聚合规模化5G基站的虚拟电厂动态构建与响应实证
据能源圈了解到,
01.研究背景
调节容量不足已经成为新型电力系统建设中面临的突出问题,亟待挖掘需求侧灵活资源作为新型电力系统调节能力的重要补充。截至2023年6月底,我国5G基站累计达到293.7万个,其内部不间断电源(UPS)和温控系统(TCS)的可调节潜力巨大,可为电力系统提供一定的灵活性。但由于基站UPS和TCS数量多且分布广,导致电网无法对其进行精准、有效的调控,虚拟电厂(VPP)为5G基站参与电力系统调控提供了解决方案。为此,本文聚焦于UPS和TCS的可调节潜力,提出了面向5G基站的VPP规模化动态构建方法,可对此类灵活性资源进行可行域的刻画。同时进行算例仿真验证,并以中国上海5G宏基站进行响应实证。
02.研究内容
5G基站的UPS与常规储能系统容量对比如图1所示。为保证通信系统的不间断运行,在通信负载高的时段,5G基站的UPS备用容量需保持较高水平,此时VPP的可调度容量变低;在通信负载较低的时段,基站对UPS备用容量需求很低,可调度容量变高,此时VPP可聚合的容量便会增加,本文根据UPS此特性进行聚合。
图1 UPS与常规储能的可用容量和不可用容量对比
由于分布式资源是异质的,具有不同的状态方程和关键参数。因此,为了表述资源的可行域范围,需根据其技术特性转换成通用的外特性约束形式。以UPS为例,其紧凑形式可由式(1)表示,TCS也可类比UPS模型转化成紧凑形式。
式中:Pin为储能系统的输入电能;Pout为储能系统的输出电能;Ai和bi为系数矩阵。
在本文中,每个基站的资源模型都可以视为高维空间的一个多面体,其规模化聚合可以视为对多个多面体求闵可夫斯基和的问题。由闵可夫斯基和的基本原理可知,将所有分布式能源的可行域对应高维凸多面体的顶点排列组合后并对应相加,得到新的顶点集的凸包则可以用来表示VPP的可行域。当时段耦合较多时,矩阵维数将变高,其顶点数量将呈指数级增长,高维凸多面体的顶点集获取难度较大导致求解困难,故需要找到多项式时间复杂度的近似算法。
闵可夫斯基和近似求解法相比于精确求解法更容易得到结果,缺点是存在一定误差。本文以两个多面体的闵可夫斯基和的外近似法为例,来说明可行域近似的偏差问题。如图2所示,外近似求解法相较于精确求解法所得多面体体积更大,即可行域存在一定偏差。
图2 基于两个四面体的聚合可行域示意
本文所提聚合方法将海量5G基站中的UPS进行同类聚合,然后再将TCS进行同类聚合,形成基于不同资源特性的多面体,最后将UPS集群和TCS集群的可行域ΩUPS和ΩTCS进行整体聚合,得到基于5G基站的VPP运行可行域 Ω5G,可表示为:
而传统聚合方法是对5G基站进行独立刻画,优点是其独立响应特性具有更强的可观性,缺点是规模化集群响应与真实可行域偏差较大,影响VPP的响应精度和市场收益。独立刻画方法是将单个5G基站的UPS和TCS进行统一刻画,在此基础上对多个基站的可行域进行聚合求解,得到VPP的整体可行域,可表示为:
事实上,由于近似算法引入的误差受到聚合顺序的影响,在近似算法下,闵可夫斯基和原本成立的交换律与结合律不再成立,上式中,前者给出的是一种误差更小的聚合顺序。此外,由一组同质分布式资源组成的集群也具有与单个分布式资源类似的技术约束。因此,从理论上采用基于资源特性聚类方法进行5G基站的聚合相比于传统的基于基站个体特性的聚合方法具有一定优势。
03.算例分析
本文采用闵可夫斯基和的近似解与精确解的多面体各面之间的最短欧氏距离平均值来证明所提方法的优越性。n维空间上平均欧氏距离的计算方法由下式给出:
因此,将所提技术模型应用于中国上海市VPP的需求响应实证,选取崇明和嘉定总共10个5G基站进行测试。如图3所示,VPP在12:45发布响应指令后,10个基站根据各自运行情况进行响应。以崇明基站1为例,接受调控指令后,基站运行功率从3.46 kW降至0,而在14:00完成削峰作业后,基站运行功率恢复到5.06 kW。崇明基站3由于通信基站负载率较高,设备温度调节有限,接受指令后,运行功率由4.44 kW降至1 kW左右进行削峰响应,14:00完成作业后恢复运行功率。
图3 上海崇明与嘉定10个基站响应功率
另外,本研究选取了上海9 400个铁塔基站验证规模化响应资源的动态聚合与响应成效,其结果如图4所示。在需求响应日,VPP基于所提方法进行可调边界估计,获取可响应容量16 MW。各基站于响应日13:00开始响应VPP的调控指令,到14:00响应结束,最大响应功率17.12 MW,VPP共响应电量108.51 MW·h。其中,选取需求响应前3日的数据作为基线功率,全响应时段每5 min进行一次响应率核算,指标显示完成率最低为96.4%,精准完成削峰指令,充分说明本文所提方法能够实现大规模5G资源的动态构建与聚合响应。
图4 上海9 400个基站响应功率
资讯来源:电力系统自动化
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