户用型光储电站混合电池充放电控制策略研究

针对光伏发电间歇性和用电负荷多样性等引起户用型光伏电站母线电压频繁波动的问题,设计了一种含混合电池储能的光伏电站结构,以光伏发电作为分布式电源,采用能量型电池和功率型电池构成混合储能系统。为实现光伏母线电压的稳定,提出了一种低通滤波器与模糊控制相结合的混合储能系统能量管理策略。首先将系统直流母线波动功率分为高频分量和低频分量;然后利用能量型电池处理低频分量,功率型电池处理高频分量,实现电站母线电压的稳定;最后在母线电压稳定的基础上研究2种电池能量的再分配,有效延长了能量型电池的使用寿命。为验证策略的合理性,建立系统仿真模型,仿真结果表明文章所设计的策略很好地抑制了光伏直流母线电压波动,使波动控制在1.25%之内。     

一种基于背靠背式电力弹簧的光伏并网功率波动抑制方法

针对光伏发电出力波动导致的配电网功率波动问题,提出了基于背靠背式电力弹簧(back to back electric spring,B2B-ES)的功率波动抑制方法,以保障配电网的稳定运行。首先,分析了含户用光伏的配电网功率波动机理,建立了B2B-ES的有功功率控制模型;然后,设计了基于B2B-ES有功指令控制的功率波动抑制策略,采用粒子群优化算法计算有功指令,根据有功控制流程选择B2B-ES工作模式,将有功指令传送给对应的模式,以实现对户用光伏并网功率波动的抑制;最后通过仿真实验,验证了所提方法的有效性。     

基于两级式变流器混合储能系统的应用

为提高诸如光伏、风力等可再生能源发电功率的可控性,避免由于外界环境变化引起的功率波动对电网的负面影响,提出一种基于两级式储能变流器的混合储能系统,采用PQ控制策略平抑可再生能源功率波动的方案。通过低通滤波算法估算混合储能系统的能量补偿,进一步设计控制器,精确控制储能系统的能量流向,达到储能系统与电网之间及时准确的能量交换。以光伏发电为应用背景,在MATLAB/SIMULINK中搭建混合储能系统模型。仿真结果表明:该方法使得光伏发电模块输出功率平缓,起到了平抑效果,可以满足电力系统实时调度的要求。     

基于改进深度受限玻尔兹曼机算法的光伏发电短期功率概率预测

光伏发电功率受自然环境影响具有明显的波动性、间歇性与随机性,对光伏发电进行短期功率的概率预测可以有效缓解给电网调度、能量管理等方面带来的诸多不利影响。提出一种基于改进深度受限玻尔兹曼机(RBM)算法的光伏发电短期功率概率预测模型,通过灰色关联系数法寻找待预测日的相似日,并利用遗传算法对RBM算法进行参数优化,避免模型参数寻优陷入局部最优,以提高预测模型的预测精度。仿真算例表明,所提模型可以更好地反映光伏发电功率的概率分布。     

基于蓄电池储能的光伏并网发电功率平抑控制研究

针对光伏发电因光照强度与温度变化而导致的发电功率波动问题,提出一种储能型光伏并网发电系统,以抑制并网功率的波动。以光伏发电最大功率跟踪和并网逆变控制为基础,引入蓄电池储能系统,实现对发电功率削峰填谷、平抑的功能。光伏发电系统采用两级功率变换结构,以最小化逆变器容量,解耦最大功率控制与逆变并网控制。在逆变器直流母线上并接双向DC/DC变换器,对储能电池充放电予以管理。在功率平抑控制中,储能系统采用双环控制,内环控制储能电池电流,外环则分两种情况:1)电网正常时为功率外环;2)电网故障时为电压外环。系统不仅具有最大功率跟踪和并网发电功能,还具有并网功率平抑功能。当电网因故障而断开时,系统将光伏发电能量储入蓄电池,提高了发电效率,确保了直流母线电压稳定。对整个系统建立仿真模型和实验样机,仿真和实验结果验证了所提出的控制方法可行、有效。     

基于蓄电池储能的光伏并网发电功率平抑控制研究

针对光伏发电因光照强度与温度变化而导致的发电功率波动问题,提出一种储能型光伏并网发电系统,以抑制并网功率的波动.以光伏发电最大功率跟踪和并网逆变控制为基础,引入蓄电池储能系统,实现对发电功率削峰填谷、平抑的功能.光伏发电系统采用两级功率变换结构,以最小化逆变器容量,解耦最大功率控制与逆变并网控制.在逆变器直流母线上并接双向DC/DC变换器,对储能电池充放电予以管理.在功率平抑控制中,储能系统采用双环控制,内环控制储能电池电流,外环则分两种情况:1)电网正常时为功率外环;2)电网故障时为电压外环.系统不仅具有最大功率跟踪和并网发电功能,还具有并网功率平抑功能.当电网因故障而断开时,系统将光伏发电能量储入蓄电池,提高了发电效率,确保了直流母线电压稳定.对整个系统建立仿真模型和实验样机,仿真和实验结果验证了所提出的控制方法可行、有效.     

基于台区功率共济的屋顶光伏功率消纳方法

随着整县屋顶光伏试点工作的逐步推进,光伏功率消纳的问题日益凸显。为解决光伏发电功率波动大、消纳率低的问题,提出了一种基于台区功率共济的屋顶光伏功率消纳方法。首先,通过边缘物联终端采集配电台区屋顶光伏的发电功率数据,并采用长短期记忆网络对光伏历史发电功率和气象数据进行综合分析,生成多时间尺度的光伏发电预测曲线;其次,通过储能装置、跨台区联络开关建立微电网调度控制模型,计及短期光伏发电功率预测,合理安排用能策略、储能策略和跨配电台区功率共济消纳策略,以提高光伏功率的消纳水平;最后,在某县应用该方法,其光伏功率消纳比例达95.26%,较蒙特卡洛方法提高16.18%,运行结果验证了所提方法的有效性。     

基于SOC调控的用于抑制光伏波动的电池储能优化控制方法

针对平抑可再生能源功率波动的应用需求,在低通滤波原理的基础上,根据电池储能的荷电状态(SOC)实时调整滤波时间常数,分析了电池储能的能量与光伏发电功率波动之间的关系,提出了优化配置电池储能的功率和能量的计算方法。这种方法可以通过电池储能在光伏发电系统中的合理配置规划,大大简化电池储能在实际运行中的控制策略,避免电池的过充过放,优化电池运行参数,从而延长使用寿命。在Matlab中搭建了控制仿真模型,结果验证了该方法的可行性。     

基于混合储能的光伏波动功率平抑方法研究

针对光伏发电系统中发电功率波动问题,构建了一种基于混合储能的光伏并网发电系统模型,以平抑并网功率的波动。该模型引入了由超级电容器和蓄电池组成的混合储能系统,可以有效应对在各种天气条件下所引起的光伏输出功率波动问题,从而对并网功率进行削峰填谷。同时,对现有的MPPT法进行相应改进,提出了单向变步长追踪法,能够更加稳定且迅速地调整光伏系统的最大输出功率,提高发电效率。最后,在Matlab/Simulink上进行仿真,结果表明该混合储能控制系统能够有效提高光伏并网功率输送的稳定性能。     

光伏与微型燃气轮机混合微网能量管理研究

在分析光伏发电和微型燃气轮机动态模型及运行特性的基础上,研究了光伏与微型燃气轮机混合微网能量管理策略。基于光伏与负荷功率波动的频率特性,提出了变步长时间序列法预测光伏与负荷功率,控制微型燃气轮机输出。为了保证混合微网运行的可靠性和提高蓄电池的运行效率和工作寿命,提出了模块化的储能蓄电池管理模型。混合微网并网运行时,利用可控的微型燃气轮机平滑光伏功率波动,使混合微网成为一个可调度的功率源;孤岛运行时,储能蓄电池与微型燃气轮机共同补偿光伏与负荷功率的差额,实现微网的稳定运行。采用PSCAD/EMTDC和Matlab联合仿真,证明了本文提出的能量管理策略的正确性,同时可有效减小储能设备配置容量。     

基于需求响应的家庭能效管理优化调度

随着经济的快速发展,家庭用户的用电量逐年上升,在全社会用电量中的比重也逐步提升,对家庭各类用电设备进行优化调控,可减少用户的用电费用开支。提出了一种家庭能效管理调控策略,将家庭用电负荷分为可调节、可转移、可中断和可削减4种类型,分别建立数学模型,同时计及使用寿命建立了家用蓄电池的功率模型和电量模型,在基于分时电价并计及分布式屋顶光伏发电的情况下对需求响应资源进行优化控制。最后通过算例仿真分析,验证了有效的调控策略能够减少家庭用户的用电费用开支,同时能够促进分布式屋顶光伏的就地消纳。     

混合能源协同控制的智能家庭能源优化控制策略

家庭能源优化控制是家庭能源管理系统(HEMS)的重要分支之一,然而由于缺少有效的智能优化算法,制约了家庭能源优化控制的实际应用。本文通过对家用电器运行特性的分析,将家庭用电设备分为刚性负荷,简单可调节负荷,电池类设备,供暖、通风和空调(HVAC)系统设备等,并建立相应的负荷模型;以市电电网、光伏发电、储能电池三种能源作为智能家庭的供给源,以电能花费和用户舒适度作为优化目标,建立混合能源协同控制的智能家庭能源优化控制模型;并提出一种基于改进的快速粒子群算法(APSOA)的智能求解方法,得出每个电器最优的用电时段,室温控制系统各个时段所需功率以及蓄电池各个时段的充放电功率。以某智能家庭夏季某一天用电情况为例,在Matlab环境下,建立模型并仿真,与粒子群算法(PSOA)、遗传算法(GA)进行对比,说明了模型和算法的可行性及有效性。     

户用太阳能光伏发电系统的设计与研究

光伏发电系统是太阳能利用的发展趋势。简析了户用太阳能光伏发电系统的组成基础上,阐述了对最大功率点跟踪（MPPT）的控制方法,分析了作为系统核心部分的直流变换环节和逆变器的工作原理,给出了直流变换环节的控制方程以及逆变器环节的控制电路组成图,并采用Matlab对系统进行了仿真研究。     

一种平抑光伏系统输出波动的储能容量优化方法

为了平抑含光伏系统的输出功率波动,提出了一种基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的储能容量优化方法。该方法针对光伏发电特性和储能充放电时间响应特性,利用DFT对光电输出功率偏差进行频谱分析,在不同的时间范围内,采取不同的控制机制,调用相应不同类型的控制容量以补偿功率偏差。基于频谱分析结果,结合储能系统的经济性,确定储能系统最优容量。计算结果表明,所提方法能够以较小的储能容量将光伏发电预测均方根误差RMSE由2.2994%~10.0832%降低至0,大幅减小了光伏系统对电网的冲击和系统备用容量需求,提高了电网对光伏发电的接纳能力。     

基于碳交易的含大规模光伏发电系统复合储能优化调度

为提高电力系统对光伏发电的接纳能力,提出一种基于碳交易的含大规模光伏发电的电池储能—抽水蓄能电力系统复合储能优化调度模型。基于低碳经济理念,将阶梯型碳交易机制引入电力系统经济调度中。采用基于最大最小距离准则的改进K均值聚类算法对光伏发电的出力场景进行有效聚类,在保证光伏发电出力分布特征的前提下削减场景数量;以系统综合运行成本最低为目标,兼顾系统的运行经济性和低碳性,利用电池储能作为功率型储能以平滑光伏电站出力波动,抽水蓄能作为能量型储能参与接入光伏发电后系统的调峰平衡。以改进的IEEE-RTS96系统对所提模型进行仿真分析,算例结果验证了模型的合理性和有效性。     

光伏发电系统的用户侧储能调峰电站设计

将储能电站加入光伏发电系统,解决光伏发电系统存在周期性的问题。先将光伏发电系统所产生的电力转化成其他形式的能量利用储能电站储存起来,然后在用户电网低谷期再以电能的形式释放出来,对用户侧电网进行"削峰填谷"。主要研究了光伏发电系统中的用户侧储能电站用于电网调节的控制策略,并进行仿真研究。     

考虑电动汽车影响的农村家庭新能源容量优化配置方法

针对以光伏发电为主体的农村家庭新能源系统容量优化配置问题,从用户经济效益的角度出发,提出一种将电动汽车（electric vehicle,EV）用作储能装置且考虑用户出行需求的农村家庭新能源系统全寿命周期优化配置方法。首先构建了以系统年均用能成本最小和自发自用率最大为目标的优化配置模型,并结合市场电价机制及EV的使用需求制定了新能源系统综合运营模式,然后以粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法求解得到家庭新能源系统中分布式电源的最优配置容量。最后,基于河北省石家庄某典型农村家庭实际用电负荷数据和气象参数进行仿真实验,结果表明：将EV与光伏出力结合,可以有效提高系统能源利用效率,减小家庭用能成本。     

基于自适应Kmeans和LSTM的短期光伏发电预测

光伏发电功率预测是可持续电力系统设计,能源转换管理和智能电网建设领域的重要主题。精准的光伏发电功率预测是电网日常调度管理与安全稳定运行的关键。本文提出了一种基于自适应Kmeans和长短期记忆(LSTM)的短期光伏发电功率预测模型。根据短期光伏发电特性,选取了预测模型的初始训练集。采用自适应Kmeans对初始训练集以及预测日的光伏发电功率进行聚类。在各类别的初始训练集数据上分别训练LSTM,结合训练完成的LSTM进行发电功率的预测。最后,考虑三种典型天气类型,采用所提方法进行仿真分析。结果表明,与其他三种方法相比,本文提出的方法的精度有了明显提升,误差更小。