Phương pháp đánh giá dao động công suất của các nhà máy PV dựa trên xếp hạng RankBoost

Weiyi Xia1, Zhouyang Ren1, Hui Li1, Bo Hu1
1The State Key Laboratory of Power Transmission Equipment & System Security and New Technology, School of Electrical Engineering, Chongqing University, Chongqing, PR China

Tóm tắt

Tóm tắtĐánh giá dao động là một nhiệm vụ quan trọng trong việc thúc đẩy việc tiếp nhận năng lượng từ các nhà máy điện mặt trời (PV). Bài báo này đề xuất một phương pháp đánh giá để định lượng dao động công suất của các nhà máy PV. Phương pháp này bao gồm một hệ thống chỉ số và một phương pháp xếp hạng dựa trên thuật toán RankBoost. Mười một chỉ số đã được xây dựng và đưa vào hệ thống chỉ số để bao quát đầy đủ các đặc điểm dao động đa dạng. Bằng cách xử lý hiệu quả dữ liệu bị thiếu và không hợp lệ, phương pháp xếp hạng tự động kết hợp nhiều chỉ số và cung cấp một so sánh toàn diện và hệ thống về dao động công suất. Kết quả mô phỏng dựa trên dữ liệu công suất từ sáu nhà máy điện PV cho thấy danh sách đánh giá thu được bởi phương pháp xếp hạng RankBoost được thể hiện tốt hơn và toàn diện hơn so với danh sách thu được từ phương pháp trọng số đều.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Sobri, S., Koohi-Kamali, S., & Rahim, N. A. (2018). Solar photovoltaic generation forecasting methods: A review. Energy Conversion and Management, 156, 459–497. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2017.11.019.

Chen, J., Pan, G., Ouyang, J., & Zhang, L. (2020). A power quality evaluation method for distribution system with renewable energy. International Journal of Electronics, 107(5), 792–807. https://doi.org/10.1080/00207217.2019.1680745.

Yang, X., Ren, J., Li, X., & Zhang, H. (2018). Typical daily power curve Mining for Energy Storage Systems under smoothing power fluctuation scenarios. Mathematical Problems in Engineering, 2018, 1503092–1503012. https://doi.org/10.1155/2018/1503092.

Tripathy, S. K., Mitra, I., Heinemann, D., Giridhar, G., & Gomathinayagam, S. (2017). Impact assessment of short-term variability of solar radiation in Rajasthan using SRRA data. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 78, 798–806.

Brinkel, N. B. G., Gerritsma, M. K., AlSkaif, T. A., Lampropoulos, I., van Voorden, A. M., Fidder, H. A., & van Sark, W. G. J. H. M. (2020). Impact of rapid PV fluctuations on power quality in the low-voltage grid and mitigation strategies using electric vehicles. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 118, N.PAG-N.PAG. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2019.105741.

Han, S., Zhang, L., Liu, Y., Zhang, H., Yan, J., Li, L., … Wang, X. (2019). Quantitative evaluation method for the complementarity of wind–solar–hydro power and optimization of wind–solar ratio [J]. Applied Energy, 236, 973–984. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.12.059.

Wang, F., Zhen, Z., Mi, Z., Sun, H., Su, S., & Yang, G. (2015). Solar irradiance feature extraction and support vector machines based weather status pattern recognition model for short-term photovoltaic power forecasting. Energy and Buildings, 86, 427–438. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2014.10.002.

Anvari, M., Werther, B., Lohmann, G., Wächter, M., Peinke, J., & Beck, H. p. (2017). Suppressing power output fluctuations of photovoltaic power plants. Solar Energy, 157, 735–743. https://doi.org/10.1016/j.solener.2017.08.038.

Kawasaki, N., Oozeki, T., Otani, K., & Kurokawa, K. (2006). An evaluation method of the fluctuation characteristics of photovoltaic systems by using frequency analysis. Solar Energy Materials & Solar Cells, 90(18/19), 3356–3363. https://doi.org/10.1016/j.solmat.2006.02.034.

Cai, Y. H., & Schäfer, A. I. (2020). Renewable energy powered membrane technology: Impact of solar irradiance fluctuation on direct osmotic backwash. Journal of Membrane Science, 598, 117666. https://doi.org/10.1016/j.memsci.2019.117666.

Salarvand, A., Mirzaeian, B., & Moallem, M. (2010). Obtaining a quantitative index for power quality evaluation in competitive electricity market. IET Generation, Transmission & Distribution, 4(7), 810–823. https://doi.org/10.1049/iet-gtd.2009.0479.

Liu, G., Li, M., Zhou, B., Chen, Y., & Liao, S. (2018). General indicator for techno-economic assessment of renewable energy resources. Energy Conversion & Management, 156, 416–426. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2017.11.054.

Freund, Y., Iyer, R., Schapire, R. E., Singer, Y., & Dietterich, T. G. (2004). An efficient boosting algorithm for combining preferences. Journal of Machine Learning Research, 4(6), 933–969. https://doi.org/10.1162/1532443041827916.

Zhong, J., Li, W., Wang, C., & Yu, J. (2018). A rank boost-based data-driven method to determine maintenance priority of circuit breakers. IEEE Transactions on Power Delivery, 33(3), 1044–1053. https://doi.org/10.1109/TPWRD.2017.2748146.