光/储混合系统中的储能控制技术研究

在含有高渗透率光伏发电的配电网中,安装储能系统可以减小光伏功率波动对电网的冲击。为了实现储能对光伏发电功率的平滑作用,提出一种基于低通滤波与短时功率预测技术的储能控制方法,大幅度消除了传统低通滤波方法造成的延时,同时可降低光伏功率预测误差对控制效果的影响,提高了平滑效果,节省了储能安装容量。仿真结果显示该策略能有效降低光伏发电功率的波动性,降低电池过充或过放现象的发生概率。     

基于虚拟同步机运行模式的平滑算法

为降低光伏出力与电网负荷快速波动对储能系统产生的不利影响,提出将平滑算法引入虚拟同步机控制技术中。首先通过建立考虑平滑环节的小信号模型,验证平滑算法对储能系统功率变化率的影响,并推导出储能系统物理约束与平滑算法的关系式;进一步探究系统提供不同无功功率时的输出特性,分析得到平滑算法对系统提供无功功率能力的影响。理论推导与仿真验证表明：平滑算法的加入不仅可以降低储能系统的功率变化率,经过合理设计滤波器还可以平抑系统波动,缩短系统的动态响应时间;然而平滑单元的引入也会提高对储能系统的容量需求,当储能容量一定时,也会引起可输出无功功率范围的缩小。     

考虑电池荷电状态的光伏功率分段平滑控制方法

针对光伏发电系统出力波动问题,结合光伏功率短期预测技术,提出电池储能的光伏并网功率分段平滑控制方法,包括基于电池荷电状态(state of charge,SOC)反馈的储能系统充放电功率控制和储能系统并网变流器的双环控制。根据功率预测值和并网功率平滑度的要求设定各分段并网功率目标值。在考虑储能系统最大功率约束、SOC约束和并网功率1 min内最大变化幅值约束基础上,对储能系统的充放电功率进行实时调节,从而得到较为平滑的并网功率。仿真结果表明,相比于日调度,分段调度降低了对储能系统容量的需求,所采用的SOC反馈控制也减少了电池SOC超出正常工作区间的时间,避免了电池的过充和过放。     

超级UPS中光伏发电单元的功率调控

超级UPS包含电网、燃气发电机、电池以及光伏等多种类型能源,是一种具有很高供电可靠性的电源系统。在这样的多能源储能系统中,光伏发电单元需要配合其他多种能源,在保证稳定性的前提下,通过不同模式的灵活切换,提高其电能利用率。针对超级UPS特点及其工作模式,讨论了光伏单元的功率调控,并针对此应用场合优化了传统的光伏最大功率点跟踪算法,最后在30 kW的平台上进行了初步验证。改进后的算法,可以在保证收敛性和跟踪精度的条件下,有效加快光伏最大功率点跟踪速度。     

并网光伏电源输出有功功率优化

光伏发电输出功率不稳定,无法直接并网使用,需要增加旋转备用容量。为此,将混合储能系统加入并网光伏发电系统中,提出了配备混合储能装置的并网光伏电站结构,把混合储能系统及其充放电控制器看作是光伏系统的"直流电子负载",研究其工作特性。针对光伏发电存在的问题,分析了进行功率平滑的必要性,重点分析了利用混合储能进行功率平滑的原理及策略。通过编程计算,说明了在平滑前后光伏电源出力的变化以及混合储能系统的功率吞吐情况,验证了所提方法的有效性。     

利用储能系统平滑光伏波动的模糊聚类经验模态分解方法

为了平滑光伏输出功率,提出一种基于模糊聚类经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的储能系统控制方法。通过对光伏信号的频谱分析,利用EEMD滤波分成高频和低频两部分,光伏低频分量作为光伏并网功率信号,高频信号接入储能系统吸收;使用储能电池荷电状态值、平滑波动率值状态作为约束条件,利用模糊控制算法,自适应在线调整EEMD滤波阶数,通过模糊自适应控控制器,实现了更好平滑光伏波动。对比定阶EEMD光伏功率储能控制策略,仿真实例表明,该方法可以充分使用储能系统平抑光伏功率波动,稳定储能荷电状态。     

储能技术在光伏发电系统中的应用

将储能装置应用到光伏发电系统中,能够承担光伏发电单元波动造成的功率差额,降低对敏感负荷及电网的冲击;能够保证光伏系统在并网与离网两种运行模式间的平稳过渡,提高系统的供电质量。选用阀控式密封铅酸蓄电池(VRLA)作为系统的储能单元,结合光伏发电系统不同运行情况,分析储能单元不同工作模式的运行特点,设计了相应的充放电控制策略,通过实验验证了控制策略的有效性。     

带超级电容的级联型光伏并网逆变器控制策略

针对由光伏电池板参数的分散性、遮挡不均以及光照强度波动等原因造成的发电功率损失及系统不稳定等问题,提出一种带超级电容储能的混合级联型光伏逆变器。首先,分析了该逆变器利用超级电容单元补偿光伏发电功率波动的工作原理。然后,提出了一种基于PI控制和重复控制的控制策略。该控制策略引入占空比修正模块对光伏单元实施分散的MPPT控制,以提高发电效率,并对超级电容单元进行功率控制以平滑逆变器输出功率的波动。最后,通过仿真和实验验证了该逆变器及其控制策略的可行性。     

基于储能型准Z源光伏并网逆变器的改进型自适应粒子群最大功率点跟踪算法研究

在解决光伏电池阵列在局部阴影条件下的多峰寻优问题中,传统的粒子群(PSO)最大功率点跟踪(MPPT)算法存在稳定性差、振荡严重、跟踪速度慢等缺点.针对上述缺点,结合准Z源逆变器的优点并在准Z源阻抗网络电容上并联储能单元,提出了一种基于储能型准Z源光伏并网逆变器的改进型自适应粒子群最大功率点跟踪算法.该算法不再依赖迭代次数,而是直接采用个体最优功率和全局最优功率更新惯性权重和学习因子并引入电压窗口限制,有效地提高了跟踪速度和减小了功率振荡.仿真结果验证了该优化算法在储能型准Z源光伏并网逆变器应用中具有较好的多峰值光伏曲线全局最大功率点跟踪能力,提高了光伏阵列的发电效率,具有较好的可行性.     

基于非参数核密度估计法的光储系统容量优化配置

储能技术有助于缩减光伏功率输出的预测误差,并可以提高光伏预测输出作为电力系统调度参考的可靠性.为此,提出基于光伏功率预测误差分布,提出了一种光储系统容量配置方法.利用Markov链和持续法的组合预测模型实现了光伏功率超短期预测,依靠储能系统弥补实际光伏发电功率与预测功率的预测误差.根据非参数核密度估计法建立了光伏功率预测误差分布模型,由日最大绝对能量的累计分布函数给出储能系统的总体容量配置,实现储能系统的整体容量规划.通过对某20 MW(峰值)光伏电站实测数据仿真分析可知,在满足95％储能容量的日需求下,储能配置容量为9MWh.所提出的方法为光伏电站合理配置储能系统提供了理论依据,使光伏电站具备更好的可调可控能力.     

平抑光伏出力波动的混合储能系统控制策略

针对由电池和超级电容器构成的混合储能系统,设计了一种平抑光伏出力波动的储能控制策略。基于含阀值判断的低通滤波算法制定储能系统总充放电功率,在平抑光伏出力波动的同时避免对储能系统的过渡调控。综合考虑储能介质充放电状态,基于滑动平均原理制定储能介质的功率分配策略,以充分发挥不同储能介质的优势,优化储能系统的整体运行性能。仿真分析验证了所设计控制策略的有效性,储能系统可以较小的调控代价完成对光伏出力波动的平抑,且超级电容器平抑功率波动的快变分量,有效降低了储能电池的充放电次数。研究结果对混合储能系统在平抑光伏出力波动中的应用提供了理论参考。     

光储系统并网动态容量规划及运行优化研究

针对电网中光储系统的容量规划问题,提出了一种考虑电网常规机组运行特性的光储系统并网动态容量规划模型。采用双层模型方法,上层规划以项目投资期间的光储系统、电网常规机组总成本为目标,通过灰狼算法求解,得到光储系统容量配置方案,作为下层模型的输入;下层优化以光储并网后的日运行成本最低为目标,通过MATLAB调用Cplex的分支定界算法求解,得到光伏、蓄电池、电网常规机组调度方案,作为上层模型的输入。上下层循环迭代,直至满足收敛条件,实现光储系统容量的动态规划。最后通过具体算例验证了模型的合理性。算例仿真结果表明,该方法兼顾了电网常规机组能耗,得到了经济性最优的光储系统容量配置方案以及光储并网运行调度策略,从而降低电网的发电成本,提升环境效益。     

兼顾补偿预测误差和平抑波动的光伏混合储能协调控制策略

为了提升光伏输出功率预测精度和平抑功率波动,提出一种兼顾补偿预测误差和平抑波动的光伏混合储能协调控制策略.首先,利用概率统计分布对预测误差和功率波动进行分析,确立补偿预测误差和平抑波动目标域,基于预测允许误差上下限值确定补偿预测误差目标域的充/放电参考功率,以一阶低通滤波平滑曲线确定平抑波动目标域的充/放电参考功率.然...     

动态规划算法在光伏储能协调运行系统中的应用

天气的多变性导致光伏出力具有一定的波动性和间歇性,为光伏系统配置合理的储能装置是一种常用的平抑波动、平衡负荷的方法.为此,提出一种光伏储能协调运行系统模型的动态规划算法,并以平衡负荷为目标,建立光伏储能协调运行系统的动态数学模型.该模型充分考虑蓄电池的充放电速度、充放电效率、单位控制时间长短以及剩余电量等蓄电池自身运行约束.以一组光伏发电和负荷需求数据为算例进行分析,证明该动态模型有效以及将动态规划算法应用于光伏储能协调运行系统的可行性及优越性.     

雾霾条件下光伏发电量预测的迭代优化与经济性分析

光伏发电易受温度、辐照度等环境因素的影响,而近年来雾霾（PM_2.5浓度较高）污染严重,大幅降低了光伏系统发电量。因此研究雾霾天气下光伏发电量预测方法对光伏市场的发展具有重要意义。通过采集上海某户用光伏屋顶的全年光伏数据,利用控制变量法及雾霾相似日原理,拟合分析PM_2.5的浓度与发电量损失指数之间的关系,通过迭代原理优化光伏发电量预测算法,并给出雾霾环境下光伏发电量预测公式,修正光伏收益预测模型。结果表明：优化后的光伏预测发电量算法可提高发电量预测结果的精确性和稳定性。通过对3种光伏经济模型进行收益分析,验证了迭代优化算法可有效提高光伏收益预测的精确性。     

基于净能力及二阶锥规划的分布式光储多场景协同优化策略

针对现有配电网中分布式光储调度模型存在资源协同不足、求解复杂等问题,提出了一种基于净能力及二阶锥规划的分布式光储多场景协同优化调度策略。通过引入储能接入配电网后的功率转移分布因子,提出一种基于系统净能力的储能最优选址计算方法;综合考虑储能的运行特性和分布式光伏的出力不确定性,建立以系统日综合成本和削峰填谷为目标的分布式光储多场景协同优化调度模型;利用二阶锥松弛和Big-M法对潮流约束、储能运行约束进行处理,将原规划模型转化为混合整数二阶锥规划问题。以IEEE 33节点系统和西北某实际系统为算例进行仿真分析,结果表明所提方法能在降低负荷峰谷差和日综合成本、平抑负荷波动的同时,显著提高对分布式光伏的消纳能力,验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于果蝇算法与自适应性遗传算法组合优化神经网络的光伏电站短期出力预测

光伏电站的输出功率会随着很多因素发生波动,若能够提高光伏系统出力预测的准确性,则能有效地降低光伏电站并网后对电网造成的冲击,提高电力系统的稳定性。建立了果蝇算法与自适应遗传算法组合优化的BP神经网络的预测模型。从预测结果可以发现,采用组合优化算法的BP神经网络模型能够有效避免地BP神经网络易陷入局部极小值点的缺陷,相比于仅优化权值和阈值的BP神经网络模型提高了预测精度,具有一定的应用价值。     

SA-PSO优化边界最速跟踪微分器在光伏功率平滑中的应用

为了进一步减小光伏阵列并网的功率波动,本文提出了一种基于可变边界最速跟踪微分器的光伏并网功率平滑方法,并采用模拟退火粒子群算法优化边界参数。首先,根据可变边界理论构造广义可变边界最速跟踪微分器。随后,针对边界参数优化问题,本文提出基于短时间尺度波动率的适应度函数进行实时优化,提高了算法的平滑跟踪能力。以华东某地区光伏阵列为例,实验验证该策略比传统策略平滑效果更优越,功率的最大波动和平均波动分别降低了64%和16%,储能充放电能量减少了5%。     

应用于混合储能的组合级联式多端口变流器拓扑结构研究

针对光伏等可再生能源发电的间歇性和功率波动问题,提出一种新型的用于混合储能的组合级联式隔离型多端口变流器拓扑结构及其控制策略。该装置由蓄电池组、超级电容器组、多端口隔离半桥DC/DC变换器和级联式H桥DC/AC变换器组合而成。首先对该拓扑的工作原理进行了分析;然后结合相应的控制策略,通过滑动平均滤波算法将外界给定目标功率指令在各储能单元之间进行合理分配,并在PLECS上搭建了基于该装置的光伏电站并网模型进行仿真;最后,结合仿真结果和实际工程案例对该装置可带来的经济效益进行了定量分析。结果表明,所提出的混合储能拓扑结构可有效结合超级电容器功率密度高、响应速度快,和蓄电池能量密度高、适用于平抑长周期缓慢功率波动的特点,提高了间歇式电源并网运行的电能质量和可调度性,同时避免了蓄电池频繁充放电,显著延长了电池使用寿命。该装置可用于基于蓄电池-超级电容器混合储能(BSHES)的大功率储能电站,实现平滑可再生能源发电输出功率波动和微电网中的调频调压功能,模块集成度高,可实现模块化生产,具有广阔的应用前景。