基于离散傅里叶变换的风电场储能容量的优化研究

文中分析了在风电场中配置储能系统的3种应用。基于风电并网功率波动率,采用离散傅里叶分析法对风电功率进行频谱分析,以获得满足风电并网技术要求的风电并网功率,并通过优化得出储能及系统备用容量。以某实际风电场的历史出力数据为例,对储能容量进行优化,优化结果表明,该方法在配置较小储能容量的情况下能够达到平抑风电功率波动的目的,大幅减小系统的备用容量需求,缓解了备用机组的负担,提高了系统对风电的接纳能力。     

采用自适应小波包分解的混合储能平抑风电波动控制策略

采用蓄电池和超级电容构建混合储能系统以平抑风电场输出功率波动,实现风电平滑并网。首先,针对不同风电出力场景下风电功率的波动特性,结合风电并网波动标准和混合储能系统性能特点,实现风电功率的自适应小波包分解和储能初级功率分配,得到风电并网功率和混合储能初级功率指令;其次,在混合储能系统内部,根据超级电容的荷电状态,利用模糊优化控制对蓄电池和超级电容的功率指令进行二次修正,得到优化后的混合储能功率分配指令。算例分析表明,所提策略能够自适应地实现风电功率的最优分解和合理分配,确保混合储能荷电状态工作在合理区间,有效改善风电输出功率波动平抑效果,保证混合储能系统长期稳定运行。     

基于时序仿真和GA的风储系统储能容量优化配比

鉴于风储一体化系统中储能容量是影响风电并网系统综合技术经济性能的关键因素之一,提出了基于时序仿真原理和GA算法相结合的协调风电有功功率与其并网系统负荷功率波动的风储一体化系统中储能容量优化配比新方法。根据电网日负荷分布的规律性与风电场出力的随机性,构建了协调风电有功功率与其并网系统负荷功率波动的储能充放电控制策略数学模型;在此基础上,以储能容量最小为目标,考虑储能装置充放电效率、荷电状态与风储合成出力目标等因素,构建了基于时序仿真原理的风储一体化系统中储能容量优化配比数学模型;进一步,采用GA算法对上述时序仿真模型求解。最后,以新疆某风电并网系统实际运行数据对上述风储系统中储能容量优化配比方法进行仿真验证,结果表明:在确保风电出力对系统不构成威胁的情况下,风储功率配比≤8:1,储能系统持续最大持续充放电时间≤1.2 h,较好地兼顾了系统的技术与经济性能。     

基于滑动平均与小波包分解的混合储能容量优化

采用蓄电池和超级电容组成的混合储能平抑风电功率波动,提高风电并网运行能力。首先,根据风电场历史数据,结合风电并网波动标准,采用滑动平均法对原始功率进行分解,得到风电并网功率和储能功率;其次,利用小波包分解法的高时频分辨率优点,将储能功率信号分解,得到低频分量和高频分量,分别作为蓄电池和超级电容的功率指令。基于储能寿命量化模型,建立以储能年均综合成本最小为目标函数的容量优化配置模型。实例验证了所提方法有效性和经济实用性,为风电场储能规划设计提供了一定的理论依据。     

基于概率预测的混合储能平抑风电波动随机优化调控方法

在风电场中安装不同类型的储能设备可以有效平抑风电波动,减少风电不确定性给电力系统安全运行带来的影响.对于由风电场和混合储能系统构成的风储混合系统,提出了基于概率预测的混合储能平抑风电波动随机优化调控方法.首先,通过风电概率预测结合多元Copula函数生成具有时间相关性的风电场景集;随后,提出自适应变分模态分解方法计算并网风电功率和混合储能系统充/放电功率的目标预调度值;接着,基于所获得的预调度目标功率,考虑储能充/放电循环次数约束和存储能量机会约束,构建并求解了混合储能平抑风电波动随机优化调控模型;最后,通过算例分析说明了所提混合储能平抑风电波动随机优化调控方法的有效性和经济性.     

采用自适应VMD与能量管理控制的混合储能平抑风电波动策略

采用燃料电池/电解槽/储氢罐/超级电容构建混合储能系统来平抑风电功率的波动性,实现风电平滑并网.针对风电功率的波动特性,结合风电并网波动率标准,提出自适应VMD算法,实现风电功率的自适应分解,得到风电并网功率和混合储能系统功率指令,根据燃料电池和电解槽出力需求,结合超级电容的荷电状态和储氢罐的储氢状态,提出一种能量管理控制策略,实现储能系统内部功率分配.算例结果表明,所提算法能自适应实现风电功率的最优分解,所提控制策略能完成储能系统内部功率的合理分配并有效地平滑风电出力波动,同时保证超级电容的荷电状态、储氢罐的储氢状态工作在合理区间.     

基于自适应时间尺度小波包和模糊控制的复合储能控制策略

对复合储能系统参与风电波动平抑进行了探讨和分析。首先,传统滤波方法在提取并网功率时以风电波动大的时段确定平滑程度,在不同风电波动场景整体平滑效果差异较大,提出自适应时间尺度小波包方法,能够根据风电波动情况自适应规划滤波时间尺度,同时在时间尺度内自适应确定分解层数,兼顾不同风电波动时段,提高了场景适应能力。然后,基于功率型、能量型储能出力充放电响应分界时间,用所提方法进行内部功率分配,并设计了计及复合储能荷电状态（SOC）优化和能量型、功率型储能协调控制的双目标模糊控制策略,在优化SOC的同时减小对并网功率的影响。最后,依托某风电场典型日数据在MATLAB中验证了所提方法的有效性。     

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。     

采用自适应EEMD的风电混合储能系统能量管理控制策略

风电功率的随机波动会对电网的正常运行产生很大的影响,储能系统的接入能有效抑制风电功率波动。针对上述问题,提出一种应用自适应的集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)进行频率分配并运用能量管理控制策略进行储能系统功率优化的混合储能系统平滑控制策略。该控制策略能实现风电功率的自适应分解,得到风电并网功率和混合储能系统内部功率的初级分配。同时运用能量管理控制策略,实现储能系统内部功率优化。算例结果表明,所提算法能自适应地实现风电功率的最优分解,所提控制策略能完成储能系统内部功率的合理优化并有效地平滑风电出力波动。     

基于频谱分析和滑动平均滤波的混合储能容量配置方案

以风电为典型的可再生能源由于其随机性和间歇性的特点,其入网功率波动大,为减小并网时对电网造成的冲击,文中研究一种混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)来平滑风电出力波动,使入网波动符合并网规范。基于傅里叶变换对风电原始数据进行频谱分析并得到符合风电接入电网规范的理想目标输出,将两种功率的差值做为混合储能系统的补偿功率,再由滑动平均滤波方法分配混合储能中蓄电池和超级电容器的功率补偿量,考虑并网波动、充放电效率和荷电状态来确定蓄电池和超级电容器的额定功率和容量,在计及蓄电池损耗的基础上,考虑储能折旧和维护因素,计算混合储能系统的配置成本。最后算例表明混合型储能比单一型储能配置成本更低,更具有经济性,验证了该方法的可行性。     

基于风电功率min级分量波动特性的 风电场储能容量优化计算

储能为抑制风电功率随机波动性对电力系统的不利影响提供了可能。为减小风电功率随机波动分量对电力系统的影响,提出用储能设备平滑风电功率随机波动频繁的min级分量,并通过分析风电功率min级分量的波动特性,建立对应的储能容量优化配置模型。该模型在充分把握风电功率min级分量波动特性的基础上,以概率统计的区间估计理论确定储能系统的容量配置和最大充放电功率。该优化模型可以较小容量的储能设备改善风电功率的平滑输出,有利于减小风电功率随机波动性对电力系统的不利影响。仿真算例表明了该算法的有效性。     

基于风速随机性的风储系统并网优化模型

针对储能系统能够对能量起到时间迁移作用,风储联合运行系统得到了广泛的关注。基于风电功率概率分布特征,建立了一个以风储系统的收益最大化为目标函数的概率并网模型。利用风速Weibull函数,推导出了储能系统功率在不同概率参数和不同并网方式下的概率分布函数。根据概率论区间估计方法,对风储系统中储能系统容量进行了计算和确定。最后,通过仿真软件,对储能容量确定方法和系统概率并网模型进行仿真,分析了不同概率参数和不同并网方式对储能容量和系统模型的影响,同时,验证了该模型和方法的可行性和正确性。     

基于钒电池储能系统的风电场并网功率平抑控制

为平抑风电场输出功率波动,选择在风电场并网母线位置配置钒电池储能系统。采用双向AC/DC变流器作为钒电池储能系统的功率调节器并推导出其在d-q坐标系下的暂态数学模型。针对此数学模型强耦合、非线性等不利于控制器设计的特点,采用状态反馈精确线性化方法,将其转化为线性形式,再采用变结构原理中的变指数趋近律方法设计系统的闭环控制器。仿真结果表明,当风速快速变化时,钒电池储能系统能够通过快速充放电平抑风电场输出波动;而且与PI控制相比,变结构控制可使系统的动态性能更好。此外,钒电池储能系统具有有功和无功功率可以独立调节的特点,可实现风电功率的解耦控制。     

计及调度计划与经济性的风/氢系统储能容量优化*

风电场的储能容量配置与系统的经济性及电网调度直接相关。考虑风电波动,在风电并网处融入氢储能和超级电容器储能构建风/氢系统模型,并研究了该系统的容量配置方法。提出以系统的总成本、能量缺失率和系统输出波动量的绝对值最小为目标,构建容量优化模型。该模型可在保证储能系统经济性的前提下,确保指定调度出力计划下风/氢系统的平滑输出,进而实现系统经济性与电网调度间的有效协调。采用快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行容量优化求解,分析结果表明所提方法的有效性。     

基于小波包混合储能系统的风功率波动控制策略

随着风力发电的发展,风电波动带给电网的影响越来越明显,平滑风电出力显得很重要。针对风电功率波动特性,提出基于小波包分解法,得到风电并网功率、混合储能系统参考功率和充放电状态。结合蓄电池和超级电容的荷电状态,提出了能量管理协调控制策略,实现了储能系统内部功率修正,算例结果表明:能量管理协调控制策略能完成混合储能系统内部功率最佳修正,且可以有效的平滑风电出力。最后以实际风电数据为依据,在MATLAB中建立了数学仿真模型,证明了该控制策略的有效性。     

计及碳收益的风电场混合储能容量优化配置

风电场输出功率波动剧烈,直接并网会影响电力系统的安全稳定运行,需要配置储能平滑风电功率使其满足并网要求。为克服滑动平均法追随性差而导致储能配置容量较大的问题,提出分级滑动平均法用于确定风电功率平滑目标;采用Butterworth低通滤波对风电功率偏移量进行分解,将低频分量和高频分量分别作为锂电池储能和飞轮储能的参考功率;考虑储能初始投资及置换等成本以及售电收益、碳交易收益,建立风电场混合储能容量优化配置模型,并采用自适应混沌粒子群优化算法进行求解;利用某48MW风电场的运行数据进行仿真验证。仿真结果表明：分级滑动平均法更适用于确定风电功率平滑目标,锂电池与飞轮混合储能有利于提高风储系统全生命周期的净收益。     

基于超导储能的直驱风电系统功率平滑控制

针对并网运行直驱风力发电系统输出有功功率的波动问题,对变换器直流环节并联超导储能系统的控制方式在计及风速模型的基础上做进一步的分析,并对超导储能系统斩波器提出双闭环加脉冲判断的控制策略,确保超导磁体线圈电流水平,使超导储能系统可以快速、准确地吞吐能量,保证直驱风力发电系统在最大限度捕获风能的同时,向电网输送较为平滑的有功功率。对增加超导储能系统的直驱风力发电系统的建模仿真结果,说明了该方法的正确性和有效性。     

基于快速储能的风电潮流优化控制系统

风电功率的间歇与波动致使电场容量可信度低、可调度性差;同时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,用于风电的潮流优化控制。采用三重双向直流变换电路控制储能元件间的功率流动;采用四象限交直流变换电路控制储能与电网间的能量交换。提出基于超级电容器电压低频波动抑制的功率分配方法,可显著减少蓄电池的充放次数;提出基于储能元件荷电状态的储能能量调整规则,可避免储能元件的过充和频繁深度放电,以优化其功率调节能力。实验结果表明,系统可实现2种储能元件的优势互补,能有效平滑调节风电注入电网的有功功率,并实时补偿控制风电接入点的无功功率。     

风储系统作为黑启动电源的容量配置策略

风储系统作为黑启动电源,对解决风多水少地区水电黑启动难题具有重要作用,但风电波动及储能高成本制约了风储黑启动的发展。为解决风电参与黑启动的功率波动问题,在考虑风电出力波动性和电池储能系统自身运行约束的基础上,提出了风储系统作为黑启动电源的储能容量优化配置策略。首先基于黑启动最小风速,定义最小风速概率密度以及最佳风速概率倾度制定双目标特征函数,从数值、时间及资源有效利用三个方面确定了参与黑启动的风电场。其次,基于自组织特征映射神经网络(SOFM)和最小二乘法支持向量机(LSSVM)结合的风电功率预测方法,确定了辅助风电参与黑启动的储能容量及最大充放电功率。最后,在一个并网点并入5个风电场的内蒙古某局域电网中验证了所提模型和方法的有效性。     

一种新型的基于风速预测的风力发电系统

为了使风力发电系统的有功出力波动维持在规定的范围内,同时保证系统的蓄电池储能水平基本保持不变,使系统能有效地应对输入功率突然增加及输出功率急剧下降的紧急情况,在风速预测的基础上提出一种新型的风力发电系统蓄电池充放电控制策略。当预测的风力发电系统输入功率的波动超过规定的功率变化范围时,通过对蓄电池的充放电控制以减弱网侧功率的波动,并且使蓄电池的充放电能量在一个周期内基本平衡,从而保证系统预留一定容量的储能装置以接收大功率输入或补充严重不足的并网功率,有效地减少了风能损失、提高了系统的效率。仿真结果验证了所提控制策略的有效性和可靠性。