一种基于混合储能的风电功率平抑系统协调控制

设计了一种由钒氧化还原液流电池(VRB)和超级电容器组合的混合储能系统,给出了风电功率平抑系统结构图,制定了风电功率平抑协调控制策略。通过采用分层控制结构,由系统上层实现系统功率优化和混合储能装置的功率分配;系统底层实现逆变器和DC/DC变换器输出控制,实现系统功率输出。该系统兼顾了功率和容量要求,响应速度明显提高,降低了系统成本。     

基于荷电状态分级优化的混合储能风电功率平抑方法

为了弥补单一储能技术的不足,由超级电容和储能电池组成的混合储能系统越来越多地应用于风电功率平抑。为保证混合储能系统整体充放能力,并充分利用超级电容反应快和储能电池容量大的特点,文中提出了一种基于电池荷电状态(SOC)分级优化的混合储能系统风电功率平抑方法。该方法采用了分层结构,包含优化控制层和协调控制层。优化控制层根据风电平抑性能要求以及混合储能系统当前整体SOC,计算动态调节储能系统的设定功率;协调控制层根据储能设备各自的SOC和充放电特性,按优化控制层计算出的设定功率进行功率分配,以实现对设定功率的快速跟踪。仿真实验证明,该方法在保持风电平抑效果不变的情况下,维持了混合储能系统整体较高的充放能力,同时优化了储能设备的SOC,避免了储能设备的过充过放。     

平抑风电功率波动的新型储能系统控制策略

风电功率波动率是并网考核的重要内容之一,并网功率波动率过高将影响电力系统正常运行,基于传统混合储能系统,提出了一种“一组超级电容器+三组蓄电池”组成的新型混合储能系统。其中,超级电容器用于平抑高频功率波动,两组蓄电池作为充放组用于交替平抑低频正、负功率波动,另外一组蓄电池作为补充组,当充放组蓄电池达到满充、满放时接替其工作。在计及蓄电池寿命损耗的基础上,建立了储能系统成本模型。仿真分析表明本方案可实现风电功率波动率的优化,且相较于对比方案,本方案可有效提高蓄电池使用寿命从而降低成本投资。     

平抑风电功率波动的电池储能系统模糊控制方法

在应用储能系统平抑风电场功率波动的过程中,为有效增强功率波动平抑的效果,同时延长储能系统的工作寿命,提出了基于模糊控制的储能系统控制方法。该方法根据风电机组输出功率的变化值和储能系统的电池荷电状态,采用模糊控制方法,实时调节低通滤波器的滤波时间常数,在尽可能平抑风电机组功率波动的同时,有效地保证电池荷电状态维持在限定范围内,避免电池过度充电或过度放电。在SIMULINK环境下进行了采用和不采用模糊控制的仿真对比,结果表明采用模糊控制的储能系统控制方法可以有效降低风机输出功率的变化率,同时也能降低储能电池荷电状态的变化率。     

基于模糊控制的混合储能平抑风电功率波动

风电功率波动对电网造成不容忽视的影响。风电并网处加入混合储能系统可以有效地降低风电对电网的影响。首先按照风电并网波动量要求,估算出某时刻的预估风电波动量。然后根据风电预估波动功率以及电池当前的能量状态建立模糊控制器,输出平抑系数K1,并计算出混合储能系统的实际输出功率以及风储并网功率。最后利用需混合储能SOE变化量以及超级电容器当前能量状态,建立模糊控制器,输出分配系数K2,计算当前超级电容器和电池的实际输出功率,并实时更新混合储能的能量状态。通过算例证明,在混合储能容量充足和不足的情况下协调控制算法均可靠、有效,并且能够充分解决混合储能使用寿命和风电功率波动平抑度之间的矛盾。     

应用于平抑风电功率波动的储能系统控制与配置综述

随着电力系统中风力发电渗透率的不断增加,在风力发电机上或者风电场并网点集成储能系统对风电功率波动进行平抑,以减少其对电力系统运行控制的影响成为研究的热点。文中首先对目前已有的应用于平抑风电功率波动的储能系统示范工程进行了介绍,然后对储能系统应用的4个重要问题进行了全面的综述与总结,包括储能类型的选取、储能系统的功率和容量配置、波动平抑控制算法、储能系统能量管理等4个方面,并对目前存在的关键技术问题以及未来的研究方向进行了探讨与分析。     

风电功率波动平抑下的MPC双储能控制策略研究

风电的规模化接入对电力系统造成了较大影响,应用储能进行风电功率波动的平抑可以提高其并网可信度。首先,应用模型预测控制算法平抑风电波动以达到其并网要求;然后,针对单组储能功率频繁充放电的情况,应用两组不同充放电状态的储能平抑风电波动,当一组储能处于充电时,另一组放电,其中任意一组达到SOC约束时,两组储能同时切换充放电状态;最后,从储能的经济性成本方面进行分析,通过与单组储能的对比证明了其优越性。     

净效益最大的平抑风电功率波动的混合储能容量配置方法

通过分析不同功率分配方法对储能容量配置的影响,提出了一种利用滑动平均和经验模态分解(EMD)获得储能参考功率的混合储能(HESS)功率和容量配置方法,并基于全寿命周期成本(LCC),考虑减少风电场旋转备用和缓建并网通道容量效益,以净效益最高为目标实时平抑风电功率波动。该方法首先利用滑动平均法得到HESS参考功率,采用EMD将其分解成一系列本征模态函数(IMF)。根据功率型和能量型储能的特性,以瞬时频率-时间曲线混叠最少为原则选择分界频率,将分解后的子分量重构成高、低频信号,分别作为功率型储能和能量型储能的参考功率。然后,考虑储能系统的充放电效率和荷电状态(SOC),配置不同储能组合方案下各储能的功率和容量,并与其他功率分配方法下的配置结果进行对比分析。最后,构建HESS的成本-效益模型,比较不同方案的净效益,得出经济最优的配置方案。     

储能系统在平抑风电功率波动中的应用

作为可再生的清洁能源,风力发电技术发展势头强劲,但又有稳定性差、可靠性差、功率波动大等先天缺陷,对其形成了制约。快速发展的储能技术,尤其是锂离子储能系统,可以有效的平抑风电的功率波动。在实际应用中,配置与风机额定功率相当的钛酸锂系锂离子电池系统,通过一阶滤波算法,最终使得风机的输出功率可以控制在一个理想的范围内。     

平抑风电功率波动的储能容量配置

风力发电因其波动性大、随机性,如果不对其波动进行平抑,会对电网形成冲击。采用功率型与能量型的混合储能系统对风电的波动进行平抑,提高了并网电能质量。通过小波包方法对原始信号分解,分解出波动率小的低频部分（即低频）直接并网;波动率次之的部分（即次高频）由蓄电池进行处理;波动率最大的部分（即最高频）由超级电容处理。利用高斯分布对高频信号的数理概率统计,从而计算出最优的混合储能系统的功率和容量。算例分析表明,风电出力波动得到了很好地平抑。     

基于功率和载荷协调的变桨距控制策略

风力机启动阶段变桨距实现最佳力矩,额定风速以上时变桨距实现恒功率控制。正常情况下变桨距过程引起的载荷变化不会超过设计阈值范围。但是,当风电机组设备老化疲劳后载荷阈值可能会下降,出现超载荷运行的现象,危害机组安全。本文在建立风电机组数学模型的基础上,分析了桨距角和载荷的内在关系,提出了功率和载荷协调的变桨距控制策略。当风电机组超载荷运行时,改变常规的变桨距控制策略,调整桨距角,优化变桨速率,以降低风电机组输出功率为代价,减小风电机组载荷,保证风电机组安全稳定运行。采用GH Bladed建模仿真,其仿真结果证明了控制策略的可行性和有效性。     

伏波动平抑下改进K-means的电池储能动态分组控制策略

针对电池储能系统(battery energy storage system, BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge, SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小-最大调度方法获取光伏并网指令。其次,设计了改进侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimizer, IDMO),并利用它对传统K-means聚类算法进行改进,加快了聚类速度。接着,制定了电池单元动态分组原则,并根据电池单元SOC利用改进K-means将其分为3个电池组。然后,设计了基于充放电函数的电池单元SOC一致性功率分配方法,并据此提出BESS双层功率分配策略,上层确定电池组充放电顺序及指令,下层计算电池单元充放电指令。对所提策略进行仿真验证,结果表明,所设计的IDMO具有更高的寻优精度及更快的寻优速度。所提BESS平抑光伏波动策略在有效平抑波动的同时,降低了BESS运行寿命损耗并提高了电池单元SOC的均衡性。     

基于模糊自适应PID的风力发电系统变桨距控制

提出模糊自适应整定PID控制理论设计风力发电系统变桨距控制器.建立了风机及变桨距机构模型,以发电机转速测量值,发电机转速测量值与额定转速相比后误差为输入设计控制器.在随机风作用下对设计的模糊自适应整定PID控制器进行仿真,结果表明基于模糊自适应整定PID控制理论的变桨距控制器具有良好的动态性能及对风速扰动的鲁捧性,能够有效改善风力发电系统变桨距控制效果.     

基于模糊自适应PID的风力发电系统变桨距控制

提出模糊自适应整定PID控制理论设计风力发电系统变桨距控制器。建立了风机及变桨距机构模型,以发电机转速测量值,发电机转速测量值与额定转速相比后误差为输入设计控制器。在随机风作用下对设计的模糊自适应整定PID控制器进行仿真,结果表明基于模糊自适应整定PID控制理论的变桨距控制器具有良好的动态性能及对风速扰动的鲁捧性,能够有效改善风力发电系统变桨距控制效果。     

基于风速预测与储能的可调度风电场并网功率控制

由于风速变化的随机性,大规模风电场并网给电网调度带来困难,进而影响系统的稳定性。为了提高风电场的可调度性,本文提出了基于风速预测与钒电池储能的风电场并网功率协调控制系统。采用BP神经网络法对未来一天的风速进行预测,通过预测的风速值计算风电场向电网发送的功率,并将预测值提交到电网调度机构。同时,在风电场的出口处接入钒电池储能系统,快速响应弥补风电场实际发出功率与预测功率的误差,从而提高电网依据风功率预测进行风电场发电调度的可信性,改善了风电场与电力系统之间的协调运行能力。     

基于电网调度的风电场蓄电池储能技术

阐述了风电场蓄电池储能技术的原理和特点,分别介绍了国内外基于几种不同控制目标的风电场储能技术;分析了风电场储能容量估算的研究现状;提出了基于电网调度的风电场蓄电池储能技术是最可行的方案,并简要分析了应用基于电网调度的风电场蓄电池储能的技术课题。     

基于可控负荷与蓄电池储能的直流配电网电压波动抑制

为了抑制直流配电网电压波动,提出了一种基于可控负荷与蓄电池储能的综合控制策略。对影响直流配电网电压波动的因素,包括新能源输出功率变化、负荷变动、线路参数变化及新能源接入位置进行了具体分析。当电压波动较小时,利用可控负荷即可抑制直流电压波动,可以减少蓄电池的容量配置及其充放电次数,提高了储能装置的经济性;当电压波动较大时,由于可控负荷的容量有限,需要蓄电池对直流电压波动进行抑制,因此可控负荷需与蓄电池配合控制,并对两者控制参数进行了设计,采用基于扰动观测器的前馈控制,减小了直流电压暂态波动。在MATLAB/Simulink中建立了直流配电网模型并进行了时域仿真,仿真结果表明所提控制策略能够抑制上述因素造成的直流电压波动,提高直流配电网各节点的电能质量。     

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。     

基于风电场功率波动与限风特性的混合储能容量配置方法

我国风电并网规模逐年增大,高渗透率下的风电功率波动威胁电网的运行安全,同时电网调节能力不足导致"弃风限电"问题升级。在风电场配置混合储能系统可有效平抑功率波动并缓解弃风问题。基于风电场功率波动与限风数据的统计特性,分别确定功率型储能系统所需平抑的波动分量和能量型储能系统多场景工作划分原则。提出一种综合考虑风电功率波动平抑效果、减少弃风的经济效益与储能工程总投入成本的混合储能系统优化配置方法。最后通过算例分析表明,此方法可确保风电场最大功率波动10 min不超装机容量15%的前提下有效减少弃风,且收获较好的经济效益,从而验证其有效性与经济性。