基于元模型优化算法的混合储能系统双层优化配置方法

混合储能兼具能量型储能与功率型储能的优势,针对混合储能在风电平抑中的配置问题,提出了一种基于元模型优化算法的混合储能双层优化配置方法。首先,利用小波分解对风电功率的原始数据进行分解,得到混合储能需要平抑的功率。然后,针对功率分配策略对混合储能容量配置的影响问题,提出一种混合储能容量嵌套式双层优化配置方法。该方法的内层为混合储能功率优化分配策略,以荷电状态、充放电功率为约束条件,以蓄电池总体充放电功率最小为目标函数,以提高蓄电池的使用寿命;外层以最小容量、最小功率为约束条件,以混合储能的全寿命周期年均成本最小为目标函数。针对多变量、非线性、计算密集型双层优化方法具有求解复杂、计算时间长等问题,提出基于元模型优化算法的优化求解方法。算例分析结果表明,所提优化配置方法可以在保持混合储能经济性最优的同时,有效避免蓄电池频繁充放电,从而提高了其使用寿命;相比于传统的启发式求解方法,基于元模型优化算法的优化求解方法的计算速度更快,所得优化配置结果更精确。     

用于跟踪风电场计划出力的电池储能系统容量优化配置

电池储能系统是平抑风电功率预测误差的理想选择,在现有储能电池价格水平前提下,电池储能系统的功率与容量优化配置尤为重要。基于风电场功率预测误差分布特性,依据风电功率预测预报标准中的约束条件和考核指标,分析了电池储能系统功率与风电功率预测误差、风电功率预测误差缩减率、全天预测结果的均方根误差、准确率及合格率的特性关系,储能系统容量与容量需求满足率及容量需求满足增长率的特性关系。为较好平抑风电功率预测误差且使投入成本较低,基于截止正态分布法,提出了一种储能系统功率与容量配置优化方法。该方法可计算用于跟踪风电场计划出力所需的较优储能系统功率与容量。通过实例计算分析,验证了该方法的有效性和可行性。     

储能系统用于提高风电接入的规划和运行综合优化模型

针对大规模储能的日益广泛应用,提出一种储能系统规划和运行的综合优化模型,并给出模型的复杂度分析和求解方法。该模型基于双层决策问题,将规划和运行两个不同时间尺度的问题结合在一起求解,同时考虑储能系统规划与运行的相互影响。为求解提出的综合优化模型,提出基于遗传算法的数值算法。最后,在改进的IEEE 10机39节点系统和某省级电网中的仿真结果验证了所提模型的有效性,并根据仿真结果提出了储能布局的优化方法。研究表明,该综合优化模型可以实现储能系统用于提高风电接入能力的综合优化应用,适用于各种不同类型的储能系统及多样的应用场景,为大规模储能系统在电力系统中的应用奠定了基础。     

基于智能电表数据的电池储能容量配置优化

针对电池储能系统的储能容量优化问题,本文基于智能电表获取用户的用电数据,并用不同方法获得典型日负荷,同时考虑了电池储能系统的投资成本和维护成本,结合基于分时电价的充放电策略,建立了以最大收益为目标的最优化模型.最后,使用遗传算法结合可行性法则对算例进行了求解,对比了使用不同方法得到的典型日负荷,使用最大日负荷法可得到更...     

基于可变寿命模型的电池储能容量优化配置

针对电池储能(BESS)在实际运行过程中的使用寿命变化特征,建立BESS的可变经济使用寿命预测模型。基于电力系统中电池储能系统的静态功能(即削峰填谷),提出基于可变寿命模型的电池储能容量规划模型。该模型以系统净收益最大为目标,合理评估了电池储能承担调峰功能的能源节约效益、环保效益以及容量替代效益,并综合考虑了放电深度对电池使用寿命的影响。以IEEE RTS-96系统为例,对电池储能系统容量优化配置进行研究,仿真结果表明了所提模型的有效性。     

风电场混合储能系统优化配置方法

以钒电池VRB(Vanadium redox flow battery)和超级电容SC(supercapacitor)组成的混合储能系统为对象,建立了混合储能系统优化配置模型,研究用于平抑风电场功率波动的混合储能系统容量配置问题。结合专家系统和改进遗传算法提出了一种混合储能系统优化配置方法。首先,以电网节能和电压稳定为指标建立了风电场目标输出曲线;再将基于专家系统的协调控制策略引入改进的遗传算法中,得到混合储能系统的优化配置结果;最后,对典型日风电场出力下的钒电池和超级电容的工作情况进行分析,得到了专家协调控制策略具有延长钒电池寿命的结论,并验证了配置方法和模型的正确性。     

区域风电场群储能电站的优化配置及运行策略

风电场群的空间规模效应使其自身具备波动平滑调节能力,由此使得区域风电场群中配置电池储能电站(BESS)具备理论可行性。基于此,分析了区域风电场群配置BESS的运行形态和工作模式,指出当前规模的BESS可参与功率波动平抑和适度的电网调峰。基于构建BESS充放电策略,提出了以运营成本最小为目标的成本优化模型,由此确定风电场群最佳BESS容量配比。同时,利用风功率出力波动的季节性规律差异,探讨BESS在低风电出力季节参与电网调峰的可行性,提出了以实时运行效益最大为目标的BESS运行策略,使其在该目标下根据风电出力季节性差异调整运行模式。利用风电场实际运行数据验证该方法,计算结果表明所提BESS优化运行策略的有效性和可行性。     

基于电池特性的风电场综合储能优化配置

为应对高风电渗透率,对其所在区域的电网稳定性提出了更高要求。储能作为应对高风电渗透率的关键因素,其配置与系统最终稳定性密切相关。为解决单纯依靠增加单一储能配置来提升电网稳定性将会造成投资成本高等问题,兼顾储能的可靠性与经济性,基于不同类型电池特性提出了一套储能配置方案：将锂电池功率调节性强与液流电池容量储存度大的优势相结合,依据通过实际需求所设立的技术指标,结合储能平均使用成本最小化的目标函数,利用免疫算法进行求解,得到所提储能功率与容量的综合配置方案。最后利用山东某风场数据进行实例分析,评估所提方案下的储能配置对于风场出力的改善情况,验证此方案的经济性与可靠性。     

基于电池储能系统动态调度的微电网多目标运行优化

微电网系统的优化运行应考虑经济性、环保性、可靠性以及对可再生能源的响应特性等多方面因素。以电池储能系统(BESS)为研究对象,提出一种基于动态规划的多目标优化方法,以最优化经济效益、最大化可靠性、最小化可再生能源功率波动、最符合可再生能源发电计划作为微电网优化运行的目标,应用模糊理论和二元对比定权法将其转化为单目标优化问题,从而获得BESS的动态最优调度策略。算例表明,该方法具有良好的优化效果。     

实时平抑风电场功率波动的电池储能系统优化控制方法

文中提出了一种基于模型预测控制(MPC)的实时平抑风电场功率波动的电池储能系统(BESS)优化控制方法.该方法以未来一个控制时段使用的储能出力最小为目标,考虑2个时间尺度(1 min与30 min)下的功率波动约束、BESS最大功率约束和容量约束.当合成输出功率不满足功率波动约束时,采用约束软化调整技术,兼顾期望目标,以获得满意的优化结果.然后,实现了基于区间削减技术的主动式能量反馈控制,避免了BESS的过充或过放.同时,考虑减小合成输出功率的粗糙度,自适应地调整粗糙度惩罚因子,进一步平滑了输出,减小了BESS能量,从而在满足功率波动平抑指标的同时,提高系统运行经济性.算例分析表明,相对于传统基于一阶低通滤波的方法,所述方法只需配置较小的容量,且算法简单、计算量小,便于工程在线实现.     

电池储能技术在风电系统调峰优化中的应用

针对现有常规机组调峰容量难以满足系统调峰需求的问题,提出了一种基于电池储能的风电系统调峰优化模型。该模型通过对风电储能系统和常规火电机组的运行施加约束条件,使得电池储能系统的运行状况能够及时得到调整,从而实现电池储能参与风电系统调峰和优化调度的目标。通过实际算例对比了电池储能系统在参与风电系统调峰前后弃风现象、调峰容量和日负荷峰谷差的变化。仿真计算结果表明,该方法可以有效提高大规模风电并网后的系统调峰,使系统接纳更多的风电,避免弃风导致的资源浪费,提高了整个系统的经济性和稳定性。     

电池储能系统用于改善并网风电场电能质量和稳定性的研究

建立了基于等效电路的电池储能系统和基于异步发电机风力发电系统的整体动态数学模型,设计了相应的控制策略,并以随机风和电网大扰动为例,采用电池储能系统对并网风电场的电能质量和稳定性问题进行仿真。结果表明采用该控制策略的电池储能系统可很好地改善并网风电场的电能质量和稳定性。     

电池储能系统平滑风电功率控制策略

风电功率具有随机性与波动性,为减小风电功率波动对电网带来的不利影响、减小风电功率分钟级的波动量,采取一阶低通滤波器并利用电池储能系统对风电功率进行平滑控制。根据风电功率的平滑效果,选取合适的平滑时间常数,分析储能容量与平滑时间常数之间的关系,并根据单位储能平滑率选取合适的储能平滑时间常数,可为风电场通过配置储能系统平滑风电功率提供参考。     

电池储能电站在风力发电中的应用研究

对利用电池储能电站平滑风电场的输出,减小风电输出功率的波动对电网的影响进行了仿真研究。以基于铅酸蓄电池的电池储能电站为研究对象,建立了基于铅酸蓄电池三阶动态等效电路模型的电池储能电站动态数学模型;设计了一种考虑铅酸蓄电池荷电状态的一阶滤波有功控制策略;应用Matlab软件中的Simulink环境,以建立的数学模型为基础搭建了仿真平台。以随机风为例,对采用电池储能电站平滑并网风电场有功功率输出进行了仿真研究。仿真结果表明电池储能电站在动态平滑风电场有功功率输出的同时,还得到了有效保护。     

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。     

风电配套电池储能电站的仿真研究

对利用电池储能电站平滑风电场的输出,减小风电输出功率的波动对电网的影响进行了仿真研究。以基于铅酸蓄电池的电池储能电站为研究对象,建立了基于铅酸蓄电池三阶动态等效电路模型的电池储能电站动态数学模型;设计了一种考虑铅酸蓄电池荷电状态的一阶滤波有功控制策略;应用Matlab软件中的Simulink环境,以建立的数学模型为基础搭建了仿真平台。以随机风为例,对采用电池储能电站平滑并网风电场有功功率输出进行了仿真研究。仿真结果表明电池储能电站在动态平滑风电场有功功率输出的同时,还得到了有效保护。     

风力发电系统中储能容量的优化配置

在风力发电系统中,合理地规划配置储能系统的容量对于风力发电产业的长远发展具有非常重要的意义。首先建立了电池储能系统的模型,提出一种基于该类储能系统的容量优化配置策略,并在此基础上将电池储能系统的全生命周期成本作为储能容量的优化目标,建立了以发电系统能量缺失率等运行指标为约束条件的储能容量优化模型,运用粒子群算法对该复杂优化配置模型进行求解计算。通过对算例系统的求解,验证了所建模型和算法的正确性和有效性,同时也为风力发电系统中储能单元的容量优化提供了参考。     

并网风光发电中混合储能系统容量优化配置

提高并网风光发电系统的调度灵活性需要引入储能技术,而储能技术研究的首要关键技术问题就是储能系统的容量配置。利用蓄电池和超级电容器的互补特性,提出了一种以优化蓄电池工作状态为原则,以提高储能系统整体经济性为目标的能量管理策略。基于该能量管理策略分析了并网风光发电系统能量损失率和能量缺失率的计算流程,根据全生命周期费用理论,建立了储能装置的年均费用函数表达式,并建立了以该函数值最小为目标,以系统能量损失率及能量缺失率等运行指标为约束的储能容量优化配置模型。运用改进混沌优化算法对实例进行了计算,验证了该优化模型与算法的正确性和有效性。     

超导储能蓄电池混合储能在风力发电中的应用

风力发电输出功率的波动性导致其直接并网会对电网带来不良影响,需要电力储能装置来提高并网性能,而常用的单一电池储能由于受到充放电次数的限制而易损坏。在建立用于平滑风电功率波动的超导储能和电池储能的混合储能模型基础上,设计超导储能用于平抑高频尖峰功率,电池储能用于平抑低频波动功率,并给出了两种储能装置的功率和容量确定方法。算例的仿真结果表明该方法同单一电池储能相比,可以有效地平抑风场并网的功率波动并减小电池的功率等级,减少电池的充放电次数和放电深度,从而延长了电池使用寿命。