分布式光伏储能系统的优化配置方法

光伏发电的随机性和间歇性导致资源利用率低,储能具备控制灵活、响应快速的特性,是当前解决光伏并网和提高消纳的有效手段之一。目前,高昂投资成本是制约储能推广应用的关键,文中从成本角度出发研究了分布式光伏系统中储能的优化配置方法。首先,以分布式储能系统的投资和运行成本为目标,同时考虑储能接入位置、配置容量、荷电状态和电网运行状态等为约束条件建立双层优化模型;然后,介绍优化模型求解方法,外层采用遗传算法优化储能配置位置、功率和容量,内层采用粒子群算法结合MATPOWER潮流计算工具优化储能日内运行策略;最后,在Matlab软件中采用IEEE9节点系统验证了优化配置方法的可行性和有效性。     

基于能量协调控制的混合储能系统容量配置方法

为了平滑离网光伏发电系统中源荷之间功率差的随机波动,提出了一种适用于混合储能系统中不同储能介质之间充放电功率分配的能量协调控制策略。该策略依据不同储能介质的实时荷电状态,结合最大可能充放电时间,令超级电容器优先充放电,当达到其充放电极限时,再控制蓄电池进行充放电。在此基础上根据全寿命周期理论,考虑实时荷电状态、负荷缺电率和系统自主运行能力等约束,建立混合储能系统容量配置优化模型。利用改进粒子群算法对算例进行求解分析,并与单一蓄电池储能进行比较,验证能量协调控制策略的有效性和容量配置优化模型的正确性。     

考虑风功率预测误差相关性的储能容量配置方法研究

根据风功率预测误差的联合分布,提出一种计算预测误差超出量的方法。为了衡量储能容量的效用,提出了储能利用量和储能损失量的概念,并给出了计算方法。考虑储能的收益和成本,分别从企业和社会的角度,提出了2个典型的储能容量优化模型。仿真结果验证了方法的正确性和可行性。     

考虑荷电状态变化的储能系统补偿风电预测误差的容量配置研究

电池储能系统通过控制发出和吸收能量,可以有效地补偿风电功率预测误差。文中在建立补偿预测误差的储能系统充放电控制策略时,计及了储能系统荷电状态极端变化的限制,提出了常规控制策略的修正式,提前调整荷电状态的变化,避免出现过充过放的现象,达到了既保护电池储能又增强补偿误差效果的目的。并在此基础上,以补偿预测误差效果最优为目标,提出了储能系统最优容量配置的方法。仿真结果表明,修正后的控制策略具有更优的补偿效果,并且能够大幅降低储能系统的容量配置。     

分布式储能在配网中的应用综述

针对新能源发电方式特别依赖地理环境、气象、季节等因素,波动性很大且不平稳,同时大规模分布式电源并网运行可能引起区域负荷的供给与需求直接的不平衡,立足于分布式储能发展现状,阐述了分布式储能的特点,对比分析其优劣特性。最后研究了分布式储能在配网中应用存在的问题,对其发展趋势进行了展望。     

光储系统中储能容量优化

引入光伏功率预测误差,分析其概率统计规律,并利用置信区间去估计储能最大发出（吸收）功率的方法,使储能系统既能满足一定置信水平下的功率波动补偿,又优化了容量配置。采用本文提出的方法配置储能系统,然后利用Matlab／Simulink仿真软件建立了相应的光储联合系统模型,并采用实际气象数据驱动模型来进行并网控制的仿真研究,验证了提出方法的可行性。     

基于光伏能量预测的微电网储能优化配置方法

建立了基于光伏能量预测的微电网智能能量管理系统,提出一种经济性优化方法进行微电网储能配置。由于光伏发电系统的输出功率随气象条件变化具有随机性,因此采用发电预测模型的输出作为光伏电池的功率限制条件。由于储能优化涉及多个时间段且受能源价格和电力价格的影响,因此需建立储能模型以确定最优的操作策略,采用矩阵实数编码遗传算法进行求解。通过一个小型直流微电网算例验证了所提模型和算法的有效性,相关结果可用于评估微电网的储能配置和经济效益。     

考虑风电场储能容量配置风电功率预测误差估计算法对比研究

针对风电功率预测误差估计方法中混合高斯分布拟合法和特征值提取估计法这两种适用范围较广的风电功 率预测误差估计方法,详细介绍其原理和误差估计流程,利用实际风电场数据对两种方法进行算例验证,并根据计算 结果,针对两种方法下的估计区间对储能容量配置的影响进行对比研究,为工程应用时的方法选取提供参考。同时, 为了兼顾误差估计区间的有效性和经济性,有效指导风电场储能系统的容量配置,在高斯混合模型的基础上对风电 功率预测误差进行状态划分,结合马尔可夫模型,提出一种ＭＭ－ＧＭＭ优化预测误差区间估计算法并对其进行算例 验证。     

考虑风电场储能容量配置的风电功率预测误差估计算法对比研究

针对风电功率预测误差估计方法中混合高斯分布拟合法和特征值提取估计法这两种适用范围较广的风电功率预测误差估计方法,详细介绍其原理和误差估计流程,利用实际风电场数据对两种方法进行算例验证,并根据计算结果,针对两种方法下的估计区间对储能容量配置的影响进行对比研究,为工程应用时的方法选取提供参考.同时,为了兼顾误差估计区间的有...     

配网侧分布式储能系统的随机优化配置和选址方法

储能系统具有四象限下的灵活调节能力,而且响应速度快,不受地理资源等外部条件的限制。将其应用于电网侧时,可以充分发挥其灵活的四象限出力调节能力,实现配电网的削峰填谷、调压等功能。文中提出了分布式储能优化配置和选址的多目标模型,并以功效系数法将多个目标转化为单目标,然后基于多场景技术建立了总功效系数的期望值模型,期望值模型将配电网中负荷、光伏的随机性考虑在内,所得到的优化结果更加合理。     

基于风电出力预测误差补偿度与经济效益的最佳储能容量配置

以储能实时充放电弥补风电日前预测出力与实际出力之间的误差,可达到间接提高风电预测精度和风电利用效率的目的,但是受储能成本制约,必须探讨储能最佳容量选取方法。以弃风降低量、火力备用减小量、环境友好效益与储能投资、运行维护成本对比分析为准则,基于风电预测误差的概率分布特点,确定不同误差补偿度,配置相应补偿度下的储能容量,获得相应储能容量下的经济效益,进而计算出回收储能成本年份。基于补偿度、储能容量、回收成本年份三者关系确定了最佳补偿度下的储能容量配置和回收成本年份。通过对新疆148.5 MW风电场仿真验证及效益评估,将风电日前预测误差限制到±25%,最佳补偿度为91.5%,最佳储能容量为12.28 MW,约7.58年收回成本。     

基于退役动力电池的家庭储能容量优化配置

将退役动力电池梯次利用于家庭智能用电系统的储能,可有效提升动力电池使用寿命,实现资源的高效利用。考虑到家用电动汽车的普及化,文章提出了一种家用电动汽车退役动力电池梯次利用于家庭储能的容量优化配置方案。从家庭常用负荷、家庭可调控负荷、梯次储能系统、电动汽车和家庭光伏等角度,建立了家庭能量系统模型;综合考虑梯次储能的投资成本,以用户用电投入最少为目标函数,以家庭能量系统中元件的运行条件为约束条件,构建了梯次储能容量优化模型;分析了基于改进粒子群算法和模糊控制算法的梯次储能容量优化步骤;结合算例,对所提模型和算法的可行性进行了验证。结果表明,与无储能的系统相比,梯次储能的优化配置可有效降低家庭日电费量,且效果显著。     

基于典型天气类型计及随机预测误差的光伏发电短期预测研究

光伏发电出力与天气类型有直接关系,越是多云或是阴雨天气,光伏出力预测的误差越大。基于典型天气类型的划分,提出了一种计及预测相对误差的考虑“相关影响因子”的光伏出力预测模型。定义了典型天气类型并据此对历史数据进行了划分,提出了光伏出力预测的“相关影响因子”;利用t Location-Scale分布建立了光伏出力预测的相对误差概率模型,采用拉丁超立方技术进行了预测相对误差的样本抽取;将光伏预测的相对误差其与预测值进行叠加得到了最终的预测结果。利用算例证明了所建模型的可行性和有效性。     

面向风光综合消纳的电力系统广域储能容量优化配置研究

针对含大规模风光接入的电力系统中广域储能优化配置问题,提出采用K-means聚类方法,对风电出力、光伏出力与负荷间的时序数据进行典型日场景集抽取;以年弃风成本、弃光成本与储能等效年投资成本3者之和最小为优化目标,建立面向风光综合消纳的广域储能优化配置混合整数线性规划模型,并采用智能优化算法进行求解,实现储能投资最小化和风光消纳最大化的综合最优。以宁夏电网实际运行数据为例,验证了所提模型的合理性与有效性。     

考虑空间相关性的分布式光伏发电出力预测及误差评价指标研究

对于待预测的分布式光伏电站,基于已提出的大规模区域光伏分群方法,提出了筛选良好空间相关性光伏电站群的光伏发电出力预测方法。首先,对待预测电站的出力数据进行了天气类型划分;其次,选择与待预测电站具有相关关系的光伏电站作为相关性从站,并采取ARIMA模型识别待预测电站与从站之间的时间、空间关系,继而对待预测电站的出力进行预测;然后,通过多种预测误差指标对比,提出了更符合光伏预测的误差评价指标,即引用误差,以突显高功率输出的预测精度;最后,通过典型电站以及整个区域里所有分布式光伏用户的滚动预测和误差分析,证明了所提方法的普遍适用性。     

基于空间相关性的分布式光伏实用化功率预测及误差分析

低压接入的分布式光伏容量激增,其出力随机性对调度部门的负荷预测以及电网安全运行带来严峻挑战.提出一种适用于低压接入的分布式光伏功率预测方法,首先基于空间相关性原理为分布式光伏匹配集中式光伏电站作为功率预测参照,通过日发电量数据建立二者的出力关系,推算分布式光伏在运容量;随后利用参照电站的功率预测值对分布式光伏的功率预测...     

基于序优化的分布式光伏配电网储能系统容量评估

我国分布式光伏发电产业近年来实现快速增长,对所在配电网的运行提出严峻挑战。由于分布式光伏发电具有随机性、波动性与不确实性,需要一定容量的储能系统来提供灵活的调节能力,以实现配电网的安全可靠运行。因此,研究针对分布式光伏配电网储能系统的容量评估具有重要意义。建立考虑分布式光伏并网的配电网运行模拟模型,利用多场景生成技术与序优化求解方法,模拟不同储能系统容量规划下的分布式光伏并网运行情况,从而得到最优配电网储能系统配套容量。结果表明,利用序优化方法可以实现快速高效求解,得到适应于配电网运行需求的储能系统容量配置方案。     

虚拟电厂下计及大规模分布式光伏的储能系统配置优化模型

以虚拟电厂作为分布式能源的能量管理方式,在具有大规模分布式光伏的虚拟电厂中围绕储能系统的三方面作用对其配置进行求解。首先基于虚拟电厂运行模型分析了储能系统的需求响应、削峰填谷和提高电压质量作用,然后结合各分布式能源的数学模型搭建了经济、网供和电压子目标函数,从而构建了储能系统的优化配置模型,模型中包含储能系统调度和储能系统优化目标函数,在确保每种配置的作用充分发挥的同时筛选出体现储能系统三方面作用的最优配置,最后将目标函数归一化后采用混合整数线性规划和粒子群优化算法对模型进行求解。仿真结果验证了所提模型的可行性,并得出了权重改变会对配置结果产生影响及最优配置为三方面作用相互协调结果的结论。