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。     

基于风电功率预测误差分析的风电场储能容量优化方法

在风电场中配置储能系统,利用储能系统的快速调节能力,及时平抑和补偿风电出力波动,是应对大规模风电接入的有效方法。如何根据风电场的预测水平确定储能系统的最大功率和额定容量,是一个亟须研究的课题。文中提出了一种基于风电功率预测误差分析的储能系统规模确定方法,并建立了储能装置规模与风电场风能损失之间的成本与效益模型。最后,以美国德克萨斯州某风电场数据为例,验证了所提储能容量优化配置方法的正确性和可行性。     

一种基于风功率预测修正的储能电池容量需求分析

风电场配置储能系统可以有效减小有功功率输出波动。在风/储系统的研究中,电池容量需求分析一直是一个热点问题。本文基于风电功率预测的电池平滑输出控制,以减小电池储能系统容量需求为目标,针对风电功率预测与实际风功率输出存在较大误差的情况,提出一种基于风电功率预测修正的分析方法,并且利用实际风力发电机输出功率数据及PSCAD仿真算例验证了该方法的可行性和有效性。     

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。     

风储联合发电系统电池荷电状态和功率偏差控制策略

提出了一种新型的基于风电功率预测偏差和电池荷电状态(SOC)反馈的储能系统控制策略,通过预测结果计算风电功率的变化偏差,得出完全补偿波动所需的储能系统充放电功率,引入补偿系数联合求解获得储能系统的充放电控制指令。同时,建立了补偿系数的动态优化模型,包括长时间尺度下基于输出功率波动和电池容量变化指标的基准补偿系数寻优模型,短时间尺度下基于电池SOC指标和充放电状态的补偿系数快速修正模型。算法采用的最优求解和SOC指标具有广泛的适应性,便于推广不同容量储能系统在风电功率平滑中的应用,可以兼顾储能电池的寿命和输出功率的平滑性。算例结合风电场的功率实测数据,进行储能系统配置仿真,验证了该控制策略能够最大程度发挥储能系统能力,在维持电池能量稳定前提下,平抑风电场输出功率的波动。     

电池储能系统用于风电功率部分“削峰填谷”控制及容量配置

为缩减风电输出功率小时级的峰谷差,减小风电功率间歇性、波动性对规模化风电并网带来的不利影响,基于风电功率短期预测技术的小时级风电功率输出指令,提出风电功率部分“削峰填谷”控制策略,利用电池储能系统（battery energy storage system,BESS）缩减小时级尺度的风电功率峰谷差,并在各时间窗口内将风储合成出力的风电功率波动限制在一定的带宽范围以内;提出基于正态分布的储能功率计算方法,基于电池储能系统优化控制策略,分析电池储能系统实现部分“削峰填谷”控制策略与储能容量之间的关系。仿真实验结果验证该控制策略下储能容量配置的正确性与可行性。     

基于风电场功率波动与限风特性的混合储能容量配置方法

我国风电并网规模逐年增大,高渗透率下的风电功率波动威胁电网的运行安全,同时电网调节能力不足导致"弃风限电"问题升级。在风电场配置混合储能系统可有效平抑功率波动并缓解弃风问题。基于风电场功率波动与限风数据的统计特性,分别确定功率型储能系统所需平抑的波动分量和能量型储能系统多场景工作划分原则。提出一种综合考虑风电功率波动平抑效果、减少弃风的经济效益与储能工程总投入成本的混合储能系统优化配置方法。最后通过算例分析表明,此方法可确保风电场最大功率波动10 min不超装机容量15%的前提下有效减少弃风,且收获较好的经济效益,从而验证其有效性与经济性。     

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。     

含风电电力系统中复合储能系统容量优化方法

大规模风电并网会严重影响电力系统的稳定运行及安全。分析了不同种类储能系统特性的情况,提出在系统内配置由超级电容器、电池储能以及抽水蓄能构成的复合储能系统,充分利用电池和超级电容器充放电较迅速的特点以平抑风电功率波动,利用抽水蓄能机组调节容量大的特点进行削峰填谷,以获得最小系统总成本为目标,对该复合储能系统的配置容量进行优化。以改进的IEEE RTS-96系统为例,并基于国内某风电场的历史出力数据,进行了仿真计算分析。仿真结果验证了该复合储能模型及其容量优化方法的有效性,在一定程度上提高了风电的渗透率以及系统的运行经济性。     

考虑目标分解及其互补平抑的风电场复合储能容量优化

融合多种储能介质优质特性的复合储能将是未来储能技术发展的重要方向。以具备规模化应用可行性的铅酸蓄电池(VRLA)与全钒液流电池(VRB)为例,针对复合储能系统研究了其容量优化配置计算方法。首先,针对复合储能系统介质特性分解平抑功率目标;其次,构建发挥各介质优势且可协调优化的复合系统充放电策略;最后,建立以复合储能系统经济性运行为目标函数的容量优化配置模型,并基于粒子群优化(PSO)算法实现了求解计算。某风电场实际运行数据分析结果表明,经文中方法优化配置的复合储能系统在等效运行成本、平抑效果、充放电次数等方面均得到了优化,验证了该方法的有效性。