整合配電策略之電力系統設備規劃
6.2 考量風速不確定性之電力系統設備規劃
本研究選用的配電策略為最小化中央大型發電廠的發電成本，而在加入了風速的不確 定性後，原本的配電與設備規劃方程組（6.1）須改寫為方程組（6.3）。
min {pr, emax, pc(t)} (6.3a) s.t. E(t + 1) = E(t) + pc(t) + Pw(t)− l (6.3b) E2.5%(t + 1)≥ emin (6.3c)
E97.5%(t + 1)≤ emax (6.3d)
pc,min ≤ pc(t)≤ pc,max (6.3e)
w.r.t. pr, emax, {pc(t), ∀t ∈ T} (6.3f)
目標函數方程式（6.3a）中，除了原有的設備規劃，更新增了配電規劃的目標函數。方 程式（6.3b）中，風能 Pw(t)受到風速不確定性的影響由原本的定性變數（deterministic
variable）變為隨機變數（random variable），而儲能設備的電能存量 E(t + 1) 受到不確定
(a)風力發電機組發電狀態
(b)區域電網系統狀態
(c)儲能設備狀態
圖 6.6: 考量風速不確定性之風力發電機組額定功率最佳化：模擬結果與實際運作狀況
的 6.09 × 104千瓦減少為 4.87 × 104 千瓦，儲能設備的裝置容量由原本的 0 千瓦小時大幅 增加為 1.81 × 106 千瓦小時，其表示為了確保電網系統能穩定運作，需要有更高的設備成 本。圖6.4(c)與圖6.7(c)顯示在考量了風速的不確定性後，電網系統的實際運作成功機率由 原本的 0% 大幅提升為 91.78%。
在使用特定的配電策略後，考量風速不確定性之風力發電機組額定功率與儲能設備裝 置容量最佳化呈現出相同結果，但其在演算的程序上略有不同。在風力發電機組額定功率最 佳化中，儲能設備的裝置容量 emax僅需滿足方程式（6.3d）即可，然而 E97.5%(t + 1)≤ emax 並沒有對 emax做明確地限制，因此在演算法決定最佳的風力發電機組額定功率後，必須要 用此最佳額定功率代入電網系統並進行儲能設備的裝置容量最佳化，以確認演算法所得之 結果為非凌駕解。在儲能設備裝置容量最佳化中，由於儲能設備的裝置容量與風速的不確 定性有關，較大的風力發電機組會使得風能的變動範圍較大，因此在最佳化儲能設備裝置 容量時，亦同時限制了風力發電機組的額定功率。比較兩個不同目標函數之最佳化程序後 發現，在使用特定配電策略的設備規劃問題中，儲能設備裝置容量規劃的最佳化數學定義 較嚴謹，且對演算法而言較易收斂至最佳解。
6.3 小結
根據6.1與6.2節中設備規劃結果以及其實際運作狀況的比較可發現，在進行配電或設 備規劃時需要謹慎地選用風速模型，且在完成規劃後必須使用實際風速數據進行結果驗證，
以確保規劃的可行性。在整合了配電策略的電力系統規劃問題中，風速模型需要將風的不 確定性納入考量，否則容易使得經由最佳化所得的結果在實際運作時的表現不如預期。而 在使用固定的配電策略且考量了風能的不確定性後，整合配電策略的設備規劃問題無論是 針對風力發電機組的額定功率，亦或是儲能設備的裝置容量進行最佳化，其結果會完全相 同，但使用儲能設備裝置容量作為設計目標的設備規劃問題對於演算法來說較容易處理，
因此建議在進行設備規劃時優先以儲能設備的裝置容量作為目標函數。
(a)風力發電機組發電狀態
(b)區域電網系統狀態
(c)儲能設備狀態
圖 6.7: 考量風速不確定性之儲能設備裝置容量最佳化：模擬結果與實際運作狀況