考虑储能荷电状态平抑风电功率的抛物线规则变滤波时间常数方法

利用电池储能系统平滑风电功率波动提高风力发电并网的可靠性,考虑储能系统荷电状态的调节问题,提出一种抛物线规则变滤波时间常数的电池储能系统平滑风电功率控制策略。通过抛物线规则变滤波时间常数算法获得风储系统有功功率并网目标值,经过变化率限制、荷电状态功率修正、功率限幅等环节获得电池储能系统实际出力,下达给储能变流器进行对电池的充放电动作,平滑风电功率,保证SOC维持在安全范围。通过MATLAB仿真验证该策略的可行性和有效性。。     

考虑电池储能系统荷电状态的近海可再生能源综合发电协调控制

近海可再生能源综合发电系统融合近海风电、波浪能发电以及潮流能发电于体,其输出功率具有较大的随机波动特性。为减小功率波动对电网的不利影响,采用电池储能对综合发电系统的输出功率进行平滑。在此基础上,考虑电池的荷电状态,提出了在防止电池过充过放的同时尽可能保持系统输出功率平稳的协调控制策略。当荷电状态维持在正常水平时,通过电池的充放电控制平抑功率波动;当电池发生过充电时,通过风电和潮流能机组的超速与变桨距协调控制,降低发电机侧输出功率;当电池发生过放电时,通过降低网侧输出功率设定值使电池恢复到正常工作状态。算例结果验证了上述方法的正确性和有效性。     

基于荷电状态图权重的储能系统电池网络重构研究

电化学储能系统中单体电池的特性差异给储能系统的能量效率、安全可靠运行造成了一定隐患。可重构网络式数字储能利用高频电力电子装置对连续能量流的离散化和数字化是储能未来研究方向之一。为此,开展了基于荷电状态图的储能系统电池网络重构研究。首先,在分析现有重构电池网络特点的基础上提出了一种旁路阵列式可重构电池拓扑,并通过灵活控制开关获取开路电压和荷电状态SOC。其次,基于图深度优先遍历的思路,提出了一种荷电状态图的储能系统电池网络重构策略。最后,在搭建的可重构式电池网络实验平台进行了验证。结果表明,基于荷电状态图的储能系统电池网络重构可有效避免单体电池劣化带来的木桶效应,对提升储能系统高效运维有一定指导意义。     

链式电池储能系统的荷电状态复合均衡控制策略

针对链式电池储能系统相间荷电状态(SOC)不均衡问题,在详细分析链式储能系统功率模型的基础上,提出了一种结合零序电压和负序电压注入的新型复合SOC均衡控制策略。此控制策略兼顾了储能装置的输出性能、相间SOC均衡能力和电能质量,均衡过程能够实现平滑过渡,对系统无扰动。实验样机的运行结果证明了所提控制策略的正确性和有效性。     

基于PSO-ELM的储能锂电池荷电状态估算

对锂离子电池荷电状态(SOC)进行准确估算是保证电池管理系统安全稳定运行的关键。常用的安时积分法存在累积误差,卡尔曼滤波算法需要建立精确的电池模型,神经网络法不依赖具体的锂电池模型,能够反映锂电池的非线性关系,因而受到广泛关注,然而传统神经网络估算SOC训练时间长、精度低。针对以往电池SOC估算精度低等问题,文中提出粒子群(PSO)优化极限学习机(ELM)神经网络的方法。以电池电压、电流和温度作为PSO-ELM模型的输入向量,以SOC作为输出向量。将实验获得的数据导入模型进行训练和测试,采用PSO对ELM随机给定的输入权值和隐含层阈值进行寻优。仿真结果表明,与BP神经网络的预测结果相比,文中估算SOC的方法具有更高的精度。     

基于滑动最小二乘算法和电池荷电状态的储能 系统平滑控制策略

利用电池储能系统平滑间歇式电源的输出功率波动可以提高该类电源输出功率的稳定性。提出一种基于滑动最小二乘算法和电池荷电状态的电池储能系统实时控制策略。通过滑动最小二乘拟合算法确定储能系统的功率输出量,并辅助以荷电状态和最大波动功率限制调节,从而有效降低平滑控制过程中电池的充放电深度。实验结果显示,与传统基于滤波算法的控制策略相比,在获得相同平滑效果的情况下,新的控制策略具有更小的荷电状态波动量,可以较大程度降低所需电池容量,并延长电池的寿命。     

基于滑动最小二乘算法和电池荷电状态的储能系统平滑控制策略

利用电池储能系统平滑间歇式电源的输出功率波动可以提高该类电源输出功率的稳定性。提出一种基于滑动最小二乘算法和电池荷电状态的电池储能系统实时控制策略。通过滑动最小二乘拟合算法确定储能系统的功率输出量,并辅助以荷电状态和最大波动功率限制调节,从而有效降低平滑控制过程中电池的充放电深度。实验结果显示,与传统基于滤波算法的控制策略相比,在获得相同平滑效果的情况下,新的控制策略具有更小的荷电状态波动量,可以较大程度降低所需电池容量,并延长电池的寿命。     

注入无功功率的链式电池储能系统荷电状态均衡控制策略

针对链式电池储能系统相内电池组荷电状态(SOC)不均衡问题,分析了单位功率因数下均衡控制策略在SOC极度不均衡时导致过调制的边界条件,并提出了一种注入无功功率的新型相内SOC均衡控制策略。通过在各H桥调制信号中叠加有功和无功电压分量,重新分配有功和无功功率,保证SOC处于极端状态的电池组主要进行有功功率交换,其余电池组主要进行无功功率交换,实现极端模块调制比有效降低,非极端模块调制比略有增长,避免过调制。与单位功率因数均衡控制策略相比,该策略通过控制功率因数角充分协调各模块调制比,可以在各电池组SOC差异更大的情况下实现均衡控制,扩大适用范围。仿真结果验证了所提策略的正确性和有效性。     

混合储能系统基于荷电状态的功率分配方法

混合储能系统中,不同形式储能装置间的功率分配通常采用基于滤波的方法,该类方法原理简单,但其滤波时间常数在不同工况下难以设计和调试,且难以推广应用到包含两种以上储能形式的复杂混合储能系统中。为此,这里提出一种以荷电状态(SOC)为依据,不依赖于频率的功率分配方法。该方法易于实现,适用于各种特性的功率波动,能自动调整储能单元的SOC,并且可方便地推广到由两种以上储能形式组成的混合储能系统中。仿真和实验结果验证了所提方法的有效性。     

基于荷电状态的直流微电网中多储能分级运行控制方法

无通信前提下,直流微电网中储能单元常用的控制策略难以实现储能荷电状态(state of charge,SOC)均衡、最大化新能源利用率和母线电压支撑三方面的平衡控制,提出一种基于荷电状态的直流微电网中多储能单元分级运行控制方法.首先,考虑微电网多运行状态下对储能单元的不同需求,将储能单元状态划分为5种工作模式,且各模式...     

考虑荷电状态约束的储能参与电网一次调频综合控制策略

电池储能具有响应速度快、控制精度高、容量配置灵活的优点,近年来在电网调频中得到广泛关注。但传统控制方式易造成电池过充或过放,给电网运行及电池使用带来负面影响。针对该问题,提出一种考虑荷电状态 (state of charge,SOC)约束的储能参与电网一次调频综合控制策略。首先,构建储能电池参与电网一次调频的自动发电控制(automatic generation control, AGC)模型,提出根据电池SOC约束进行储能容量配置的方案。其次,通过对储能虚拟惯性控制及虚拟下垂控制的特征分析,根据电网频率偏差动态变化进行分配比例系数的设计,实现2种方式参与度的平滑改变。再次,以适应于电池SOC状态的参数自适应调节为目标,进行储能充放电控制系数的调整,以改善调频性能及电池SOC的变化特征。最后,通过多种方法的仿真对比,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于荷电状态的混合储能系统协调控制策略

为优化混合储能系统运行状态,提出了一种新型混合储能分层协调控制策略,包括上层能量管理与下层混合储能控制。上层能量管理层根据微电网母线电压、频率以及混合储能系统综合荷电状态（SOC_HESS）,利用模糊逻辑算法优化混合储能系统的充放电功率,使得储能设备的荷电状态维持在合理范围。下层混合储能控制层在低通滤波器的基础上根据磷酸铁锂电池和超级电容器各自的SOC,建立分配功率修正算法,优化储能单元的SOC状态。仿真实验证明,所提出的基于荷电状态SOC的分层协调控制,有效地降低了混合储能的SOC的变化范围,防止储能设备的过充或过放。     

基于平滑控制的混合储能系统能量管理方法

储能作为一种能量缓冲装置,可以有效抑制可再生能源输出功率的波动。文中介绍了一种基于平滑控制的超级电容与电池混合储能系统的能量管理方法,该方法分别利用超级电容和电池补偿可再生能源输出功率波动的高频分量与中低频分量;在传统限值管理的基础上,引入超级电容端电压预先控制,根据超级电容的剩余容量与充放电状态对超级电容和电池的输出功率进行修正,以防止超级电容因端电压达到上下限而停止工作。最后,利用PSCAD仿真验证了所述方法的有效性。     

独立微网中基于荷电状态均衡的改进型下垂控制策略

针对独立微电网中储能变流器控制策略进行研究。传统的下垂控制能够实现变流器的输出功率均分,但无法维持各储能单元荷电状态SOC(state of charge)一致。提出一种改进的下垂控制策略,通过引入SOC调节模块,使得能量从SOC较高的单元转移至SOC较低的单元,从而实现各单元的SOC均衡,同时保留了传统下垂控制的功率均分和无需互联线的优点。通过建立系统的双环控制模型,详细分析了SOC调节系数选择对系统性能的影响。最后搭建100 k VA微网实验平台,验证了所提控制策略的有效性。     

基于模糊控制的混合储能可变时间滤波常数控制方法

针对光储一体发电系统中蓄电池-超级电容混合储能系统的功率动态分配问题,提出一种基于模糊控制的混合储能系统可变滤波时间常数功率分配方法.该方法考虑超级电容的荷电状态和混合储能系统功率需求的变化率,利用模糊控制对低通滤波时间常数进行动态调节,最大化利用超级电容在暂态过程中功率快速响应特性,使蓄电池功率响应更加平滑,减少对蓄电池的冲击,提升混合储能系统的整体性能.仿真结果表明,该方法能根据超级电容荷电状态和功率需求变化率,充分发挥超级电容功率型和蓄电池能量型的功能特性,有效提高光储一体发电系统的鲁棒性.     

基于权重因子和荷电状态恢复的储能系统参与一次调频策略

电池储能可快速吞吐功率,被视为优质调频资源,但过度充放电会导致其调频能力不足。文中提出一种改善的储能系统参与一次调频效果的控制策略。首先,将储能调频死区设置在机组死区范围内,并结合电网频率特性分析储能调频死区变化对频率的影响。在此基础上,基于权重因子和荷电状态(SOC)恢复提出储能参与的一次调频策略：在频率波动超过储能调频死区时,为避免电池过度充放电提出储能调频系数计算方法,同时引入控制虚拟惯性和虚拟下垂出力比重随频率变化而调节的权重因子,进而设计了调频控制方法;在频率不超过储能调频死区时,兼顾储能恢复需求和电网承受能力,提出储能SOC恢复方法。仿真结果表明：所提策略能有效改善电网频率波动和储能SOC。     

含荷电状态修正和通信延迟的储能电站负荷频率鲁棒控制

针对储能电站参与调频时与传统机组的协调问题及通信延迟产生的影响,设计了一种含荷电状态(SOC)修正和通信延迟的储能电站负荷频率鲁棒控制方法.首先,在储能电站参与频率控制过程设计SOC回归修正环节与传统机组进行协调而实现SOC裕度调节,同时考虑协调过程存在通信延迟问题,建立含储能电站SOC回归修正的区域电网延迟系统模型....     

基于灰色扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估算

准确估算电池荷电状态(SOC)是电池管理系统的核心技术之一。为提高扩展卡尔曼滤波(EKF)估算电池SOC精度,将灰色预测模型(GM)和EKF融合,构建灰色扩展卡尔曼滤波(GM-EKF)算法用于电池SOC估算。该算法首先用GM(1,1)替代EKF算法中Jacobian矩阵,对当前时刻电池系统状态预测,即实现系统状态先验估算;再通过观测值对系统状态进行更新和修正,获得后验估算值,实现对电池SOC的估算;最后在自主搭建的电池实验平台上对电池进行模拟工况放电实验。实验结果表明,GM-EKF算法相比EKF算法,估算电池SOC具有更高的精度,估算误差不超过±0.005。研究结果对电池管理系统估算电池SOC具有现实指导意义。     

基于准零相位滤波器的电池储能系统平滑风电波动控制方法

利用电池储能系统(BESS)平滑风电功率波动可以提高风电场输出稳定性,但基于一阶低通滤波器的控制方法易将风电功率趋势分量引入BESS充放电指令,增加BESS容量需求。针对该问题,提出一种基于准零相位滤波器的BESS控制方法。首先,分析滑动平均滤波器时频特性及滞后相位特性对BESS充放电控制的影响。然后,以中心滑动平均滤波算法为基础,融合风电功率趋势预测信息来构建一种相位延时近似为零的准零相位滤波器。最后,该滤波器提取风电功率波动分量,显著降低滤波延时,减小BESS充放电指令中的趋势分量。对典型风电功率波动情景的仿真结果表明:在获得与传统低通滤波方法近似平滑效果时,所提策略能够明显减小BESS最大能量波动和累积能量交换,进而降低容量配置要求,延长使用寿命。