含风储联合单元的电力系统有功和备用多目标协调优化模型

在含风储联合单元的电力系统中,为利用储能可调空间优化系统运行,提出储能在跟踪风电出力计划的同时参与备用的风储运行模式。在以场景集计及系统不确定性因素的基础上,推导出系统风险期望和风储出力偏差期望表达式,为解决系统风险、风储出力偏差和系统运行成本间的矛盾,建立以系统风险最小、风储出力偏差最小和系统运行成本最小的多目标有功与备用协调优化模型。仿真分析表明,所建模型有利于提高系统运行的经济性和可靠性,且有利于降低风储出力偏差,使风储联合单元的运行优化兼顾了系统整体的安全性和经济性。     

风储联合发电系统运行性能研究

构建大规模风储联合并网运行系统,提高风电的可调度性,成为目前研究重点.以风储联合发电系统为研究对象,给出了系统结构图,建立了储能系统数学模型,在此基础上,考虑调度计划制定了储能系统控制策略,实现了风储联合发电系统跟踪计划出力运行模式,并构建了此运行模式下的评价指标,对风储联合发电系统的功率输出特性进行分析.基于实际风电场数据,对配置不同储能容量以及适应不同调度时间窗时系统的输出特性进行分析,为储能系统容量选取提供参考.     

电力市场环境下考虑风电调度和调频极限的储能优化控制

风电功率间歇性不仅使风电场难以精确响应调度计划,还导致电网频率波动加剧.为提高风电可调度性和电网频率安全,该文以日前调度为例构建日前调度计划和电网调频极限的形成方法,在此基础上提出利用储能辅助风电场跟踪日前调度计划并参与调频的策略;然后在电力市场环境下以风储电站利润最大为目标建立风储运行模型,该模型考虑由所提策略形成的风储电站联合出力约束和频率安全约束,用来计算储能辅助风电场跟踪日前调度计划和参与调频的最优出力;最后基于实测数据对该策略进行仿真分析,结果表明所提策略可以提高风电场跟踪日前调度计划能力和电网频率安全性,同时还具有良好的经济效益.     

基于可拓距K-均值聚类和正弦微分进化算法的风储联合系统优化配置

以最大化风储联合投资商的收益和风电就地消纳率为目标,考虑源网荷协同优化和需求响应构建了风储联合系统的多目标优化配置模型;采用可拓距K-均值聚类算法对分布式风电出力和负荷需求的不确定性进行多场景分析,以实现更为准确而均衡的场景缩减;通过引入多核并行运行环境与正弦函数的思想,提出基于并行多目标正弦微分进化算法对优化配置模型进行高效求解;以IEEE 33节点配电系统为算例进行风储联合系统的优化配置,仿真结果验证了所建模型的有效性和优越性.     

马尔可夫预测的多目标优化储能系统平抑风电场功率波动

在高比例风电主导的可再生能源电力系统中,配置储能系统是缓解风电功率波动、实现削峰填谷、提高风电可调度性的有效解决方案。文中从大规模储能出力水平以及风电未来输出对当前储能运行影响的角度出发,设计了风储联合运行的多目标优化仿真模型。采用马尔可夫预测模型形成风功率未来输出评估,同时利用粒子群优化算法实时滚动优化风储并网功率,获得储能电池最优运行策略。利用某百兆瓦级风电场的典型风功率数据进行仿真,仿真结果表明所提方法平滑效果良好,避免了储能电池过度充放电,防止了储能电池进入死区的情况,提高了风储一体化系统的可靠性和经济性。     

含风储联合单元的电力系统两阶段日前调度模型

针对电力市场环境下含风储联合单元的电力系统日前调度问题,建立了两阶段调度优化模型。第一阶段基于描述风功率不确定性的概率场景集,考虑弃风和投标偏差惩罚,以风储联合单元的期望收益最大为目标,优化单元的日前投标量;第二阶段考虑风储联合单元出力偏差惩罚、环境成本和网络约束等因素,以系统综合运行成本最小为目标,进行日前机组组合优化。此外,还提出了一种日前出清偏差惩罚机制。IEEE-30节点6机系统的仿真实验表明,与传统调度模型相比,该模型具有风储调度出力偏差小,系统综合运行成本低,环保效益明显的特点。     

基于混合储能系统的风电场调度策略

分析了风电机组出力的波动特性,提出利用储能装置使风电场参与电网调度的方法。按照风场出力频谱特性设置低通滤波器,将风电有功出力分解为高频出力和低频出力;并分别采用快速响应型和大容量型储能装置平抑风电中的高频波动和低频波动,使联合系统出力跟踪上发电计划,从而完成调度任务。针对高频、低频波动的不同处理方式,建立了高频、低频波动联合调度模型和高频、低频波动各自独立调度模型。算例仿真结果验证了所提方法的有效性。所提方法适用于风况稳定的风电场,也可用于评估已投入运行的风电场。     

计及风-储联合系统概率模型的配电网随机潮流

在主动配电网的背景下,分布式风电在配电网中渗透率逐步提高,通过在并网点配置储能系统可平滑风电出力波动,并使其主动参与配电网调度。目前广泛使用的含风电配电网随机潮流模型中未能考虑风电并网点配置储能系统后其功率注入概率模型的形态变化。针对此不足,从储能系统的运行特性以及风-储协同输出机理出发,设计了计及储能系统的风电并网点功率注入概率模型修正方法,在已知储能参数的情况下根据文中方法可以在风电出力模型基础上进行修正,进而获得风-储联合系统概率模型,并应用于配电网随机潮流。算例表明所提方法获得的风-储联合系统概率模型合理准确,能够在随机潮流模型中描述风-储并网点出力行为的转变,通过在配电网中的风电并网点配置储能系统可削弱风电的不确定性,有效提升电压质量且抑制全网电压波动。     

基于两阶段优化的风储联合发电系统日前发电计划模式

考虑风电日波动性对常规机组启停的影响,为准确刻画系统运行经济性与风电消纳能力的关系,设计了风电最大出力模式、经济运行模式和运行成本控制模式3种风储联合发电系统日前发电计划模式,提出了不同模式的两阶段优化模型及快速求解算法。第1阶段通过储能系统和常规机组协调调度,实现经济性最优或弃风量最小的目标,第2阶段优化则按照经济调度和"三公"调度的原则分配常规机组和风电场的有功出力。提出快速算法削减了模型的寻优空间,大幅提高了优化模型的求解效率。基于IEEE 30节点系统进行仿真分析,验证了所述模型和算法的优越性。     

集群风储联合系统广域协调控制及利益分配策略

针对多个风储联合系统的协调问题,提出了多风储联合系统集群广域协调控制框架,构建了考虑风电时空相关性的风储系统多模式优化调度模型,进一步基于合作博弈理论提出了集群收益分配策略。采用实际风电数据对所提模型和策略进行了仿真验证。仿真结果表明:广域协调控制可最大化集群收益,提高风电整体可控性和储能运行效率;基于合作博弈理论的集群收益分配策略,可实现集群控制中自身利益与整体利益相协调,激励风储系统积极参与集群控制。     

光热-风电联合运行的电力系统经济调度策略研究

针对大规模并网风电出力的随机性、波动性以及反调峰特性给电网调峰和调度带来的影响,采用含储热的光热发电系统与风电联合运行的调度策略。利用光热与风电出力的互补性及储热的可调度性平抑风电出力波动,减小电网负荷峰谷差,降低火电调峰的成本,减少弃风。基于光热电站的运行机理分析,建立光热-风电联合系统的电网调度模型。采用粒子群算法对模型进行求解,实现经济调度的优化。通过仿真算例分析验证调度策略及模型的可行性和合理性。     

基于时序仿真和GA的风储系统储能容量优化配比

鉴于风储一体化系统中储能容量是影响风电并网系统综合技术经济性能的关键因素之一,提出了基于时序仿真原理和GA算法相结合的协调风电有功功率与其并网系统负荷功率波动的风储一体化系统中储能容量优化配比新方法。根据电网日负荷分布的规律性与风电场出力的随机性,构建了协调风电有功功率与其并网系统负荷功率波动的储能充放电控制策略数学模型;在此基础上,以储能容量最小为目标,考虑储能装置充放电效率、荷电状态与风储合成出力目标等因素,构建了基于时序仿真原理的风储一体化系统中储能容量优化配比数学模型;进一步,采用GA算法对上述时序仿真模型求解。最后,以新疆某风电并网系统实际运行数据对上述风储系统中储能容量优化配比方法进行仿真验证,结果表明:在确保风电出力对系统不构成威胁的情况下,风储功率配比≤8:1,储能系统持续最大持续充放电时间≤1.2 h,较好地兼顾了系统的技术与经济性能。     

考虑风电随机性的微电网热电联合调度

提出了一种微电网热电联合调度的优化模型,考虑了系统运行约束和风电出力的波动性.风电出力的随机性,通过场景生成和削减方法产生的不同场景表示.该模型以系统总运行费用最小为目标函数,同时通过罚函数,把考虑了微电网和大电网连接点处的功率波动引入目标函数,使得在系统总成本最小的同时减小了风电出力波动性对电网的影响.根据模型,在考虑风电波动的情况下,调度计划中发电机出力不随风电出力的波动而改变,系统只调整发电机以外的设备实现对风电波动的补偿.仿真结果表明了该模型对含风电的微电网优化调度的有效性.     

风储系统中储能的应用研究综述

利用储能技术对负荷削峰填谷,抑制风功率波动幅度,提高风出力预报精度和低电压穿越能力,不仅可以减少系统旋转备用容量,确保基于风电出力预报的风电调度计划被有效执行,而且兼顾了系统运行的经济性和安全稳定性,所以储能装置与风力发电系统的联合运行已成为解决大规模风电并网的有效手段。介绍了储能在风储系统中的接入方式、风储系统中短期调度曲线的确定、涉及储能的寿命和其充放电控制策略,对储能的价值评估进行了分析,为储能技术在清洁能源中的应用推广提供参考。     

用于平抑风电功率波动的电池储能系统控制策略

摘 要：采用电池储能系统（battery energy storage system,BESS）与风电场形成联合系统可平抑风电功率波动。如何制定BESS的控制策略以有效平抑风电功率波动,进而最大化系统接纳风电的能力是一个值得研究的重要问题。在此背景下,针对采用BESS平抑风电功率波动的控制策略开展研究工作。首先,针对风储联合系统的结构及特性,建立BESS的数学模型。考虑到BESS在当前时段的充放电行为影响其在下一时段的电池状态,在满足电池实际运行约束的前提下,提出用于平抑风电场出力波动的BESS的改进控制策略。之后,发展以风储联合出力波动越限概率最小为目标的BESS优化控制策略,并采用AMPL/CPLEX商业求解器求解。最后,以某风储联合系统为例,对所提出的BESS改进控制策略和优化控制策略平抑风储联合系统整体出力波动的效果进行验证。     

考虑电网调峰能力限制的风储联合系统概率综合效益评价方法

目前风储联合系统综合效益评价方法多基于某一给定风电功率断面,忽略了风电出力的不确定性,导致评价结果与储能系统配置方案的局限性。为此提出一种计及风电出力不确定性与电网调峰能力限制的风储联合系统概率综合效益评价方法,利用风电功率预测误差反映风电出力的不确定性,可给出风储联合系统概率综合效益与储能系统最佳配置方案参考值。基于实际系统参数设计了算例,算例分析结果表明,风电预测出力下效益评价结果仅为给定预测误差分布下特定置信度的概率综合效益,而所提方法通过置信度量化风电出力不确定性带来的评价风险,可得到不同效益评价标准(置信度)下储能系统配置方案参考值。     

风储联合发电系统容量优化配置模型及敏感性分析

风电与储能的有效匹配是平抑风电功率波动的方案之一。文中建立了能量型储能在风储联合发电系统中容量优化配置模型,讨论了各敏感性因素对容量配置的影响,主要包括调控模式、风储上网电价、设备造价及缺电惩罚系数等。文中考虑了跟踪计划出力和削峰填谷等控制模式,利用技术经济评价指标,分析了当前和未来市场条件下采用不同调控模式的风储联合发电系统的可行性,指出了风储联合发电系统最佳容量配置的发展趋势。     

含风储混合系统的多目标机组组合优化模型及求解

风储混合系统能改善风电出力的随机性,使得风电出力具有一定的可控性,因此将风储混合系统引入电力系统中,并添加系统总能源利用率目标函数,建立含风储混合系统的多目标机组组合优化模型。新模型约束条件计及了储能系统控制模式和风储系统约束条件,并采用模糊处理技术和改进组合粒子群优化算法进行求解,给出机组启停和出力计划。讨论目标函数变化、风储系统引入、控制模式不同以及预测误差对结果的影响。算例分析表明所提模型和算法正确可行。     

含海上风储联合发电系统的韧性调度策略

为应对台风诱发的海上风电机组高风停机(high wind-speed shutdown, HWSS)事件,提出了一种含风储联合发电系统的多时间尺度协调调度方法。首先,基于历史和即时信息进行台风全生命周期模拟,得到强度时变的台风轨迹集合;基于台风轨迹和风电出力曲线,进一步计算该台风轨迹集合下风电场的可用出力,并纳入所提出的模糊集合中。其次,考虑风电出力波动对各类型备用需求的影响,提出了多类型备用需求的次小时级调度框架,以避免机组小时阶跃变化造成调度方法不可行的风险。然后,在此基础上,通过确定性转化形成可求解的混合整数线性规划问题。最后,在增加了2个海上风电场的IEEE-RTS系统上进行了仿真实验。实验结果表明,所提出的调度策略能够在台风极端天气下,充分利用风储联合发电系统的灵活性,通过预调度提升系统韧性。     

基于风-光-蓄-火联合发电系统的多目标优化调度

针对风电、光伏出力的随机性、间歇性和波动性而导致其在大规模接入电网时对电网发电计划制定和调度产生的影响,提出了含风-光-蓄-火联合发电系统的多目标优化调度模型。利用抽水蓄能的抽蓄特性,将风电和光伏出力进行时空平移,使风-光-蓄联合出力转变为稳定可调度电源,具备削峰填谷的功能,与火电机组共同参与系统优化调度。以风-光-蓄联合出力最大、广义负荷波动最小和火电机组运行成本最小作为目标函数,建立多目标优化调度模型,通过多目标处理策略,使目标函数简化为2个,以降低问题维数;在求解阶段,利用分层求解思想,将模型划分为两层,分别采用混合整数规划方法和机组组合优化方法进行求解。10机测试系统仿真结果表明:所建模型可以提高风能和太阳能的利用率,缓解火电机组的调峰压力,大幅降低风电反调峰特性对电网的影响,从而保证电力系统安全、稳定、经济运行。