Coordinated operation of a battery energy storage system and thermal generators for supply–demand balance maintenance and efficient use of photovoltaic energy

In future power systems with extremely large integration of photovoltaic (PV) generation, it is necessary to not only properly maintain supply–demand balance without power shortfall but also utilize as much PV energy as possible. The application of PV power forecast and energy storage devices to power system operation is necessary. In this study, we propose a method for determining and modifying the charging and discharging schedule of a battery energy storage system (BESS) and the unit commitment of thermal generators based on the PV power forecast. The proposed method is evaluated by numerical simulations for one year. The results show that both the energy shortfall and PV curtailment can be reduced by the proposed method.     

Evaluation of Power Surpluses and Shortfalls Due to Error in Forecasting of Photovoltaic Generation Output

The 2011 Tohoku earthquake had a great impact on Japanese energy policy. It is expected that nuclear power plants will be phased out and a large amount of generation from renewable energy sources will be installed. Attention is particularly focused on photovoltaic (PV) generation, technology in which Japan is superior, and a high price is set in the feed‐in tariff policy, which started in 2012. However, large integration of PV into power grids may cause imbalances between power supply and demand. It will be indispensable to use PV power generation forecasts in economic‐load dispatching control (EDC), so that the economics and reliability of power systems networks can be maintained. Thus, in the previous study, we proposed an EDC method with unit commitment (UC) based on the results provided by a day‐ahead PV forecast. In this study, we evaluate the frequency and trend of shortfalls and surpluses of power due to error in forecasting PV power generation by numerical simulations using the power system model of the Kanto area in Japan. The results showed that shortfalls or surplus power occur not only due to overestimations or underestimations of PV power, but also due to the operating conditions of the power systems.     

Scheduling method for aggregated photovoltaic-battery systems considering information notified by distribution system operator

In recent years, the aggregation business has gained a lot of attention in Japan. Aggregators will make contracts with customers with photovoltaic (PV) power systems and battery energy storage systems (BESSs) including electric vehicles (EVs) to participate in electricity markets. Aggregators might have to pay electricity supply-demand imbalance charges when generated and consumed energies contracted at the day-ahead supply-demand market are different from those at the current day operation due to distribution network constraints such as voltage and power flow limitations. Therefore, the information on network constraints is very important for aggregators to determine their day-ahead schedules. In this paper, we evaluated the relationship between aggregator supply-demand schedules and the distribution system operation. It was assumed that the reverse power flow limitations due to network constraints are notified to the aggregators by distribution system operator (DSO). Two cases of the aggregators’ schedules of PV systems and stationary BESSs were compared in the simulations. In addition, aggregator strategies for making adequate schedules were evaluated.     

基于SVR残差修正的光伏发电功率预测模型

作为一种重要的分布式电源,光伏发电发展迅速且当前部分地区的渗透率不断升高,对区域电网的安全稳定运行造成了严重的影响。光伏功率超短期预测可以为区域电力调度提供必要的数据支撑,促进新能源消纳目标的实现。但是光伏电源自身的波动性特性使光伏功率预测的精度难以提高。鉴于此,本文提出了一种考虑功率修正基于差分自回归移动平均模型(ARIMA)的光伏发电功率预测模型。首先,以光伏电站现场采集的功率时间序列数据建立ARIMA模型进行预测日发电功率的初步预测;其次,利用前一个气象相似日的预测残差数据建立支持向量回归模型对预测日的ARIMA预测残差进行预测;最后,对初步预测结果进行修正。现场实际数据建模证明了本文方法的有效性。#$NL关键词：光伏发电; 功率预测; SVR; ARIMA#$NL中图分类号：TM615     

考虑光伏发电及负荷概率性的储能容量优化

高渗透率光伏系统的接入增加了负荷的波动性,对配电网的稳定运行带来一定影响,需要配置合理的储能装置以保障配电网的稳定运行。在考虑光伏发电及负荷概率性的基础上,提出了一种储能容量优化的新方法：将负荷与机组发电的差作为对储能功率的需求,先分别求得一天中不同采样点负荷与机组发电的概率性序列,再利用卷差运算求得储能功率的概率性序列,最后根据统计学原理确定储能的最大充放电功率及最优容量。所提方法为光伏系统接入配电网的储能容量规划工作提供了新的思路。     

含无线充电电动汽车的孤岛直流微电网运行模式研究

为改进电动汽车充电设施的供电方式,研究了无线充电电动汽车与光储直流微电网的融合,并重点研究充电功率发生变化时微电网的能量管理策略。分别建立光伏、储能、无线充电电动汽车能量传递的数学模型,推导各部分功率、端口电压电流等的关联性,基于此设计了相应的控制器。考虑充电功率需求以及储能电池状态信息,定义微电网运行的3种模式,并提出基于功率缺额判据的能量管理策略。最后搭建实验平台,验证系统的3种运行模式均可实现充电负荷的可靠供电。当充电功率发生变动时,所设计的能量管理策略可实现模式切换,维持母线电压稳定。     

光伏发电系统定功率输出模式研究

针对白天光伏电站输出功率大于需求、并网系统调频调峰等,可能要求光伏电站短时间内运行于定功率输出模式的情形,对定功率输出模式进行了理论分析,并提出一种基于改进电导增量法的定功率输出控制方法,该方法原理简单,易于实现,不依赖于系统模型,因此适宜应用于改善光伏电能质量及提高光伏并网系统的稳定性。对所提方法进行了仿真分析,结果证明了所提方法的快速性、稳定性和有效性。     

太阳能光伏-光热联合发电的优化运行模型

光伏发电发展迅速,其间歇性与波动性使传统机组频繁处于深度调峰状况,借助光热电站可有效缓解。从光伏光热发电特性出发,建立了光伏光热联合发电模型,并对其接入后的电力系统进行优化。以光伏光热联合系统的收益最大以及跟随负荷能力最大为目标,并采用权重法对目标函数进行处理,可知优化模型满足光伏光热电站的主要运行约束与传统安全约束。IEEE 30节点的算例结果证明了该模型的有效性与可行性。     

考虑光伏发电功率波动性的AGC备用容量分析方法

提出了基于自回归模型的频谱分析方法来分析光伏发电功率的波动特性。为获取足够分辨率的数据,以美国可再生能源实验室(NREL)的气象数据模拟仿真光伏阵列的出力,并用于分析不同时间尺度和空间尺度的光伏发电站的波动特性,确定光伏发电波动分量集中的时间尺度。研究表明,不同时间尺度的光伏发电波动量受天气影响显著,且随着光伏电站的规模扩大,不同光伏电站的整体出力也趋于平滑;此外,光伏发电波动主要集中在5min的时间尺度。在此基础上,验证了采用t分布拟合关键时间尺度光伏发电波动量的概率分布效果良好,通过滚动平均法分离关键时间尺度的功率波动分量,并量化分析光伏发电并网引发的自动发电控制(AGC)备用需求。     

超高海拔光伏电站低电压穿越测试系统设计关键技术

西北高海拔地区太阳能资源丰富,大规模光伏电站并网影响西北电网安全稳定,低电压穿越能力是光伏电站可靠接入西北电网的重要指标。海拔超过4 000m的超高海拔地区开展光伏发电系统低电压穿越能力测试需要解决测试装备的频繁操作过电压与高原电气设备绝缘配合等问题,防止出现绝缘放电事故。测试系统的绝缘放电问题既取决于投切电抗器产生的高频过电压,也与狭小空间内设备布置结构优化设计相关。首先结合光伏发电低电压穿越试验系统,提出了超高海拔地区光伏电站低电压穿越测试装备设计方法,并针对影响瞬态过电压的因素进行了理论分析,提出了抑制试验过程中过电压的有效措施。通过有限元分析方法对车载空间内部的电场强度进行校核,保障超高海拔环境下车载狭小空间结构设计不出现绝缘放电风险点,保障了设备的电气绝缘安全。设计方案成功应用于海拔超过4 000m地区的低电压穿越测试系统,并开展多个电站低电压穿越测试。     

自适应扰动观察法在光伏MPPT中的应用与仿真

为了提高光伏发电系统的输出效率,提出了基于变步长扰动观察法的最大功率点跟踪方法。该控制方法以光伏电池的数学模型为基础,以光伏输出功率的变化为判断依据,通过对光伏电池的输出电压进行调节,从而实现最大功率点跟踪。在Matlab/Simulink下进行了系统的建模与仿真,仿真结果表明该算法能够在快速跟踪最大功率点变化的情况下保证跟踪精度。这说明变步长扰动观察法具有比传统扰动观察法更优异的稳态和动态性能,能够有效提高光伏发电系统的发电效率。     

并联型单开关管光伏组件优化器的研究与设计

在光伏发电系统中,因局部阴影遮挡造成的特性失配是引起输出功率降低的重要原因。传统方案大多针对组串及组件失配问题,将每个光伏组件的输出经过变换器独立的最大功率跟踪后再串联加以解决,改变了原有系统连接结构。针对小功率分布式光伏发电系统主要遭遇的组件内失配问题,研究了一种不改变原有光伏组件结构的优化方法,并采用单开关的拓扑实现。该方法在光伏组件遇到局部阴影等造成的组件内特性失配时,可以从光伏组件的输出抽取能量,对受遮挡部分进行补偿,使得各个光伏子串的工作状态可调,从而提高这种情况下的总输出功率。该方法属于部分功率变换,且电路拓扑仅采用单个开关管,控制算法简单,电路损耗和成本较低。仿真和样机实验结果表明,该方法能够显著提高局部阴影条件下光伏组件的输出功率。     

基于多链MCMC方法的光伏出力序列预测研究

现有电力系统规划和运行中主要考虑单一可再生能源出力的不确定性,考虑可再生能源出力间相关性的研究较少。文中提出一种多链马尔科夫-蒙特卡洛(MCMC)方法对多个光伏电站出力序列进行组合预测,该方法建立了多条相互服从完全条件分布的马尔科夫链,以模拟光伏电站上空的随机变化的大气状态,充分保留了光伏电站之间的相关特性。对三组具有不同相关水平的光伏电站的出力序列进行了预测,证明了相较于传统MCMC方法,该方法能够更精确地继承历史序列的一般统计特性,能够更有效地体现多个光伏电站出力之间相互影响的特点,更加适用于未来电力系统规划与运行设计的要求。     

潮流计算和机电暂态仿真中风光储联合发电系统的实用等值方法

针对工程实际开展风光储联合发电系统在潮流计算和机电暂态仿真中的等值方法研究,旨在为大容量风光储联合发电系统的并网仿真分析奠定基础。将潮流计算的等值分为单元机组和集电系统2部分来研究。单元机组等值采用根据不同控制模式选取不同节点类型的方法,针对集电系统等值提出基于损耗不变原则的方法。等值模型和详细模型的算例结果表明,潮流计算等值方法具有较好的精度。在机电暂态仿真动态等值中,基于实际工程计算的最严重工况分析原则,提出运行在满出力点的单机"倍乘"等值模型,为工程计算中的风光储联合发电系统动态等值提供了一种解决方案。     

Maximum power point tracking of PVsystem under partial shading conditionsthrough flower pollination algorithm

For maximum utilization of solar energy, photovoltaic (PV) power systems should be operated at the maximum power point (MPP) which can be achieved using maximum power point tracking (MPPT) methods. However, the occurrence of multi-peak on P-V curve of a PV array due to the changing environmental conditions such as being partially shaded increases the complexity of the tracking process. The global MPP cannot always be achieved by the conventional MPPT methods. Therefore a novel MPPT method for PV systems using flower pollination (FP) algorithm is proposed in this paper and the Levy flight is used to improve the convergence of FP algorithm. MPPT model of the PV system is established in MATLAB to verify the effectiveness of the proposed method, and the proposed method is compared with two well established MPPT methods. The simulation results indicate that the proposed MPPT method can quickly track the changes in external environment and effectively handle the partially shaded condition.     

An operating method using prediction of photovoltaic power for a photovoltaic–diesel hybrid power generation system

This paper describes a novel operating method using prediction of photovoltaic (PV) power for a photovoltaic–diesel hybrid power generation system. The system is composed of a PV array, a storage battery, a bidirectional inverter, and a diesel engine generator (DG). The proposed method enables the system to save fuel consumption by using PV energy effectively, reducing charge and discharge energy of the storage battery, and avoiding low‐load operation of the DG. The PV power is simply predicted from a theoretical equation of solar radiation and the observed PV energy for a constant time before the prediction. The fuel consumption of the proposed method is compared with that of other methods by a simulation based on measurement data of the PV power at an actual PV generation system for 1 year. The simulation results indicate that the amount of fuel consumption of the proposed method is smaller than that of any other methods, and is close to that of the ideal operation of the DG. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 151(3): 8–18, 2005; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.20116     

含光热电站接入的多源联合系统模型预测控制方法

光热电站具有良好的可调节特性,能够弥补常规机组调节能力不足,促进风电、光伏消纳。然而,光热电站的可调节能力受到太阳能直射辐射情况以及蓄热装置初始蓄热量的影响,增加了光热电站接入下多源联合系统协调优化难度。为此,提出了含光热电站接入的多源联合系统模型预测控制方法。首先,建立了光热电站功率调节特性、能量储存运行特性的数学模型;在此基础上,基于多源联合机组组合滚动优化及反馈校正的模型预测控制MPC思路,提出了含光热电站接入的多源联合系统滚动优化模型及相应的优化方法,进而得到含光热电站接入的多源联合系统优化控制方案;最后,以某含光热电站接入的新能源送端电网为例进行仿真计算,仿真结果验证了所提方法在挖掘光热电站有功调节能力、促进风光电消纳方面的有效性。     

基于预测电流控制的光伏并网系统最大功率点跟踪算法

针对光伏发电的突变性及昼发夜停特性提出一种新型的基于预测电流控制的光伏并网系统最大功率点跟踪(MPPT)算法。根据实际情况考虑光伏阵列的非线性特性,最大功率点周围光伏电压的振荡及逆变器、滤波器的设计等。为了确保系统采用控制算法的稳定性,MPPT的设计应运而生,在此基础上通过改进算法从光伏系统的电压与电流预测基准电流进而控制光伏并网系统。通过与传统的波动相关控制方法对比给出了仿真结果。仿真结果表明:在光照发生突变时,与传统的波动相关控制法相比,提出的改进算法的跟踪速度较之提升9.3%,并能够准确跟踪光伏并网系统最大功率点,且性能稳定可靠。     

基于DKDE与改进mRMR特征选择的短期光伏出力预测

随着光伏发电装机容量的增长,其在能源消费中的占比不断提升,准确预测光伏发电功率对电力系统发展规划和调度运行均具有重要意义.目前,针对光伏预测特征选择的研究比较少,不合理的特征选择往往导致信息丢失,气象参数与出力间的映射关系难以有效挖掘,最终导致预测精度偏低.因此,文中提出一种基于改进互信息计算与改进最大相关最小冗余(mRMR)的光伏预测特征选择方法.针对连续随机变量相关性互信息难以直接计算的问题,基于扩散核密度估计(DKDE)理论,提出一种依据概率密度的区间划分方法并应用于变量离散化,以提高互信息对实际有限数据集的表征能力.然后,对传统mRMR的增量搜索过程进行了改进,提出一种可并行筛选多个特征子集的改进mRMR算法,并针对各特征子集分别采用XGBoost算法构建气象信息与光伏功率的预测模型.最后,通过实际光伏电站测量数据验证了所提方法的有效性和准确性.     

电流扰动双轨迹最大功率跟踪技术研究

提出了一种基于电流扰动的双轨迹最大功率跟踪控制方法。该方法采用 P‐V 、I‐V 相结合进行光伏最大功率点跟踪,跟踪分为3个区域,电流源和电压源区采用短路电流法将光伏阵列工作点电流调整到最大功率点附近,电流扰动工作区采用电流扰动观察法进一步精确跟踪光伏最大功率点。采用短路电流法确定不同光照强度下的上、下边界阈值函数,建立带有线性化光伏电池等效电路模型,对其进行了幅频、相频特性分析,得到了稳定的闭环参数。将该方法用于某115 V／400 Hz独立光伏发电系统,并进行了一系列的仿真和实验研究,结果表明,系统运行稳定、状态良好,验证了方法的可行性和正确性。