基于主次双尺度交集切割效应的混合储能平抑风功率波动控制

针对风电多时间尺度波动量不同的特性,提出采用能量型和功率型混合储能(hybrid energy storage system,HESS)依据主次双时间尺度(primary-secondary time-scale,PSTS)联合平抑的方法。首先详细分析和挖掘了PSTS风功率动态上下限波动机理,得到了PSTS交集的"切割效应"(cutting effect,CE)特征,建立了风电PSTS波动联合控制目标域数学模型,并推广到多尺度风功率波动;基于2种储能充电状态(state of charge,SOC)反馈与充放电功率限制,确定了各种状态下储能充放电功率及其在2种储能间的分配模型,制定了完整的混合储能充放电控制策略。其次,以三维空间关系分析法寻找了功率型和能量型储能容量配比与效果之间的关系。最后,根据国网规定标准,应用某风电场实际数据仿真验证了该控制策略将风电波动率限制在国网标准内的有效性,并确定了在效果较优基础上功率型和能量型储能容量最佳配比。     

多目标多工况双储能协同运行策略

针对风电场弃风严重、预测误差大和风电波动率较大等问题,提出一种计及多工况的多目标双储能协同运行策略.根据不同工况制定15 min时间尺度内的储能补偿负预测差值策略,并设定5 min时间尺度内的储能平抑风电波动策略.根据所提的不同策略设计2种运行方式.在此基础上,考虑双储能系统协同运行策略对容量配置的影响,建立以最大化补偿负预测差值和最大化平抑风电波动为目标函数的储能容量优化配置模型,采用结合遗传特征的粒子群算法进行求解.以中国新疆维吾尔自治区某50 MW风电场为例验证了所提策略的合理性及模型求解方法的有效性.     

基于小波变换与机会约束规划的风电储能容量配置

风电并网存在的功率波动大的问题,会对电力系统的经济、安全和可靠运行带来负面影响,通过对储能系统的控制能够实现对风电场输出功率的平抑.基于风电场历史风电出力数据,采用小波分解得到平抑目标信号,建立了储能系统充放电模型并且制定了储能系统的控制策略.以储能系统的经济性最优为目标进行储能容量配置,为兼顾储能系统的经济性与平抑效...     

储能电池平抑风功率波动策略

为了平抑风功率波动,并优化风电场出力特性,基于双电池组拓扑结构的电池储能系统(Battery Energy Storage System, BESS)提出了在短期内平抑风功率波动的新型控制策略。该策略基于即时控制策略,把未来风功率波动对当前储能电池充放电行为的影响纳入考虑范围。双BESS则根据策略需求进行充电或放电,任一电池组电量达到满充或满放,则两组电池的工作状态同时切换。在新型控制策略中通过风电预测并结合滚动优化法实现双BESS动态控制。实践表明该策略在风电出力特性上不仅取得了较好的平抑效果,而且能降低因储能容量不足引起的瞬时大功率波动。在电池特性上,由于采用双BESS,很大程度上降低了电池充放电次数,延长了电池寿命。     

考虑抗扰性能的风电混合储能系统协调控制策略研究

为风电场增加储能系统是平抑风电输出功率波动的有效措施之一。首先,通过对风电场出力进行频率分析,提出采用超级电容搭配蓄电池的混合储能方案平抑风电出力波动中的主要分量,并给出了一种混合储能系统模糊滑模控制策略,采用模糊控制器消除滑模控制器的高频抖振现象。然后,在RTLAB平台上搭建风电混合储能系统仿真模型。通过分析控制系统在扰动作用下的阶跃响应,验证了模糊滑模控制器的高抗扰性能。最后,仿真计算了采用模糊滑模控制策略前后储能设备的出力情况和荷电状态,进一步验证了该控制策略对风电出力平抑和提高系统抗扰性能的作用。     

风电功率波动平抑下储能出力与平滑能力的动态优化控制策略

风电场并网处布置储能系统能改善并网经济性,平抑风电并网功率波动。然而,储能出力优化电网运行性能受储能系统的功率、容量和能量状态等诸多因素影响。本文引入储能电池出力能力指标,设计了保护储能电池和保障并网功率平衡能力的多目标优化模型,提出一种基于储能荷电状态模糊动态调节的模型预测控制策略,在整体上保证储能出力最小水平,在局部储能高充/放电区域的时段内提高储能充/放电出力能力,并将本文方法与传统模型预测方法进行仿真对比。结果表明,在相同储能配置比例下,本文方法能有效平抑风电功率波动,综合指标均优于传统模型预测方法,在优化负荷功率波动的同时也提高了储能系统的功率支撑能力,平衡了储能输出和平滑能力的矛盾。     

基于荷电状态动态调整的储能电站容量规划

储能系统平滑风电功率波动可以有效提高风电输出功率的稳定性,但昂贵的储能成本却制约着储能系统的整体性能,由此储能容量优化成为解决储能成本与平抑波动能力相互制约的方式之一。以储能系统荷电状态(SOC)为参量,提出基于可变功率修正系数的储能系统充放电控制策略,在储能系统有效平抑风电功率波动的同时,避免出现过充过放现象,保证储能系统的运行寿命。以储能系统多种成本之和最小为目标,构建计及风电场投资、运行成本和储能运行寿命的储能容量优化模型,并采用粒子群优化算法对模型进行求解。仿真分析结果验证了所提方法的有效性。     

基于风电场集中储能的风储柔性控制策略研究

为了平抑风电波动并且保证储能荷电状态(SOC)跟踪给定目标值,针对风储协调优化控制,给出了一种风储多时间尺度的柔性控制策略。首先,采用正态分布的方法分析了风储的容量配比。其次,采用带死区的滑动平均值滤波算法对风电场分钟级运行数据进行平滑,利用模型预测控制(MPC)原理,结合风电场超短期风功率预测数据,实现了储能小时级充放电功率的滚动优化。最后,在Matlab中搭建了钒液流电池模型和柔性控制策略模型,采用风电场的实际运行数据对模型进行了仿真验证。仿真结果表明,风储柔性控制策略是正确和有效的,在降低风电波动的同时又能保证储能SOC不偏离目标值。     

考虑可再生能源不确定性的风-光-储-蓄多时间尺度联合优化调度

提出一种计及可再生能源不确定性的风电、光伏、电化学储能和变速抽水蓄能电站多能互补协同的优化调度方法。考虑电化学储能和变速抽水蓄能电站的互补调节特性,建立风-光-储-蓄联合运行的多时间尺度调度架构。在日前调度阶段,考虑风电和光伏出力的相关性,生成基于生成式对抗网络和峰值密度聚类算法的日前风光联合出力典型场景,综合考虑风光出力的不确定性和抽水蓄能电站与电化学储能的容量特性,建立面向调峰需求的随机优化日前调度模型;在日内优化阶段,以最小化弃风弃光与电网备用电能为目标,构建变速抽水蓄能电站出力修正方法,制定电化学储能日内调度计划;在实时校正阶段,基于模型预测控制方法,以日内优化调度结果为参考,对电化学储能出力进行精确控制,最小化风光预测误差的影响。算例分析结果表明,所提方法可以有效减小电网负荷峰谷差,平抑风光联合出力波动,提升可再生能源消纳率。     

基于MPGA的混合储能系统容量配置

风电功率的间歇与波动易引起局部电网的电压不稳、频率波动,影响了系统的电能质量及稳定性。针对此现象,将超级电容器与蓄电池组成快速储能装置,用于风电的功率波动平抑。首先,以风电并网要求为依据,对风电输出功率进行分解,得到满足要求的风电并网功率和需要混合储能功率平抑的功率;接着,根据储能介质的工作特性,制定超级电容优先充放电,蓄电池再进行充放电的协调控制策略,实现混合储能系统实时平抑风电功率的波动,同时发挥各储能介质的优势;针对传统遗传算法容易陷入局部收敛的缺陷,采用多种群遗传算法对混合储能容量进行优化配置。最后,通过仿真算例,验证混合储能控制策略和容量配置的有效性。