考虑储能电池参与二次调频的综合控制策略

随着储能辅助常规机组参与调频在电力系统中得到规模化的应用,如何制定合理的储能出力控制策略来实现储能和常规机组互补协调运行是储能调频应用中的关键问题。文中基于实时状态感知与综合研判,利用Logistic回归函数,构建储能自适应调频和自恢复储能荷电状态(SOC)两种工况的控制规律;将区域控制偏差信号划分成不同的状态区间以定量描述电网二次调频备用容量状态,得到电网调频需求和运行状态限制,兼顾储能调频能力及SOC自恢复需求,确定储能在不同区间上的出力目标和动作深度,实现储能和常规机组参与二次调频互补协调运行。在MATLAB/Simulink中构建储能参与二次调频两种典型场景,对所提控制策略进行仿真验证。结果表明,所提控制策略在改善调频效果和储能SOC维持效果以及提高常规机组利用率等方面具有优势。     

考虑荷电状态约束的储能参与电网一次调频综合控制策略

电池储能具有响应速度快、控制精度高、容量配置灵活的优点,近年来在电网调频中得到广泛关注。但传统控制方式易造成电池过充或过放,给电网运行及电池使用带来负面影响。针对该问题,提出一种考虑荷电状态 (state of charge,SOC)约束的储能参与电网一次调频综合控制策略。首先,构建储能电池参与电网一次调频的自动发电控制(automatic generation control, AGC)模型,提出根据电池SOC约束进行储能容量配置的方案。其次,通过对储能虚拟惯性控制及虚拟下垂控制的特征分析,根据电网频率偏差动态变化进行分配比例系数的设计,实现2种方式参与度的平滑改变。再次,以适应于电池SOC状态的参数自适应调节为目标,进行储能充放电控制系数的调整,以改善调频性能及电池SOC的变化特征。最后,通过多种方法的仿真对比,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于模糊控制和SOC自恢复储能参与二次调频控制策略

通过对储能电池基于区域控制偏差ACE信号和区域控制需求ARR信号参与系统AGC控制的优缺点进行分析,提出了一种综合控制方式,并定义了切换的时机和深度。即在系统频率恶化,且|△f|较大时,基于模糊控制理论根据SOC状态来平滑储能电池的出力深度;在系统状态良好,且|△f|较小时,为充分利用传统机组二次调频的剩余调频容量,对储能进行SOC自恢复。并根据定义的评价指标,利用Matlab/Simulink对储能协同传统机组参与电网二次调频,选取典型连续扰动与传统策略进行了对比仿真。结果表明,所提出的控制策略兼顾减少最大频偏和稳态频偏的优点;相较于基于ARR的控制方式对储能电池的容量和功率需求更小,相较于基于ACE的控制方式其调频效果更优且对常规机组的利用率更高;提升了储能电池参与二次调频的调频能力。     

基于分布式控制原理的 电池储能系统二次调频控制

在电力系统由同步电机单一供电向同步电机、新能源发电机联合供电的发展过程中,利用分布式电池储能(BESS)参与电网二次调频成为提高区域电网调频能力的重要手段,也是现阶段二次调频控制策略的主要研究方向之一。该文基于分布式控制原理,提出一种考虑分布式BESS参与的二次调频控制策略。该策略能够精确控制BESS调频出力并保证其运行的可持续性。同时,分布式控制策略使调度中心在面对多个分布式BESS时,能够确保二次调频控制的响应速度,在工程实践方面具有可行性。最后,利用Matlab对区域电网调频动态模型仿真的结果表明,该控制策略能够充分利用BESS和传统机组的调频特征,确定各自的动作时机和动作深度,提高区域电网调频效果。     

大容量电池储能系统一次调频控制策略

大容量电池储能系统的分散式一次调频控制可能会产生功率环流和振荡。对此,分析了分散式一次调频控制产生功率环流的机理,提出了一种集中式一次调频控制系统架构和控制策略,同时给出了集群控制器的功率分配方法和控制流程,最后在基于半实物的实时数字仿真(RTDS)平台上试验验证了控制策略和功率分配方法的正确性。     

储能参与电网二次调频控制策略仿真分析

:“碳达峰、碳中和”目标下,可再生能源在一次能源中的占比日益增大.应用大规模储能系统参与电网辅助 调频将有效解决可再生能源大规模并网带来的频率波动问题.首先建立了参与调频的储能模型并在此基础上搭建了含 储能系统的电网调频模型,接着提出了一种基于模糊控制的计及ACE和储能电池SOC的控制策略,最后在MAT- LAB中搭建了仿真模型并分别在阶跃扰动和连续随机扰动工况下验证了所提控制策略的可行性.     

规模化储能参与下的电网二次调频优化控制策略

近年来,大规模电池储能参与电网二次调频控制是其继调峰之后最具潜力的应用方向之一,但是传统的二次调频控制策略无法区分不同电池储能技术特征的差异,进而难以充分发挥其调频优势,造成资源浪费。为此,提出一种计及电池储能技术特征的电网二次调频控制策略。受传统机组的调频成本模型启发建立电池储能调频成本函数,定量描述具有不同技术特征的储能在承担调频责任时所对应的调频成本。以调频成本最小化为目标,配置储能调频责任以满足电网二次调频需要。利用MATLAB/Simulink搭建含多个电池储能的区域电网动态模型,验证所提二次调频策略的可行性,并与其他2种调频策略进行对比分析。仿真结果表明,所提控制策略能够充分考虑不同电池储能的技术特征,从而精确地调度储能以满足电网调频需要,并实现荷电状态的均衡控制。     

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。     

MMC-BESS电池荷电状态三级均衡控制策略

基于模块化多电平变换器拓扑的电池储能系统(Modular Multilevel Monverter based Battery Energy Storage System, MMC-BESS)可以同时输出有功、无功功率,适用于中高压、大功率的新能源并网场合。为解决储能单元的差异导致其荷电状态(State of Charge, SOC)不均衡的问题,提出了一种电池SOC三级均衡控制策略。首先针对各相间SOC差异,通过控制桥臂环流直流分量改变每相功率,实现了各相SOC均衡。其次针对同相内上下桥臂SOC差异,通过控制桥臂环流基波分量改变上下桥臂功率,实现了每一相内上下桥臂SOC均衡。最后针对同一桥臂内子模块SOC差异,通过重构调制波改变子模块功率,实现了所有子模块SOC均衡。实验结果验证了该控制策略的有效性。     

电池储能参与电网一次调频的优化综合控制策略

为研究电池储能系统(Battery Energy Storage System,BESS)参与电网一次调频的高效性控制策略.本文在对电力系统调频需求进行分析与储能电池荷电状态(State Of Charge,SOC)考虑的基础上,提出一种兼顾电网调频需求与储能电池SOC状态的一次调频综合控制策略,给出不同荷电状态下的控...     

多点电池储能系统参与电网二次调频的控制策略

“双碳”能源革命背景下，大规模可再生能源的加速并网加剧了电力系统对于快速调频资源需求的迫切性，以电池储能系统（BESS）为代表的新型快速资源为电网自动发电控制(AGC)提供了有效手段。首先，为满足电网各类型调频资源在AGC系统中的接入监视与分类决策需求，提出 “域-群-机”三级控制模型架构；然后，从BESS的SOC主动管理出发分别提出了基于改进的动态调频容量(DAA)的多元集群协同控制策略，及引入SOC影响因子的多点BESS功率分配策略；最后,结合实际电网的持续扰动工况及模拟跳机扰动工况进行仿真分析，表明本文所提控制策略不仅能够提升电网调频品质，而且可以显著改善各单点BESS的SOC一致性。     

考虑规模化电池储能SOC一致性的电力系统二次调频控制策略

针对规模化电池储能参与电力系统二次调频问题,提出了考虑储能荷电状态（state of charge,SOC）的分层协调控制策略。在区域控制中心层,给出了考虑二次调频需求和储能SOC水平的二次调频功率分配策略,使储能SOC尽可能地维持在正常工作区间,以确保储能持续参与二次调频的能力;在储能站层,采用分布式协同控制算法实现了二次调频功率指令跟踪,并保证各组储能单元SOC趋于一致以提升储能系统的综合运行性能。最后,通过两区域互联电力系统仿真,验证了所提出的规模化储能参与二次调频控制策略的有效性。     

电池储能辅助二次调频的模型预测控制方法

随着大规模新能源并入电网,电池储能凭借其迅速、精准出力的特性,可以有效抑制自动发电控制中由于新能源出力波动而带来的频率稳定问题。为此,文中提出电池储能辅助二次调频的模型预测控制策略。该控制策略将二次调频的区域控制偏差信号划分成不同的区间,在兼顾电网调频需求及电池储能荷电状态恢复需求的前提下,通过模型预测控制方法确定每个区间内电池储能的出力目标与出力深度。两区域双机互联电网算例的仿真结果表明:文中所提的控制策略不仅能有效抑制电网频率偏差和区域控制偏差,还能协调好频率控制质量与电池储能荷电状态的平衡。     

基于空调负荷的虚拟储能参与调频的控制策略

随着风电场装机规模增大,风电并网对电力系统的频率冲击愈发不容忽视。建立了由电池储能系统(BESS)和空调负荷群(ACLs)构成的虚拟储能系统(VESS),并提出了一种适用于VESS的内部协调控制策略来提高电力系统频率稳定性,通过MATLAB/SIMULINK仿真验证了本文提出方案的正确性。     

计及SOC的电池储能系统一次调频自适应综合控制策略

考虑电池储能系统自身容量限制下提升一次频率响应的自适应性,提出一种计及荷电状态(SOC)的电池储能系统一次调频综合控制策略.建立电池储能系统一次调频动态模型,对比分析了虚拟惯性与虚拟下垂控制对电网频率偏差的调节特性.设计考虑SOC的电池储能系统一次调频自适应综合控制策略,并引入一种由综合考虑频率偏差及其变化率的输入系数与计及电池储能系统SOC的反馈系数相结合的自适应因子,输入系数由模糊逻辑控制器自适应调节,反馈系数通过回归函数自适应调节.最后搭建仿真模型进行阶跃和连续负荷扰动工况下不同控制策略对比分析,仿真结果验证了所提控制策略能自适应控制电池储能系统出力,有效提升一次调频效果.     

基于PSO-ELM的储能锂电池荷电状态估算

对锂离子电池荷电状态(SOC)进行准确估算是保证电池管理系统安全稳定运行的关键。常用的安时积分法存在累积误差,卡尔曼滤波算法需要建立精确的电池模型,神经网络法不依赖具体的锂电池模型,能够反映锂电池的非线性关系,因而受到广泛关注,然而传统神经网络估算SOC训练时间长、精度低。针对以往电池SOC估算精度低等问题,文中提出粒子群(PSO)优化极限学习机(ELM)神经网络的方法。以电池电压、电流和温度作为PSO-ELM模型的输入向量,以SOC作为输出向量。将实验获得的数据导入模型进行训练和测试,采用PSO对ELM随机给定的输入权值和隐含层阈值进行寻优。仿真结果表明,与BP神经网络的预测结果相比,文中估算SOC的方法具有更高的精度。     

考虑SOC的电池储能系统一次调频策略研究

电池储能系统(Battery Energy Storage System, BESS)以其控制精度高、响应速度快等优势被广泛应用于电网中。为充分发挥BESS参与电网一次调频的优势,提出一种基于荷电状态(State Of Charge,?SOC)与频率偏差的综合控制方法。首先,为了改善电池循环寿命,设计基于荷电状态SOC的下垂系数与虚拟惯性系数。引入基于频率偏差的加权系数将下垂出力与虚拟惯性出力相结合,在频率偏差较小时增加虚拟惯性出力权重以稳定频率,在频率偏差较大时增加下垂出力权重以快速调节频率偏差,并在频率偏差超过一定限度后进行故障穿越时的频率支撑,而当电网状态变好且SOC较低或较高时进行SOC恢复。其次,提出BESS参与电网一次调频的评价指标以定量评估所提策略的调频效果及SOC维持效果。最后,基于PSCAD/EMTDC搭建BESS仿真模型,并在阶跃负荷扰动、随机负荷扰动、瞬时性短路故障及光伏间歇性出力扰动工况下仿真验证所提策略的调频效果及SOC维持效果。仿真结果表明,所提策略能实现较好的调频效果并将SOC维持在合理区间内。研究成果为BESS成套设备生产厂家合理设计控制保护参数提供参考,对提升BESS涉网性能具有实际意义。     

电池储能系统参与电网削峰填谷控制策略

现有针对电化学储能在电网调峰领域的研究缺乏在不同负荷场景下不同控制策略的应用对比,使得削峰填谷控制策略的选择缺乏理论依据。本文结合已有相关研究和对储能系统特性的分析,首先在考虑电网负荷、电池功率、电池容量等约束条件下,建立了以削峰填谷效果为目标的储能系统优化模型;然后在现有典型控制策略的基础上,提出了电池储能参与电网削峰填谷的恒功率充放电控制策略和功率差控制策略;最后,以某地区实际负荷数据为例,结合电池储能装置自身充放电特性,通过仿真对比了2种控制策略的优缺点,验证了考虑实际约束条件的功率差控制策略具有更优的削峰填谷效果。