国内外兆瓦级储能调频示范应用现状分析与启示

储能技术作为人类社会从化石能源时代迈入清洁低碳能源时代的推动技术,在大规模间歇性新能源并网引发的区域频率稳定性控制问题背景下,以其灵敏精准的出力特性逐步在电力系统调频领域实现规模化应用。全球有近20个国家在建或投运了共164项兆瓦级储能调频应用项目,涉及发电端、输配环节和需求侧。本文通过对兆瓦级储能调频项目概况进行统计分析应用现状,重点针对选型因素分析不同类型储能与调频相关的参数特点;从已应用的4种储能调频运行模式出发,分析应用区域现有的与其模式相关的政策与市场需求;基于国内外调频辅助服务市场现状调研,分析调频服务不同计量方法、政策规则对储能调频商业化应用的影响。最后,结合上述研究结果从3个角度出发对如何促进中国储能调频商业化应用提出建议。     

基于时间序列关联聚类的储能电池典型工况曲线提炼

针对储能电池真实运行工况开展评价和检测标准研究已受到业界关注,但尚未形成工况曲线的权威性分析结果。文中基于储能电池典型应用场景中的运行曲线,在未考虑时间序列关联分析工况中特征因子及不同置信度下静态配置值的基础上,提出一种基于时间序列关联分析并结合聚类法的典型工况提炼方法,分析储能电池在工况运行中出力的周期性变化规律、工作模式及其交互顺序与频次,描述电池荷电状态的运行轨迹,提炼出可实时动态控制与评估储能电池出力及能量存储状态的工况特征曲线。以储能跟踪某一风电场风电计划出力的应用工况为例,仿真验证了该方法的有效性和可行性。     

基于模糊控制的电池储能系统辅助AGC调频方法

针对AGC控制中火电机组响应时滞长、机组爬坡速率低的问题,提出了一种基于模糊控制策略的电池储能系统(Battery Energy Storage System,BESS)辅助AGC调频方法。该方法以区域控制偏差(Area Control Error,ACE)及其变化率作为模糊控制器的输入量,BESS的参考功率变化量作为输出量,根据系统的运行状态调节BESS输出功率,辅助火电机组改善电网的动态调频性能。基于Matlab/Simulink平台的仿真结果表明,BESS能够迅速响应负荷扰动,减小了系统频率偏差和联络线功率偏差,降低了系统的超调作用,有助于提高电网AGC调频能力和增强系统的稳定性。     

用于跟踪风电场计划出力的电池储能系统容量优化配置

电池储能系统是平抑风电功率预测误差的理想选择,在现有储能电池价格水平前提下,电池储能系统的功率与容量优化配置尤为重要。基于风电场功率预测误差分布特性,依据风电功率预测预报标准中的约束条件和考核指标,分析了电池储能系统功率与风电功率预测误差、风电功率预测误差缩减率、全天预测结果的均方根误差、准确率及合格率的特性关系,储能系统容量与容量需求满足率及容量需求满足增长率的特性关系。为较好平抑风电功率预测误差且使投入成本较低,基于截止正态分布法,提出了一种储能系统功率与容量配置优化方法。该方法可计算用于跟踪风电场计划出力所需的较优储能系统功率与容量。通过实例计算分析,验证了该方法的有效性和可行性。     

基于电压稳定与限值的风/储系统容量配置

通过研究区域配网P-V曲线,分析系统电压稳定的临界指标,结合电压限值提出具有不同优先等级的电网最大可接纳风电并网容量三层判据,定量的分析其与区域电网最大接入风电能力的关联关系,确定电网最大可接入风电容量及相应满足判据的情况。在遵循电压三层判据的优先级之下,计算储能系统对提高区域电网接纳风电能力下的大致接入容量,并在此基础上,依据特定的电压裕度需求,细化储能系统容量计算,得到所需的最小储能系统接入容量,充分利用其最大可用容量。     

电池储能系统参与电网调频的优势分析

针对目前因大规模新能源并入电网等而引发的频率稳定问题,对传统调频技术存在的固有缺陷、大规模风电并入电网影响频率稳定的规律进行了分析。基于电池储能系统功率-频率特性、响应快与短时功率吞吐能力强的优点,分析得出电池储能系统适合作为新的辅佐传统电力一、二次调频技术的新手段。与传统调频机组在调频效果上的定量比较,以及国内外政策的分析,来论证电池储能系统参与电网调频的优势与前景。     

电力储能标准体系深化研究

储能技术和应用的不断发展对标准制定提出了新的需求,亟须建立一套契合新形势下的储能标准体系,以引导储能技术的良性发展。针对该目标,梳理了国内外储能标准制定和标准体系研究概况,结合储能技术发展与标准的关联关系,提出在安全问题突出、梯次利用紧迫、电网侧储能快速应用、新型储能技术快速发展等新形势下,储能标准制定的需求和电力储能标准体系结构图,修订标准明细表,以指导储能标准制定、厘清标准关系、保障电力储能行业健康有序发展。     

补偿度实时优化的储能-火电联合AGC策略

随着储能调频应用规模化发展,在我国容量受限型储能调频服务计量和补偿办法空白阶段,辅助火电机组改善自动发电控制(automatic generation control,AGC)成为其主要运行模式。但现有工程采取满功率补偿策略,不利于储能工况持续性。对此,以储能对AGC指令与机组出力实时偏差量的补偿度为决策变量,以调频性能指标和储能电量平衡度最大化为目标,建立储能充放策略实时优化模型,在一定周期内通过密切度择优的多目标粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)进行决策。基于2台AGC机组数据的仿真实验结果表明:与其他策略相比,补偿度策略在具体场景下对储能可用率和调频性能改善明显;同时,短周期优化更利于性能和储能持续性的致衡;此外,该算法计算耗时满足决策实时需求。     

基于改进多目标粒子群算法的配电网储能选址定容

以系统节点电压波动、负荷波动以及储能系统总容量为目标建立了储能选址定容优化模型.求解过程中提出了一种改进多目标粒子群算法(improved multi-objective particle swarm optimizer,IMOPSO).该算法根据粒子与种群最优粒子的距离来指导惯性权重的取值,使得各粒子的惯性权重可以自适应调整,并在二者距离较小时引入交叉变异操作,避免陷入局部最优解,同时采用动态密集距离排序来更新非劣解集并指导种群全局最优解的选取,在保持解集规模的同时使解的分布更均匀.为避免决策者偏好对最终结果的影响,采用基于信息熵的序数偏好法从最优Pareto解集中选取储能的最优接入方案.以IEEE-33节点配电系统为例进行仿真验证,结果表明该方法在储能选址定容问题求解中具有很好的收敛性以及全局搜索能力.