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.     

计及充电负荷不确定性的充电站储能鲁棒优化配置方法

针对充电站充电负荷的波动性和不确定性特点,提出了计及充电负荷不确定性的充电站储能鲁棒优化配置方法.首先,建立了多面体不确定集描述电动汽车充电负荷的波动性与不确定性.随后,建立了储能系统容量优化配置模型,同时,在优化配置模型中利用储能电池可变寿命模型,实现多约束条件下的储能系统综合成本最小化,使得充电站可以在增加较少综合成本的情况下应对负荷的随机波动.最后,基于鲁棒优化理论实现不确定模型从随机参数到确定性参数模型的转换,结合网格自适应直接搜索算法得到储能系统最佳配置参数.算例通过与确定性算法的对比,验证了所提方法的可行性.     

考虑复杂海洋气候条件影响的海上风电场储能容量配置研究

复杂的海洋气候条件会影响到海上风电场风功率预测的精度,储能系统可有效补偿风功率预测误差。提出一种考虑风功率预测误差不确定性的海上风电场储能容量配置方法。首先,通过组合预测模型预测风速,根据风功率-风速关系求得风功率预测值,与实测值比较得到风功率预测误差。然后,以储能配置的功率成本与容量成本之和最小为目标,建立利用储能将风功率预测误差补偿至允许区间内的鲁棒机会约束模型,并采用凸近似和抽样平均方法将模型转换为线性规划形式实现高效求解。最后,在算例中分析台风事件对海上风电场储能配置的影响,验证了所提模型在处理风功率预测误差不确定性时能有效兼顾补偿效果与经济性。研究成果可为今后深远海风电场大规模配置储能提供有力支撑。     

风电场储能装置的鲁棒优化配置

在含多风电场的电网中,为风电场配置一定容量的储能装置,能够有效削弱风电场出力波动性对系统运行带来的不良影响.首先以最小切负荷量作为评估系统运行安全的指标,在确定的网架和机组出力方式下分析多个风电场出力的随机波动对系统运行安全的影响;然后,在期望的系统安全运行风险下,求解对应的风电场出力可接纳范围;最后基于此确定风电场需要安装储能的位置和额定功率.在Garver算例系统中接入4座风电场,分析得出在不切负荷的情况下,很难基于有限的电源运行范围和线路传输能力约束消纳全部风电场的功率波动.研究表明,基于不切负荷的安全运行要求,需优先在传输能力不受限、风电功率波动较小的节点配置储能装置,最大限度减小储能配置需求.     

计及负荷和调配时间不确定性的防灾应急电源优化配置

为最大限度地降低自然灾害可能导致的停电损失,合理配置防灾应急电源至关重要。现有的关于防灾应急电源的研究大多侧重于优化调度城市区域中已有的防灾应急电源,而应该如何对防灾应急电源进行合理配置则研究较少,且没有系统考虑用户负荷及因交通拥堵、道路破坏等引起的应急电源调配时间不确定性的影响。在此背景下,建立了计及负荷和调配时间不确定性的防灾应急电源优化配置模型,并以最大化城市区域的社会效益为优化目标。采用径向区间数的形式(即区间数的两端设定相应的波动半径)来更合理地描述调配时间的不确定性,并将其转化为悲观子模型和乐观子模型,之后分别采用鲁棒优化方法求解。最后,用算例说明了所述模型和方法的基本特征。     

计及碳收益的风电场混合储能容量优化配置

风电场输出功率波动剧烈,直接并网会影响电力系统的安全稳定运行,需要配置储能平滑风电功率使其满足并网要求。为克服滑动平均法追随性差而导致储能配置容量较大的问题,提出分级滑动平均法用于确定风电功率平滑目标;采用Butterworth低通滤波对风电功率偏移量进行分解,将低频分量和高频分量分别作为锂电池储能和飞轮储能的参考功率;考虑储能初始投资及置换等成本以及售电收益、碳交易收益,建立风电场混合储能容量优化配置模型,并采用自适应混沌粒子群优化算法进行求解;利用某48MW风电场的运行数据进行仿真验证。仿真结果表明：分级滑动平均法更适用于确定风电功率平滑目标,锂电池与飞轮混合储能有利于提高风储系统全生命周期的净收益。     

基于改进PSO-DE融合算法的风电场储能容量优化配置

根据蓄电池数学模型和充放电特点，综合考虑蓄电池投资成本和风电场弃风率，建立了由蓄电池投资成本和风电场弃风率组成综合成本为目标函数的风电场储能容量优化配置模型，并给出了模型的约束条件。采用惯性权系数调整、越界粒子变异操作和粒子初始化规则调整等策略对粒子群-差分融合算法（Particle Swarm Optimization-Differential Evolution,PSO-DE）算法进行改进，得到改进PSO-DE融合算法，对风电场储能容量优化配置模型进行求解。结果表明，改进PSO-DE融合算法只需要48次迭代就找到了综合成本最小值为624.18万元，对应的最优储能容量为11.25 MWh，风电场弃风率为0.15%，验证了所提出的风电场最优储能容量计算方法的实用性。     

新能源场站储能系统的鲁棒优化配置策略

为提高新能源场站的调节能力,提出新能源场站储能系统的鲁棒优化配置模型。该模型引入鲁棒理论,针对新能源发电的随机性建立不确定合集,应用极端情况外的运行概率值来量化系统鲁棒性,科学地平衡系统的经济性与保守性,弥补传统鲁棒优化配置结果过于保守的不足。针对模型特点提出一种改进的鲸鱼算法进行求解。基于算例验证所提模型的有效性,并对发电不确定性影响下新能源场站储能配置的经济性与鲁棒性做定量分析。为解决高比例新能源接入电网的安全生产问题、支撑清洁电网的发展提供参考。     

考虑风电不确定性和旋转备用容量配置的综合能源系统鲁棒机会约束优化

风电出力的随机性和波动性给综合能源系统带来极大挑战。为此,提出基于风电不确定性分析和广义储能备用的鲁棒机会约束优化模型。首先,采用拉丁超立方采样和模糊c均值聚类算法对风电出力进行不确定性分析;其次,引入广义储能优化旋转备用容量,以应对风电出力不确定性;然后,以运行成本最低为目标建立将随机规划和鲁棒优化相结合的鲁棒机会约束优化模型,客观处理综合能源系统运行中风电出力的不确定性;最后,经改进的IEEE 39节点电力系统、天然气系统与热网系统组成的综合能源系统验证,该模型能够在保证系统鲁棒性的同时,提高了系统的经济性。     

减少弃风损失的储能容量和布局优化研究

针对我国大规模风电接入地区因系统调峰能力不足引起的大量弃风问题,提出采用大容量储能电池提高系统调峰能力、减少弃风损失的储能充放电策略。基于所提出的储能恒功率充放电策略,建立储能电站容量和布点优化的数学模型,并采用遗传算法进行求解。该模型以储能电站的投资和运行成本、网络损耗、调峰不足弃风及风电送出通道阻塞弃风损失之和最小为优化目标,考虑了储能电站的峰谷电价收益、计及了风力发电的碳减排效益,并满足电网的安全运行约束。最后,利用IEEE RTS79系统进行储能布局优化分析,验证了方法的有效性。应用该方法能够为解决大规模风电并网地区的弃风问题提供技术解决方案。     

计及弃风成本的含抽水蓄能电力系统随机优化调度

针对风电入网的消纳难题,提出了抽水蓄能参与调峰的数学模型。将弃风成本作为经济指标之一,风速和负荷作为不确定变量,建立了风电-火电-抽水蓄能随机规划模型。处理机会约束条件时,提出以bootstrap抽样法估计置信区间,以提高精确度。在IEEE 30节点系统上进行仿真测试,对不同风电和抽水蓄能装机容量情况下的经济性进行分析。结果显示：风电装机容量由300 MW增加到400 MW时,弃风成本升高,系统对抽水蓄能的容量和备用容量需求也随之增加;当风电装机容量达到400 MW时,将抽水蓄能容量提高到90 MW,相比于无抽水蓄能参与调度的情况,能够节约经济成本约5%左右,且参与启停调峰的火电机组由2台减少到1台。算例表明针对不同装机容量的风电,合理地配置抽水蓄能容量,多元协调配合进行调峰,才能实现低成本消纳风电的目的。     

储能参与风电场惯性响应的容量配置方法

在当前风电高渗透率的背景下,电力系统对风电场的惯性响应能力提出了相应的技术要求。风电机组通过转子惯性控制可以提供一定的支撑,但受转子转速限制,风电机组难以在全风况下满足惯性响应需求。针对该问题,文中提出储能参与风电场惯性响应,将风电机组的转子惯性控制和储能控制相结合,使风电场具备类似于传统电源的惯性响应能力,并分析了不同风况下的储能容量需求,提出了基于非参数核密度估计的储能容量配置方法,摆脱了传统参数估计法对风速分布特性的依赖。算例分析表明,所提方法可有效降低储能配置容量,提高储能参与风电场惯性响应的技术经济性。     

考虑消纳风电的区域综合能源系统电转气与储能设备优化配置

电转气（PtG）技术与多类型储能设备相结合,可以大量增加可再生能源的就地消纳,减小系统弃风。针对区域内集成有电、气、热、冷多种能源的综合能源系统,首先对系统进行建模,具体介绍了电转气技术与多类型储能设备的工作原理。其次,以综合能源系统总年费用最低为目标,建立电转气与多类型储能设备的联合优化配置模型,并采用Big-M方法将模型线性化进行有效求解。最后,基于不同季节典型日负荷及风电预测曲线开展算例仿真,结果表明电转气与多类型储能设备的联合优化配置有利于最大化风电消纳,提高系统整体经济性。     

电力系统弃风指标和弃风序列建模研究

随着弃风电量的快速增加,弃风问题已经引起社会的广泛关注。提出了电力系统弃风序列评价指标：弃风时段分布,弃风持续时间以及弃风持续电量。提出了一种基于时序生产模拟的弃风序列建模方法,该方法通过建立新能源消纳最大的时序生产模型,计算得到弃风序列。通过实际弃风序列和仿真弃风序列特性的对比,验证了基于时序生产模拟的弃风序列建模方法的有效性;同时模拟结果显示,高比例风电接入背景下,长弃风持续时间下的弃风电量占比大幅提高,弃风问题更加突出。     

风电年最大弃风电量计算方法及分析

为最大限度保障风电消纳,在规划论证风电装机规模过程中,有必要定量分析风电装机规模与弃风率、消纳风电电量占全社会用电量比重等指标之间的关系。提出年最大弃风电量的概念,基于风电出力和负荷持续曲线,提出了一种计算年最大弃风电量方法,并根据对持续曲线的近似,推导了年最大弃风电量的估算公式;计算最大弃风率与风电电量保证消纳比例等指标,可为风电规划设计提供参考。最后,通过算例分析验证了该方法的有效性。     

风电弃风电量的计算方法与模型

在深入分析影响风电弃风因素的基础上,从调度运行层面上提出了基于逐小时电力平衡的计算方法。综合考虑火电、水电和风电的发电技术特性,电力和热力平衡、以及输电容量等约束,以系统运行成本最低为目标,建立了弃风电量的计算模型。以我国某风电大省为实际算例,计算2011年该省在接入不同风电容量下的弃风电量比例,验证了文中提出的计算方法和模型的优越性。