans les domaines de la communication et de l'électronique.
1.2 Recherche et développement de nouveaux équipements électriques et installations de consommation d'électricité
En termes de produits spécifiques, les entreprises développent de nouveaux équipements électroniques de puissance, en particulier des interrupteurs à ouverture normalement ouverte. En contrôlant les flux de puissance active et réactive sur les alimentations connectées, ces dispositifs permettent des fonctions telles que l'équilibrage de la puissance, l'amélioration de la tension, le transfert de charge et la limitation du courant de défaut.
Dans le contexte de l'Internet de l'énergie, l'intégration de nouvelles technologies pour réaliser "fonction + surveillance + électronisation + numérisation + intelligence artificielle" permet aux entreprises de passer de l'imitation bas de gamme à la fabrication haut de gamme, d'étendre leurs offres de produits uniques à des solutions globales, et de se transformer de simples usines de fabrication en centres d'innovation. Cela permet à la fabrication et à l'innovation d'équipements électriques basse tension de contribuer à la décarbonisation, à la numérisation et au développement durable.
1.3 Technologie de gestion des actifs sur tout le cycle de vie pour les équipements électriques
Les systèmes de distribution et de consommation d'électricité de nouvelle génération impliquent une grande variété de nouveaux équipements électriques et d'appareils de consommation d'électricité, rendant la gestion sur tout le cycle de vie et la conception écologique des équipements de distribution extrêmement importantes. Il est essentiel de garantir le fonctionnement sûr de tous les équipements tout en assurant l'efficacité économique.
La maintenance et l'exploitation sur tout le cycle de vie couvrent la phase de demande d'achat, la phase d'acceptation des équipements, la phase de production et d'exploitation, et la phase de démantèlement. Dans la gestion des actifs, une conception intégrée doit être mise en œuvre pour assurer le partage des données et une gestion optimisée. Des technologies telles que "Internet +" doivent être intégrées pour étendre la portée de la gestion et améliorer l'efficacité de la gestion.
2. Technologies de génération distribuée et de micro-réseaux
2.1 Technologies de génération d'énergie renouvelable distribuée
2.1.1 Technologies de développement d'énergie renouvelable efficace et économique
Avec l'avancement des technologies de développement d'énergies nouvelles, certaines sources d'énergie renouvelable (par exemple, l'énergie éolienne et solaire) ont atteint un niveau élevé d'application et occupent désormais une position dominante dans les systèmes de distribution d'électricité. Il reste cependant crucial de développer de nouveaux matériaux et des technologies de panneaux photovoltaïques intégrés avec des coûts plus bas et une efficacité plus élevée.
Parallèlement, le développement d'autres sources d'énergie, telles que l'énergie hydrogène, l'énergie géothermique et l'énergie biomasse, doit être davantage promu. Cela inclut les technologies de production, stockage et transport de l'hydrogène, les technologies d'utilisation multi-étages de l'énergie géothermique et les technologies de biocarburants.
De plus, le développement coordonné de l'énergie renouvelable centralisée et distribuée peut réduire les pertes de transmission, améliorer l'efficacité d'utilisation de l'énergie renouvelable et augmenter la capacité du réseau à absorber l'énergie renouvelable, apportant ainsi de meilleurs bénéfices sociaux et économiques.
2.2 Technologies de planification de l'énergie distribuée
La clé pour résoudre la planification et l'optimisation de la propriété de l'énergie distribuée réside dans la rupture des barrières de communication d'information et de coordination de la dispatch entre différentes entités.
Du point de vue technique, il faut prendre en compte davantage de contraintes techniques lors de la phase de planification, y compris le niveau de tension, le niveau de courant de court-circuit et la qualité de l'énergie (scintillement, harmoniques).
Du point de vue mathématique, les méthodes de planification impliquant l'optimisation combinatoire multi-objectif et multi-incertitude sont très complexes. Par conséquent, la planification d'optimisation multi-objectif qui intègre les ressources et les opérations est cruciale.
De plus, il convient de prêter attention à : la réalisation d'une analyse et d'une évaluation de réseau pour les systèmes comprenant de l'énergie distribuée ; la recherche sur l'intégration et la planification optimale des systèmes de distribution d'électricité et des réseaux de communication ; et le développement de modèles et d'outils de simulation pour une analyse globale de la fiabilité, des risques et de l'économie.
2.3 Technologies de soutien actif pour la génération d'énergie renouvelable distribuée
La génération distribuée (DG) doit non seulement ajuster la fréquence et la tension dans une certaine plage, mais aussi supprimer les changements rapides de fréquence et de tension.
Actuellement, certains chercheurs ont proposé un "compensateur d'inertie-rigidité", qui permet à la DG de fournir un soutien instantané de fréquence et de tension lorsque le système subit des déficits de puissance. La capacité de soutien d'inertie de fréquence de la DG est exprimée quantitativement par la compensation de puissance active fournie lors des changements de pas de puissance, fournissant une base pour l'élaboration des normes de connexion ultérieures.
2.4 Technologies de prévision de la production pour la génération d'énergie renouvelable distribuée
La génération d'énergie renouvelable distribuée se caractérise par une distribution spatiale large, des caractéristiques micro-météorologiques complexes autour, et des impacts significatifs des bâtiments et des activités humaines, rendant la prévision de la production difficile.
La recherche actuelle sur la prévision de la production de la génération d'énergie renouvelable distribuée se concentre principalement sur l'utilisation des prévisions météorologiques et des conditions climatiques pour la prévision de la production, en mettant trop l'accent sur l'impact des conditions naturelles sur la production d'énergie renouvelable. Elle manque de considération pour les caractéristiques de distribution spatiale de la DG et les facteurs liés aux activités sociales humaines.
2.5 Technologies de contrôle de cluster pour la génération d'énergie renouvelable distribuée
Le contrôle distribué est une méthode idéale de contrôle de cluster pour la DG dans les systèmes de distribution d'électricité à forte pénétration d'énergie renouvelable.
Actuellement, la recherche sur les technologies de contrôle de cluster pour la génération d'énergie renouvelable distribuée est encore à ses balbutiements. Les réalisations principales se concentrent sur le contrôle des dispositifs de génération individuels, avec peu de considération pour les stratégies de contrôle coordonné de plusieurs dispositifs de génération d'énergie renouvelable connectés au système via des onduleurs connectés au réseau.
Des questions clés restent non résolues : le mécanisme de distribution inégale de puissance entre plusieurs onduleurs lors des changements de pas de puissance ; le mécanisme d'interaction des stratégies de contrôle multi-échelles pour plusieurs onduleurs ; et l'insuffisance du contrôle de décroissance traditionnel (basé sur les courbes de caractéristiques de puissance active-fréquence et de puissance réactive-tension) lorsque la résistance des lignes de distribution d'électricité n'est pas négligeable, empêchant la DG de participer à la régulation primaire de fréquence et de tension.
2.6 Technologies de stockage d'énergie distribuée
Du point de vue de la puissance, les problèmes statiques et dynamiques des systèmes de distribution d'électricité de nouvelle génération sont essentiellement des problèmes d'imbalance de puissance sur différentes échelles de temps :
Sur l'échelle de temps relativement longue des périodes de pointe, l'imbalance de puissance entre la production et la charge entraîne des problèmes statiques tels que les différences de pointe-valley.
Sur l'échelle de temps relativement courte, allant des changements de pas de puissance à l'activation de la régulation primaire de fréquence/tension, les équipements électroniques de puissance manquent de l'inertie rotative des alternateurs synchrones et ne peuvent pas soutenir le système contre l'imbalance de puissance, entraînant une diminution de la stabilité du système et une dégradation de la qualité de l'énergie.
Les technologies de stockage d'énergie distribuée offrent une solution viable pour résoudre les problèmes statiques et dynamiques causés par l'imbalance de puissance sur différentes échelles de temps.
2.6.1 Technologies de réduction de pic et de régulation de fréquence pour le stockage d'énergie
Le stockage d'énergie de type énergie, représenté par le pompage distribué, les batteries à flux, les batteries lithium-ion et les technologies de stockage de froid/chaud, peut éliminer les pics de charge, lisser les fluctuations, et fonctionner en conjonction avec les bornes de recharge pour atténuer l'impact de la puissance de charge, améliorant ainsi le taux d'utilisation des équipements de distribution d'électricité.
Les technologies de réduction de pic et de régulation de fréquence pour le stockage d'énergie imposent des exigences élevées aux systèmes de stockage d'énergie en termes de capacité, de vitesse de réponse, de coût, de sécurité et de densité de puissance/énergie. Un seul type de stockage d'énergie ne peut pas répondre à ces exigences, il est donc nécessaire de mener des recherches sur les technologies de stockage hybride dotées d'avantages complets.
2.6.2 Technologies d'amélioration de la stabilité et de la qualité de l'énergie
Les technologies de stockage d'énergie distribuée offrent une solution viable pour améliorer la stabilité et la qualité de l'énergie des systèmes de distribution d'électricité de nouvelle génération.
Certains chercheurs ont proposé une méthode qui coordonne les systèmes de stockage d'énergie avec les stratégies de contrôle des onduleurs connectés au réseau pour permettre à la DG de fournir un soutien dynamique de stabilité au système. Avec l'intégration à grande échelle des équipements électroniques de puissance réduisant l'inertie du système, les onduleurs connectés au réseau combinés au stockage d'énergie deviendront un moyen important pour améliorer la stabilité dynamique du système.
De plus, le stockage d'énergie de type puissance, représenté par les supercondensateurs, présente des capacités de réponse rapide et joue un rôle clé dans l'amélioration de la qualité de l'énergie des systèmes de distribution d'électricité. Actuellement, les dispositifs de stockage d'énergie de grande capacité, sûrs et économiques pour les technologies de stockage d'énergie distribuée n'ont pas encore été pleinement appliqués, ne permettant pas de répondre pleinement aux besoins de réduction de pic de l'intégration à grande échelle des charges incrémentales.
2.6.3 Technologie de micro-réseau
Envisager le contrôle coordonné de diverses ressources distribuées au niveau du micro-réseau et assimiler le micro-réseau à une source de tension/courant externe peut réduire la complexité du contrôle de la stabilité de fréquence et de tension dans les systèmes de distribution d'électricité.
Envisager l'assistance mutuelle en puissance et l'optimisation de la dispatch au niveau des clusters de micro-réseaux peut tirer parti des caractéristiques complémentaires de l'énergie renouvelable et des charges dans différentes régions pour résoudre les problèmes de dispatch économique tels que les fluctuations de production de la DG et les différences de pointe-valley.
2.6.4 Technologie de stabilité dynamique de fréquence et de tension pour les micro-réseaux d'énergie renouvelable
En tant que région relativement indépendante et autonome, les micro-réseaux d'énergie renouvelable font face à des problèmes de stabilité dynamique similaires à ceux des systèmes de distribution d'électricité.
Certains chercheurs ont proposé une stratégie de contrôle de générateur synchrone virtuel à source de tension (VSG). Le VSG est une méthode de contrôle courante pour améliorer les capacités de soutien dynamique de fréquence et de tension de la DG. Son idée centrale est de contrôler les onduleurs connectés au réseau pour simuler les caractéristiques externes (puissance active-fréquence et puissance réactive-tension) des alternateurs synchrones.
L'inertie virtuelle et l'amortissement des alternateurs synchrones simulés par la technologie VSG traditionnelle sont généralement fixes. Sous différents types de perturbations de puissance, les paramètres d'inertie fixes ne peuvent pas satisfaire aux exigences de stabilité et de rapidité de la régulation dynamique de la fréquence du micro-réseau.
Sur la base de ces considérations, certains chercheurs ont proposé une technologie de contrôle d'inertie virtuelle adaptative. De plus, d'autres chercheurs ont proposé une technologie de contrôle de décroissance généralisée en améliorant le contrôle de décroissance traditionnel, en intégrant la régulation secondaire de fréquence dans le contrôle de décroissance traditionnel pour simuler les caractéristiques d'inertie et d'amortissement.
2.6.5 Technologie de contrôle macro pour les clusters de micro-réseaux
Les questions clés dans l'exploitation et le contrôle des clusters de micro-réseaux incluent comment réaliser une régulation unifiée de plusieurs micro-réseaux et comment réaliser une assistance mutuelle en puissance et une exploitation optimisée.
Certains chercheurs ont proposé une structure de contrôle à quatre niveaux pour les clusters de micro-réseaux, comprenant la couche de distribution de puissance, la couche de cluster de micro-réseaux, la couche de micro-réseau et la couche d'unité.
Deux principales stratégies sont utilisées au niveau du cluster de micro-réseaux : le contrôle maître-esclave et le contrôle pair-à-pair.
Le contrôle maître-esclave nécessite une communication élevée entre les micro-réseaux et exerce une pression importante sur l'unité de contrôle maître pour la régulation de la tension et de la fréquence.
Le contrôle pair-à-pair surmonte ces inconvénients : chaque unité de micro-réseau effectue un contrôle pair-à-pair autonome basé sur des courbes de décroissance prédéfinies, sans besoin de communication ou de contrôle de niveau supérieur.
Certains chercheurs ont proposé une stratégie de contrôle pour des clusters de micro-réseaux hybrides composés de micro-réseaux AC et DC. Cette stratégie normalise les caractéristiques de puissance active-fréquence des micro-réseaux AC et les caractéristiques de puissance active-tension des micro-réseaux DC pour obtenir une échelle de contrôle unifiée, permettant un contrôle pair-à-pair des clusters de micro-réseaux hybrides.
Pour relever les défis de l'optimisation de la dispatch en temps réel pour les clusters de micro-réseaux, certains chercheurs ont proposé une méthode de modélisation pour l'optimisation coordonnée des clusters de micro-réseaux basée sur un processus de décision markovien partiellement observable (POMDP) sous une structure décentralisée. Cette méthode permet une modélisation d'optimisation basée sur des informations partiellement observées, même dans des conditions de communication faible, et utilise des multiplicateurs de Lagrange pour découpler la fonction objectif, réduisant la complexité de la solution. Cette recherche fournit des orientations importantes pour réaliser l'optimisation de la dispatch en temps réel des clusters de micro-réseaux avec des variables complexes et un contrôle pair-à-pair.
3. Technologie d'interaction source-charge
Technologie d'utilisation flexible de la charge et de gestion de la charge
L'utilisation flexible de la charge est un élément clé du développement futur de l'utilisation intelligente de l'énergie et de l'économie d'énergie, contribuant à la création d'une société économe en énergie.
La recherche sur la technologie de régulation de la charge flexible comprend :
La classification et la modélisation des charges flexibles en fonction de leurs caractéristiques pour exploiter pleinement le potentiel d'élasticité de la charge.
L'amélioration active des mécanismes de charge flexible et la promotion de la construction de projets pilotes.
L'utilisation de technologies intelligentes pour effectuer une analyse différenciée du comportement des utilisateurs et améliorer la précision de la régulation.
Une gestion efficace de la charge peut atténuer le déséquilibre offre-demande dans les systèmes d'énergie renouvelable causé par l'instabilité de l'énergie renouvelable et les incertitudes côté charge. Actuellement, la technologie de gestion de la charge électrique dispose déjà de fonctions telles que la gestion des frais d'électricité, la gestion des pertes de puissance, l'analyse de la fraude à l'électricité et le partage de données.
Avec le développement des technologies pilotées par les données, des centrales électriques virtuelles et de la communication 5G, les systèmes de gestion de la charge électrique seront considérablement améliorés en termes de prévision des données de charge, de technologie de contrôle de coordination de la charge et d'efficacité de gestion. Cela soutiendra fortement la coordination de l'exploitation de divers composants (par exemple, la génération distribuée, les véhicules électriques et les systèmes de stockage d'énergie) et améliorera l'utilisation rationnelle des ressources.
3.1 Méthodes de calcul de flux de puissance tenant compte des incertitudes source-charge
Le calcul de flux de puissance est une base importante pour la planification et l'exploitation de dispatch des systèmes de distribution d'électricité.
Actuellement, certains chercheurs ont proposé des méthodes de calcul de flux de puissance prenant en compte les incertitudes de la production photovoltaïque et éolienne. De plus, d'autres chercheurs ont proposé des méthodes de calcul de flux de puissance prenant en compte les incertitudes de la charge et les incertitudes de la réponse de la charge aux demandes de réduction de pic.
Dans l'ensemble, la recherche existante a largement pris en compte les incertitudes dans divers maillons de l'interaction source-charge et a proposé des méthodes de calcul de flux de puissance pour des incertitudes individuelles. Cependant, il manque une analyse intégrée des multiples incertitudes et de leurs effets de couplage, ce qui limite la précision du calcul de flux de puissance dans les systèmes de distribution d'électricité de nouvelle génération complexes.
3.2 Technologie de dispatch optimal multi-objectif pour les systèmes de distribution d'électricité en mode d'interaction source-charge
En mode d'interaction source-charge, les décisions de dispatch affectent grandement la sécurité et la fiabilité de l'exploitation du système.
Actuellement, certains chercheurs ont proposé des solutions d'optimisation de flux de puissance multi-objectif en utilisant l'optimisation de cône de second ordre et l'algorithme de l'essaim de particules. Ces solutions utilisent des ensembles de solutions optimales de Pareto pour effectuer des évaluations multidimensionnelles des solutions potentiellement optimales, offrant aux dispatcheurs des options de décision plus flexibles et facilitant la réalisation d'un dispatch sûr, stable et économique en mode d'interaction source-charge.
3.3 Technologie d'exploitation économique dans l'environnement du marché de l'électricité
Orienter de multiples entités à participer aux transactions du marché de l'électricité par diverses méthodes d'incitation est un moyen important pour promouvoir l'interaction source-charge. Les formes techniques spécifiques comprennent la réponse de la demande (DR) et les centrales électriques virtuelles (VPP).
Actuellement, la recherche se concentre sur l'utilisation de mécanismes d'incitation tarifaire pour stimuler l'enthousiasme des utilisateurs à participer. Pour exploiter et mobiliser pleinement les ressources ajustables dans le système, certains chercheurs ont mené des recherches sur : la prise de conscience situationnelle globale de la source-réseau-charge ; l'évaluation quantitative en temps réel des capacités de réponse ; la mise en œuvre des stratégies de réponse du groupe à l'individu ; la technologie de contrôle coordonné de la source-réseau-charge ; et les caractéristiques multi-échelles de la charge. Cette recherche fournit des idées pour le développement de la technologie d'équilibre dynamique de la puissance du système basée sur la réponse de la demande.
La recherche sur l'interaction source-charge se concentre principalement sur deux aspects : la technologie d'analyse et d'optimisation de flux de puissance, et les mécanismes de guidage du marché.
En termes de technologie
