基于极端天气情况的风-储系统平抑控制策略

提出了一种储能系统的功率控制方法,实现了极端天气情况下风电场出力波动的快速平抑.该控制框架融合了机器学习算法与模型预测控制方法,由基于在线序贯极限学习机的神经网络模型预测优化时域范围的风电功率,储能的充放电功率指令通过MPC进行滚动优化,保证储能系统的运行约束得到满足.仿真实验表明该方法能够实现储能系统的快速充、放电管...     

The energy storage system output control strategy to improve theshort term windpower forecastingaccuracy rate

目前对于储能系统应用于平抑新能源发电的波动性、移峰填谷等场景的控制策略已有文献研究,但对于风功率预测准确率影响风电场效益的机制下储能系统应用的可行性尚未见研究。本文提出了一种以减小风电场短期功率预测偏差为目标的储能系统出力控制策略,控制策略以风电场实时出力数据（秒级）为数据源,采用线性外推加以移动平均优化的方法预测下一时刻风电场出力,通过比较风电场短期功率预测值与实时预测值,计算储能系统期望出力,并根据储能系统不同SOC区间内的出力能力进行约束,输出储能系统出力指令,最后进行了仿真验证。结果表明,本文提出的储能系统出力控制策略,能够使风电场通过配置储能系统,减少短期功率预测准确度考核,对风电场的精益化运行具有指导意义。     

基于参数优化变分模态分解的混合储能功率分配策略

以全钒液流电池和超级电容器组成的混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)可有效平抑风电功率波动.为了提高储能系统的灵活性和安全性,提出一种基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的混合储能功率分配方法.首先利用指数平滑法依据我国并网标准对风电功率进行滤波,得到符合要求的风电并网功率,并计算出储能系统所需要的平滑风电波动功率;然后基于三种信号分解评价指标构造适应度函数,采用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对VMD算法中模态个数K与二次惩罚因子α进行优化,得到优化后的K值与α值后采用VMD算法分解风电波动功率并完成在全钒液流电池和超级电容器间的基本分配;最后采用模糊控制器优化储能设备的荷电状态,实现HESS功率的二次分配.算例结果表明,所提方法不仅能够对风电波动功率信号自适应分解,有效抑制风电功率波动,减少模态混叠,完成HESS功率的合理分配,还可以优化储能设备的充放电范围,避免储能设备的过度充电和过度放电状况的发生,保证储能设备的荷电状态维持在固定区间,实现HESS安全稳定运行.     

An analysis for the need of a battery energy storage system in tracking wind power schedule output

电池储能系统(battery energy storage system,BESS)在风储联合应用中具有多种功能,利用电池储能系统提高风电并网调度运行能力是当前研究的热点之一.文章基于我国北方某风电场历史运行数据与预测数据,依据预测误差评价指标和风电场预报考核指标的综合评价方法对风电场预测数据进行分析研究,归纳了预测误差的概率分布特征;提出利用电池储能系统提高风电跟踪计划出力能力,统计并量化出电池储能系统用于跟踪计划出力场合的作用范围;通过仿真验证电池储能系统在风储联合系统中提高风电跟踪计划出力控制策略的有效性和可行性.     

基于风电概率预测的风电场调频容量估计方法

考虑风电的不确定性,提出一种基于风电功率概率预测区间和储能设备的风电场调频容量估计新方法。首先基于风电场弃风数据,利用粒子群算法得到风电场储能系统容量配置;然后建立Copula分位数回归模型求得日前风电功率预测区间;最后结合日前风电限值和不同置信概率下的风功率预测曲线产生最优调频容量估计。风电场实际数据的仿真证实所提方法的有效性,可为风电场调频能力研究提供有益的探索。     

基于风电功率预测误差区间的储能系统控制策略

由于风能的间歇性和随机性,风电功率预测的精度依然较低。随着大规模风电的集中接入,不确定性风电功率并网运行会加重电力系统的调控负担,同时会对日前调度计划安排带来不利影响。储能系统具有对功率和能量的时间迁移能力,被认为是平抑风电功率波动性、提高风电功率确定性的有效手段。本文从电力系统安全角度分析了制约风电上网规模的原因,使用基于时间序列的自回归模型预测风电功率,提出利用储能平抑风电功率预测误差区间的方法,对比考虑最大预测误差的传统调度方法,采用风电平均入网容量、风电发电量、电网空间利用率等评价指标评估所提出方法的有效性。     

A control strategy for energy storage system based on wind power prediction error interval

由于风能的间歇性和随机性,风电功率预测的精度依然较低。随着大规模风电的集中接入,不确定性风电功率并网运行会加重电力系统的调控负担,同时会对日前调度计划安排带来不利影响。储能系统具有对功率和能量的时间迁移能力,被认为是平抑风电功率波动性、提高风电功率确定性的有效手段。本文从电力系统安全角度分析了制约风电上网规模的原因,使用基于时间序列的自回归模型预测风电功率,提出利用储能平抑风电功率预测误差区间的方法,对比考虑最大预测误差的传统调度方法,采用风电平均入网容量、风电发电量、电网空间利用率等评价指标评估所提出方法的有效性。     

基于最优滚动控制域的储能控制策略

针对风电场预测功率与实际功率不匹配以及风力发电不确定性问题,提出一种以补偿风电预测误差和平抑风电波动为目标的储能控制策略。该策略以先进控制理论为基础,结合储能补偿预测区间和储能平抑风电波动区间,提取考虑储能运行成本的储能最优滚动控制域。首先,针对储能补偿预测误差目标,制定储能控制策略,提取允许误差内的储能补偿区间;其次,考虑风电功率波动要求及荷电状态（SOC）约束,采用模型预测控制求解出储能滚动控制序列,确定储能平抑区间。最后,考虑储能运行成本,将补偿区间和平抑区间相结合,制定储能最优滚动控制区间,以此为基础确定储能容量。以中国新疆某风电场为例,对该文提出的储能控制策略与传统控制策略进行对比验证,验证所提策略的可行性和有效性。     

提高风电功率短期预报精度的储能控制策略优化及效益评估

风电场功率短期预报精度不高严重制约大规模风电并网。文章以提高风电功率短期预报精度为目标,采用正态分布进行储能容量配置,提出了储能系统的运行控制策略。考虑储能装置自身限制问题,基于SOC控制策略对其进行优化,降低储能装置的SOC状态约束对其充放电行为的影响,最大限度地利用储能实现提高短期预报精度的目标,并进行效益评估,降低弃风量与备用量,提高经济效益。利用该运行控制策略对某大型风电场与储能联合系统的出力特性进行了仿真验证及效益评估,验证了控制策略的有效性和实用性。     

考虑预测误差分析的混合储能补偿优化策略

为提高风电场预测功率精度,对于风电场和混合储能构成的风储混合系统,提出基于预测信息搭建的混合储能补偿方案。首先,依据风电预测误差进行概率统计分析,提出风电功率预测误差的分层补偿策略,制定针对补偿预测误差的允许误差域及置信区间补偿域。其次,利用储能对不同误差层的预测误差给出相应的储能补偿方案,基于小波包分解将超出区域外待补偿预测误差分解,通过不平衡功率DFT分频法确定临界点作为功率型储能和能量型储能的目标分配值,对于荷电状态越限问题通过自适应模糊控制进行二次修正。最后,以新疆某风电场为例进行仿真分析,结果表明所提策略可有效减少风电功率预测误差。     

风储电站实时跟踪发电计划控制策略研究

针对风储电站实时跟踪发电目标,研究储能系统发电控制策略。该控制策略基于风电场实时输出功率超短期预测,根据风电场预测输出功率与发电计划之间的偏差,制定储能系统的发电目标,并根据储能系统的剩余容量、充放电深度、额定功率等影响储能系统使用寿命为约束条件,实时修正储能系统的发电目标,进而计算得到储能系统的实时发电功率值。文章提出了改进的线性外推预测的方法,采用滑动平均方法对线性外推预测的风电场输出功率进行平滑修正处理,并通过算例分析结果论证了文章方法可行性。     

风电场功率预测预报管理暂行办法

近日,国家能源局发布《风电场功率预测预报管理暂行办法》(以下简称"暂行办法"),要求所有已并网运行的风电场应在2012年1月1日前建立起风电预测预报体系和发电计划申报工作机制并开始试运行,按照要求报送风电功率预测预报结果。本刊独家刊发暂行办法全文,欢迎读者进行解读并投稿本刊参与讨论。     

网省紧耦合电网实时发电计划优化模型及应用

由于负荷、新能源功率等不确定性因素的影响,在日前发电计划执行过程中需要利用实时发电计划应用进行滚动修正。对于网省两级耦合紧密的区域电网,网调与省调机组共同承担省内用电负荷,跟随负荷预测偏差与新能源预测偏差进行实时调整,保证发用电平衡,网省间联络线交换功率计划呈动态变化特点。为此,在常规发电计划优化模型基础上,提出针对紧耦合电网的网省分担的虚拟功率交换计划（VIS）约束,建立网调和省调实时发电计划优化模型。针对运行中网调在局部省区调节能力不足的问题,提出网调多控制区优化模型,实现网调控制机组在省区之间的相互支援,并可量化分析支援大小。通过电网实际运行结果分析,验证所提出的方法的有效性,提高电网调度大范围资源优化能力。     

BESS平抑风功率波动算法中多重SOC反馈策略设计

电池储能电站(BESS)平抑风功率波动算法中,荷电状态(SOC)反馈策略用以改善BESS的过充和过放现象,使得BESS的SOC处于正常范围内。在当前基本SOC反馈策略的基础上,对超前控制周期内不同时刻风功率的预测误差进行抽样,利用蒙特卡洛方法动态计算当前控制时刻的SOC上下限裕量,进而用于修正超前控制周期内的最大和最小SOC限值。利用超前控制周期内的SOC波动越限量建立波动SOC反馈策略,与当前SOC反馈策略一起构成BESS平抑风功率波动算法中的多重SOC反馈策略。和仅考虑当前SOC反馈策略相比,算例结果验证了多重SOC反馈策略可在总平抑时间段内减少BESS进入平抑能力死区的时间,提高SOC健康度指标,在一定范围内可进一步减小风-储联合系统的平均功率波动。同时,若系统的平均功率波动率指标要求确定,多重SOC反馈策略能使系统以更低的储能配置比例达到平均功率波动率指标要求。     

跟踪风电计划出力下的混合储能系统容量配置

提出利用混合储能系统参与跟踪计划出力应用,以提高电网的运行调度能力,在一定程度上降低风电功率对电网的不利影响。首先从张北风电场的历史数据以及相应预测数据出发,在对各储能方式物理特性进行分析的基础上建立容量配置数学模型;然后对风电出力实际值与预测值的差值信号采用希尔伯特-黄变换(HHT)的方法进行分解,对信号分配频率给出有效分界;最后根据分界频率对各储能电源进行信号分配以分别配置功率与容量。仿真结果表明,HHT法能有效自适应地对风电离散信号进行分解,利用此原理配置的混合储能系统容量能较好地满足跟踪计划出力应用需求。     

风电功率预测技术综述与改进建议

随着大规模风电接入电力系统,为了保证电网安全、稳定运行,需要对风电功率进行预测。阐述了不同分类标准下的风电功率预测方法,分析了基于历史数据和基于数值天气预报的功率预测方法,归纳了风电功率预测的主要模型及其优缺点,研究了预测误差的评价指标。认为合理选择预测模型和进行模型性能优化是风电功率预测的关键。在综述国内外风电功率预测技术的研究现状后,针对国内当前对风电场功率预测模型研究与开发工作,提出了改进建议。     

风氢耦合系统超前控制策略研究

针对风电场计划出力跟踪精度不足、储能系统调控不力、输出功率波动较大的问题,本文提出风氢耦合系统超前控制策略,其中风氢耦合系统由风电机组-电解槽-储氢罐-燃料电池耦合而成.基于氢储能系统状态、超短期预测功率及日前计划出力,制定系统调节策略,提出最大化计划出力跟踪能力、最大化储能系统调节能力以及最小化功率波动平滑加权的目标...     

基于小波实时分解模式的风功率协同预测研究

利用小波理论建立风电功率多步预测模型,针对预测模型中预测值随预测步数恶化的问题,引入小波实时分解模式,对不同频段分量的特性采用不同方法分别预测,最终将结果叠加得到多步预测值,结合国家能源局对于风电场风电功率实时预测的指标,通过吉林省某风电场的实测风电功率数据验证该方法的有效性。     

一种新型双电池风力发电储能系统及控制策略

提出一种新型双电池风电储能系统,它能以较低的运行成本将风电功率波动维持在规定的范围内;风电场可在每个调度时段内输出恒定功率,使风电稳定地并入电网。当调度功率低于实际风电功率时,起充电作用的电池处于工作状态,当调度功率高于实际风电功率时,起放电作用的电池处于工作状态;当其中一个电池充满电或深度放电时,2组电池的充、放电状态切换。为了延长电池使用寿命,对调度功率进行优化,以确保2组电池都在完整充、放电循环下运行,此双电池储能系统可显著降低系统运行成本。利用一台具有真实风电功率数据的3 MW风电机组进行仿真分析,验证了所提系统及控制策略的有效性。     

风-燃互补联合发电系统的控制策略及应用研究

为解决区域电网绿色能源的平稳外送问题,提出由燃气-蒸汽联合循环机组与区域内多个风电场共同组成风-燃互补联合发电系统的控制方案。首先建立考虑转速控制、温度控制和燃料控制等的燃机综合模型,由动态响应曲线可知其响应时间短、调节速度快,具备补偿风功率波动的能力。在此基础上提出风-燃互补的双层复合控制策略,计划调度层通过风功率预测得到燃机基准功率,实时优化层综合考虑机组耐用度和控制效果,实时补偿风功率波动和频率偏差,从而使联络线功率按计划运行并维持系统频率稳定。最后,以中国某海岛电网为应用案例搭建RTDS全岛仿真平台,验证所提控制策略的有效性。