计及多能源分频互补的新能源并网调度优化

风电、光伏发电等新能源电力的强波动性、弱支撑性给电力系统稳定性带来不利影响。为此,在研究风电、光伏出力随机波动特性的基础上,通过离散傅里叶变换(DFT)分析补偿风、光电联合出力的电力曲线功率频谱密度,提出利用火电、水电、储能等多能源分频补偿控制模式以应对高比例新能源并网波动问题。首先利用两次小波包分解将波动补偿量分解为低频、中频与高频分量;然后以年运行成本最小化为目标在引入波动量罚系数的基础上根据不同能源机组出力特性优化不同补偿机组容量。通过对西部某地区风电场群及光伏电站数据进行分析,验证了所提调度优化方法的正确性和可行性。     

用于短期电网调度的风电场储能容量估算法

为实现电网对风电场出力的短期调度,提出基于正态分布的风电场储能系统容量估算法。通过对比历史风电出力样本数据与电网调度数据值,运用统计的方法分析样本区间内功率偏差值的正态分布参数。并提出采用储能经济因子对储能效果加以评估。以新疆某中型风电场长期统计的风速、实际风电出力和预报出力数据为样本数据,运用所提方法对其所需储能容量进行估算。仿真结果表明,所得储能容量能使风电场满足调度出力要求,且其小于风电场容量的10%,验证了所提方法的经济性和可行性。     

基于变寿命模型的改善风电可调度性的电池储能容量优化

基于风电接入技术准则和电网调度需求,对风电场日前调度功率值予以优化,并通过电池储能弥补实际风电出力与该调度参考值间的差值,从而改善风电的可调度性。从能量吞吐量角度出发,建立电池储能实际使用寿命评估模型。基于该模型,以风储联合系统年收益最大为目标,提出综合考虑风电调度功率优化和变寿命特性的电池储能容量优化模型。以某风电场年历史出力数据为例,对电池储能功率/电量容量进行协调优化,仿真结果验证了所提模型的有效性。     

电力市场环境下考虑风电调度和调频极限的储能优化控制

风电功率间歇性不仅使风电场难以精确响应调度计划,还导致电网频率波动加剧.为提高风电可调度性和电网频率安全,该文以日前调度为例构建日前调度计划和电网调频极限的形成方法,在此基础上提出利用储能辅助风电场跟踪日前调度计划并参与调频的策略;然后在电力市场环境下以风储电站利润最大为目标建立风储运行模型,该模型考虑由所提策略形成的风储电站联合出力约束和频率安全约束,用来计算储能辅助风电场跟踪日前调度计划和参与调频的最优出力;最后基于实测数据对该策略进行仿真分析,结果表明所提策略可以提高风电场跟踪日前调度计划能力和电网频率安全性,同时还具有良好的经济效益.     

风电-储能联合日运行优化调度模型

以风电-储能联合运行的总收益最大为目标,建立了考虑联合出力惩罚约束的风电-储能联合日运行优化调度模型。通过引入辅助的连续变量和0-1变量及相关约束,将联合运行优化问题转化为混合整数线性规划问题,最后通过调用GAMS软件中的CPLEX对模型进行求解。并分别分析了不同场景下的风电场独立运行和风-储联合系统运行的经济性。算例结果表明,风电场和储能装置联合运行可降低风电出力波动对系统运行的影响,具有较好的经济性,同时验证了所建模型的合理性及方法的有效性。     

基于隐马尔科夫模型的多风电场相关性出力时间序列建模方法

生成具有相关性的多风电场中长期出力时间序列,对电力系统规划和调度运行具有重要的意义。该文提出一种基于隐马尔可夫模型的多风电场出力时间序列建模方法。将风电出力的相关性作为隐马尔可夫模型的状态变量,并利用Markov链描述其时变特性;将各风电场在相邻时刻的出力作为隐马尔可夫模型的观测变量,建立相关性状态与相邻时刻出力的概率映射关系。利用Baum Welch算法估计隐马尔可夫模型参数,获取时变相关性状态的转移概率矩阵和各状态下多个风电场在相邻时刻出力的联合概率分布。最后,通过蒙特卡罗仿真逐月生成多风电场出力的时间序列场景。算例中对我国西北某省份的3个风电场进行测试,结果显示:所提方法生成的各风电场出力的年/月特性、概率分布特性、波动特性和自相关性均优于独立建模方法,并且风电出力相关性与历史序列非常接近,证明所提方法的有效性。     

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。     

基于置信区间估计及储能装置优化配置的风电场可靠出力研究

基于对风电功率预测误差概率分布的分析,采用非参数核密度估计对风电功率预测误差进行置信区间估计,给出风电场在某一置信度条件下实际出力的波动区间。提出基于置信区间估计和储能装置优化配置的风电场可靠出力思想,给出以不同置信度实现风电功率可靠出力时储能装置额定功率和额定容量的确定方法,并对可靠出力思想进行成本和效益分析。算例验证了所提方法的正确性。     

基于滑动平均与小波包分解的混合储能容量优化

采用蓄电池和超级电容组成的混合储能平抑风电功率波动,提高风电并网运行能力。首先,根据风电场历史数据,结合风电并网波动标准,采用滑动平均法对原始功率进行分解,得到风电并网功率和储能功率;其次,利用小波包分解法的高时频分辨率优点,将储能功率信号分解,得到低频分量和高频分量,分别作为蓄电池和超级电容的功率指令。基于储能寿命量化模型,建立以储能年均综合成本最小为目标函数的容量优化配置模型。实例验证了所提方法有效性和经济实用性,为风电场储能规划设计提供了一定的理论依据。     

基于风电功率预测误差分析的风电场储能容量优化方法

在风电场中配置储能系统,利用储能系统的快速调节能力,及时平抑和补偿风电出力波动,是应对大规模风电接入的有效方法。如何根据风电场的预测水平确定储能系统的最大功率和额定容量,是一个亟须研究的课题。文中提出了一种基于风电功率预测误差分析的储能系统规模确定方法,并建立了储能装置规模与风电场风能损失之间的成本与效益模型。最后,以美国德克萨斯州某风电场数据为例,验证了所提储能容量优化配置方法的正确性和可行性。     

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。     

大规模风电接入的电网发电调度研究综述

由于风电出力具有随机性和间歇性,大规模风电接入给传统的电力系统调度运行带来新的挑战。风功率预测精度一定程度上不能满足实际要求,因此文章归纳国内外相关研究成果,并分别从两个方面展开论述,首先论述风电场与常规机组联合调度的模型,包括风电确定性模型和风电不确定性模型,概述了当前的建模方法,并对常用的算法进行总结,然后介绍储能技术及其发展状况,对风电场与储能设备协调配合抑制风电场出力波动的研究进行详细介绍。文章最后为考虑大规模并网风电场的发电调度进一步研究提出了意见和建议。     

电池储能平抑短期风电功率波动运行策略

为了改善风电场出力特性,提出了一种新的电池储能平抑风电场出力短期波动的运行控制策略——超前控制策略。超前控制策略基于当前的简单控制策略,考虑了未来的风电出力波动对储能装置的当前充放电行为的影响,是一种具有前瞻性的方法。在超前控制策略中,引进了风电预测可信周期的概念,并通过滚动优化计算实现电池储能的动态控制。该方法可降低储能电池的荷电状态约束对其充放电行为的影响,可有效提高储能电池的利用效率。利用该运行控制策略对某大型风电场与电池储能联合运行系统的出力特性进行了研究,结果证明了该策略的有效性。     

计及风-储联合系统概率模型的配电网随机潮流

在主动配电网的背景下,分布式风电在配电网中渗透率逐步提高,通过在并网点配置储能系统可平滑风电出力波动,并使其主动参与配电网调度。目前广泛使用的含风电配电网随机潮流模型中未能考虑风电并网点配置储能系统后其功率注入概率模型的形态变化。针对此不足,从储能系统的运行特性以及风-储协同输出机理出发,设计了计及储能系统的风电并网点功率注入概率模型修正方法,在已知储能参数的情况下根据文中方法可以在风电出力模型基础上进行修正,进而获得风-储联合系统概率模型,并应用于配电网随机潮流。算例表明所提方法获得的风-储联合系统概率模型合理准确,能够在随机潮流模型中描述风-储并网点出力行为的转变,通过在配电网中的风电并网点配置储能系统可削弱风电的不确定性,有效提升电压质量且抑制全网电压波动。     

利用风蓄联合削峰的电力系统经济调度

风电出力具有波动性和反调峰特性,大规模风电接入电网间接拉大了负荷的峰谷差,使火电机组频繁启停,系统运行成本增大。抽水蓄能电站因其良好的储能能力以及调度的高度灵活性往往作为系统的调峰电源。将二者结合,提出了风蓄联合系统削峰的调度策略,利用抽水蓄能的储能环节将风电出力时空平移,使原本波动无序的风电成为稳定可调度的电源,具备削峰填谷的能力,平滑净负荷曲线。建模引入最大化风蓄联合出力的目标函数,不仅减少了火电出力的燃煤耗费,而且避免了弃风的遗憾,充分发挥了风蓄节能环保的优势。算例分析验证了所提模型的可行性和有效性。     

考虑可再生能源不确定性的风-光-储-蓄多时间尺度联合优化调度

提出一种计及可再生能源不确定性的风电、光伏、电化学储能和变速抽水蓄能电站多能互补协同的优化调度方法。考虑电化学储能和变速抽水蓄能电站的互补调节特性,建立风-光-储-蓄联合运行的多时间尺度调度架构。在日前调度阶段,考虑风电和光伏出力的相关性,生成基于生成式对抗网络和峰值密度聚类算法的日前风光联合出力典型场景,综合考虑风光出力的不确定性和抽水蓄能电站与电化学储能的容量特性,建立面向调峰需求的随机优化日前调度模型;在日内优化阶段,以最小化弃风弃光与电网备用电能为目标,构建变速抽水蓄能电站出力修正方法,制定电化学储能日内调度计划;在实时校正阶段,基于模型预测控制方法,以日内优化调度结果为参考,对电化学储能出力进行精确控制,最小化风光预测误差的影响。算例分析结果表明,所提方法可以有效减小电网负荷峰谷差,平抑风光联合出力波动,提升可再生能源消纳率。     

计及调度计划与经济性的风/氢系统储能容量优化*

风电场的储能容量配置与系统的经济性及电网调度直接相关。考虑风电波动,在风电并网处融入氢储能和超级电容器储能构建风/氢系统模型,并研究了该系统的容量配置方法。提出以系统的总成本、能量缺失率和系统输出波动量的绝对值最小为目标,构建容量优化模型。该模型可在保证储能系统经济性的前提下,确保指定调度出力计划下风/氢系统的平滑输出,进而实现系统经济性与电网调度间的有效协调。采用快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行容量优化求解,分析结果表明所提方法的有效性。     

区域风光低频相关性互补与高频混合储能平抑的并网方法研究EI北大核心CSCD

风光电场中风光出力的随机性会造成并网的功率波动性,传统调度方法不能有效平抑对并网的负面影响,该文提出一种低频相关性与混合储能高频平抑的风光出力并网平抑方法。根据历史风光出力数据提取出低频分量,以低频段风光出力的相关性实现最大程度的互补,选取与原始数据距离最小的典型场景作为并网功率,从而减小原始出力中的波动性和随机性,中高频用混合储能平抑。算例结果表明,所提方法能够充分利用风光出力低频段的高互补特性,以及混合储能对高频出力的平滑效果,使风光组合并网波动更小,可有效降低风光出力中的不确定性和不规律性对电网侧带来的压力。     

计及储能出力水平的平滑风电功率模型预测控制策略EI北大核心CSCD

风电大规模并网的有功功率波动给电力系统造成了较大的影响,在风电场并网处加入储能系统可有效平抑风电并网功率波动,提高风电在电网中的渗透率。在储能电池平滑风电功率波动的典型应用场景下,提出了一种计及储能电池出力能力的模型预测控制方法,在减小储能电池出力的同时,兼顾电网对储能系统充放电能力的需求。首先,利用风储发电系统的数学模型,分析储能电池当前输出功率对未来出力能力的影响;然后,设计以储能电池最小出力和最大出力能力为运行原则的模型预测控制策略;最后,基于实际风场数据进行了仿真。结果表明,所提方法可有效降低风电并网功率波动,提高储能电池出力能力,减小储能电池进入死区时间。     

采用功率预测信息的风电场有功优化控制方法

风电场接受系统有功调度指令后需将调度需求分配到场内各风电机组。考虑到风电机组控制系统的频繁动作会直接影响其出力可靠性和机组寿命,提出一种新的风电场有功优化控制方法。该方法通过超短期风功率预测数据判断风机出力趋势以确定风机出力加权系数,优化风电场内有功调度分配指令,减少机组控制系统动作次数,平滑风电机组出力波动。最后,应用实际数据将所提方法与现有方法进行了比较,验证了所提方法的合理性和先进性。