Energy Control and Storage to Promote High PV Penetration in Weak Distribution Networks
Notice bibliographique
Résumé
The integration of Photovoltaic Distributed Energy Resources (PVDER) and central energy storage in low voltage distribution networks has been rapidly increasing in popularity within the last decade. Such integration can offer many benefits but may also harm the grid if not managed properly. This research focuses on the technical challenges in weak distribution networks arising from high PVDER penetration. The work concentrates on the issues of feeder voltage regulation, network power factor, generation fair access of participation, system losses and battery energy storage performance in cold weather. The deployment of central battery storage can increase the PV hosting capacity of network. However, battery performance evaluation in Canadian climate is very limited. Practical cycle testing of a vanadium redox flow battery and Li-Ion battery are performed during the winter season in Alberta, Canada. The common methods of Volt/VAr and Volt/Watt used for PVDER local power injection control focus on voltage regulation. However, the side effects impacting the network power factor and generation fair equity are not widely investigated in the literature. This research evaluates the performance of those techniques under real life load demand and PV generation data from a rural distribution network in Alberta, Canada. It becomes evident that under high PV generation scenarios the techniques are inadequate in maintaining an acceptable voltage profiles and severely impact the network power factor and fair generation access. New local control algorithms are developed to mitigate the aforementioned issues. Local PVDER power injection control can be limited in achieving the desired operational outcome. Nonetheless, its use is sometimes the only viable alternative due to the lack or unreliability of communication capability in the distribution network. For when such capability exists, a coordinated algorithm with optimized fair access to generation is developed and evaluated under the same real life demand and PV generation data. The optimized fair access control is able to mitigate the voltage regulation and power factor issues while achieving a high degree of fair generation equity and low system losses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».