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。     

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。     

电池储能平抑短期风电功率波动运行策略

为了改善风电场出力特性,提出了一种新的电池储能平抑风电场出力短期波动的运行控制策略——超前控制策略。超前控制策略基于当前的简单控制策略,考虑了未来的风电出力波动对储能装置的当前充放电行为的影响,是一种具有前瞻性的方法。在超前控制策略中,引进了风电预测可信周期的概念,并通过滚动优化计算实现电池储能的动态控制。该方法可降低储能电池的荷电状态约束对其充放电行为的影响,可有效提高储能电池的利用效率。利用该运行控制策略对某大型风电场与电池储能联合运行系统的出力特性进行了研究,结果证明了该策略的有效性。     

平抑风电功率波动的储能容量经济配置方法

以东北某风电场月出力实测数据为对象,通过分析该风电场的功率波动特性,提出了储能系统功率、容量配置方法。该方法以储能系统投资收益最大为目标,结合储能平滑风电出力效果,获取经济性最优的储能系统容量配置方案。结果表明,该优化配置方案在平滑风电功率的前提下,具有良好的经济效益,为风电场中配置储能系统、推进储能系统规模化应用提供了参考。     

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。     

并联储能系统平抑风电功率波动的仿真研究

分析了sTATcoM／BEss的工作原理,建立了STATCOM／BESS的数学模型,设计了基于电流解耦控制策略的控制框图,利用Matlab／simulink仿真证明sTATcoM／BEss平抑风电功率波动的有效性。     

电池储能平抑风电功率波动的预测控制方法

风电波动性和随机性严重影响电力系统安全稳定性。为了平抑风功率波动,提出了一种基于模型预测控制(MPC)原理的平抑风电功率波动的电池储能控制方法。该方法利用风电场超短期功率预测信息,以并网风电功率的波动范围、电池储能荷电状态(SOC)、储能出力大小等为约束,通过滚动优化实现对储能的优化控制。算例表明,该方法既能有效平抑风电功率波动,又能超前控制储能SOC值,维持储能的平滑能力,避免储能过充过放。     

用于平抑风电功率波动的电池储能系统控制策略

采用电池储能系统(battery energy storage system,BESS)与风电场形成联合系统可平抑风电功率波动。如何制定BESS的控制策略以有效平抑风电功率波动,进而最大化系统接纳风电的能力是一个值得研究的重要问题。在此背景下,针对采用BESS平抑风电功率波动的控制策略开展研究工作。首先,针对风储联合系统的结构及特性,建立BESS的数学模型。考虑到BESS在当前时段的充放电行为影响其在下一时段的电池状态,在满足电池实际运行约束的前提下,提出用于平抑风电场出力波动的BESS的改进控制策略。之后,发展以风储联合出力波动越限概率最小为目标的BESS优化控制策略,并采用AMPL/CPLEX商业求解器求解。最后,以某风储联合系统为例,对所提出的BESS改进控制策略和优化控制策略平抑风储联合系统整体出力波动的效果进行验证。     

储能系统平抑风电功率波动及容量动态优化控制

在高比例风电主导的可再生能源电力系统中,利用储能系统平抑风电并网功率波动,可提高风电在电网中的渗透率.为避免储能系统过度充放电,提出了储能系统SOC分区控制模型及控制方法.在此基础上,结合风功率预测信息,提出了风储协调动态优化控制策略,采用超前控制及滚动时域优化方法执行储能的动态控制,在控制允许的范围内提前进行充放电....     

平抑风电功率波动退役电池储能系统容量配置

为平抑风电功率正负向波动、减少储能系统充放电切换次数、延长储能系统使用寿命、降低储能成本,采用从电动汽车上退役的动力电池,建立两组退役电池储能系统(RBESS),分别处于充放电状态,根据风电功率短期预测结果,交替平抑正负向波动。以RBESS成本和平抑波动可靠性最优为目标函数,采用带有精英策略的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行容量配置。以达坂城某风电场的数据进行仿真,验证了所提方法的可行性:两组RBESS可有效平抑风电功率波动并降低充放电切换次数,延长使用寿命,降低储能成本。     

基于数字孪生混合储能的风电功率波动平抑策略

针对风电出力的波动性和预测的不准确性,提出一种基于数字孪生混合储能(digital twin hybrid energy storage,DTHES)的控制策略,对储能设备的运行效率进行优化.该策略综合考虑了风电并网波动、预测模型误差和储能设备的使用效率.首先,将注意力机制(Attention)引入门控循环单元(gat...     

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。     

基于遗传算法的混合储能平抑风电功率波动的优化策略

为了减少风力发电的波动性和随机性对电网造成的冲击,常通过配置储能系统进行风电功率波动的平抑,对此提出了一种基于遗传算法的混合储能风电平抑功率优化策略.首先,基于小波包分解将风电信息分解为高频和低频信号,形成初始功率分配策略;其次,根据当前时刻策略的平抑结果与上一时刻的平抑结果作为评估指标,形成遗传算法的适应度函数;最后...     

计及谷时段风电消纳的储能系统平抑风电功率波动控制策略

储能系统(energy storage system, ESS)仅参与平抑风电功率波动为单一场景的控制策略,存在ESS频繁充放电以及不能有效解决负荷低谷时段风电消纳等问题。为此,提出了一种计及谷时段风电消纳的ESS平抑风电功率波动控制策略。首先,根据风电特性与负荷需求的时序关系,确定ESS在一个周期内的充电和放电区间段。其次,提出了分区间控制的ESS控制策略,在充电区间段以平抑风电功率向上波动为目标存储电量;在放电区间段以平抑风电功率向下波动为目标释放电量。最后,考虑ESS的实时荷电状态(state of charge, SOC)和风电消纳,提出了基于模糊控制的ESS充放电功率修正方法。以某风电场实际数据为例,在风储联合发电系统仿真平台上进行了测试,验证了所提运行策略的可行性和优越性。     

基于储能与桨距角协调控制的风电功率波动平抑方法

在风力发电系统中配置一定容量的储能系统,可以有效平抑风电功率波动。提出一种新的基于混合储能的风电功率平抑控制策略,采用滑动平均值算法获取风电输出期望功率,蓄电池和超级电容构成混合储能补偿系统。采用Mamdani型模糊控制器改变滤波器时间常数,实现可变滤波;考虑到滤波器的延迟效应,利用Takagi-Sugeno型模糊控制器调整蓄电池参考功率值,从而实现混合储能系统内部的协调控制,优化补偿功率分配。同时,提出基于储能系统荷电状态的风储协调控制机制,将风机桨距角的功率调节与储能功率平抑相结合,协同工作实现风电功率的良好平抑。仿真结果表明该协调控制策略具有良好的风电功率平抑效果。     

考虑储能电池运行寿命的风电功率波动平抑方法研究

储能应用于风电功率波动平抑时,存在有效平抑波动功率与减小储能电池负担难以协调的问题,导致风电功率波动平抑效果不佳或储能电池负担增大。针对以上问题,提出了一种改进的自适应滑动平均滤波算法,在满足1min和10min双时间尺度的风电并网功率波动率标准下,对风电功率进行自适应分解,不仅获得了满足风电并网标准的并网功率参考值,还减小了需要储能电池平抑的波动功率,然后采用双磷酸铁锂电池来平抑波动功率,同时考虑荷电状态(state of charge,SOC)反馈,通过检测储能电池SOC的值,判断其是否达到充电上限或放电下限,以此防止过充过放电对储能电池运行寿命的影响,运用雨流计数法寿命评估模型对储能电池运行寿命进行评估。算例表明,所提算法能够根据风电功率波动率的大小在线实时调节滑动窗口的大小,实现风电功率的分解,从而有效地平抑了风电功率波动,并且降低了储能电池的负担,延长了其使用寿命。     

面向风电功率波动平抑的储能系统鲁棒模型预测控制

作为支撑新能源高比例消纳的重要灵活性资源，储能可有效应对强不确定性的风力发电对电力系统安全稳定运行的影响。提出了一种面向功率平抑的风-储系统鲁棒模型预测控制技术。首先，为考虑风力发电的不确定性，避免预测误差的参数化先验假设，采用盒式不确定性集来对风电出力进行建模。其次，建立了包含并网功率波动均值、储能电站运行充放电总能量、储能电站出力系数的风电功率波动平抑效果评价指标。然后，建立了面向功率平抑的风-储系统运行双层优化模型。为提高双层不确定性优化模型的可求解性，采用强对偶理论将原双层模型变换为单层确定性优化模型，并通过大M法用一组线性不等式约束来代替双线性约束。最后，算例分析验证了所提方法的有效性。