10 kW/20 kWh锂电池能量管理系统的设计与实现

设计10 kW/20 kWh锂电池能量管理系统,该系统由储能管理单元(energy storage manage unit,ESMU)和电池管理单元(battery manage unit,BMU)2部分组成,其中ESMU可实现对电池储能系统(battery energy storage sys-tem,BESS)的充放电控制、状态监测与数据管理分析,BMU依据电池电压、温度等信息对电池进行均压控制及实时保护,2个子系统的协调运行可实现对储能系统充放电控制的安全动态管理。通过实验验证10 kW/20 kWh锂电池能量管理系统工作的有效性,从而为大规模锂电池储能系统的工程应用奠定基础。     

风-储联网运行分析平台的设计

在Visual Studio和SQL sever环境下构建风-储联网运行分析平台,实现对风电/负荷数据的管理和分析,可计算储能系统在多种控制策略下的最优配置结果,并分析其在给定配置和控制策略下的联网运行性能。通过仿真分析验证风-储联网运行分析平台工作的有效性,并基于某风电场实测数据研究在平滑风电出力和降低风电功率预测误差两种控制策略下储能系统的最优配置,分析储能系统的联网运行性能,为工程实际中风电场侧储能系统控制策略及配置的选择提供理论参考。     

基于ADMM算法的主动配电网分层优化经济调度

主动配电网(active distribution network,ADN)因其具有调度控制灵活、用户交互性高、能源利用率高等特征正逐渐取代传统配电网,在系统安全运行的前提下实现了经济性最优的目标。文章充分考虑配电网整体运行的经济性,提出一种基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)的主动配电网分层优化经济调度方法。首先,以最小配电网整体运行成本为目标建立了主动配电网分层优化调度模型,借助ADMM算法分解为上下两层进行求解,上层以最小化配电网整体运行成本为目标进行优化,下层考虑配电网内部节点接入的分布式光伏和储能单元,以最小化本地储能运行成本和购电成本为目标进行优化。其次,上下两层通过有限的边界信息交换,相互迭代,直至满足收敛条件,得出最优解。最后,通过设计算例进行测试,验证了所提调度方法的有效性和可行性。     

计及电压预测的主动配电网分布式电源在线优化决策方法

“双碳”背景下,配电网中分布式电源的接入量逐渐增加,如何决策分布式电源的输出设定值从而使配电网经济运行成为研究的关键问题。针对分布式电源管控问题进行了深入研究,在建立时变优化模型的基础上,就现有算法未考虑当前时段分布式电源决策对未来时段分布式电源决策影响的问题,提出了一种计及电压预测的主动配电网分布式电源优化决策方法。首先根据配电网各节点负荷变动情况对负荷变动后的网络节点电压进行预测。进一步利用所预测的配电网节点电压值进行分布式电源的决策。然后利用分布式电源决策设定值的变化量预测分布式电源决策后的网络潮流状态,以此类推从而求解所有时段分布式电源的决策设定值。针对502节点配电网算例系统,利用所提在线优化决策方法对配电网最优潮流收敛性、节点电压调控收敛性以及储能电源充放电预测有效性进行了算例验证。     

基于ADMM算法的主动配电网分层优化经济调度

主动配电网(active distribution network,ADN)因其具有调度控制灵活、用户交互性高、能源利用率高等特征正逐渐取代传统配电网,在系统安全运行的前提下实现了经济性最优的目标。文章充分考虑配电网整体运行的经济性,提出一种基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)的主动配电网分层优化经济调度方法。首先,以最小配电网整体运行成本为目标建立了主动配电网分层优化调度模型,借助ADMM算法分解为上下两层进行求解,上层以最小化配电网整体运行成本为目标进行优化,下层考虑配电网内部节点接入的分布式光伏和储能单元,以最小化本地储能运行成本和购电成本为目标进行优化。其次,上下两层通过有限的边界信息交换,相互迭代,直至满足收敛条件,得出最优解。最后,通过设计算例进行测试,验证了所提调度方法的有效性和可行性。     

计及电压预测的主动配电网分布式电源在线优化决策方法

“双碳”背景下,配电网中分布式电源的接入量逐渐增加,如何决策分布式电源的输出设定值从而使配电网经济运行成为研究的关键问题。针对分布式电源管控问题进行了深入研究,在建立时变优化模型的基础上,就现有算法未考虑当前时段分布式电源决策对未来时段分布式电源决策影响的问题,提出了一种计及电压预测的主动配电网分布式电源优化决策方法。首先根据配电网各节点负荷变动情况对负荷变动后的网络节点电压进行预测。进一步利用所预测的配电网节点电压值进行分布式电源的决策。然后利用分布式电源决策设定值的变化量预测分布式电源决策后的网络潮流状态,以此类推从而求解所有时段分布式电源的决策设定值。针对502节点配电网算例系统,利用所提在线优化决策方法对配电网最优潮流收敛性、节点电压调控收敛性以及储能电源充放电预测有效性进行了算例验证。     

计及需求响应的分布式光伏集群承载能力评估

针对传统配电网分布式光伏承载能力评估方法中未考虑光伏集群的问题,构建了一种以光伏集群为评估单元的承载能力双层评估模型。模型外层通过价格弹性系数描述负荷需求变化,以售电商收益最大为目标优化分时电价,采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法进行求解。内层以不往主网反送电作为指标,考虑电压偏差和设备热稳定约束,提出灵敏度排序方法求取光伏承载能力。在我国某县域实际配电网中求取了配电网光伏集群的承载能力,验证了所提模型和算法的有效性。     

光伏高渗透率下分布式储能群间协同的电压控制策略

针对分布式光伏高渗透率接入配电网后引起的节点电压越限问题,提出一种基于集群划分的储能调压控制策略。该策略包含配电网集群划分和分布式储能调压控制策略两部分。首先,通过改进的模块度指标对配电网进行集群划分;然后,在计及储能功率与荷电状态（SOC）的前提下,构建储能优化调压数学模型,根据越限电压的节点所在集群所需总功率对集群内储能进行分配,确定分布式储能运行收益最大时的储能时序动作功率;最后,分析不同方案下电压的波动性、配电网网损和储能运行经济性。通过两种方案对比表明,所提策略对应的方案不仅有效控制了节点电压、减少了网损,而且取得了良好的经济性。     

降低火电调频损耗的混合储能系统容量优化配置双层模型

针对如何在降低火电机组调频损耗,提高系统调频性能的同时减小储能全寿命周期成本,提出了一种混合储能辅助火电机组参与自动发电控制(automatic generation control, AGC)的双层优化配置模型。上层模型由基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的火电–混合储能间AGC指令分配策略和计及全寿命周期内成本收益之差、AGC综合评判指标Kp的多目标优化配置模型组成,为底层模型提供AGC初步分解指令和功率、容量约束;底层模型由计及储能荷电状态(state of charge, SOC)恢复的混合储能控制策略和火电–混合储能调频响应模型组成,将经过EMD初步分解的AGC指令再次分配给各调频资源,并向上层模型提供各调频资源出力响应曲线和SOC变化曲线;采用基于优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)的多目标粒子群算法求解该双层模型,避免了传统多目标粒子群算法在Pareto解集中确定全局最优解的偶然性。基于华北某电厂...     

基于设备在线监测的电网状态检修决策模型

日趋成熟的在线监测技术大幅提升了设备状态的观测频率。在此背景下,需要更加灵活的电网状态检修决策模型以适应高频率、可观测的设备状态变化。目前已有的电网状态检修决策模型主要优化是基于当前设备状态的系统级检修计划,并没有考虑对规划时间内新增状态信息的应对策略。这样无法利用可获得的规划时间内的状态信息,导致检修计划效能受限。因此,提出一种设备在线监测下电网状态检修的决策模型。具体实现方式是在已有模型中加入检修门槛,一旦设备状态在检修计划前越过该门槛,则将原计划提前执行以防止发生故障。同时将检修门槛应用于非待修设备,以应对可能发生的非待修/待修类别转换,由此形成完整的电网状态检修策略。进一步建立优化模型,以电网运行总风险为目标联合优化检修计划和检修门槛。最后通过算例分析表明该方法是可行有效的,对电网设备状态检修具有一定的工程价值。