考虑配电网可靠性的储能系统选址定容优化

储能系统可以为高比例新能源渗透的配电系统提供削峰填谷、短时电力支撑等服务,但是考虑系统可靠性的储能选址定容研究较少.因此,首先利用解析法对传统设备和储能系统进行了可靠性建模,提出了计及储能系统充放电效率的可靠性指标和计算方法,以系统可靠性和经济性综合最优为目标函数,采用遗传算法对储能在配网中的接入点和容量进行了优化.最...     

基于改进多目标蜉蝣算法的配网电池储能系统最优选址定容

电池储能系统(BESSs)在配电网的选址定容是保证BESSs和配电网经济可靠运行的关键。基于此,提出了一种配电网BESSs最优选址定容方法。首先,采用C-均值聚类算法对全年的负荷曲线和风、光出力曲线进行典型日聚类。进而,以BESSs日均综合成本、电压波动和负荷波动最小为目标,建立了配电网BESSs最优选址定容的多目标优化模型。为获得BESSs等决策变量的Pareto最优解集,设计了改进的多目标蜉蝣算法(MMOMA)进行求解。为实现三个目标的最佳权衡,采用改进理想点决策(IIPBD)方法对Pareto最优解集进行折中决策。最后,利用扩展的IEEE33节点配电系统进行仿真测试,以验证所提方法的有效性。仿真结果表明,与另外两种传统多目标优化算法相比：所提MMOMA获得的Pareto前沿分布更广、更均匀;IIPBD方法获得的折中决策方案有效实现了BESSs投资成本的最小化,同时能显著降低配电网的电压波动和负荷波动。     

基于继电保护与改进算法的储能电站选址定容

针对储能电站接入配电网的选址定容问题,分析了储能电站的运行特点,详细研究了储能电站接入配电网后对原有电流保护的影响。采用多维编码法对节点进行编码,以网络有功损耗与平均电压偏移作为优化目标函数,将储能电站输出电流、配电网电流保护加入到约束条件中,进行储能电站的选址定容。根据含储能电站的配电网的故障特点,设计了一种储能电站选址定容的混合算法,将禁忌搜索作为免疫算法设定迭代次数后的变异算子,采用混沌搜索对容量进行最优化,通过交叉搜索,可有效地搜索到储能电站选址定容的全局最优解。结合福建省湄洲岛的储能电站实例,对配电网络的选址定容进行了优化计算,将其计算结果与单纯的免疫算法进行了对比分析,验证了该方法的合理性和实用性。     

基于净能力及二阶锥规划的分布式光储多场景协同优化策略

针对现有配电网中分布式光储调度模型存在资源协同不足、求解复杂等问题,提出了一种基于净能力及二阶锥规划的分布式光储多场景协同优化调度策略。通过引入储能接入配电网后的功率转移分布因子,提出一种基于系统净能力的储能最优选址计算方法;综合考虑储能的运行特性和分布式光伏的出力不确定性,建立以系统日综合成本和削峰填谷为目标的分布式光储多场景协同优化调度模型;利用二阶锥松弛和Big-M法对潮流约束、储能运行约束进行处理,将原规划模型转化为混合整数二阶锥规划问题。以IEEE 33节点系统和西北某实际系统为算例进行仿真分析,结果表明所提方法能在降低负荷峰谷差和日综合成本、平抑负荷波动的同时,显著提高对分布式光伏的消纳能力,验证了所提方法的有效性和可行性。     

考虑电动汽车的并网型微网储能选址定容

基于电动汽车(EV)入网和电池储能系统(BESS)模块化封装设计特点,研究并网型微网的EV能量管理、BESS优化配置和运行。制定2种电价引导机制,建立EV有序充电和有序充放电管理模式;离散化节点上BESS安装容量,考虑BESS荷电量时段间耦合约束,以一日内BESS投资成本和微网运行成本之和最小为目标,构建BESS选址定容模型。分别运用直流最优潮流(DCOPF)法和交流最优潮流(ACOPF)法,并采用KNITRO求解器计算该混合整数非线性规划(MINLP)问题。仿真结果表明:ACOPF方法可精确配置BESS模块数量和位置;相比EV有序充电,有序充放电模式可显著减少BESS配置容量;激励EV参与孤岛,可提高备用容量充裕度,增强微网运行可靠性。     

基于分阶段求解的DG、BESS和自动重合闸选址定容综合优化

可再生能源的分布式发电(Distributed Generation,DG)因其良好的环境效益受到关注,电池储能系统(Battery Energy Storage System,BESS)常与其配合来抑制风电、光伏在内的新能源的波动性.另外含分布式电源的电网的继电保护动作更加复杂,自动重合闸的配置也较为重要.文章针对D...     

基于分群结构优化的储能配置规划

储能资源与源网荷资源的深度融合是构建高比例可再生能源新型电力系统的关键,随着系统规划和运行环节源网荷储互动程度的不断提高,在储能资源规划过程中考虑其与源网荷资源的时空耦合特性已是储能规划的核心环节。构建储能选址分群结构优化模型,决策储能布点待选站点集合,并以储能投资净收益最大为目标,联合采用遗传算法和二阶锥松弛算法,求解含分群结构优化的储能配置优化规划模型。算例分析表明,面向大规模复杂网络的储能规划,考虑发用电特性及网架空间分布,分群优化布点储能,有利于协调不同送受特性的集群间储能资源的配置与协同增效运行,经济提高可再生能源消纳水平。     

基于功角稳定性的区域电网储能选址定容方法

为了缓解跨传输断面的调峰压力,同时提升电网的功角稳定性,建立了兼顾经济性与功角稳定性的储能选址定容双层优化模型,并给出了模型的求解方法。上层模型考虑区域电网的运行经济性,以储能电站收益最大为优化目标,确定储能配置总容量。下层模型考虑区域电网的功角稳定性,以储能调度期间总网损最小和储能调节区域电网功角稳定性能力最大为优化目标,进行储能选址与总容量的分配。双层模型的上层采用遗传算法进行求解,下层采用改进多目标人工蜂群算法进行求解。以某实际电网为算例进行仿真验证,结果表明,根据所提双层优化模型进行储能配置可以在保证经济性的同时,提升区域电网的功角稳定性。     

基于潮流线性化的分布式发电选址定容新算法

针对现有分布式发电选址定容模型存在的维度高、寻优困难、求解时间长等问题,提出一种基于潮流线性化的分布式发电选址定容方法。在实际配电网运行场景的基础上,综合考虑多利益主体竞争关系,建立计及风光投资商竞争关系的分布式发电选址定容双层规划模型;计及配电网参数特性,利用二阶锥松弛法针对模型非凸潮流约束进行凸松弛,进而将二阶锥非线性形式进行线性化近似,通过卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件将下层模型等效转化为上层约束条件,最终将原模型转化为一个多目标线性数学规划模型,极大降低原始模型的求解复杂度。基于某乡镇11节点系统进行算例仿真,结果验证了所提模型及算法的有效性。     

基于智能软开关与储能系统联合的有源配电网运行优化

为消纳配电网中接入的高渗透率分布式电源(Distributed Generation,DG),文中提出一种将智能软开关(Soft Open Point,SOP)和储能系统(Energy Storage System,ESS)联合的方法对有源配电网进行优化。分析了ESS和SOP的原理并对其进行建模;将ESS加入到SOP中的直流环节,建立SOP和ESS联合的有源配电网时序优化模型,由于该模型属于混合整数非线性优化问题,文中采用二阶锥规划算法对其进行求解;在改进的IEEE-33节点配电系统上,对文中提出的优化方法进行分析与验证,并进一步对联合的SOP与ESS在不同接入位置下的优化结果进行了对比。算例分析表明:采用文中所提出的方法有利于配电网高渗透率DG的消纳,并能够起到改善系统电压水平和降低系统损耗的作用,很好地提高了配电网运行的可靠性和经济性。     

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.     

分布式储能系统接入配电网的容量配置和有序布点综合优化方法

随着电储能技术经济性的不断提升,在配电网中大量接入分布式储能系统(DESS)已成为一个发展趋势。针对DESS有序接入中面临的规划与运行问题,提出了一种DESS的容量配置和有序布点的综合优化方法:上层模型为考虑DESS投资收益和减缓配电网增容的容量配置模型;下层模型为考虑DESS特性和容量限制、调节负荷削峰填谷且平抑波动的布点优化模型。以IEEE 33节点系统为例,对所提优化模型与方法的有效性进行了验证,并在此基础上得出了DESS在配电网中的布局方案。仿真结果表明,所提综合优化方法可适用于不同配置容量、不同布点数量DESS接入的应用场景,能为大量DESS接入配电网的规划与审核提供技术支持。     

一种基于火焰传播模型的储能容量优化方法

基于配电网中大规模分布式储能部署的愿景,为了平衡储能投资与消纳新能源、保障负荷供电以及电价套利带来的的多重收益,有必要对储能容量优化配置进行研究。提出一种基于改进火焰传播模型的储能分区方法,通过构造节点的可燃度、火焰传播的风向、火焰传播的速度等指标,得到储能分区结果。然后,基于上述分区结果,以分区内储能年净收益最大为目标函数建立容量优化模型,并采用整数规划方法对模型进行求解。最后,以IEEE33节点配电网系统为例,验证所提模型的有效性和可行性。算例结果表明:合理配置储能容量可以提高规划的经济性;所提模型可以提高光伏就地消纳能力和配电网供电可靠性。     

基于粒子群算法的配电网储能优质优化研究

随着经济发展由粗放式增长向集约型增长转变,对配电网储能进行优化成为了学术界的前瞻性研究,这对于我国加速发展意义重大。此次研究利用粒子群优化算法以及双层多目标优化配置数学方法,构建了基于粒子群优化算法的配电网储能优质优化研究模型,该模型在对主动配电网概率潮流进行计算的基础上,达到了提高广义电源运行效率的效果,从而为相关人员进行含广义电源的配电网管理提供了方法参考。以PG&E-69节点配电系统作为研究对象,对该模型进行验证。研究结果表明,智能算法类型对广义电源优化配置的影响并不大。同时较上层模型,下层模型对广义电源优化配置的效率更高,因而,要实现广义电源的高效运行,进而提高配电网的储能效果,必须实现双层模型的合理运用。所提研究可以为配电网储能优质研究提供一定的指导价值。     

考虑SOC优化设定的电-氢混合储能系统的运行优化

针对含电-氢混合储能的源网荷储系统,为提高新能源的消纳水平并降低系统运行成本,提出了考虑SOC优化设定的电氢混合储能系统的运行优化方法,实现系统的日前实时优化调度。首先提出了大容量储能系统SOC优化设定的方法,以确定储能系统日前的始末SOC优化设定值。随后,基于双延迟深度确定性策略梯度算法,提出了一种日前实时优化调度模型训练方法。结合储能SOC的优化设定值和日前运行数据,建立了源网荷储系统的实时优化调度模型,实现日前和实时综合优化调度。最后,通过算例分析验证了所提运行优化方法的有效性。结果表明,大容量储能系统的SOC优化设定方法可以有效提高系统收益,日前-实时优化调度模型则在日前优化调度的基础上减少了预测误差带来的影响。     

基于二阶锥规划的含大规模风电接入的直流电网储能配置

随着风电规模的快速增长,其消纳问题日益突出,直流电网结合储能技术能为风电大规模消纳提供一定技术支撑。以典型日下储能日化投资、火电机组运行成本与弃风惩罚成本之和最小为目标,提出了一种直流电网储能容量规划模型。模型综合考虑了火电机组、电池储能、抽蓄机组的协调运行,为非凸非线性模型,无法通过求解器直接求解。采用分段线性化、大M法及锥松弛等手段将模型转化为等效的二阶锥规划模型,可调用CPLEX求解器获得模型的全局最优解。最后,以风电汇集的多端直流系统为例进行仿真验证,结果表明配置的储能可提高系统风电消纳能力,降低系统运行成本,验证了所提模型的有效性。     

储能系统参与LFC的策略优化与容量配置

由于爬坡率和响应时间的限制,常规机组提供负荷频率控制(LFC)的能力有限。选择具有快速精确功率跟踪能力的飞轮储能系统作为LFC的辅助调节手段,利用概率统计方法对LFC的需求进行定量分析,考虑飞轮储能系统和常规机组实际出力、设备投资成本与运行维护成本,提出了可维持飞轮储能系统荷电状态(SOC)在指定范围及减少常规机组出力调整的控制策略,在此基础上,构建飞轮储能系统参与LFC的容量优化配置模型,以经济性和调节效果为优化目标,寻求控制策略下飞轮储能系统容量、常规机组调节容量与控制策略参数的最优配置。仿真结果表明该方法能全面评估不同配置方案下的经济性与技术性。     

锂离子电池储能安全管理中的机器学习方法综述

随着当前电化学储能技术的广泛应用,电池储能电站的安全运维问题日渐突出。传统电池管理系统仅能获得各电池单体的电压、电流及温度,并且受限于硬件处理能力、数据传输带宽及延迟等条件,掌握海量电池单体储能系统的健康与安全运行状态成为关键技术难题。机器学习方法在锂离子电池运行状态预测领域的应用为储能电池系统安全管理创造了条件。针对锂离子电池安全管理需求,首先对锂离子电池滥用及热失控风险机理的相关研究进行了介绍。随后,讨论了锂离子电池管理系统架构及其应用特点,并详细论述了机器学习方法在锂离子电池健康与安全状态分析方面的应用。最后,对储能电站锂离子电池的安全管理进行了展望。