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Energy-Storage Modeling: State-of-the-Art and Future Research Directions

储能 计算机科学 电力系统 能量建模 能量平衡 忠诚 渲染(计算机图形) 可靠性工程 高效能源利用 系统工程 工程类 功率(物理) 人工智能 物理 电气工程 生物 电信 量子力学 生态学
作者
Ramteen Sioshansi,Paul Denholm,Juan Arteaga,Sarah Awara,Shubhrajit Bhattacharjee,Audun Botterud,Wesley Cole,Andres Cortés,Anderson Rodrigo de Queiroz,Joseph F. DeCarolis,Zhenhuan Ding,Nicholas DiOrio,Yury Dvorkin,Udi Helman,Jeremiah X. Johnson,Ioannis Konstantelos,Trieu Mai,Hrvoje Pandžić,Daniel Sodano,Gord Stephen
出处
期刊:IEEE Transactions on Power Systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:37 (2): 860-875 被引量:72
标识
DOI:10.1109/tpwrs.2021.3104768
摘要

Given its physical characteristics and the range of services that it can provide, energy storage raises unique modeling challenges. This paper summarizes capabilities that operational, planning, and resource-adequacy models that include energy storage should have and surveys gaps in extant models. Existing models that represent energy storage differ in fidelity of representing the balance of the power system and energy-storage applications. Modeling results are sensitive to these differences. The importance of capturing chronology can raise challenges in energy-storage modeling. Some models 'decouple' individual operating periods from one another, allowing for natural decomposition and rendering the models relatively computationally tractable. Energy storage complicates such a modeling approach. Improving the representation of the balance of the system can have major effects in capturing energy-storage costs and benefits.

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