基于PSO算法的风电场储能容量优化计算

本文提出为风电场配置合理容量的储能设备,用于平滑其输出功率的随机波动,并建立了储能容量优化配置的数学模型。该模型以风电弃风率最小化和储能投资成本最小化为多目标函数,以有功功率偏差率来衡量平滑效果,应用粒子群算法（PSO）对该模型进行求解,可以快速、精确地求得最优储能容量值,使得风电场的综合效益实现最优。算例表明,该研究可以较小储能成本及弃风率实现风电场功率的平滑输出。     

基于PID控制器的超导储能装置抑制风速和故障扰动下风电场功率波动

因风速的随机性和间断性会给电网带来不稳定因素．为了降低风电场并网对系统稳定的影响．首先建立双馈感应风力发电机和超导储能装置的数学模型;然后合理设计功率解耦的比例-积分-微分超导磁储能控制器抑制功率波动,从而平滑风电场的输出功率;最后基于Matlab中Simulink．对含6台单机容量为1500kw的双馈感应风力发电机组成的风电场进行仿真研究．仿真结果表明,该控制策略的超导储能装置能够降低四分法风速和单相短路接地故障对电网电压的冲击．     

混合储能平抑风电功率的方法研究

由于风速变化的随机性,风电场的输出功率波动性较大,导致风电场并网会对电力系统稳定性造成影响。为了克服风电输出的波动性问题,提出一种基于混合储能装置平抑风电功率波动的控制方法。首先,对风电输出波动功率进行分解,针对波动功率的特点选择蓄电池和超级电容作为储能装置;其次,设计储能系统的运行控制方式,使其能与风电场进行快速的功率交换,使得风电场输出功率跟踪发电指令;最后,在MATLAB/SIMULINK环境下进行仿真验证。仿真结果表明该方法能够有效地平抑处理风电场输出波动功率,使得风电场输出功率稳定地跟踪发电指令,蓄电池和超级电容各自发挥优势,延长了蓄电池使用寿命。     

基于混合储能技术的风电场功率控制研究

风力发电的输出功率因为风能的随机性而具有波动性和间歇性的特点,并网风电的高渗透率将削弱电力系统中发电功率的可控性.本文研究在风电场中引入一种混合储能装置,通过其充放电功率来平抑风电输出功率的波动.在保证储能装置荷电状态可靠性前提下,采用一种模糊自适应控制策略,优化储能装置的充放电过程控制.通过仿真研究,验证了采用模糊自适应控制的正确性和有效性,仿真结果表明混合储能系统能够有效平滑风力发电系统的并网功率,提高含风电场的电力系统的发电功率的可控性,并延长储能设备的使用寿命.     

用于提高电网中风电渗透率的混合储能容量优化分析

为提升电网中风电渗透率,通过提出由电池、超级电容器和抽水蓄能构成的混合储能系统,构建缓和风电并网时不稳定性的双层容量优化模型。首先,提出了风电典型场景和极端场景的提取方案,获得充分逼近原风电出力场景的场景集合。然后,使用小波包分析法,配置电池和超级电容器的容量用来平抑风电功率波动,并在电力系统中利用抽水蓄能进行削峰填谷,建立双层混合储能容量优化模型对储能容量进行优化。最后,利用某风电场一年输出功率数据,对改进的 RTS-96 系统进行仿真验证并分析。算例结果表明：建立的双层混合储能容量优化模型在确保经济性的条件下提升了风电渗透率。     

基于超级电容器储能的直驱风电系统并网性能分析

为改善直驱风电系统的并网性能,在直流母线电压端并入超级电容器储能装置.分析了基于超级电容器储能的直驱风电系统模型,设计了控制策略,通过控制双向直流变换器及并网变流器,抑制风机功率的波动以向电网输出平滑的功率.在电网电压跌落时,使直驱风电系统安全实现低电压穿越,并向电网提供一定的无功功率支撑.利用依兰风电场18#风机实际输出功率作为控制对象进行仿真.结果表明,加入超级电容器储能装置可以改善直驱风电系统的并网性能.     

基于荷电状态预测反馈的混合储能系统控制方法设计

风力发电系统输出功率的波动性和随机性会对风电并网产生许多不利影响,在风力发电系统中配备一定容量的储能装置,可以有效地平抑风电功率的波动。提出利用电池储能和超级电容组成的混合储能系统,分别补偿低频和高频分量。针对电池储能系统提出了荷电状态反馈控制策略,在电池储能系统因反馈控制功率受限时,再由超级电容进行二次出力补偿。所提出的控制方法在一定程度上弥补了储能设备单独使用时的不足;并且在补偿过程中考虑电网调度的需求。最后,通过仿真验证了所述方法的有效性。     

结合频率预测的虚拟同步发电机自适应参数控制策略

在基于虚拟同步发电机的逆变器控制模块中加入频率预测环节,得到系统受扰动后频率的最低值或最高值。基于预测的频率最值,在满足储能释放最大容量不变和逆变器输出功率不超过额定容量的前提下,利用逆变器参数能够实时调节的优势,增大虚拟转动惯量和阻尼系数的整定区间。结合更灵活的参数取值方法,提出转动惯量和阻尼系数协调控制策略,从而改善受扰动后系统频率和输出功率的恢复效果。根据二阶系统响应指标要求,给出参数整定方法。最后,利用Matlab/Simulink仿真,在孤岛和并网模式下验证所提控制策略的有效性。     

储能系统中梯次利用动力电池容量优化配置的研究进展

梯次利用动力电池在储能领域的应用,对于推动电力行业健康绿色发展、提高资源利用率、降低储能系统成本、推动储能系统商业化以及节能环保具有重要的社会意义和经济效益。储能系统的容量优化配置是实现最佳经济效益,不出现容量、功率缺配和超配情况的关键。对容量优化配置的最新研究动态进行综述,列举了国内外梯次利用动力电池在储能领域的应用现状,综合介绍了目前几种主要应用场景中梯次利用动力电池的容量优化配置技术,并对今后的研究方向进行讨论和展望。     

计及多类型需求响应的光伏微网储能容量优化配置

储能系统接入对于分布式光伏发电具有重要意义,合理配置储能容量可以有效平抑光伏发电的波动性和间歇性,同时提高光伏消纳能力。在考虑多类型需求响应方式下,建立了以微网总成本和光伏消纳率为目标函数的储能容量优化配置模型。首先引入激励型需求响应模型和价格型需求响应模型;然后根据两类响应方式对电网稳定运行及光伏消纳的影响,建立以最大化光伏、负荷时序一致性和负荷峰谷差两种指标满意度的综合响应模型;最后基于并网型光储微网运行策略,采用双层优化算法对光伏微网模型求解。通过某一实际运行微网为算例,分析验证了模型和算法的有效性。结果表明,多类型需求响应结合方式使得用户用电方式更为合理,微网经济性得到改善。     

计及高比例可再生能源的配网系统储能多场景优化配置

为解决传统方法中可再生能源出力波动大、可再生能源和储能利用效率不高等问题,提出一种计及高比例可再生能源的配网系统储能多场景优化配置方法。通过在配网系统电源侧接入储能,定义配网系统储能配置场景,采用一阶低通滤波,结合波动率期望值确定方法,将低通滤波时间常数作为储能容量配置的关键参数,计算能源发电波动场景储能目标输出功率。采用上下限约束法,计算负荷储能释能场景储能目标输出功率。结合配网系统运行成本,构建储能多场景优化配置模型,求解储能最优功率和容量最优解,获得储能最优配置方案。实验结果表明,所提方法减少了风电出力和光伏出力的最大波动量、最大波动率,可再生能源出力更加平稳,减少了弃风率和弃光率,增加了储能出力,提高了可再生能源和储能利用效率。     

风电-抽水蓄能联合系统的优化运行模型

拟定了风电-抽水蓄能联合系统3种可行的运行方案:全部风电供给抽水蓄能电站抽水;根据电网容量和风电场出力情况,部分风电直接输入电网,其余风电供给抽水蓄能电站抽水;风电全部直接输入电网.建立了风电-抽水蓄能联合系统的优化运行模型,计算得出了常规发电厂稳定运行的最小容量以及含一定容量风电的电网所需的抽水蓄能电站装机容量,建立了经济评价模型,根据综合经济评价结果,优选出了风电-抽水蓄能联合系统的最佳运行方案.     

考虑储能装置容量安全差值的日前优化调度

为应对新能源出力的不确定性,提高储能装置在电力系统中应用的灵活性尤为重要.根据实际生产活动,提出了一种储能装置的初始时刻和最终时刻容量设置安全差值的优化方式.在此基础上构建火电、风电、光伏、抽水蓄能机组和蓄电池共同参与的日前优化调度模型.该模型以发电侧成本最低为目标,将水库和蓄电池的初始时刻和最终时刻容量设置一定的安全...     

风电场储能系统的多目标优化调度策略

为了实现风电与储能联合运行的优化调度策略,首先综合考虑风电功率预测效果、并网功率波动和储能系统的出力水平等多个目标,建立风储联合运行的多目标优化仿真模型。然后运用马尔可夫模型预测风功率,同时基于有精英策略的非支配性排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)滚动优化风储并网功率,来获得风储系统不同运行策略。并通过优选储能系统运行参数,避免储能系统的过度充放电和进入死区。最后,将决策者的偏好嵌入到多目标优化过程中,针对优化解集的分布进行了对比分析,验证了偏好情况下的储能的针对性和有效性,实现了风储系统多目标偏好下的优化调度。     

风电-抽水蓄能电站联合运行的多目标优化

为了充分利用风能,改善风电场的功率输出特性,建立风电场-抽水蓄能联合供电系统的优化模型.以联合运行系统的效益最大和输出功率平滑为优化目标,采用多目标克隆选择算法,对模型进行求解和仿真分析.通过优化计算使风电-抽水蓄能联合运行系统在提高运行效益的同时,输出功率得到平滑.应用风电场功率预测技术,通过上述优化,可以得到预测日...