基于双层功率分解的混合储能系统容量配置

为风电场配置合适的储能系统可以平抑风电有功功率波动、提高系统电能质量。基于风电出力历史数据,提出了双层功率分解方法。第1层采用滑动平均法,在满足国家规定的风电并网要求下,分解出并网功率和混合储能系统的参考功率。第2层采用频谱分析方法,基于混合储能系统参考功率,利用傅里叶变换将其分解为低频分量和高频分量,分别分配给蓄电池和超级电容器吸收。考虑储能设备的荷电状态和蓄电池的循环使用寿命,建立混合储能系统容量配置模型,模型以其年综合成本最小为优化目标。仿真结果验证了双层功率分解方法的可行性,证明了混合储能系统较单类型储能系统在性能上和经济上的优越性。     

基于几何加权移动平均滤波算法的改进储能平滑控制策略

针对目前光伏并网中采用储能电池对光伏出力进行平滑,以降低光伏出力波动性对电网的影响,提出一种几何加权移动平均滤波算法,得到光伏并网系统中储能电池出力的参考值。该算法对移动平均滤波算法进行改进,不仅改善了滤波器的延迟性,而且具有自适应平抑的能力。在储能电池出力参考值的基础上,提出了采用模糊控制对该参考值进行修正的方法,使得储能电池的荷电状态维持在合理范围,保证储能电池具有最佳运行状态以及最少容量配置。     

平抑风电波动的混合储能系统的容量配置

风电功率波动对电网造成不容忽视影响。用滑动平均法平滑风电功率,降低风电并网对电网的影响。滑动窗口的选取具有随机性,直接影响平滑效果。该研究提出滑动平均和标准校正的组合方法,分离出并网分量和储能分量。混合储能系统采用小波分解算法,可以有效地解耦出电池及超级电容器分量。对各储能分量统计分析,证明它们均服从t location-scale分布。在不同置信水平和容量下,以波动量的均值、方差、波动范围及波动点数为指标,分析混合储能系统的平抑效果。     

考虑风光出力季节性波动的储能容量配置

通过配置储能可以解决高比例可再生能源并网时的弃电和功率波动问题,但现阶段储能成本较高,难以大规模推广应用,且现有研究在进行储能规划时,多聚焦于单一季节下的储能最优容量,而忽视了风电、光伏出力季节性波动对储能规模的影响。为解决上述问题,本文提出了一种考虑可再生能源出力和负荷需求季节性变化的储能优化配置方法。采用等效全循环次数核算储能投资运行成本,并利用期望持续放电时间处理功率和容量的相关性,从储能全生命周期收益和可再生能源利用率的角度对储能的容量和功率进行配置。仿真结果显示,与追求储能收益最大和采用单一典型日进行储能配置相比,本文所提方法能够在保障储能经济性的同时,进一步提升储能对可再生能源的消纳作用。     

基于混合储能双层规划模型的风电波动平抑策略

风电特有的间歇性和波动性,影响电网稳定运行。为减小风电波动对电网的影响,该文以平抑风电功率波动为目标,构建基于多步模型算法控制(model algorithm control,MAC)的混合储能平抑–定容双层规划模型。上层模型以储能最小出力和储能充放平衡为目标函数,采用MAC算法求解出混合储能总作用域;然后,提出考虑混合储能经济性的自适应滑动窗口调节方法,通过滑动平均滤波(moving average filter,MAF)将总作用域分解为蓄电池作用域和超级电容器作用域,使超级电容器作用于控制序列变化率较大的部分,蓄电池作用于控制序列的平滑部分。基于MAC-MAF作用域制定了储能运行策略。根据上层求解结果和储能运行策略建立了下层超级电容器和蓄电池容量最优配比模型,该模型以混合储能系统日均运行成本最低和最大化平抑风电波动为目标函数,采用多目标哈里斯鹰算法求解上述模型。以新疆某50MW风电场验证了所提策略的合理性及模型求解方法的有效性。     

考虑功率波动及储能寿命的微电网储能容量优化配置

高比例接入可再生能源的独立运行微电网中,针对其出力与负荷功率的不确定和波动性、可再生能源存在浪费的情况,优化配置储能容量,使整个微电网的运行达到污染排放最小和经济性最高.在储能容量优化规划中采用双层优化模型,外层优化模型负责求解微电网系统储能容量规划投资问题,内层模型考虑在运行过程中运行成本、储能寿命损耗、污染气体排放...     

平滑可再生能源发电系统输出波动的储能系统容量优化方法

光伏、风力发电等可再生能源(renewable energysources,RESs)具有随机性、间歇性等特点。为了抑制RESs输出波动对电网的不利影响,提出了用于平滑RESs发电系统功率输出的储能系统(energy storage system,ESS)容量优化确定方法。利用离散傅里叶变换(discrete Fouriertransform,DFT)对RESs输出功率进行频谱分析,基于频谱分析结果,考虑ESS充放电效率、荷电状态(state of charge,SOC)及RESs发电系统目标功率输出波动率的约束,确定所需ESS最小容量。采用美国华盛顿州实际观测风速数据及日本东北电力公司风电场接入电网20min有功功率波动规范(最大波动率为10%),在一风力发电系统中对该方法进行了验证。算例结果表明采用该方法能够以较小的容量将风机输出最大波动率由61.7%降到9.9%。     

基于电池荷电状态和可变滤波时间常数的储能控制方法

针对可再生能源输出功率波动性大且随机性强的特点,在计及储能电池使用寿命等约束条件的基础上,提出了一种基于实测电池荷电状态的可变滤波时间常数储能控制方法。该方法通过实时调节储能系统的输出功率,对可再生能源输出功率中某一特定频段的波动成分进行补偿;同时根据电池的荷电状态值,对滤波时间常数进行调节,从而使电池的荷电状态值稳定在一定的范围内,避免了电池的过充/放电。在PSCAD中搭建的光储系统仿真模型,验证了所述方法的有效性。     

基于遗传算法的风电混合储能容量优化配置

为了降低独立风力发电系统中储能装置的生命周期费用,建立以风力发电系统中储能装置的生命周期费用最小值为优化的目标函数、负荷缺电率等指标为约束条件的模型,结合蓄电池和超级电容器储能特性,利用风电和负荷48 h的发用电数据,研究包含蓄电池和超级电容器的储能系统能量管理策略。提出了一种基于改进粒子群算法的储能容量生命周期费用优化配置方法,算例分析证明该算法具有有效性和实用性,优化后的系统很大程度上节省了经济成本。     

考虑风电不确定性的混合储能容量优化配置及运行策略研究

在考虑风电功率不确定性的基础上,提出一种基于频谱分析确定混合储能系统(HESS)容量的方法,该方法充分利用了超级电容器和蓄电池的优势互补特性,基于此提出储能最优运行策略。利用离散傅里叶变换分解风电不平衡功率得到其频域信息,并利用HESS对不平衡功率进行平抑;提出一种最优截止频率确定方法,并确定HESS中蓄电池和超级电容器的容量大小;基于所确定容量建立以利润最大为目标的机会约束规划储能运行策略模型,并采用整合蒙特卡罗的遗传算法进行求解,从而确定储能的最优运行策略。通过实际数据分析验证了所提模型和方法的有效性。     

基于CEEMDAN-HT的平抑光伏出力混合储能 容量优化配置

光伏出力具有间歇性和波动性,利用储能装置可减小光伏并网对电网的影响。以平抑光伏功率波动效果为标准,提出了一种由超级电容和蓄电池组成的混合储能系统(hybrid energy storage system, HESS)的容量配置方法。采用由递推平均和中值平均加权滤波的算法平滑光伏出力,得到光伏并网功率和HESS参考功率。利用完全集合经验模态分解和希尔伯特变换提取HESS 参考功率的高频与低频分量,对HESS内部功率进行一次分配。之后为了避免HESS荷电状态频繁越限,同时保证HESS能持续工作,提出一种HESS功率的均衡管理方法,对一次分配功率的衰减进行修正,再对修正后的HESS参考功率进行容量配置。最后,基于全寿命周期成本建立经济评估模型,对比不同的储能容量配置策略,利用实际数据仿真验证了所提方法的有效性与经济性。     

基于离散傅里叶频谱分析的直流配电网储能规划配置方法

直流配电网中合理配置适当类型及容量的储能设备,可有效抑制直流电压闪变,提高系统运行稳定性和故障穿越能力。储能设备的配置属于直流配电网建设的前期规划设计范畴,以配网对储能设备的功率需求样本数据为基础。首先对功率样本数据进行离散傅里叶的频谱分析,得到低频段基础功率和高频段波动功率,考虑储能设备的储能周期和响应速率,采用储能电池和超级电容作为直流配电网的混合储能方案。引入权重系数对多维的低频段基础功率进行权重优化,配置储能电池的额定功率;然后对多维高频段的波动功率进行更新,在功率平衡的约束条件下配置超级电容的额定功率。同时,引入表征储能设备荷电状态SOC越限次数的影响指标,分析不同储能设备容量与影响指标之间的关系,寻求降低影响指标的储能设备容量的临界值。最后,以分布式新能源与负荷间的功率差额作为储能设备的功率需求样本数据,并建立算例对储能设备的功率和容量的配置方法进行验证。     

考虑电动汽车调度的微电网混合储能容量优化配置

在微电网中适当的储能配置方案能保证微电网运行的经济性和可靠性。在考虑分布式电源的建设成本、运行维护成本、回收成本、环境成本和能源短缺补偿成本的基础上,提出了一种含电动汽车调度的微电网混合储能容量优化配置策略。该策略在考虑了不同种类储能设施和负荷的基础上,通过对系统出力和负荷的协调来构建经济适用的混合储能系统。并在满足重要负荷和一般负荷的供电可靠性基础上,采用人工蜂群算法得到最优的储能容量配置。最后,以一个具有20年使用寿命的微电网项目来进行对比分析,结果验证了所提优化配置方法的有效性。     

电动汽车充电站变压器容量及储能优化配置

为提高电动汽车充电站的经济性,需要结合储能系统对充电站容量进行合理配置。通过调研电动汽车的实际充电数据分析充电站的负荷特性,得知不同规模的充电站应配置不同容量的储能系统。利用惩罚因子,以充电站年净收益为优化目标,在未配置储能和配置储能的情况下分别建立了充电站容量配置模型并利用数学方法对其进行求解。算例结果表明,本文提出的充电站配置模型的有效性和可行性。     

基于自适应反演滑模的电池储能系统的能量管理

风力发电系统的能量输出受外界因素影响较大,通常用蓄电池组削峰填谷,稳定功率。文中提出了一种对蓄电池的两级控制,首先应用扩展卡尔曼粒子滤波(The Extended Kalman Particle Filter, EKPF)算法对蓄电池组的荷电状态进行估计,降低系统对电池容量的要求,提高工作精度。之后,应用自适应反演滑模控制策略,根据精确的电池荷电状态数据,对参考功率进行跟踪,减小了蓄电池的输出功率波动,并能进行稳定跟踪。对蓄电池组的两级控制,提高了蓄电池组的灵敏度和稳定性。通过仿真和实验验证了所提控制的有效性和优越性。     

基于小波包分解的风电混合储能容量配置方法

提出了一种基于小波包分解的风电混合储能容量配置方法。该方法对风电输出功率进行小波包分解,将其分解为低频部分和高频部分,采用低频部分作为并网目标功率,根据蓄电池和超级电容器的互补特性,分别用其平抑次高频部分和最高频部分。通过高斯逼近法拟合波动功率的概率密度函数,进而得出混合储能系统的容量。在Matlab/Simulink平台上搭建混合储能系统仿真模型。通过风电并网点输出功率的平滑程度以及混合储能系统荷电状态波动范围的分析,验证了该容量配置的有效性。     

基于风电场景概率的电热混合储能优化配置

本文提出一种考虑风电典型场景概率的电热混合储能优化配置方案,以提高风电入网的经济性和可行性。首先通过场景分析,利用k-means聚类法将大量风机历史出力数据简化为6个典型出力场景,确定各场景发生的概率,其中聚类数目由肘部曲线法和Dunn指数法综合确定;其次提出电热混合储能系统控制策略,建立适用于多场景的风储联合系统模型;最后,以经济性成本最低与弃风量最小为目标,建立包含电、热负荷综合响应的容量配置优化模型,并将场景概率以权值的形式加入到目标函数中,利用粒子群算法对模型进行求解。通过仿真分析和与其他储能配置场景对比,我们发现所提出的配置策略能够提高风电利用率约11.04%,同时减少系统综合成本约44.52%,验证所提策略的合理性和有效性。     

基于电力系统分区惯量估计的储能容量配置策略

针对大规模新能源接入导致电力系统惯量水平下降,提出了一种基于分区惯量估计的储能容量配置策略。基于传统电力系统的惯量机理分析,建立了含新能源电力系统的等效惯量模型和风光储能虚拟惯量模型。运用谱聚类对电力系统进行分区解决惯量空间分布不均影响估计精度问题,并基于皮尔逊相关系数确定测量节点。运用差值法对分区后系统的各个区域进行惯量估计,进而利用分区惯量估计结果设计电力系统储能容量配置策略。在DIgSLIENT/PowerFactory中搭建含风机的IEEE 10机39节点模型进行仿真验证。仿真结果表明所提方法可以减小惯量估计误差,基于惯量估计结果可以对储能容量进行合理配置,保证储能系统实现快速调频和提供虚拟惯量支撑。