基于WPD-LPF和灰色关联度的混合储能平抑风电波动控制策略北大核心CSCD

为获取更多风电并网功率分量信息,降低储能配置需求,文章将WPD-LPF、灰色关联度以及模糊控制相结合,提出了风电并网功率获取和储能功率分配的方法。该方法首先利用小波包分解风电功率,获取低频、高频功率分量,以风电功率波动限值约束,采用低通滤波进一步分解高频功率分量,提取部分高频功率分量,得到风电并网功率由部分低频功率分量和部分高频功率分量组成。然后,采用灰色关联度聚类重构剩余的各高频分量,进而获得混合储能系统的功率曲线。根据超级电容的荷电状态,利用模糊控制对混合储能系统的功率进行修正,得到优化后的混合储能功率。最后,与其他风电平抑策略进行了对比,验证了文章所提方法的有效性和优越性。     

基于经验模态分解的混合储能系统功率分配方法

为了降低储能系统充放电次数,提高储能系统的使用寿命,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的混合储能系统功率分配方法。风电输出功率经过EMD滤波后的低频分量作为风电并网功率信号,中频和高频分量分别由储能电池和超级电容器吸收;同时根据混合储能系统的荷电状态,自适应调整EMD的滤波阶数以维持荷电状态的稳定。仿真实例表明,该方法可有效平抑风电功率波动,避免储能介质的过充过放,达到延长电池使用寿命的目的。     

基于集合经验模态分解的微电网混合储能优化配置

为了平抑微电网联络线功率,该文采用磷酸铁锂电池与超级电容组合的方式进行微电网混合储能优化配置。首先,根据电网调度安排,将微电网净负荷分解为联络线功率与混合储能系统总功率。其次,通过集合经验模态分解将混合储能总功率分解为锂电池平抑的低频分量与超级电容平抑的高频分量,并建立混合储能的等年值成本、平抑联络线功率、能量供需平衡目标函数,采用自适应粒子群算法求解混合储能容量。根据储能的荷电状态,采用模糊控制算法对锂电池、超级电容的充放电功率进行二次修正,保证储能系统的长期运行。基于某并网型微电网进行算例分析,仿真验证该方法的经济性与有效性。     

Inhibition of wind power fluctuations of battery energy storage system adaptive control strategy design

为了增加电池储能系统针对大规模风电并网对电网系统的友好性,降低风电功率波动对电网的不利影响,本文提出以电池荷电状态和风电功率为反馈量,改变平抑时间常数和电池储能系统充放电目标功率为目标的平抑风电功率波动的自适应控制策略。经仿真验证,上述策略能有效避免电池的荷电状态大幅波动,延长电池使用寿命,从而减小电池储能系统的安装容量,最大限度地发挥电池储能系统的作用。     

抑制风电功率波动的电池储能系统自适应控制策略设计

为了增加电池储能系统针对大规模风电并网对电网系统的友好性,降低风电功率波动对电网的不利影响,本文提出以电池荷电状态和风电功率为反馈量,改变平抑时间常数和电池储能系统充放电目标功率为目标的平抑风电功率波动的自适应控制策略。经仿真验证,上述策略能有效避免电池的荷电状态大幅波动,延长电池使用寿命,从而减小电池储能系统的安装容量,最大限度地发挥电池储能系统的作用。     

平抑风电功率波动的储能容量配置

风力发电因其波动性大、随机性，如果不对其波动进行平抑，会对电网形成冲击。采用功率型与能量型的混合储能系统对风电的波动进行平抑，提高了并网电能质量。通过小波包方法对原始信号分解，分解出波动率小的低频部分（即低频）直接并网；波动率次之的部分（即次高频）由蓄电池进行处理；波动率最大的部分（即最高频）由超级电容处理。利用高斯分布对高频信号的数理概率统计，从而计算出最优的混合储能系统的功率和容量。算例分析表明，风电出力波动得到了很好地平抑。     

混合储能辅助风电场平滑出力的功率配比方法研究

随着风电渗透率的增大,风电并网时对电网产生的波动也逐渐增大,采用储能系统对风电场出力进行平滑处理,可以使风电满足规定的并网要求.针对风电场出力波动成分的频率范围较宽的问题,采用混合储能系统(飞轮+电化学储能)进行不同波动频率成分平滑,提出一种运行数据驱动的混合储能容量配置方法,利用抗脉冲平均滤波法对风电场出力数据序列进...     

一种风场主动支撑电网的智能自适应控制方法

风电的不确定性和高渗透率,导致电网调度控制难和电网惯量下降等问题,为此提出了基于混合储能的功率分配系数自适应控制策略和基于T-S模糊神经网络的调频功率自适应控制策略。首先,对风场混合储能系统健康状态进行评估;其次,功率分配系数自适应控制器根据各组混合储能系统健康状态系数对风场所有风机输出总功率和调度功率之间的差值进行分配,实现电网调度功率跟踪;最后,调频功率自适应控制器根据电网频率偏差和各组混合储能系统健康状态控制各组混合储能系统为电网提供频率支撑。仿真分析表明,所提出的功率分配系数自适应控制策略能有效分配功率差,减小电网调度控制难度;调频功率自适应控制策略能有效增加电网惯量,为电网提供频率支撑。     

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.     

基于变系数ES的混合储能平抑风电波动控制策略

构建基于荷电状态及功率约束的超级电容和氢储能充放电模型,提出基于变系数(variable coefficient)指数平滑算法(exponential smoothing,ES)的混合储能平抑风电波动控制策略。首先确定电网充许风功率波动范围的准目标波动量,提出基于准目标波动量的变平滑系数计算方法;其次依据变平滑系数ES计算平抑波动的混合储能功率期望值,引入修正系数计算混合储能功率分配系数,获得混合储能功率最优分配值;再次采用功率波动越限幅值总和、波动越限概率2个指标评估控制策略的平抑波动的效果。算例仿真结果表明,所提控制策略能确保混合储能荷电状态工作在合理区间,实现混合储能功率最优分配,验证所提控制策略的有效性。     

协调风电出力与负荷短期波动的风电场储能控制策略研究

研究储能系统如何提高大规模风电对其并网系统的友好性,是解决大规模风电并网障碍的重要课题。根据风电出力与负荷的波动性,提出了协调风电出力与负荷短期波动的储能控制策略,并建立了详细的数学模型。该控制策略可使得风储系统在满足本身波动要求的前提下,最大限度地跟踪负荷波动变化,从而降低系统运行波动性。通过编制相关软件程序,利用实际运行数据对某区域电网进行仿真。仿真结果表明,按照提出的储能控制策略,可明显改善系统运行的波动性。     

面向风电平抑的混合储能系统容量配置方法

采用基于风电并网波动标准的自适应小波包分解方法处理风电功率,利用混合储能系统平抑风电并网后的波动分量。将混合储能系统内部功率指令划分与系统容量配置相结合,以储能系统年综合成本最小为目标,建立基于电池寿命量化模型的混合储能容量优化模型,进而通过穷举对比不同功率指令分界点所对应的系统成本确定最优分界点。以某风电场典型日出力数据为例,对最优分界点及其对应的储能配置进行优化分析,仿真结果验证所提方法的技术合理性和经济实用性。     

基于超级电容储能的风电并网功率调节控制系统

风能是一种随机变化的能源,风速变化会导致风电机组输出功率的波动,对电网的电能质量产生影响,使用储能装置可以改善风电质量。通过在风电场并网的交流侧母线上并联超级电容储能单元,能实现对风电场功率的调节,减小功率的波动。文章设计了风电场并网及储能系统各部分的控制策略,在Matlab/Simulink仿真环境下创建了系统的仿真模型,验证了控制策略的正确性。仿真系统最终实现了电机侧变流器最大风能跟踪、电网侧变流器单位功率因数并网和超级电容储能单元对风电场并网功率的调节。     

基于DIgSILENT的风电储能系统建模与仿真

针对风电功率的随机波动性,采用储能系统改善风电机组的并网运行特性。文章分析了蓄电池储能系统的基本原理及其控制策略,并基于电磁/机电暂态混合仿真程序DIg SILENT/Power Factory搭建了对应的储能系统模型,将其配置在双馈型风电场出口母线的公共连接点处。分别在风速随机波动以及电网侧发生故障的工况下,研究所建储能系统的动态响应特性,结果表明,储能系统可以减小风电输出功率的波动对电网的影响,并能提高风电场并网的稳定性。     

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。     

用于风电功率平抑的飞轮储能阵列功率协调控制策略

风电输出功率存在随机性和波动性的问题,使得电网调频难度加大.采用飞轮储能匹配风电的形式可以减小其功率波动,提高并网能力.以交流母线并联的飞轮储能阵列为研究对象,首先针对现有功率分配策略中存在的问题,提出一种考虑功率分配上限和能使各单元荷电状态(SOC)趋于一致的功率协调控制策略.同时为保证功率控制精度和储能系统的响应速度,采用对储能阵列进行分层分组控制的方法.然后建立了飞轮储能单元功率跟随控制模型和飞轮储能阵列功率控制模型,并通过一组飞轮储能单元的充放电仿真验证了所提协调控制策略的可行性和优势.最后基于飞轮储能实时补偿风电功率中高频成分的方法来平滑风电输出功率的波动.采用2 MW的飞轮储能阵列匹配10 MW风电,其中2 MW飞轮储能阵列由8台250 kW/50(kW·h)飞轮储能单元组成,10 MW风电由5台2 MW风电机组组成.飞轮储能阵列采用仿真模型,风电输出功率采用200 min的实测运行机组的数据.仿真结果验证了所提出的控制策略和分层分组控制方法的有效性,也表明了飞轮储能匹配风电可以显著降低风电功率的波动量,且能满足国家相关标准(GB/T 19963—2011)的要求.     

高阶统计量与小波包分解在风氢混合储能系统中的应用

以平抑风电场有功功率波动为目标,利用小波包分解风功率信号得到功率波动超限分量,使用高阶统计量分析各个分量获取特征值,采用支持向量机对各个分量进行分类,得到风氢混合储能系统中需被超级电容吸收的高频波动部分和被制氢发电系统消纳的低频波动部分,构建风氢混合储能系统功率平滑控制策略。最后在仿真中通过与常规混合储能系统进行对比,得到该方法能够有效平抑风电场有功功率波动,平滑风功率曲线,研究结果可为电转气这一新型储能技术提供一定的参考。     

基于动态波动系数的风电功率平滑控制策略

风力发电的随机波动性对电力系统的稳定性带来不利影响,通过配备储能系统可以提升电网接纳风电的能力。本文定义了反映储能系统平抑风电波动效果的波动系数;提出一种基于动态波动系数的风电功率平滑控制策略;建立了以波动系数为优化变量,风电实际功率和并网功率的差值最小为目标,并网功率波动要求为约束的优化模型;设计了基于滑动窗口的遗传算法求解方案,优化求得动态波动系数及相应的储能额定容量及功率,最终利用储能抑制风电功率的波动。实验表明,与传统控制策略相比,该策略能有效抑制功率波动并降低储能容量,节约成本。     

双级锂电池-超级电容混合储能的协调控制及功率分配

为平抑直驱式永磁同步风电机组功率波动,文章采用双级锂电池-超级电容混合储能的分层控制策略。首先,通过双向DC/DC变换器控制各储能单元充、放电;其次,将混合储能系统分为协调管理层和功率优化层,协调管理层充分利用锂电池和超级电容优势互补,功率优化层以锂电池荷电状态和最大充、放电功率为约束,建立锂电池功率分配策略及充、放电模式切换;最后,将实测风速数据导入仿真模型,并对比单级锂电池系统的充、放电次数。仿真结果表明,文章所提混合储能系统分层控制策略可很好地实现平滑风电系统出力,且减少了锂电池的充、放电次数,延长锂电池的使用寿命。     

多场景下光伏-双单元储能系统协同平抑功率波动控制策略

光伏发电的间歇性和随机性是制约其大规模发展的主要因素,由此文章提出一种适用于多场景的光伏-双单元储能系统协同平抑功率波动控制策略。首先,针对光伏电站多个典型出力场景,并结合并网限制要求,对光伏原始功率信号进行变分模态分解,求得并网目标功率和储能需求功率,并利用阈值补偿方法缩短计算时长;然后,通过协调互补的双单元储能系统对储能需求功率进行消纳,使得各储能单元能够在标准充、放循环深度内独立承担任务;最后,在Matlab平台上对所提信号分析算法的平抑效果,以及光伏-双单元储能系统协同平抑功率波动控制策略的普适性进行仿真验证。仿真结果表明,在多个典型场景下,所测得的并网目标功率均满足并网限制要求,所选的分析算法可有效平抑光伏出力的波动,该协同控制策略能够保证双单元储能系统的长期稳定运行,大幅度提高了光伏并网的可靠性。