平抑风电波动的混合储能容量配置及控制策略

为了平滑风电场输出功率,降低风电波动对电网造成的冲击,利用能量型储能元件电解槽与功率型储能元件超级电容相结合形成的混合储能系统对风电波动进行平抑。首先对大量时间片段内的储能出力进行概率统计分析,通过并网功率波动率在风电波动限值范围内的概率变化评估风电波动平抑效果,将给定置信水平的输出功率作为混合储能额定功率。在此基础上,通过考虑经济性的自适应滑动窗口算法将混合储能功率分解,进而确定超级电容的额定容量以及电解槽的额定功率,实现了兼顾经济性和波动平抑效果的容量配置。其次,依据超级电容的荷电状态、电解槽额定功率、储能系统总体功率指令制定混合储能系统的运行控制策略。最后结合风电场实际运行数据,仿真验证了所提方法可以实现功率分配、保证储能各元件正常运行,同时有效降低了风电输出功率的波动。     

基于频谱分析和滑动平均滤波的混合储能容量配置方案

以风电为典型的可再生能源由于其随机性和间歇性的特点,其入网功率波动大,为减小并网时对电网造成的冲击,文中研究一种混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)来平滑风电出力波动,使入网波动符合并网规范。基于傅里叶变换对风电原始数据进行频谱分析并得到符合风电接入电网规范的理想目标输出,将两种功率的差值做为混合储能系统的补偿功率,再由滑动平均滤波方法分配混合储能中蓄电池和超级电容器的功率补偿量,考虑并网波动、充放电效率和荷电状态来确定蓄电池和超级电容器的额定功率和容量,在计及蓄电池损耗的基础上,考虑储能折旧和维护因素,计算混合储能系统的配置成本。最后算例表明混合型储能比单一型储能配置成本更低,更具有经济性,验证了该方法的可行性。     

基于分段平滑风电输出功率波动的储能系统容量配置方法

风电功率具有波动性,为减少并网功率波动对电网安全的影响,提出分段平滑风电输出功率波动的储能系统容量配置方法。考虑并网功率波动率约束、储能充放电效率及荷电状态约束,确定满足并网波动要求的储能系统额定功率及额定容量。采用福建某50 MW风电场实际数据仿真分析,结果表明该方法可以更好地确定储能系统额定功率与额定容量的配置。     

基于VMD-APSO的风电场混合储能系统容量优化配置北大核心CSCD

针对风电波动性、间歇性和难预测等严重冲击电网安全运行问题,提出一种利用变分模态分解(VMD)和自适应权重粒子群算法(APSO)获得风电场混合储能系统容量优化配置方法。首先,基于典型日风电输出功率,利用低通滤波法得到满足标准的目标并网功率并获得储能系统参考功率。然后,将其通过VMD分解为高、低频功率,由超级电容器和蓄电池承担。最后,考虑储能充放电功率与荷电状态(SOC)等约束,建立以系统年综合成本最小为目标的容量优化配置模型,采用APSO算法求解并分析最优分界点和对应的储能配置方案。算例结果表明所提方法可有效平抑风电波动,降低储能容量,提高系统供电可靠性与经济性。     

基于双层功率分解的混合储能系统容量配置

为风电场配置合适的储能系统可以平抑风电有功功率波动、提高系统电能质量。基于风电出力历史数据,提出了双层功率分解方法。第1层采用滑动平均法,在满足国家规定的风电并网要求下,分解出并网功率和混合储能系统的参考功率。第2层采用频谱分析方法,基于混合储能系统参考功率,利用傅里叶变换将其分解为低频分量和高频分量,分别分配给蓄电池和超级电容器吸收。考虑储能设备的荷电状态和蓄电池的循环使用寿命,建立混合储能系统容量配置模型,模型以其年综合成本最小为优化目标。仿真结果验证了双层功率分解方法的可行性,证明了混合储能系统较单类型储能系统在性能上和经济上的优越性。     

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。     

基于MPGA的混合储能系统容量配置

风电功率的间歇与波动易引起局部电网的电压不稳、频率波动,影响了系统的电能质量及稳定性。针对此现象,将超级电容器与蓄电池组成快速储能装置,用于风电的功率波动平抑。首先,以风电并网要求为依据,对风电输出功率进行分解,得到满足要求的风电并网功率和需要混合储能功率平抑的功率;接着,根据储能介质的工作特性,制定超级电容优先充放电,蓄电池再进行充放电的协调控制策略,实现混合储能系统实时平抑风电功率的波动,同时发挥各储能介质的优势;针对传统遗传算法容易陷入局部收敛的缺陷,采用多种群遗传算法对混合储能容量进行优化配置。最后,通过仿真算例,验证混合储能控制策略和容量配置的有效性。     

基于实证数据和模糊控制的多时间尺度风储耦合实时滚动平抑波动

风电间歇性和随机性造成并网功率波动很大,严重影响电力系统安全稳定性。基于某风电场出力实证数据,在多时间尺度上采用概率统计法研究风电波动规律和风储耦合特性;采用实时5点滚动法制定多时间尺度平抑风电波动目标,兼顾国网规定的多时间尺度风电波动限值进行目标修正,并利用储能分时跟踪平抑风电波动目标,合理确定多时间尺度储能配置容量和充放电控制策略;考虑储能经济性,采用补偿度进一步修正储能容量,并采用模糊控制原理优化荷电状态,得到储能不过充过放的优化控制策略。仿真结果表明该方法有效可行,当抑制10 min风电波动的储能容量为15%时,90%以上的风储合成出力能够跟踪平抑风电波动目标。     

面向功率冲击平抑的岸电系统储能型电能调控装置容量优化配置策略

针对港口岸电系统负荷侧存在的冲击性功率等电能质量问题,提出一种储能型电能调控装置容量优化配置方法。介绍港口岸电系统及储能型电能调控装置拓扑结构,并分析冲击性负荷运行特征;探讨负荷运行工况与功率因数控制目标之间的关系,根据电池荷电状态与负荷运行工况,提出储能型电能调控装置多类型运行工况自适应容量设计的补偿控制策略;建立储能型电能调控装置技术-经济模型,通过在技术模型中考虑岸电系统电能质量的要求建立容量模型,经济模型提供评估寿命成本和效益的方法。基于某港口岸电负荷实测数据,验证所提方法的有效性。     

考虑分布式电源时序特性的配网储能配置研究

为了使储能系统的容量配置更加优化、合理,系统经济性更优。对风电、光伏和负荷三者的时序特性进行分析,提出采用模糊控制原理对混合储能系统中的蓄电池和超级电容进行功率分配,优化蓄电池的充放电状态,以延长蓄电池的使用寿命,提高系统经济性;结合储能装置的投资成本,考虑风光互补特性参数的约束,以系统初始投资成本最低和上网波动功率最小为目标建立多目标模型,优化储能系统容量配置。最后,通过算例分析证明了所建模型的正确性和优越性。     

基于CEEMDAN-HT的平抑光伏出力混合储能 容量优化配置

光伏出力具有间歇性和波动性,利用储能装置可减小光伏并网对电网的影响。以平抑光伏功率波动效果为标准,提出了一种由超级电容和蓄电池组成的混合储能系统(hybrid energy storage system, HESS)的容量配置方法。采用由递推平均和中值平均加权滤波的算法平滑光伏出力,得到光伏并网功率和HESS参考功率。利用完全集合经验模态分解和希尔伯特变换提取HESS 参考功率的高频与低频分量,对HESS内部功率进行一次分配。之后为了避免HESS荷电状态频繁越限,同时保证HESS能持续工作,提出一种HESS功率的均衡管理方法,对一次分配功率的衰减进行修正,再对修正后的HESS参考功率进行容量配置。最后,基于全寿命周期成本建立经济评估模型,对比不同的储能容量配置策略,利用实际数据仿真验证了所提方法的有效性与经济性。     

采用自适应小波包分解的混合储能平抑风电波动控制策略

采用蓄电池和超级电容构建混合储能系统以平抑风电场输出功率波动,实现风电平滑并网。首先,针对不同风电出力场景下风电功率的波动特性,结合风电并网波动标准和混合储能系统性能特点,实现风电功率的自适应小波包分解和储能初级功率分配,得到风电并网功率和混合储能初级功率指令;其次,在混合储能系统内部,根据超级电容的荷电状态,利用模糊优化控制对蓄电池和超级电容的功率指令进行二次修正,得到优化后的混合储能功率分配指令。算例分析表明,所提策略能够自适应地实现风电功率的最优分解和合理分配,确保混合储能荷电状态工作在合理区间,有效改善风电输出功率波动平抑效果,保证混合储能系统长期稳定运行。     

采用自适应VMD与能量管理控制的混合储能平抑风电波动策略

采用燃料电池/电解槽/储氢罐/超级电容构建混合储能系统来平抑风电功率的波动性,实现风电平滑并网.针对风电功率的波动特性,结合风电并网波动率标准,提出自适应VMD算法,实现风电功率的自适应分解,得到风电并网功率和混合储能系统功率指令,根据燃料电池和电解槽出力需求,结合超级电容的荷电状态和储氢罐的储氢状态,提出一种能量管理控制策略,实现储能系统内部功率分配.算例结果表明,所提算法能自适应实现风电功率的最优分解,所提控制策略能完成储能系统内部功率的合理分配并有效地平滑风电出力波动,同时保证超级电容的荷电状态、储氢罐的储氢状态工作在合理区间.     

基于分布鲁棒的风-氢混合系统氢储能容量优化配置

氢储能系统受地理、气候条件限制较小,在构建面向高比例新能源电力系统的风-储混合系统中极具发展潜力.然而,由于风电场的出力具有不确定性,氢储能系统需要在储能、释能、热备用等工况下频繁切换,内部热能供需平衡也呈现出不确定性,进而影响其响应速度甚至实际可用容量.为此,设计了考虑热平衡的风-氢混合系统,构建了考虑电解槽、燃料电池间歇工作模式热平衡的氢储能系统模型;在此基础上,综合考虑风电场功率的不确定性和氢储能系统的投资成本,提出了考虑热平衡不确定性的风-氢混合系统氢储能容量优化配置方法.采用分布鲁棒方法对风电场功率的不确定性进行建模,并将其转化为一组线性风险机会约束进行求解.基于实际风电场数据构建算例,对所提模型和方法进行验证和分析.结果 表明,氢储能系统中电解槽和燃料电池的散热系数对系统实际可用容量具有重要的影响,在风-氢混合系统的氢储能容量配置中考虑热平衡约束可以有效提升氢储能系统的实际可用容量和混合系统的经济性.     

基于参数优化变分模态分解的混合储能功率分配策略

为平滑风电输出功率,通常将功率型储能元件和能量型储能元件结合成混合储能系统与风电系统相连.为了提高混合储能系统的灵活性和经济性,对一种基于参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的混合储能系统控制策略进行了研究.采用粒子群算法确定VMD算法中K值(分解模态数)和α值(...     

风电场复合储能系统容量配置的优化设计

依据风电场复合储能系统的功能和工作特性,提出了一种复合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)容量的优化配置方法,使其在满足平滑风电功率波动等技术性能的同时,还能满足系统的经济性要求。首先,提出了一种能够定量反映功率曲线平滑度的判据标准。其次,建立了复合储能系统特性参数–风电功率平滑度的短期神经网络模型,并在此基础上综合考虑了复合储能系统的技术性能和经济性能,建立了反映复合储能系统特性参数–风电功率平滑度、复合储能系统成本特性的长期数学模型。最后,通过遗传算法对该模型的目标函数进行寻优,从而得到复合储能系统最佳的特性参数组合。算例分析表明所提出的方法是合理、有效的。     

基于梯级水电和高载能负荷功率变化主动响应能力的风光容量优化配置

为有效解决高比例风光消纳问题,提出一种基于梯级水电与高载能负荷功率变化主动响应能力的风光容量优化配置方法。设计高载能负荷配合梯级水电平抑风光出力波动的协调框架;通过刻画基于水头变化的不同时刻间梯级水电的功率调节规律以及基于生产过程的冶炼类高载能负荷功率调节特性,构建考虑系统调节能力约束的风光容量最优配置模型,以风光电站投资建设成本、水火电站运行成本、高载能负荷调度成本以及弃风弃光惩罚成本最低为目标确定风光装机容量。湖南某地区仿真结果表明,所提方法能够更好地应对净负荷功率波动,增加风光并网容量。     

风储联合发电系统电池荷电状态和功率偏差控制策略

提出了一种新型的基于风电功率预测偏差和电池荷电状态(SOC)反馈的储能系统控制策略,通过预测结果计算风电功率的变化偏差,得出完全补偿波动所需的储能系统充放电功率,引入补偿系数联合求解获得储能系统的充放电控制指令。同时,建立了补偿系数的动态优化模型,包括长时间尺度下基于输出功率波动和电池容量变化指标的基准补偿系数寻优模型,短时间尺度下基于电池SOC指标和充放电状态的补偿系数快速修正模型。算法采用的最优求解和SOC指标具有广泛的适应性,便于推广不同容量储能系统在风电功率平滑中的应用,可以兼顾储能电池的寿命和输出功率的平滑性。算例结合风电场的功率实测数据,进行储能系统配置仿真,验证了该控制策略能够最大程度发挥储能系统能力,在维持电池能量稳定前提下,平抑风电场输出功率的波动。     

基于动态小波分解的混合储能系统平滑控制策略

为平抑分钟级的功率波动,使风电功率满足并网标准,基于小波分析提出功率分配数动态变化的混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)控制策略。设计了功率分配数根据风电功率超短期预测结果和HESS的荷电状态(state of charge,SOC)动态调整的分频方法,从而改变并网的低频目标功率和需要蓄电池、超级电容平抑的中、高频功率;建立兼顾HESS控制成本、功率平滑度的多目标优化函数,并应用改进的NSGA-Ⅱ算法对功率分配数进行滚动优化,从而达到最优控制;针对基本NSGA-Ⅱ算法在维持种群多样性、均匀性上的不足,以及种群规模大的问题,对精英保留策略进行了改进。最后,通过美国某州风电场实际观测数据进行实例验证,结果表明,所提控制策略能充分发挥不同类型储能的优势,经济、快速地平抑风电功率波动。     

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。