电池储能在多能互补工程中的应用研究

电池储能是目前最成熟可靠的储能技术,本文对目前大规模储能电站可能使用的钠硫电池、液流电池和锂离子电池进行介绍和比较,提出未来多能互补工程中适合应用的储能电池类型.并根据多能互补型电站的运行特点,经对比分析,提出一种电池储能以交流方式接入发电系统的方案供下一步工程设计中选用.     

基于改进粒子群算法的储能系统优化运行

针对储能系统运行经济性及储能电池运行损耗评估问题,建立计及电池损耗成本的储能系统运行收益优化模型;同时,针对标准粒子群算法全局寻优能力不足,罚函数难以选取等问题,提出一种双适应度混沌粒子群算法,采用该算法对电池损耗及储能系统收益情况进行优化计算,并与采用标准粒子群算法优化和未经运行优化所得结果进行对比分析。结果表明:储能电池损耗成本对系统收益影响明显,应建立合适的电池损耗模型进行评估计算;对储能系统进行运行优化后,合成负荷曲线方差减小,负荷峰、谷值削减,系统收益提高,损耗成本占比减小;通过与其他两种运行情况对比发现,双适应度混沌粒子群算法寻优所得储能系统运行收益值更高,储能系统经济性更佳。     

储能系统在电力系统中的应用综述

介绍了抽水蓄能、压缩空气储能、超导储能、超级电容器储能、电池储能等储能技术的发展现状、成熟度、适用范围及示范工程,分析了储能系统的经济性评价及电池储能系统在可再生能源开发中的应用。     

黑启动条件下风储系统控制策略研究

风能作为一种可再生能源迅速发展,并且随着储能技术在风力发电中的应用,风储联合发电系统已能够提供持续可靠供电。利用PSCAD仿真软件对风机和储能联合单元模型进行建模仿真。分别对储能电池启动风机,以及风机给储能电池充电的过程进行了仿真,对仿真波形进行分析,验证了控制策略的有效性。     

电池储能系统充放电控制策略仿真研究

在含有多类电源的供电系统中,对电池储能系统进行良好的控制可以使供电系统更为安全、稳定与经济的运行。基于储能电池充放电过程中的动态响应速度和控制性能,采用双闭环PI控制搭建了双向半桥DC/DC变换器,并在MATLAB/Simulink中搭建储能系统的整体模型,对储能电池的充放电控制过程进行了仿真实验。实验结果验证了模型的正确性以及控制算法的可行性和有效性。     

储能系统应用于火电厂调频经济性评价的研究

电池储能系统具有快速、精确的功率响应能力,有利于电厂更好地跟踪自动发电控制指令,更高效地完成电网自动发电控制目标。由于储能系统的建设成本比较昂贵,因此建立有效的储能电池经济性评估方法具有重要意义。首先提出了辅助火电机组参与调频的控制策略和分段调频的控制策略;然后利用灰色模型算法建立了电池容量的衰减模型,得出了对储能系统健康度的预测方法;最后基于两种控制策略,完成了对储能系统参与调频的经济性评价和比较。     

钒液流电池电解液研究综述

钒液流电池(简称钒电池)因其优良的性能特点比较适合用于大规模储能系统。电解液是钒电池的关键部件之一,其性能的好坏对钒电池的发展至关重要。文章对钒电池电解液的组成、制备方法、添加剂对电解液稳定性的影响、失效电解液回收利用等方面的研究进行了综述;指出在钒电池应用及研究中,应重点考虑钒电池失效电解液中钒资源的回收再利用问题以及工业化应用中电解液的稳定性及系统成本问题。     

储能电池系统经济价值的评估

在深入分析影响储能电池系统经济效益因素的基础上,提出了一种用于评估电网中所安装的储能电池系统的经济效益的数学模型,并引入了遗传算法,对影响该数学模型的参数进行了优化.算例结果表明,在地区电网中安装适当容量的储能电池系统,能够为电网企业带来较好的经济效益.     

基于层次分析法的梯次利用电池储能系统运行性能量化评估

针对主动配电网中梯次利用电池储能系统运行性能评估问题,考虑梯次利用电池储能系统运行效益和电气量特征,提出一种基于层次分析的评估方法。构建储能系统运行性能量化评估框架,以主配网功率交换量和波动性改善程度为指标衡量储能系统运行效益,以并网点电压波动、三相不平衡度和电流谐波含量为指标衡量储能系统运行电气量特征。利用层次分析法确定各同层量化指标间的相对权重,由底层量化指标逐层向上线性加权计算得到储能系统运行性能综合评估指标值。研制基于动态重构策略的15 kW/30 (kW·h)梯次利用电池储能系统样机,在某典型高可再生能源渗透率主动配网中进行为期10 d的现场挂网试验,以试验数据为算例对提出方法的有效性进行验证。算例分析表明:梯次利用电池储能系统运行电气量特征良好,能够减少主配网功率交换量,平抑功率波动,提高可再生能源消纳。     

基于层次分析法的梯次利用电池储能系统运行性能量化评估

针对主动配电网中梯次利用电池储能系统运行性能评估问题,考虑梯次利用电池储能系统运行效益和电气量特征,提出一种基于层次分析的评估方法。构建储能系统运行性能量化评估框架,以主配网功率交换量和波动性改善程度为指标衡量储能系统运行效益,以并网点电压波动、三相不平衡度和电流谐波含量为指标衡量储能系统运行电气量特征。利用层次分析法确定各同层量化指标间的相对权重,由底层量化指标逐层向上线性加权计算得到储能系统运行性能综合评估指标值。研制基于动态重构策略的15 kW/30 (kW·h)梯次利用电池储能系统样机,在某典型高可再生能源渗透率主动配网中进行为期10 d的现场挂网试验,以试验数据为算例对提出方法的有效性进行验证。算例分析表明:梯次利用电池储能系统运行电气量特征良好,能够减少主配网功率交换量,平抑功率波动,提高可再生能源消纳。     

全钒液流电池在风电中的应用前景

风力发电具有不连续性和不稳定性,使其大规模并网运行受到限制。全钒液流电池是一种具有优良特性的新型蓄电储能设备,可以用作风力发电的配套储能装置,平滑风力发电的输出。综述了风电对储能电池系统的要求,全钒液流电池与其它电池系统的特性区别,以及全钒液流电池系统的技术发展概况。     

基于光伏电站的氢储能可行性研究

氢储能可以储存多余能量,解决光伏系统中的弃光问题。介绍了一种光伏-储氢耦合发电系统:使用蓄电池进行短期存储,使用氢存储设备进行长期存储。利用TRNSYS软件对光伏储氢系统的主要部件进行了模型选择和仿真分析,验证了光伏电站与氢储能技术相结合的可行性。     

锂离子电池储能技术在电力能源中的应用模式与发展趋势

梳理了近年来政府部门和电力能源行业针对储能技术推出的主要政策和激励措施。介绍和分析了锂离子电池储能技术在电力能源中的重要作用和应用模式。最后展望了锂离子电池储能技术的发展趋势。     

一种利用混合储能系统平抑风光功率波动的控制策略

储能系统作为一种能量缓存装置,在风光储一体化发电系统中发挥着至关重要的作用。将储能的功能定位于平抑风光输出功率波动。为满足系统对功率和能量两方面的需求,利用超级电容和蓄电池两种互补元件组成混合储能系统对可再生能源出力波动进行两级平抑,提出了基于移动平均算法的控制策略,在此过程中,依据功率波动量大小及储能单元的荷电状态对移动步长进行实时优化。通过对蓄电池和超级电容的灵活、准确、快速控制,实现了风光输出功率波动的平抑,有效改善了风光出力波动引起的电能质量问题,并延长了蓄电池的循环寿命。在PSCAD/EMTDC环境下搭建系统模型,仿真验证了控制策略的有效性。     

基于混合储能的风力发电功率波动平抑控制研究

根据蓄电池与超级电容性能特点,提出了一种基于蓄电池和超级电容混合储能的协调控制策略. 采用低通滤波器将波动功率分离为低频与高频,由蓄电池平抑低频部分,超级电容平抑高频部分,进一步设计电压电流双闭环协调控制策略,实现蓄电池与超级电容的分频能量吞吐. 仿真结果表明混合储能系统达到了平抑风力发电功率波动,延长蓄电池使用寿命的目的.     

输电线路感应取电电源装置的研究与开发

针对高压输电线路上能耗较大而体积重量要求严格的设备或需要在线快速充电的设备的能量补给问题,提出了一种以蓄电池为储能单元的感应取电电源装置方案.理论分析和实验研究表明:在相同材料的铁芯下,最大取电功率与铁芯截面积、输电导线电流成正比;在相同材料的铁芯和相同的电池电压下,最优次级绕组匝数与铁芯截面积成反比.开发了一种相对独立的、用于输电导线移动或固定设备电能补给的可开合式感应取电电源装置,并在作者研制的巡线机器人上得到了成功应用;最后给出了感应取电电源装置现场运行的实验结果,证明了该方案在实际运用中的稳定性、可靠性和有效性.     

基于EPC-8900的电池管理系统初步研究

以EPC-8900作为开发平台,使用C＋＋进行编程,配合不同模块,初步开发了一套基于EPC-8900的电池管理系统,可与上位PC、下位电池测量模块结合,成为一个电池储能电站的综合管理平台。测试结果表明,该系统已实现电池管理系统的AD采样、CAN通信、数据传递等基本功能。     

基于分布式储能系统的风储滚动优化调度方法

根据风电预测精度随时间尺度的减小逐级提高的固有特性,建立了多时间尺度多目标协调调度的滚动优化模型。依据风电并网标准与分布式电池储能系统(distributed battery energy storage system, DBESS)能快速修正风电波动的低频分量,以系统经济性最优和弃风电量最小为目标函数建立优化模型,采用加入4个风电场(wind farm, WF)和2个电池储能系统(battery energy storage systems, BESSs)的IEEE-39节点标准系统进行算例分析,遗传算法(genetic algorithm, GA)对目标函数进行迭代求解。结果证明,本研究提出的基于DBESS的风储有功滚动优化调度模型,可以有效降低系统运行经济性以及提高电网对风电的接纳能力。