计及多影响因素的发电侧混合储能系统容量配置方法及配置工具北大核心CSCD

储能是推动主体能源由化石能源向可再生能源转变的关键技术,对提升清洁能源消纳,保障电力连续稳定输出,提升火电效率,保障电能质量具有突出作用,是实现多能协同、清洁低碳、安全高效能源体系的重要支撑。本工作主要聚焦新能源场站参与电网一次调频应用场景下的储能系统配置,综合考虑了不同储能系统技术出力特性、储能系统成本、储能系统使用寿命、储能系统经济性等诸多因素,并在考虑储能系统能量及功率平衡、储能荷电率限制、储能出力置信度等多约束目标的基础上,运用多时间尺度小波分析、储能容量迭代优化算法和雨流计数电池寿命预测等数值分析理论,开发出适用于新能源场站参与一次调频的混合储能系统配置方法,并基于MATLAB开发了储能配置专用计算工具。本工作通过一个400 MW风电场参与一次调频场景中储能的配置验证了所开发的混合储能配置方法及工具。     

波动率优于国网标准的风电场储能容量经济优化配置

基于某风电场出力的实际数据,从不同时间尺度上分析了该风电场的功率波动特性。考虑了风电场弃风成本、储能惩罚成本、储能投资和运行成本,通过3种成本间的制约关系,构建了储能容量经济优化计算模型;采用滑动时间窗口算法并引入平抑修正系数,制定出波动率优于国网标准的期望参考功率。采用改进粒子群算法,针对某含储能风电电网进行了储能容量优化配置,求解出最优储能容量和最小经济总成本,对比了不同储能容量配置策略下的经济性,并引入了波动率评估因子对平抑效果进行了量化分析。仿真结果表明,该优化配置方案能够将风电出力波动率限制在20%以内,优于国网标准,且经济性最好,具有较好的应用前景。     

Economic evaluation of fast charging electric vehicle station with second-use batteries energy storage system

由于电动汽车快速充电站大功率快速充电的特性会对电网的稳定造成冲击,因此考虑在电动车快速充电站中配置电池储能系统（BESS）,对充电站负荷进行削峰填谷,从而减少充电站变压器配置容量、缓解大功率快速充电对电网的不利影响。考虑到目前我国大量退役动力电池亟待回收利用的现状,结合梯次利用电池储能系统,建立了基于电动汽车快速充电站整体成本与收益的经济性评估模型,以快速充电站年净收益最大为目标函数,采用改进的遗传算法对模型优化求解。结合算例对快速充电站不配置储能、配置常规电池储能和配置梯次电池储能等不同情况进行了经济性评估,并综合考虑经济性与储能削减负荷的效果,确定了梯次电池储能系统最优容量配置方案。     

混合储能提高风出力预测精度研究

风气象信息精细化程度不够造成风电场风出力预测精度低,给电网调度增加了难度,采用储能装置可提高预测精度,但是合理又经济地配置储能容量较困难。文章提出在风电场中配置蓄电池和超级电容器混合储能系统,提高风电场日前预报精度;通过高通滤波器得到误差变化较快的成分,由超级电容器来弥补;由蓄电池来弥补剩余变化较慢的误差成分。综合考虑这些误差变化特点及储能充放电功率发生概率特点,合理选取储能额定容量,并且分别搭建了超级电容器和蓄电池储能系统模糊控制规则库,根据各自荷电状态SOC优化分配混合储能充放电功率。最后对新疆某风电场并入混合储能进行了仿真分析,结果表明:采用模糊控制策略的混合储能系统能够更显著有效地提高风出力短期预测精度。     

考虑倍率特性的调频用储能电池优化配置

提出一种考虑储能电池倍率特性的容量配置方法,以各类储能电池充/放电时间与倍率的关系为约束,以储能电池容量/功率最小为目标进行优化配置。以某实际电网典型工况为算例,结合不同倍率下作用时间的等效折算方法,对考虑与不考虑倍率特性的磷酸铁锂电池进行容量配置,验证该方法的优势,并从不同电池类型角度对磷酸铁锂、钛酸锂、铅酸电池的容量配置进行对比分析,最后结合3种常用的一次调频控制策略对考虑倍率特性的钛酸锂电池进行容量配置。结果验证了该方法的可行性和有效性。     

一种退役动力电池梯次利用储能系统安全评估方法

以梯次利用于储能系统的退役动力电池为研究对象,提出一种梯次利用电池组合安全评估方法,采用梯次利用电池厂家、种类、测试等多维数据,通过熵权-TOPSIS法及层次分析法对梯次利用电池安全性能进行综合评估与算例分析。研究结果表明：对拟采用不同厂家、批次、种类退役动力电池构建的储能系统,该方法可对其中的梯次电池进行有效安全评估,有助于选用安全性更高的梯次电池来构建储能系统,进一步提升系统安全性,符合梯次利用储能系统大规模推广建设的现实需要。     

针对风电场群的储能系统优化配置方法研究

为克服风力发电的波动性,同时考虑风电场汇聚后的平滑效应,以风电场群为研究对象,提出了一套完整的储能系统优化配置方法。首先,利用灰色Verhulst模型对风功率进行预测,并对比分析了单个风电场与风电场群对预测结果的影响;其次,兼顾储能系统的建设成本和运行成本,建立以年综合费用最小为目标的优化模型,并采用内点法求解,得到储能系统的额定容量和额定功率;最后,以New England 10机39节点系统为算例,根据所提最小网损频率指标的计算结果,选定储能的安装位置。仿真结果验证了所提方法的经济性和可行性。     

退役动力电池回收及其在储能系统中梯次利用关键技术北大核心CSCD

新能源汽车产业迅速发展,动力电池将在更迭换代中迎来退役潮,梯次利用技术能够在最大化利用动力电池全寿命周期的同时缓解回收压力及环境污染问题。为进一步完善梯次利用绿色可持续发展体系,本文研究了当前梯次利用相关政策、标准及应用场景,并从电池回收与储能系统梯次利用两方面,分别对电池回收模式、老化原理、检测、筛选、状态估计、容量配置、控制策略等技术研究展开讨论。最后结合国内形势,探讨了退役动力电池梯次利用所面临的问题与挑战,并针对关键技术的突破与产业体系的形成提出建设性意见,以期为梯次利用产业布局提供助力。     

平抑风电功率波动的储能容量经济配置方法

以东北某风电场月出力实测数据为对象,通过分析该风电场的功率波动特性,提出了储能系统功率、容量配置方法。该方法以储能系统投资收益最大为目标,结合储能平滑风电出力效果,获取经济性最优的储能系统容量配置方案。结果表明,该优化配置方案在平滑风电功率的前提下,具有良好的经济效益,为风电场中配置储能系统、推进储能系统规模化应用提供了参考。     

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。     

基于二阶滤波的混合储能系统能量管理控制策略

针对由超级电容器与蓄电池储能构成的混合储能系统,提出一种基于改进型二阶滤波功率分配的荷电状态（state of charge,SOC）恢复控制策略。首先,分析传统一阶低通滤波算法的功率分配过程,构造具有功率误差反馈环的二阶滤波传递函数,消除传统一阶低通滤波器在响应高频功率指令时的积分作用,改善混合储能系统对目标功率指令的跟踪控制效果。然后,以归一化后的混合储能系统SOC为控制指标,制定滤波时间常数新型调整规则,动态优化混合储能系统功率分配指令。仿真结果表明,该控制策略可有效平抑风电并网功率波动,最大化利用超级电容储能可用容量,同时延长蓄电池使用寿命。     

基于自适应VMD的混合储能容量优化配置研究

针对用户用电需求和可再生能源发电情况,提出一种由重力势能储能、蓄电池和超级电容组成的混合储能系统,建立其数学模型.针对其不同的特性,提出基于自适应变分模态分解的混合储能系统容量优化配置策略,对混合储能容量优化配置模型求解.以某风光互补电站典型日功率数据为例,对最佳储能系统的分解尺度K和高中、中低频分界点及其对应的储能配...     

考虑风储多维运行边界的调峰资源优化配置模型

近年来,风储联合发电系统取得了一定的发展,但在网络约束下的储能系统储放范围与风电渗透率之间存在着制约的关系,导致原有调峰资源的配置方案会对储能系统的储放空间及运行效率产生一定的影响。为解决该问题,文章引入风储联合系统接入配网后的多维运行边界并将其转化为调峰资源优化配置过程中的约束条件,建立综合考虑风储容量与调峰资源经济性的优化配置模型并进行求解。仿真算例验证结果表明,文章提出的考虑风储多维运行边界下调峰优化配置模型可实现风电与储能利用最大化及调峰资源配置经济性最优。     

Minimization and control of battery energy storage for wind power smoothing: Aggregated,distributed and semi-distributed storage

A battery energy storage system (BESS) is usually integrated with a wind farm to smooth out its intermittent power in order to make it more dispatchable. This paper focuses on the development of a scheme to minimize the capacity of BESS in a distributed configuration using model predictive control theory and wind power prediction. The purpose to minimize the BESS capacity is to reduce the overall cost of the system as the capacity of BESS is the main cost driver. A new semi-distributed BESS scheme is proposed and the strategy is analyzed as a way of improving the suppression of the fluctuations in the wind farm power output. The scheme is tested for similar and dissimilar wind power profiles, where the turbines are geographically located closer and further from each other, respectively. These two power profiles are assessed under a variety of hard system constraints for both the proposed and conventional BESS configurations. Based on the simulation results validated with real-world wind farm data, it has been observed that the proposed semi-distributed BESS scheme results in the improved performance as compared with conventional configurations such as aggregated and distributed storage.     

基于蚁狮算法的风电集群储能容量配置优化方法

随着风电渗透率提高,风电并网对电网安全稳定运行影响更加显著。风电配备储能可有效改善风电出力波动性和不确定性,增强可调度性。该文建立以风电集群联合储能系统售电收益最高为优化目标的模型,采用蚁狮算法算法进行求解,得到风电集群功率备用、储能功率和容量最优配置方案,对比蚁狮算法、遗传算法和粒子群算法优化结果,分析储能电池单位成本和寿命对优化结果影响。最后以中国东北某风电集群作为算例,验证了所提算法与模型的有效性。     

采用混合储能的风电场输出平滑控制

以装备DFIG机组的风电场为例,研究分析了混合储能系统的配置方案。针对风电功率的波动,提出了一种基于频率分解的混合储能平滑控制方法。设计了相应的储能装置控制器,使得一定时间内风电机组或风电场接近恒定的功率,从而体现出常规电源的可控性。针对不同的储能配置方案进行了仿真实验,结果表明采用该方法可以使整个风电场按照调度的指令,在一定的时间范围内,保持输出功率在电力系统调度范围之内。     

基于改进粒子群算法的混合储能独立调频的容量优化研究

新能源与可再生能源在“3060双碳”战略目标下深入构建清洁能源体系,针对储能以独立主体向电网提供调频辅助服务以应对间歇性和随机性功率波动的优化问题,提出飞轮和锂电池混合储能的容量配置策略。首先,以考虑调频里程的储能经济效益最大化建立数学模型;然后采用自适应噪声完备集合经验模态分解将调频指令分解为高频需求和低频需求;最后构建算例,在不同分频参数下嵌入混合储能的充放电功率控制和荷电状态约束,并运用反向搜索前期寻优和变异交叉策略后期寻优的改进粒子群算法求解。结果表明,该方法求解得到的配置方案有效提升了混合储能整体的经济性和安全性。     

An analysis for the need of a battery energy storage system in tracking wind power schedule output

电池储能系统(battery energy storage system,BESS)在风储联合应用中具有多种功能,利用电池储能系统提高风电并网调度运行能力是当前研究的热点之一.文章基于我国北方某风电场历史运行数据与预测数据,依据预测误差评价指标和风电场预报考核指标的综合评价方法对风电场预测数据进行分析研究,归纳了预测误差的概率分布特征;提出利用电池储能系统提高风电跟踪计划出力能力,统计并量化出电池储能系统用于跟踪计划出力场合的作用范围;通过仿真验证电池储能系统在风储联合系统中提高风电跟踪计划出力控制策略的有效性和可行性.