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。     

风-储联合发电系统容量优化配置及其影响因素分析

为减小风电场输出功率波动对电网的影响,以电池-超级电容组成的混合储能系统为基础,采用风电并网功率波动约束的小波包自适应算法将风电功率分解为低频和高频分量,并分别作为风电并网期望功率和混合储能系统的功率指令;同时通过加入小波包能量谱函数,确定了混合储能平抑的高频与次高频功率指令最优分界点区间,减少了计算分界点的迭代次数.在对储能系统的经济性进行了详尽分析的基础上,建立了储能参与平抑风电场功率波动的成本-效益模型.最后以实际风电场为例,分析了不同工况下储能平抑功率波动的容量配置规律,为储能在风电并网规划建设中提供了参考.     

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果,使用机会约束规划将风电并网输出功率波动量满足并网要求的概率作为柔性约束引入目标模型中,并根据当前时刻并网功率修正未来时刻平抑目标.最后采用遗传算法进行仿真实验完成最优储能容量配置,结果显示,所提出的储能容量配置方法在大幅度降低储能系统经济成本的同时,可以使风电并网功率波动满足并网要求的置信度处于较高的水平.     

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。     

基于参数优化变分模态分解的混合储能功率分配策略

为平滑风电输出功率,通常将功率型储能元件和能量型储能元件结合成混合储能系统与风电系统相连。为了提高混合储能系统的灵活性和经济性,对一种基于参数优化变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）的混合储能系统控制策略进行了研究。采用粒子群算法确定VMD算法中K值（分解模态数）和α值（二次惩罚因子）的最优值组合,预设K值和α值将不平衡功率信号经VMD分解后在蓄电池和超级电容之间进行合理分配,最后采用模糊控制对混合储能系统的荷电状态进行优化。仿真结果表明,所提方法既能实现储能元件间合理的功率分配,有效平抑风电波动,又能使荷电状态稳定在一定区间,实现混合储能系统长期安全运行。     

基于集合经验模态分解的风电混合储能系统能量管理协调控制策略

采用蓄电池-超级电容混合储能系统来平抑风电功率波动,实现风电平滑并网。首先,针对风功率非线性、不稳定的波动特性,结合1min/10min两个时间尺度的风电场输出功率变化最大限值,采用基于集合经验模态分解(EEMD)方法,实现风功率的自适应分解,得到风电并网功率和混合储能系统充、放电功率指令;其次,根据蓄电池和超级电容的出力需求,结合储能设备荷电状态(SOC)等约束条件,提出混合储能系统能量管理协调控制算法,实现储能系统内部功率相互流动;最后,基于风电历史数据,验证所提方法的有效性和合理性。     

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.     

平抑风电波动的混合储能系统自适应控制策略

针对由全钒液流电池、磷酸铁锂电池及超级电容 3种储能介质组成的混合储能系统,提出一种针对不同储能介质特性进行混合储能系统自适应功率分配及调节优化的风电功率波动平抑控制策略。通过二阶低通滤波算法进行针对不同储能介质特性的自适应功率分配及调节,同时考虑系统后续运行需求,进行基于SOC反馈的分段功率控制优化调整,使储能系统工作在正常区间的同时为后续运行时段提供一定的充放电空间,最后经过储能系统极限约束修正,实现对风电场输出功率波动的有效平抑。通过在储能型风电场项目中的应用实验,验证了此控制策略的有效性。     

基于超级电容储能的风电场功率调节系统建模与控制

随着风电装机容量的不断提高,风电输出功率的波动性给电网带来的不利影响越来越得到重视。文中介绍一种基于超级电容储能的风电场功率调节系统,利用超级电容器组作为储能元件,平抑风电场有功、无功功率波动,维持风电场输出端电压,降低风电场对电网电能质量的影响。基于功率调节系统的结构特点和工作原理,提出了一种网级控制、超级电容能量管理和变流器控制相结合的控制策略,并建立了变流器的动态小信号模型,进行了环路控制器设计。利用仿真软件PSCAD/EMTDC对系统的控制策略进行了仿真分析,仿真结果验证了该装置具有良好的运行性能。     

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。     

基于滤波原理的光氢超并网系统建模与功率控制

针对光伏新能源功率输出随机性强、波动性大的缺陷,提出了基于低通滤波原理的能量型电解槽制氢和密度型超级电容器共同作为储能设备的功率分配控制策略,该策略能够有效地利用电解槽和超级电容器能量优势互补的特性来平抑直流母线功率波动。同时对其功率分配初始参考值进行修正以满足电解槽额定出力和超级电容器荷电状态上下限等约束条件,从而保证混合系统向电网可靠供电。通过PSCAD/EMTDC仿真平台对系统建模,仿真分析结果验证了所述控制策略的有效性。     

基于EEMD与模糊控制的混合储能控制策略

为实现风电平滑并网，采用蓄电池和超级电容组成的混合储能系统平抑风电出力波动。本文提出了基于集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）与模糊控制的混合储能控制策略。首先，利用集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）对风电输出功率信号进行分解。根据低、高频固有模态函数（IMF）能量的明显差异确定EEMD滤波阶次。其次，按照风电并网波动率的限制要求，对滤波阶次进行调整，将符合波动率要求的低频分量并网，高频分量分配给混合储能系统。然后，对蓄电池和超级电容的实时荷电状态（State of Charge，SOC）进行判断，利用模糊控制对超级电容的功率指令进行优化，防止超级电容过充和过放。仿真实例表明，所提策略既能实现风电输出功率的合理分配，有效的抑制风电波动，又能使混合储能系统的SOC稳定在合理区间，提高储能系统的使用寿命。     

基于制氢装置效率特性的风储制氢电厂优化控制策略

风电输出功率波动性与碱性电解槽工作特性间的矛盾降低了制氢装置的工作效率。针对这一问题，对碱性电解槽的动态工作特性展开研究，分析了风速波动对电解槽稳定运行的影响，综合对比了不同储能装置与电制氢协同运行的效果，选取超级电容储能装置作为风储制氢电厂的储能单元。提出了一种风储制氢电厂的效率优化控制策略。该策略在平抑层采用集合经验模态分解(EEMD)算法对风电功率进行分解与高、低频重构；在修正层依据碱性电解槽的工作状态、超级电容的荷电状态，采用模糊控制器对重构后的功率进行修正，实现对碱性电解槽与超级电容之间功率的合理分配，以提高风储制氢电厂的能源利用率。基于搭建的风储制氢电厂仿真模型，在不同的风速输入下对比3种不同策略的控制效果，验证所提策略的有效性。     

基于随机动态规划的多能联供系统冷热电经济分配模型

建立了风力发电机组与燃气轮机联合驱动下含压缩空气储能装置的多能联供系统冷热电经济分配模型。该模型考虑风电输出功率和冷、热、电负荷的波动特性,利用概率密度函数对系统的随机变量进行拟合。以投资成本和运行成本作为目标函数,以冷、热、电负荷平衡及各设备出力特性作为约束条件,采用随机动态规划对系统能源进行合理的调度和分配以达到最优经济效益,并通过控制系统的制冷比和风电输出功率平抑系数,实时调整系统各设备的容量及运行状态。实例的计算结果表明,压缩空气储能能够有效地平抑风电输出功率的波动,减少弃风经济损失;相比于固定能量分配,采用动态规划对系统的能量进行分配具有更多的价值和优势。     

基于EWT-FC方法的氢-超级电容混合储能功率分配

为平抑风电功率波动,弥补单一储能的不足,引入氢和超级电容构成的混合储能装置平滑风电功率波动。针对传统功率分配方法难以建模,容易出现模态混叠现象等问题,以及为了提高储能系统可靠性,提出了一种经验小波变换EWT（empirical wavelet transform）-模糊控制FC（fuzzy control）策略方法。首先,为了验证EWT算法能实现储能设备间功率精确分配,将EWT算法与经验模态分解EMD（empirical mode decomposition）和小波变换WT（wavelet transform）算法进行对比;其次,采用EWT算法分解重构风电原始功率得到并网功率和混合储能平抑功率;最后,考虑超级电容荷电状态SOC（state-of-charge）和储氢罐压力对系统安全稳定运行的影响,采用模糊控制修正储能元件的充放电功率。仿真结果表明, EWT算法避免了模态混叠,实现了储能设备间功率精确分配。该控制策略能有效平抑风电波动,保证了SOC和储氢罐压力在合理范围内,延长了设备寿命,实现系统稳定运行。     

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。     

风电场黑启动储能容量优化配置：一种考虑储能运行策略的方法

风电在区域电网的占比越来越大。为了解决风电场在黑启动过程中的风电出力波动问题,提出了一种考虑储能运行策略的储能配置方法。首先,基于风电功率预测算法得出预测功率,并利用非参数核密度估计定义黑启动最小风功率概率密度以及黑启动可执行概率倾度,进而确定了黑启动时段。其次,根据储能在黑启动过程中补偿功率缺额和平抑波动作用制定储能运行策略。考虑储能运行策略对容量配置的影响,将储能额定功率和额定容量作为模型自变量,建立以补偿功率缺额最大化为目标函数的储能优化配置模型,并采用改进粒子群算法对模型进行求解。最后,以内蒙古某45 MW风电场数据对储能运行策略和优化配置模型的可行性进行了验证。     

基于氢储能的双馈风力发电系统功率控制策略

提出一种氢储能装置融入双馈风机直流侧的并网功率控制策略。为弥补氢能动态响应慢的特点,设置控制信号的优先级:超级电容器氢储能系统。利用信号转换模块选择工作模式,降低超级电容器的退运概率,保证电解槽恒功率运行。系统各单元通过功率控制策略和DC/DC变流器控制,平衡直流母线上的功率波动,利用DC/AC并网逆变器汇入低压交流网络。在电网冲击、负载波动及风速出力不均的情况下,满足负载要求,实现柔性并网,同时有效解决风机弃风问题。通过仿真证明了模型及其控制策略的有效性。