大规模风电汇聚外送的区域送端电力系统两级优化调度

大规模可再生能源集中接入和电力汇聚外送是我国送端电力系统的重要特征之一.针对这一特征,研究了由多个相对独立的子系统构成的含大规模可再生能源集中接入的区域送端电力系统的日前优化调度问题.基于目标级联方法构建了区域送端电力系统的两级优化调度模型,上级调度解决各独立子系统联络线有功功率的协调优化问题;而下级调度则为各子系统相...     

计及风电接纳可行域的电池储能提高风电外送的控制策略

针对风电集群功率外送通道能力及电网向下调峰能力不足引起的弃风限电问题,首先从提高弃风消纳能力的角度出发,建立了风-储系统优化模型,考虑风电外送通道容量、电网风电接纳可行域的限制,提出了计及风电接纳可行域的电池储能提高风电外送及其消纳的控制策略。计及风电场群汇聚效应与风电外送通道容量的影响,提出了两种储能配置方案。最后基于三个风电场群的实际数据,对比分析两种方案的优劣性,结果表明本文所提的方法在满足风电功率外送通道容量,在电网风电接纳可行域极限值要求下,能够进一步改善弃风率,提高风电消纳水平。     

考虑消纳风电的区域综合能源系统电转气与储能设备优化配置

电转气（PtG）技术与多类型储能设备相结合,可以大量增加可再生能源的就地消纳,减小系统弃风。针对区域内集成有电、气、热、冷多种能源的综合能源系统,首先对系统进行建模,具体介绍了电转气技术与多类型储能设备的工作原理。其次,以综合能源系统总年费用最低为目标,建立电转气与多类型储能设备的联合优化配置模型,并采用Big-M方法将模型线性化进行有效求解。最后,基于不同季节典型日负荷及风电预测曲线开展算例仿真,结果表明电转气与多类型储能设备的联合优化配置有利于最大化风电消纳,提高系统整体经济性。     

基于多维度动态协调的大规模并网风电储能容量多指标优化配置策略

以并网风电与储能系统时空多维度上的耦合互动特性和风火储电力系统间动态协调机制的综合分析为基础,建立考虑风储系统功率传递与能量时空多维度输移特性、储能系统能量周期性循环与功率能量转移守恒规律、风火储系统互动耦合特征影响并兼顾其功率调节与能量输移双重效用的容量多指标优化配置数学模型。通过风火储电力系统仿真表明:所提出的多指标优化配置策略,不仅能合理量化风火电力系统中的储能容量配置,实现调节容量和风电功率输出特性间的协调,且可有效反映其时空多维度上的动态互济特征,充分利用清洁风电提高电力系统运行经济性。     

考虑大规模风电接入的电力系统混合储能容量优化配置

不同储能技术在响应特性、经济成本、容量规模等方面各具特色,适用于不同的应用场景.由2种或多种储能装置耦合形成的混合储能系统往往能够综合各方技术经济特性,显现出更加优异的性能.针对现有电网受可再生能源出力波动性的影响日益严重、促进消纳存在技术瓶颈、调峰压力大等问题,提出了一种由全钒液流电池和先进绝热压缩空气储能组成的混合储能系统,建立了考虑大规模风电接入的系统容量优化配置模型.首先,分析了风电出力的频谱特性,提出了一种基于经验模态分解的风电功率分配策略;然后,基于该策略,构建了混合储能系统的双层容量优化配置模型,上层以规划期内总经济投入最小为目标决策混合储能系统的配置容量,下层以系统运行成本最低为目标决策其日前发电计划;最后,基于某实际电网典型日的风电及负荷数据对所提模型进行了仿真分析与验证.算例结果表明:所提混合储能系统的容量优化配置模型不仅可以满足电网的多性能需求,还能有效提升系统的经济性.     

基于CVaR的风电场群外送输电容量及储能优化配置研究

风电的大规模开发利用有助于缓解能源紧缺问题,然而,风电出力的波动性大并且其能量密度低,在进行风电外送的出线容量规划时,必须考虑风电功率整体波动特性的影响。本文以平抑风电功率为目标,基于低通滤波原理,并利用储能配置平抑风电功率输出,在一定置信水平下,基于CVaR对风电场群外送输电容量和储能功率及容量配置进行优化。通过算例表明,本文所提出的模型不仅可以降低外送输电容量上的投资,并且决策者可依据弃风电量和惩罚电量的大小选取合理的置信水平,而对外送输电容量和储能功率及容量进行优化配置。     

酒泉风电跨区消纳模式及其外送方案

随着大规模风电基地的开发利用,电力、电量消纳市场成为制约风电发展的首要问题,没有成熟的解决方案可循。文中就酒泉风电跨省跨区消纳的必要性、酒泉风电的消纳能力、风电接入的辅助服务需求、甘肃风电外送模式、甘肃风电外送功率调节方式、酒泉风电基地外送负荷特性和能源基地直送类型外送成本等基本观点进行了探讨,论证了在多种约束条件下,风电、光电、水电、火电联合打捆外送是近期酒泉风电外送的最可行的选择,最后提出了促进大规模风电输送及消纳的政策性建议。     

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。     

计及风电不确定性的混合储能系统优化配置研究

为减小风电并网产生的不利影响,提高风电消纳空间,在含风电出力的主动配电网中增设混合储能系统,并对其进行优化配置.考虑风电随机出力对潮流的影响,建立风电、储能系统接入配电网后的数学模型.以有功网损、电压偏差以及总投资费用最小为目标,引入机会约束建立储能系统优化配置模型.在此基础上,以IEEE 33节点配电网络为算例,通过改进灰狼算法对模型进行求解,得到储能系统的最优配置方案.仿真结果表明,所提模型和算法能有效地对储能系统进行配置,提高整体经济性和安全性,同时提高系统的风电消纳能力.     

考虑风电消纳的电热混合储能系统优化定容方法

大规模风电并网影响了电力系统的安全稳定运行,导致电网出现弃风现象,限制了风电的发展。考虑电力系统与热力系统的协调运行,使用电热混合储能系统与电网进行电量交换可以有效提升风电消纳水平,文章提出了一种考虑风电消纳的电热混合储能系统优化定容方法。首先,基于历史风电数据对风电功率建模,获得满足并网要求的目标并网风电功率;随后,采用电储能、电锅炉和储热设备组成电热混合储能系统,建立考虑电热混合储能系统运行约束,以系统总成本最低为目标的优化定容模型,并求解出电热混合储能系统的经济优化定容结果;最后,使用某电热综合能源系统的实测数据进行仿真计算,算例结果验证了所提方法对电热混合储能系统优化定容的有效性,在提高系统风电消纳能力的情况下保证了系统整体的经济效益。     

考虑大规模风电接入的电力规划研究

由于风电出力的不确定性、反调峰性和风电场选址的限制等问题,大规模风电并网后要求电力系统留有更多的备用电源和调峰电源,且电网结构薄弱远距离输送能力有限,使得多数风电场出力无法被消纳,对系统的稳定运行、电源规划和电网规划等方面造成了很大的负面影响,阻碍了风电的规模化应用。分析了大规模风电接入对系统可靠性、系统备用以及运营成本等带来的挑战,从电力规划角度回顾和评述了国内外风电接入系统在电源规划、电网规划以及电源电网协调规划等领域的研究进展和研究现状,明确了该领域的研究重点和研究方向。     

应用于风电场出力平滑的多尺度多指标储能配置

风电场出力具有较强的波动性与不确定性,往往需配置储能以平滑其出力波动、满足风电并网导则要求。针对这一问题,提出了应用于风电场出力平滑的多尺度多指标储能配置模型。首先提出分段线性化的风电出力波动越限惩罚评价方法,并基于此构建了以考虑越限惩罚、储能成本以及限电损失的总运行成本最小为目标的多指标储能配置模型。该模型同时兼顾风电并网1 min与10 min的多时间尺度波动越限要求。为精确求解该模型,采用大M法将原有非线性模型转换成混合整数线性规划模型,通过调用Gurobi求解器求解。最后,基于一周的实际风电场数据,仿真验证了所提方法的有效性。     

含可再生能源的电力系统周优化运行策略

为协调各机组月度合约电量的完成,研究并建立包含风、光、梯级水电和火电的多源混合电力系统周优化调度模型,提出含月合约电量分解、周优化调度和日前优化调度的滚动协调调度模式,分析影响周优化调度的来水因素和滚动模式因素。算例结果表明,在蓄水期来水较丰时,引入周优化调度可以合理分配梯级水电站的水资源,提高梯级水电站综合运行效益,协调各机组月度合约电量的完成。     

考虑储能动态充放电效率特性的风储电站运行优化

风电与储能联合是提升风电场消纳的有效途径,而储能效率直接影响风储联合发电系统的消纳效果,但目前的常数效率模型对储能的效率特性刻画不够精细。以等效风电消纳量最大为目标,建立了考虑储能动态效率的风储联合发电系统运行优化模型。该模型考虑了储能在充放电运行功率不同时的效率变化,将动态效率以分段函数形式纳入混合整数线性优化模型。基于实际风电场运行数据进行了仿真分析,对比了在单一储能和混合储能场景下,常数效率和动态效率模型对风储联合发电系统消纳效果和运行功率的影响,证明了动态效率特性对最大化消纳具有显著影响,是风储联合发电系统运行优化中值得考虑的因素。     

基于风电功率预测的电网调度优化控制研究

近年来,由于山西电网风电装机不断翻番,大规模风电并网后对电力系统调峰造成一定程度的压力。电力系统运行既要充分利用风力发电产生的清洁电源,又要保证其他常规电源的安全稳定。传统的调度运行技术不考虑短期和超短期的风电功率预测,通过分析风功率预测与调度关系,然后重点阐述了如何通过超短期风功率预测来协调风电与常规电源的运行,最后通过整数规划将风电场优化控制作为落脚点,从而保证了电网安全、稳定、经济的优化运行,进一步加大电网对清洁能源的消纳。     

功率波动下风电并网中的储能技术优化

由于风电功率的波动,大规模风电并网对系统冲击较大。提出一种风电并网的储能技术优化方法,首先通过时间序列法,获取不同时间段的风速样本,构建风速周期性预测模型,基于预测到的风速数据,采用神经网络法构建风速-功率模型,计算出平稳性良好的风电功率波动周期,依据周期对储能过程进行合理配置,优化储能过程。测试结果表明,在误差较小的周期内,风电并网系统的储能平稳性较高,对系统冲击较小。     

计及储能系统的跨区域风电消纳模型

中国正面临着严峻的弃风问题,鉴于电力外送能够扩大风电的消纳范围,而储能系统能通过削峰填谷增加夜间负荷水平,引入储能系统构建跨区域的风电消纳模型。模型以能耗最小为目标,综合考虑区域间供需平衡、输电容量、系统备用、储能系统充放电均衡等约束,通过优化对比分析储能系统引入对风电消纳的促进作用。优化结果表明:通过扩大消纳空间,降低了风电的弃风水平,储能系统的接入有助于改善系统负荷的昼夜分布状况,进一步扩大风电在夜间的消纳比例。     

考虑制氢储能参与的互联电力系统优化调度研究

在能源互联网背景下,可再生能源发电并网比例快速增长,而由于风电出力特性等因素的影响,风电并网时出现大量弃风,未能实现全消纳。以减少弃风为前提,运行成本和环境成本最小为目标,构建含制氢储能的电–气综合能源日前经济调度模型。通过对比系统中制氢储能单元参与前后的弃风电量、运行成本和环境成本,验证了制氢储能对减少弃风,提高系统经济性和环保性的作用。仿真算例表明:构建的电–气综合能源系统,在很大程度上实现了风电全额消纳,且制氢储能的参与使整个系统的经济性和环保性都有所提高。在能源互联网的背景下,该模型的提出对系统能够经济、环保地运行具有重要意义。     

Optimal Placement of Intermittent Renewable Energy Resources and Energy Storage System in Smart Power Distribution Networks

This paper presents an efficient strategy to optimally allocate renewable energy sources (RES), primarily wind and solar photovoltaic (PV), and energy storage system (ESS) in electrical distribution networks with a goal of minimizing costs and active power losses. The proposed planning strategy is used to determine the number of possible and optimal locations for the hybrid RES–ESS system. This paper further presents a control scheme to optimally dispatch the output of ESS, which increases the effective utilization of RES by reducing their day-ahead forecast errors in order to minimize the deviation between forecasted and actual values. In our proposed strategy, the location that produces the least overall power losses complying with the system constraints is considered as the optimal one. In order to evaluate the effectiveness of the proposed method, this paper considers a case study of a 16-bus test system that comprises of several loads, wind farm, PV, and ESS. The test results demonstrate that by determining the optimal bus location for the RES–ESS system, overall power losses as well as peak load can be significantly reduced.