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.     

基于改进场景聚类算法的海上风电储能优化配置研究

在平滑海上风电出力波动的应用需求下,提出一种储能优化配置方法。利用小波包分解算法对海上风电出力曲线进行分解,得到储能系统全年功率响应曲线。采用基于云模型和模糊C均值聚类算法相结合的改进场景聚类算法,对储能全年功率响应曲线进行聚合,生成储能功率响应典型场景。以储能年综合成本最低为目标,构建储能优化配置模型。采用粒子群算法对海上风电储能优化配置模型进行求解,最后通过算例仿真对所提方法和模型进行分析验证。结果表明：所提模型和方法能综合考虑海上风电场侧储能的实际运行特性,可有效指导海上风电场的储能配置和建设规划。     

风电制氢混合储能系统容量优化配置研究

风电制氢能同时有效解决弃风和制取绿氢问题,制氢混合储能系统容量配置会影响风-氢系统的经济运行。针对该问题构建了风-氢能源系统,在此基础上首先利用具有噪声的基于密度的聚类算法和有序聚类算法对采集的1.5 MW风机出力和电负荷数据进行分类,并将分类结果归算为6个典型日。然后以系统投资成本、运行成本和维护保养成本最小为目标函数,利用粒子群算法对系统各储能单元进行容量优化配置。最后分析当系统氢气不足时,不同购氢渠道对各储能设备容量配置结果影响及日均氢气负荷变化对容量配置结果的影响。     

混合储能多目标容量优化配置

针对蓄电池和超级电容混合储能系统的容量配置,提出了混合储能系统多目标容量优化配置模型,该模型以经济成本、供电可靠性、能量过剩和供需平衡为目标,以蓄电池的SOC、超级电容的端电压和最大功率为约束,同时考虑能量控制策略的影响,应用改进粒子群优化算法同时对蓄电池和超级电容的容量和功率进行设计,并通过仿真验证了所提多目标容量配置算法的快速收敛性和可靠性。     

基于QPSO微电网混合储能系统容量优化配置

储能装置配置的容量不仅影响微电网的经济运行,而且影响供电的可靠性。研究具有典型负载、可再生能源和由电池和超级电容组成的混合储能系统(HESS)的孤立微电网,使用了优化HESS容量的量子行为粒子群优化(QPSO)算法。根据超级电容和电池各自的功率补偿能力,利用低通滤波器原理,采用合理的能量调度策略,避免电池频繁充放电。考虑每种储能类型的额定功率,修正各自的补偿功率。通过判断充电状态是否达到极限,再次修正数值。孤立微电网的仿真结果验证了HESS优化容量配置方法的有效性。以西北地区一个独立微电网为例,验证了该方法的有效性。QPSO与传统粒子群算法(PSO)的比较表明,其可以更快地找到最优解,HESS具有更低的日常开销。     

基于FCM小波算法风电混合储能系统的优化配置

风电作为新型能源近年来应用越来越广泛,但是其输出功率波动性与随机性会给电网中注入冲击,影响其应用。通过增加储能系统对风电输出功率波动进行平抑是近年来常用的方式。在常用的蓄电池和超级电容构成的混合储能系统的基础上对其进行储能功率的配置优化,以全周期寿命经济效益作为优化目标,通过模糊聚类小波算法对其进行优化,以减少冲击电容的开关次数增加蓄电池的利用效率。最后,通过MATLAB仿真比较验证所提出的配置优化效果具有一定优势。     

考虑电池寿命损耗的园区综合能源电/热混合储能优化配置

针对园区综合能源系统(PIES)储能容量优化配置问题,为提升PIES规划-运行经济性,提出了考虑电池寿命损耗的PIES电/热混合储能优化配置方法.首先,构建了适用于PIES规划问题的电池寿命损耗模型,用于量化评估电池寿命损耗;进而,在考虑PIES多能互补特性基础上,引入电池置换成本体现电池寿命损耗的长期影响,以电/热混...     

离网直流微网群混合储能容量优化配置方法

为了优化储能系统容量配置,提高直流微网群的供电可靠性和经济性,文中提出了一种考虑各子微网互为备用的独立型直流微网群混合储能联合优化配置方法。首先,以直流微网群混合储能整体投资运维等年值成本最低为优化目标,建立混合储能容量配置模型;其次,在不失各个子微网混合储能容量配置独立性的前提下,进一步降低混合储能的配置成本;最后,以双直流微网群为算例对象,通过对比独立优化与联合优化的配置结果说明了利用微网群功率互联的特点能够大幅降低混合储能系统投资成本,提高微网群运行稳定性,从而证明文中所提配置方法的优越性。该方法后期可为独立型直流微网群的规划建设提供依据。     

基于多应用场景独立微电网储能系统优化配置

含风、光、储的独立微电网,科学配置合理的储能容量,能满足负荷供电需求,保证系统安全稳定运行。针对三种具有代表性的应用场景,分别提出了储能系统配置评价指标;以储能系统全寿命周期费用最优为优化目标,计及系统运行要求及蓄电池设备的特性约束,建立了孤网运行的微电网蓄电池储能系统的优化配置模型,并采用改进的粒子群算法进行求解;在容量配置的基础上,探讨了储能系统拓扑结构优化的方法。编写了优化设计软件并进行算例验证。     

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。     

计及功率交互约束的含电—氢混合储能的多微电网系统容量优化配置

在混合交直流多微网系统中,其经济性和运行可靠性受到容量优化配置的影响。考虑到基于电储能以及氢储能系统(电解槽/燃料电池/储氢罐)的混合储能系统所具有的优势,建立了电-氢混合储能型多微网系统框架。其次,针对电-氢混合储能型多微网系统,提出了考虑系统的实时能量供需状态和储能状态的多微网运行控制策略。在容量优化配置模型中引入功率交互约束模型,并在配置过程中嵌入所提出的运行控制策略。最后,以算例分析证明功率交互约束的必要性,并采用灰狼-正弦余弦优化算法求解配置模型。所得配置结果优于改进灰狼算法和改进粒子群算法。通过模拟全年运行情况,验证了所提优化配置方法的有效性和电-氢混合储能系统在季节性储能上的优势。     

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。     

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.     

Cost analysis of a power system using probabilistic optimal power flow with energy storage integration and wind generation

This paper examines the storage application and its optimal placement for the social cost and transmission congestion relief of wind integration. Probability density functions (PDFs) are used to characterize the uncertainties of wind speed and load. A probabilistic optimal power flow (POPF) is developed using two-point estimation which incorporates the storage system either as a variable load or as a variable generator. Storage systems are optimally placed and adequately sized using a particle swarm optimization (PSO) to minimize the sum of operation and congestion costs over a scheduling period. A technical assessment framework is developed to enhance the efficiency of wind integration and evaluate the economics of storage technologies and conventional gas-fired alternatives. The proposed method is used to carry out a cost-benefit analysis for the IEEE 24-bus system and determine the most economical technology. Optimal storage distribution and its potential to relieve the transmission congestion are evaluated for higher wind penetration levels.     

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。     

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。     

计及可靠性成本的风光储微电网储能容量协同优化

对比常规能源,新能源具备可再生、污染低、资源丰富的优势,其中风光发电被大规模引入到微电网系统,但由于其发电量具有较强的不确定性,这使得如何提高新能源消纳水平、提升电力系统运行稳定性以及降低微电网配置成本成为了充满挑战性的重要问题。针对上述问题,文章提出一种计及可靠性成本,同时考虑风、光资源多时间尺度不确定性的风光储互补微电网系统储能容量协同优化的方法。该方法采用自回归滑动平均模型和Homer软件仿真离散的风速、光辐照度序列,构建出风机、光伏发电机的出力模型;采取电量不足期望值为评估指标建立可靠性成本函数,构建出微电网配置成本模型;使用改进二阶振荡粒子群算法求解系统最优配置成本。算例结果表明了该方法的可行性及经济性,可为实际风光储互补微电网系统配置规划提供参考。     

基于元模型优化算法的混合储能系统双层优化配置方法

混合储能兼具能量型储能与功率型储能的优势,针对混合储能在风电平抑中的配置问题,提出了一种基于元模型优化算法的混合储能双层优化配置方法。首先,利用小波分解对风电功率的原始数据进行分解,得到混合储能需要平抑的功率。然后,针对功率分配策略对混合储能容量配置的影响问题,提出一种混合储能容量嵌套式双层优化配置方法。该方法的内层为混合储能功率优化分配策略,以荷电状态、充放电功率为约束条件,以蓄电池总体充放电功率最小为目标函数,以提高蓄电池的使用寿命;外层以最小容量、最小功率为约束条件,以混合储能的全寿命周期年均成本最小为目标函数。针对多变量、非线性、计算密集型双层优化方法具有求解复杂、计算时间长等问题,提出基于元模型优化算法的优化求解方法。算例分析结果表明,所提优化配置方法可以在保持混合储能经济性最优的同时,有效避免蓄电池频繁充放电,从而提高了其使用寿命;相比于传统的启发式求解方法,基于元模型优化算法的优化求解方法的计算速度更快,所得优化配置结果更精确。