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机电学院博士生周思宇连续在电力能源领域顶级期刊发表学术论文
文:机电学院 图:机电学院 来源:机电学院 时间:2024-04-09 1609

  近日,机械与电气工程学院2020级博士生周思宇在电力能源领域1区Top期刊《Energy》上发表了以“A novel stochastic multistage dispatching model of hybrid battery-electric vehicle-supercapacitor storage system to minimize three-phase unbalance”为题的学术论文。周思宇为论文第一作者,电子科技大学为论文第一完成单位,韩杨教授为论文通讯作者,电子科技大学博士后Amr S. Zalhaf、芬兰阿尔托大学Matti Lehtonen教授等为论文共同作者。

  随着可再生能源和电动汽车的渗透率不断提升,分布式发电系统单相接入以及电动汽车无序充电行为致使配电网三相不平衡问题日益恶化,增大了系统网络损耗和线路跳闸风险,降低了系统运行安全性和经济性。超级电容是一种具有高功率密度和快速响应能力的储能单元,能够迅速平抑由可再生能源和负荷引起的瞬时功率波动,可作为传统电化学储能的有效补充,解决配电网多时间尺度下的三相不平衡问题。该论文提出了一种考虑蓄电池-电动汽车-超级电容的多时间尺度协调调度策略。在日前阶段,制定混合储能系统最优运行策略,改善配电网多重不确定性影响下的三相不平衡问题和系统运行经济性;在日内阶段,利用滚动优化方法对超级电容进行再优化,抑制可再生能源瞬时功率波动,有效改善配电网电能质量和运行经济性。

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图1 配电网三相不平衡示意图和基于混合储能系统的三相不平衡抑制策略流程

  在国家留学基金委资助下,周思宇于2022年12月-2023年12月前往芬兰阿尔托大学开展了为期一年的访问交流。访问期间,重点关注了芬兰地理和气候特点对电力系统的影响,开展了配电网可再生能源承载能力提升方面的研究。如图2所示,以北欧地区的气候特征为场景,针对芬兰极昼极夜现象导致的可再生能源季节性不平衡特征,通过对季节性氢储能的最优配置,改善可再生能源跨季节调节能力,提升配电网可再生能源消纳水平和承载能力。基于此,在电力能源领域1区Top期刊《Applied energy》发表题为“Risk-averse bi-level planning model for maximizing renewable energy hosting capacity via empowering seasonal hydrogen storage”的学术论文,周思宇为论文第一作者,电子科技大学为论文第一完成单位,韩杨教授为论文通讯作者,电子科技大学博士后Amr S. Zalhaf和芬兰阿尔托大学Matti Lehtonen教授等为论文共同作者。

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图2 芬兰地理和气候分布特性以及混合储能不同时间尺度运行特性

  通过多类型储能系统的协调互补提升了配电网运行可靠性、稳定性和经济性,但频繁的功率交换同时会降低电池寿命,增大配电网运行成本。此外,电动汽车充电行为的不确定性与风-光等可再生能源的随机波动性相互耦合,进一步增加了配电网规划和运行调度的难度。基于此,周思宇以第一作者身份在《Applied energy》上发表了题为“A novel unified planning model for distributed generation and electric vehicle charging station considering multi-uncertainties and battery degradation”的学术论文。电子科技大学为论文第一完成单位,韩杨教授为论文通讯作者,电子科技大学杨平教授和芬兰阿尔托大学Matti Lehtonen教授等为论文共同作者。图3为考虑多重不确定性的配电网储能和充电设施协同规划示意图。

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图3 基于多重不确定性的配电网协同规划示意图

  为深入挖掘储能技术对电力系统运行稳定性、安全性和经济性的潜在价值和良好性能,以上三篇论文探究了不同类型储能系统在不同应用场景下的协调互补技术,提出了基于多时间尺度的混合储能系统最优配置和调度策略,提升了配电网可再生能源跨季节消纳能力,保障了配电网规划和运行经济性。该研究为可再生能源与储能技术规模化应用,保障电力供需平衡和支撑构建以新能源为主体的新型电力系统提供了理论和技术支撑。

  相关文章链接:

  1. Siyu Zhou, Yang Han, Amr S. Zalhaf, et al, “A novel stochastic multistage dispatching model of hybrid battery-electric vehicle-supercapacitor storage system to minimize three-phase unbalance”,https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.131174

  2. Siyu Zhou, Yang Han, Amr S. Zalhaf, et al, “Risk-averse bi-level planning model for maximizing renewable energy hosting capacity via empowering seasonal hydrogen storage”, https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.122853

  3. Siyu Zhou, Yang Han, Karar Mahmoud, et al, “A novel unified planning model for distributed generation and electric vehicle charging station considering multi-uncertainties and battery degradation”, https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.122853

编辑:李果  / 审核:李果  / 发布:李果

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