基于机会约束的电力系统动态热线额定值计算方法，用于提升随机可再生能源的渗透率

《Renewable Energy》：Chance-constrained dynamic thermal line rating of power system for enhancing stochastic renewable penetration

动态热线路评级（DTLR）通过实时温度平衡方程和机会约束规划框架缓解电网拥堵，提升可再生能源渗透率至44.7%，降低运营成本至$43,123和碳排放至554.08 tCO?。研究考虑多区域天气条件、热平衡方程、电网重构及不确定性管理，为电力系统优化提供新方法。

　　随着全球对可再生能源的依赖不断加深，电力需求的持续增长使得输电线路在接近其传输容量极限的条件下运行，从而引发了线路拥堵、过载风险以及可再生能源过剩的问题。传统的静态热容量评估方法在面对日益变化的天气条件时显得不足，因此动态热线路评级（Dynamic Thermal Line Rating, DTLR）作为一种更为灵活和精确的评估手段，正在被广泛研究和应用。DTLR的核心在于它能够根据实时天气条件调整输电线路的热容量，从而在确保安全的前提下，最大化输电能力。本研究旨在探讨DTLR对提升可再生能源渗透率的潜力，并评估其在经济、环境和能量损耗方面的综合影响。

在当前的电力系统中，可再生能源，如风能和太阳能，往往分布在远离负荷中心的偏远地区，这使得输电线路在输送这些清洁能源时面临更大的挑战。传统的输电容量评估通常基于静态假设，未能充分考虑天气变化对线路热容量的动态影响。因此，如何在不违反安全运行限制的前提下，充分利用输电线路的动态容量，成为提升可再生能源利用率的关键。DTLR的引入为解决这一问题提供了新的思路，它通过实时监测和计算线路的热状态，能够动态调整线路的传输能力，从而减少可再生能源的浪费。

然而，DTLR的应用并非没有挑战。首先，其动态特性使得系统在面对不确定性时更加复杂，例如天气数据的波动、风力发电的间歇性以及负荷需求的不确定性。这些因素可能导致线路在某些时段内超出其安全运行范围，从而引发潜在的过载风险。因此，如何在实际运行中有效管理这些不确定性，成为DTLR应用的重要课题。此外，DTLR的实施需要精确的热平衡模型，这些模型不仅要考虑线路的热损耗，还需结合风速、太阳辐射强度和环境温度等气象参数，以确保其计算结果的准确性。

在现有研究中，DTLR已经被广泛应用于多种场景，如风力发电场、太阳能电站以及电力系统优化问题。例如，一些研究探讨了DTLR在优化电网拓扑结构中的作用，通过结合线路开关和DTLR，提高了电网的运行效率。另一些研究则关注DTLR在减少可再生能源浪费方面的潜力，通过引入储能系统和需求响应机制，进一步优化了系统的经济性和环境友好性。此外，还有研究利用机器学习和数据挖掘技术，如蒙特卡洛模拟、深度学习和神经网络，来预测DTLR并应对天气变化带来的不确定性。

尽管已有诸多研究探索了DTLR的潜力，但仍然存在一些关键的研究空白。首先，大多数研究集中在DTLR的技术实现上，而较少关注其在经济风险管理和环境影响方面的综合效益。其次，传统的直流潮流模型在评估DTLR时可能低估了实际运行中的复杂性，未能充分考虑交流潮流模型所揭示的更细微的运行特性。此外，关于DTLR在多区域天气条件下的适应性研究仍然不足，尤其是在不同气候区域之间的传输线路中，如何协调各区域的DTLR调整，以实现整体系统的优化，仍是一个值得深入探讨的问题。

为了填补这些研究空白，本文提出了一种综合考虑经济、环境和能量损耗的DTLR模型。该模型不仅能够实时评估输电线路的热容量，还能够通过引入机会约束规划（Chance-Constrained Programming, CCP）来管理不确定性，从而在不同置信水平下评估系统的运行效果。机会约束规划允许在一定的概率范围内满足约束条件，为电网运营商提供了一种更为灵活的决策工具。通过将DTLR与机会约束规划相结合，本文能够在确保系统安全的前提下，最大化可再生能源的利用率，同时降低系统的运行成本和碳排放。

在具体实施中，本文构建了一个基于可再生能源的电力系统模型，其中包含风力发电场（Wind Farm, WF）、太阳能发电站（Solar Power Plant, SPP）以及可调度电源。通过对这些电源的输出进行建模，并结合DTLR的实时调整能力，本文能够评估不同天气条件下系统运行的经济性和环境影响。为了应对风力发电的不确定性，本文采用Weibull分布生成大量风速场景，并通过机会约束规划筛选出最具代表性的场景，以确保模型的鲁棒性和实用性。此外，本文还考虑了多区域天气条件对DTLR的影响，通过引入区域间天气数据的差异性，提高了模型的适应性和准确性。

数值仿真部分采用了一个18节点的电力系统模型，该模型包括风力发电场、太阳能电站和可调度电源。通过对该系统的模拟，本文验证了DTLR在提升可再生能源渗透率方面的有效性。结果显示，DTLR的引入使得可再生能源的渗透率从30.7%提升至44.7%，显著改善了系统的运行效率。同时，系统的运营成本从53,051美元降低至43,123美元，减少了约18.7%。此外，碳排放量也从690.71吨降至554.08吨，实现了约20%的减排目标。这些结果表明，DTLR不仅能够有效缓解线路拥堵，还能在经济和环境方面带来显著的收益。

在模型构建过程中，本文还考虑了热平衡方程的动态特性，这些方程能够准确描述导体的热行为。通过实时监测和计算导体的温度变化，DTLR模型能够动态调整线路的传输能力，从而避免过载风险。此外，本文还分析了DTLR对系统关键性能指标的影响，包括可再生能源渗透率、碳排放量和网络损耗。结果显示，DTLR的实施不仅提高了系统的经济性，还显著改善了环境表现，为实现碳中和目标提供了有力支持。

本文的研究成果对于电网运营商和电力系统研究者具有重要意义。首先，DTLR的引入为电网运营商提供了一种更为灵活和精确的输电能力评估方法，有助于优化电网运行，减少可再生能源的浪费。其次，机会约束规划的应用使得电网在面对不确定性时能够做出更为稳健的决策，从而降低运行风险。此外，本文提出的模型还能够综合考虑经济、环境和能量损耗等多个维度，为电力系统的综合优化提供了新的思路。

尽管本文的研究取得了显著成果，但仍存在一些局限性和挑战。首先，DTLR的实施需要高度精确的气象数据和实时监测系统，这对数据采集和处理提出了较高的要求。其次，机会约束规划的计算复杂度较高，特别是在面对大规模电力系统时，如何在保证计算效率的同时保持模型的准确性，仍是一个需要解决的问题。此外，本文主要关注了DTLR在提升可再生能源渗透率方面的潜力，但在实际应用中，如何协调DTLR与其他电网管理技术（如需求响应、储能系统和线路开关）的关系，仍需进一步研究。

综上所述，本文通过构建一个综合考虑经济、环境和能量损耗的DTLR模型，展示了其在提升可再生能源渗透率方面的巨大潜力。DTLR的应用不仅能够有效缓解线路拥堵，还能在经济和环境方面带来显著的收益。然而，DTLR的实施仍面临诸多挑战，包括数据采集的复杂性、计算效率的提升以及与其他电网管理技术的协同优化。未来的研究应进一步探索这些方面，以推动DTLR在实际电力系统中的广泛应用。