Flexible Load Control for Enhancing Renewable Power System Operation
- 2024
- Buch
- Verfasst von
- Yuanzheng Li
- Yang Li
- Zhigang Zeng
- Buchreihe
- Power Systems
- Verlag
- Springer Nature Singapore
Über dieses Buch
Dieses Buch befasst sich mit den drängenden Herausforderungen, vor denen der Betrieb erneuerbarer Energiesysteme (RPSO) aufgrund der zunehmenden Verbreitung erneuerbarer Energien und flexibler Last steht. Diese Herausforderungen lassen sich in zwei Kategorien unterteilen. Erstens stellen die den erneuerbaren Energiequellen innewohnenden Unsicherheiten erhebliche Schwierigkeiten für die RPSO dar. Zweitens erhöht das Vorhandensein verschiedener Arten flexibler Belastung zusammen mit ihren komplexen Zwangskonflikten die betriebliche Komplexität. Angesichts der zunehmenden Betonung der wirtschaftlichen und kohlenstoffarmen Aspekte von RPSO konzentriert sich dieses Buch auf die Schlüsselfragen der flexiblen Lastkontrolle. Es besteht im Wesentlichen aus folgenden Kategorien: (1) Die Steuerung von Rechenzentren, eine boomende flexible Last, zur Verbesserung der RPSO durch Integration erneuerbarer Energien und fortgeschrittene, robuste Multizieloptimierung. (2) Die Einführung einer flexiblen industriellen Laststeuerung unter Anwendung effektiver kooperativer Strategien zur Reaktion auf Nachfrage und Angebot. (3) Die Erforschung flexibler Ladelaststeuerung für Elektrofahrzeuge und zentralisierter Ladesystemsteuerung für Elektrofahrzeuge im Kontext des RPSO. Das Buch behandelt auch den sich herausbildenden Bereich der flexiblen integrierten Lastregelung für den umfassenden Betrieb von Energiesystemen auf Basis erneuerbarer Energien. Dieses Buch richtet sich an Forscher, Ingenieure und Doktoranden der Elektrotechnik und Informatik und stellt eine wertvolle Ressource zum Verständnis und zur Umsetzung flexibler Lastregelung im Kontext von RPSO dar.
Mit KI übersetzt
Über dieses Buch
This book addresses the pressing challenges faced by renewable power system operation (RPSO) due to the increasing penetration of renewable energy and flexible load. These challenges can be divided into two categories. Firstly, the inherent uncertainties associated with renewable energy sources pose significant difficulties in RPSO. Secondly, the presence of various types of flexible load, along with their complex constraint relationships, adds to the operational complexities. Recognizing the growing emphasis on the economic and low-carbon aspects of RPSO, this book focuses on the key issues of flexible load control. It mainly consists of following categories: (1) The control of data centers, a booming flexible load, to enhance RPSO through renewable energy integration and advanced robust multi-objective optimization. (2) The introduction of flexible industrial load control, employing effective demand-supply cooperative responding strategies for RPSO. (3) The exploration of electricvehicle flexible charging load control and centralized electric vehicle charging system control in the context of RPSO. The book also covers the emerging field of flexible integrated load control for renewable energy-based comprehensive energy system operation. Aimed at researchers, engineers, and graduate students in electrical engineering and computer science, this book provides a valuable resource for understanding and implementing flexible load control in the context of RPSO.
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Inhaltsverzeichnis
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Frontmatter
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Chapter 1. Overview of Flexible Load Control
Yuanzheng Li, Yang Li, Zhigang ZengDieses Kapitel bietet einen detaillierten Überblick über flexible Lastregelung, eine entscheidende Strategie zur Steuerung des Stromverbrauchs in Abhängigkeit von Angebot und Nachfrage. Er untersucht Schlüsselfunktionen wie Nachfragereaktion, Lastverlagerung, Lastdrosselung und Energiespeicherintegration und zeigt auf, wie diese Mechanismen die Absorption erneuerbarer Energien verbessern und die Ressourcennutzung optimieren. Die Architektur der flexiblen Laststeuerung wird diskutiert, wobei das Echtzeitmanagement verschiedener Lasten und die Integration intelligenter Stromzähler für die Systemstabilität hervorgehoben werden. Das Kapitel geht auch auf die Herausforderungen durch erneuerbare Energien und Lastunsicherheit ein und betont die Bedeutung fortgeschrittener Optimierungs- und Entsorgungsstrategien, um die Netzstabilität und -zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten. Es werden Techniken der wirtschaftlichen Entsendung, des Energiemanagements und der Nachfrageregelung eingeführt, die jeweils so konzipiert sind, dass Angebot und Nachfrage effizient miteinander in Einklang gebracht werden. Das Kapitel schließt mit der Betonung der multitemporalen, unsicheren, multiobjektiven, multiagenten und hochdimensionalen Aspekte flexibler Laststeuerungsoptimierung und unterstreicht die Notwendigkeit robuster und belastbarer Versandstrategien in der sich entwickelnden Energielandschaft.KI-Generiert
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AbstractFlexible load control refers to the ability to manage and adjust the consumption of electrical loads in response to changing energy supply and demand conditions. -
Chapter 2. Data Center Flexible Load Control for Renewable Energy Integration
Yuanzheng Li, Yang Li, Zhigang ZengDas Kapitel geht den Herausforderungen und Lösungen zur Verringerung des Stromverbrauchs und der Kohlenstoffemissionen in Rechenzentren nach. Es führt einen multikriterienübergreifenden Optimierungsrahmen für Rechenzentrumsmikrogrids (DCMGs) ein, der erneuerbare Energien und Abwärmerückgewinnung integriert. Das Rahmenwerk optimiert Betriebskosten, Kohlenstoffemissionen, Servicequalität, verlassene Wärme und die Reduzierung erneuerbarer Energien. Das Kapitel behandelt auch die Verwendung des erweiterten g-Constraint (AUGMECON) Optimierungsalgorithmus und einer ausgewogenen Entscheidungsmethode zur Auswahl der endgültigen Planungslösung. Simulationsergebnisse zeigen die Effektivität des vorgeschlagenen Rahmenwerks bei der gleichzeitigen Optimierung mehrerer Kriterien.KI-Generiert
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AbstractData center microgrids (DCMGs) have been recently established to address the above challenging issues of electricity cost and environmental impact. Therein, various work have contributed to reduce the cost of DCs. -
Chapter 3. Data Center Load Control Based Microgrid Operation via Robust Multi-objective Optimization
Yuanzheng Li, Yang Li, Zhigang ZengDieses Kapitel befasst sich mit der Optimierung des Microgrid-Betriebs von Rechenzentren (DCMG) durch ein robustes, multiobjektives Optimierungsmodell. Es geht auf die erheblichen Herausforderungen ein, die durch die explosionsartige Zunahme des Bedarfs an Datenspeicherung und -verarbeitung entstehen, die zu einem erheblichen Stromverbrauch der Rechenzentren geführt hat. Das Modell zielt darauf ab, die Betriebskosten, die Einschränkung der Windkraft und einen Überschuss an Rechenressourcen zu minimieren und gleichzeitig die Unsicherheiten im Zusammenhang mit intermittierender Windkraft und Echtzeit-Arbeitslasten zu bewältigen. Durch die Einführung eines flexiblen Unsicherheitssatzes und einer affinitär anpassbaren Politik bietet das Modell eine effizientere und weniger konservative Lösung im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen. Das Kapitel unterstreicht auch die Bedeutung eines Gleichgewichts zwischen mehreren Zielen, um den umfassenden Nutzen von DCMG-Operationen sicherzustellen, insbesondere in abgelegenen Gebieten, wo DCMG zunehmend zum Einsatz kommen. Simulationsstudien bestätigen die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Modells und zeigen sein Potenzial, Betriebskosten deutlich zu senken und gleichzeitig die Zuverlässigkeit zu erhalten.KI-Generiert
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AbstractWith the development of information technology, such as big data, internet of things, and cloud computing, the demands for data storage, computing, and processing are growing explosively. -
Chapter 4. Collaborative Response of Data Center Coupled with Hydrogen Storage System for Renewable Energy Absortion: A Global Interval Optimization Approach
Yuanzheng Li, Yang Li, Zhigang ZengIn diesem Kapitel wird ein Rahmenwerk zur Zusammenarbeit für Rechenzentren in Verbindung mit Wasserstoffspeichern (DCCHSS) eingeführt, um den Stromverbrauch zu steuern und überschüssigen Windstrom zu absorbieren. Sie adressiert die Anti-Peak-Charakteristik der Windkraft und die Versorgungsunsicherheit durch ein Modell der hochgeordneten und nicht konvexen Intervalloptimierung (HNIO). Der Ansatz der Globalen Intervalloptimierung (GIO) wurde entwickelt, um eine effiziente und robuste Planung unter Berücksichtigung der Wahrscheinlichkeitskorrektur für pessimistische und optimistische Szenarien zu erreichen. Das Kapitel modelliert auch die Last der Rechenzentren, das Wasserstoffspeichersystem und das regionale Energiesystem und bietet so eine umfassende Lösung für die Stromverteilung unter unsicheren Bedingungen.KI-Generiert
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AbstractTo replace the conventional thermal power on the supply side, the connection of high-capacity renewable energy, such as wind power (WP) is considered to be one of the effective methods. -
Chapter 5. Flexible Industrial Load Control for Renewable Power System Operation
Yuanzheng Li, Yang Li, Zhigang ZengIn diesem Kapitel wird eine Strategie für den Netzausbau im Bereich erneuerbarer Energien vorgestellt, die die Reaktion der Industrie auf die Nachfrage berücksichtigt, um die Nutzung der Windkraft zu verbessern. Es schlägt ein detailliertes Produktionsverhaltensmodell für parallele Fertigungsprozesse und einen zweistufigen stochastischen Optimierungsansatz vor, um Unsicherheiten in der Windkraftversorgung zu beheben. Die vorgeschlagene Strategie zielt darauf ab, die Erzeugungskosten zu minimieren, die Nutzung der Windenergie zu maximieren und durch Berücksichtigung der Übertragungsrisiken die Systemsicherheit zu gewährleisten. Das Kapitel enthält auch Fallstudien, die die Effektivität des vorgeschlagenen Modells bei der Verbesserung der Windenergie-Nutzung und des wirtschaftlichen Nutzens sowohl für thermische Anlagen als auch für industrielle Verbraucher belegen.KI-Generiert
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AbstractRenewable energy (RE) has been deployed significantly in recent years. Obviously, it is a suitable substitute of traditional thermal generators to achieve sustainable development of the world (Zhao et al. in IEEE Trans Ind Inform 16(5):3460–3469, 2020; Kumar et al. in IEEE Trans Ind Inform 15(5):2947–2957, 2019; Rehmani et al. in IEEE Trans Ind Inform 14(7):2814–2825, 2018). Taking wind power as an example, its installed capacity has reached 1.84 million kilowatts by the year of 2018, accounting for 9.7% of the total generation capacity in China, and is predicted to be 24 million kilowatts and 33.8% by 2030 (China 2050 high renewable energy penetration scenario and roadmap study, 2015). However, the utilization of available RE is not effective with the increasing of the installed wind power capacity. For instance, wind power curtailment rates in some provinces of China, such as Xinjiang, Gansu, and Inner Mongolia, were as high as 23% in the year of 2018 (National Energy Administration, 2018). Therefore, it is essential to enhance the utilization of RE to further support its development (Tushar et al. in IEEE Trans Ind Inform 14(1):117–126, 2018; Wu et al. in IEEE Trans Power Syst 31(6):4185–4196, 2016). -
Chapter 6. Demand–Supply Cooperative Responding Strategy in Power System with High Renewable Energy Penetration
Yuanzheng Li, Yang Li, Zhigang ZengDas Kapitel stellt eine kooperative Strategie zur Reaktion auf Nachfrage und Angebot (PDSCR) für Energiesysteme mit hoher Durchdringung durch erneuerbare Energien vor, die sich auf die Herausforderungen durch die Fluktuationen der Windenergie konzentriert. Es präsentiert ein zweistufiges, multizielorientiertes Optimierungsmodell für die Tageszeitplanung, das darauf abzielt, die Kosten für thermische Energie zu minimieren und die Nutzung von Windkraft zu maximieren. Darüber hinaus wird in diesem Kapitel ein gewinnorientiertes, individuelles Kooperationsmodell für die Intraday-Planung diskutiert, das Echtzeitschwankungen anspricht und eine faire Gewinnverteilung unter den Teilnehmern sicherstellt. Die Strategie wird durch Fallstudien zu modifizierten IEEE 24-Bus- und Yantai 26-Bus-Stromversorgungssystemen validiert, die ihre Wirksamkeit bei der Verbesserung der Windkraftnutzung und der Verringerung der Instabilität des Netzes zeigen.KI-Generiert
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AbstractCurrently, human development is significantly constrained by energy and environmental crises. Renewable energy (RE) is considered as the solution for replacing conventional energy, because it is more environmentally friendly (Yang et al. in Proceedings of the 2017 IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control (CDC), pp 6334–6339, 2017; Dou et al. in IEEE Trans Control Syst Technol 30(6):2561–2572, 2022; Rather et al. in IEEE Trans Power Syst 30(5):2516–2526, 2015). As an important form of RE, the installed capacity of wind power (WP) has reached 3.28 million kilo-watts in 2021, accounting for 13.9% of the total generation capacity in China, and is predicted to be 24 million kilowatts and 33.8% by 2050 (The Energy Foundation in China 2050 high renewable energy penetration scenario and roadmap study, 2015). However, the unpredictable significant fluctuations of RE supply will cause an adverse effect on the secure and economic operation of the power system. Thus, effective methods are needed to study to deal with this problem involving RE uncertainty (Cao et al. in IEEE Trans Power Syst 31(4):3073–3081, 2016; Wu et al. in IEEE Trans Power Syst 31(6):4185–4196, 2016). -
Chapter 7. Battery Swapping Control for Centralized Electric Vehicle Charging System with Photovoltaic
Yuanzheng Li, Yang Li, Zhigang ZengIn diesem Kapitel werden die Herausforderungen und Vorteile von Ladesystemen für Elektrofahrzeuge diskutiert, wobei der Schwerpunkt auf dem zentralen Batteriewechselkontrollsystem (CBSCS) mit Photovoltaik-Integration liegt. Es führt ein mehrzieliges Optimierungsplanungsmodell ein, um Betriebskosten und Lastschwankungen auszugleichen, wobei der nicht-dominierte Genetische Sortieralgorithmus III (NSGA-III) für eine effektive Planung verwendet wird. Die Studie unterstreicht die Bedeutung von PV-Stromeinspeiseplänen und Batterieladeplänen, wobei Unsicherheiten bei der PV-Erzeugung und die Notwendigkeit einer koordinierten Ladung berücksichtigt werden. Das Kapitel präsentiert auch eine Fallstudie, die die überlegene Leistung des modifizierten NSGA-III-Algorithmus bei der Erzielung optimaler Pareto-Lösungen für CBSCS-Operationen demonstriert.KI-Generiert
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AbstractIn recent years, electric vehicles (EVs) and their charging stations have been extensively utilized to promote clean, efficient, and sustainable energy development (Liu et al. in IEEE Trans Ind Electr 62:2560–2570, 2015; Ding et al. in IEEE Trans Ind Appl 54:5590–5598, 2018; Chaudhari et al. in IEEE Trans Ind Inform 14:106–116, 2018). The International Energy Agency predicts that the number of EVs will surpass 12.9 million by 2020 (Global EV Outlook 2016 in International Energy Agency, Paris, 2017). However, the widespread adoption of EVs poses challenges to the reliable and stable functioning of the power grid due to the significant impact on power systems caused by the substantial charging requirements, which can alter the distribution of loads across different locations and time periods. -
Chapter 8. Electric Vehicle Flexible Charging Load Control for Comprehensive Energy System Operation with Renewable Energy
Yuanzheng Li, Yang Li, Zhigang ZengDas Kapitel "Flexible Ladesteuerung für Elektrofahrzeuge für einen umfassenden Betrieb des Energiesystems mit erneuerbaren Energien" befasst sich mit der Integration von Elektrofahrzeugen in ein kommunales integriertes Energiesystem (CIES), um die Nutzung erneuerbarer Energien zu optimieren. Es geht auf die Herausforderungen ein, die von der Volatilität und Intermittierung erneuerbarer Generationen (RGs) und dem unregulierten Ladeverhalten von Elektrofahrzeugen ausgehen, wodurch Lastschwankungen verstärkt werden. Die Studie führt ein optimales Dispositionsmodell auf zwei Ebenen ein, das die Betriebsarten von Elektrofahrzeugen - Laden, Entladen und Bereitstellen von Spinnreserven - vollständig untersucht und ein integriertes Nachfragereagierungsprogramm mit einem dynamischen Preismechanismus einbindet. Dieser Mechanismus kombiniert Nutzungszeit (TOU) und Echtzeit-Preise (RT), um den Energieverbrauch der Nutzer und das Lade- / Entladeverhalten von Elektrofahrzeugen zu steuern und so den Verbrauch erneuerbarer Energien zu fördern. Das Modell wird durch eine Fallstudie in Nordchina validiert, die deutliche Senkungen der Betriebskosten und eine verbesserte Nutzung erneuerbarer Energien zeigt. Das Kapitel enthält auch eine eingehende Analyse der Einflüsse der wichtigsten Kontrollparameter auf die Leistung der vorgeschlagenen Methode, wobei ihre Überlegenheit gegenüber bestehenden Ansätzen hervorgehoben wird.KI-Generiert
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AbstractIn the present day, the sustainable development of modern society is threatened by the energy crisis and global warming. Efficient use of renewable generations (RGs) such as wind turbines (WT) and photovoltaic (PV), and rapid advancements in electric vehicles (EVs) present an opportunity to address these issues (Lv et al. in IEEE Trans Industr Inf 16:3540–3547, 1). As an effective mediator of renewable energy resources, an integrated energy system (IES) can effectively merge various types of distributed energy, loads, energy storage and other devices and control systems to meet the multi-energy demands of the user (Wang et al. in IEEE Trans Sustain Energy 10:1939–1949, 2). -
Chapter 9. Optimal Scheduling of Integrated Demand Response-Enabled Community Integrated Energy Systems in Uncertain Environments
Yuanzheng Li, Yang Li, Zhigang ZengDas Kapitel konzentriert sich auf die optimale Planung integrierter nachfrageorientierter integrierter Energiesysteme (Community Integrated Energy Systems, CIES) in unsicheren Umgebungen. Es führt eine auf Chance beschränkte Programmierung (CCP) basierende Planungsstrategie ein, um die Betriebskosten zu minimieren und die Systemzuverlässigkeit zu erhöhen. Der Ansatz umfasst Nachfrageregelungsprogramme für Strom-, Gas- und Wärmelasten sowie Elektrofahrzeuge und Spinnreserven. Das Kapitel enthält auch ein detailliertes Modell des CIES, probabilistische Modelle für Windturbinen und Photovoltaikanlagen und ein Lademodell für Elektrofahrzeuge. Die vorgeschlagene Planungsstrategie wird anhand einer Fallstudie validiert, die deutliche Senkungen der Betriebskosten und Verbesserungen bei der Systemflexibilität und Nutzerzufriedenheit im Vergleich zu herkömmlichen Methoden aufzeigt. Die Ergebnisse unterstreichen die Effektivität des CCP-basierten Ansatzes bei der Ausgewogenheit zwischen wirtschaftlicher Effizienz und Systemzuverlässigkeit in unsicheren Umgebungen.KI-Generiert
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AbstractEnvironmental pollution and the depletion of traditional fossil fuels are pressing concerns. As a response, the international community is pursuing the development of renewable generation (RG) and improvements in energy efficiency (Wang et al. in Nat Commun 11:1–11, 2020;Ding et al. in IEEE Trans Ind Appl 55:2198–2207, 2019;). The integration of electrical and natural gas systems has been increasing due to advancements in power-to-gas (P2G) and micro-gas turbine (MT) technologies. Environmental pollution and the depletion of traditional fossil fuels are pressing concerns. -
Chapter 10. Data-Driven Distributionally Robust Scheduling of Community Comprehensive Energy Systems Considering Integrated Load Control
Yuanzheng Li, Yang Li, Zhigang ZengIn diesem Kapitel werden die Herausforderungen durch die Erschöpfung fossiler Brennstoffe und die Umweltverschmutzung diskutiert und die Rolle der Integrierten Energiesysteme der Gemeinschaft (CIES) bei der Lösung dieser Probleme hervorgehoben. Es führt ein datengestütztes, verteilungsgestütztes Planungsmodell für CIES ein, das sich auf die Integration erneuerbarer Energiequellen und das Management ihrer inhärenten Unsicherheiten konzentriert. Das Modell nutzt Generative Adversarial Networks (GANs) zur Szenariogenerierung und integriert Strategien zur Nachfrageregelung, um den Systembetrieb zu optimieren. Die Studie enthält auch eine umfassende Analyse der Leistung des Modells anhand einer Fallstudie über ein tatsächliches CIES in Nordchina, die seine Überlegenheit gegenüber traditionellen stochastischen und robusten Optimierungsmethoden demonstriert. Das Kapitel schließt mit der Betonung des Potenzials des Modells, wirtschaftliche Funktionsweise und Robustheit im CIES in Einklang zu bringen, während gleichzeitig Bereiche für zukünftige Forschung identifiziert werden.KI-Generiert
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AbstractRecently, the depletion of fossil fuels and escalating environmental pollution have emerged as primary challenges confronting human civilization. The advent and progression of renewable generations (RGs) present a viable solution to such issues (Potrč et al. in Renew Sustain Energy Rev 146:111186, 2021). A prominent illustration of this solution and an integral contributor to the evolution of the energy internet is the Community Integrated Energy System (CIES) (Li et al. in J Clean Prod 378:134540, 2022).
- Titel
- Flexible Load Control for Enhancing Renewable Power System Operation
- Verfasst von
-
Yuanzheng Li
Yang Li
Zhigang Zeng
- Copyright-Jahr
- 2024
- Verlag
- Springer Nature Singapore
- Electronic ISBN
- 978-981-9703-12-8
- Print ISBN
- 978-981-9703-11-1
- DOI
- https://doi.org/10.1007/978-981-97-0312-8
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