储能参与风电场惯性响应的容量配置方法

在当前风电高渗透率的背景下,电力系统对风电场的惯性响应能力提出了相应的技术要求。风电机组通过转子惯性控制可以提供一定的支撑,但受转子转速限制,风电机组难以在全风况下满足惯性响应需求。针对该问题,文中提出储能参与风电场惯性响应,将风电机组的转子惯性控制和储能控制相结合,使风电场具备类似于传统电源的惯性响应能力,并分析了不同风况下的储能容量需求,提出了基于非参数核密度估计的储能容量配置方法,摆脱了传统参数估计法对风速分布特性的依赖。算例分析表明,所提方法可有效降低储能配置容量,提高储能参与风电场惯性响应的技术经济性。     

用于短期电网调度的风电场储能容量估算法

为实现电网对风电场出力的短期调度,提出基于正态分布的风电场储能系统容量估算法。通过对比历史风电出力样本数据与电网调度数据值,运用统计的方法分析样本区间内功率偏差值的正态分布参数。并提出采用储能经济因子对储能效果加以评估。以新疆某中型风电场长期统计的风速、实际风电出力和预报出力数据为样本数据,运用所提方法对其所需储能容量进行估算。仿真结果表明,所得储能容量能使风电场满足调度出力要求,且其小于风电场容量的10%,验证了所提方法的经济性和可行性。     

储能型风电场一次调频容量优化与风电功率协调分配

考虑到风电场与储能多方面的成本,提出了一种基于分层架构的风电与储能协同参与一次调频的容量优化方法及相应的风电功率协调分配方法。在系统规划层,基于多时间尺度模型,分析了全年风电场的运行特性和一次调频备用需求,通过机会约束规划配置储能容量,并通过对单个预测时段调频成本的优化,确定风电备用的最优减载率与储能调频最优出力;在风电场控制层,通过分布式控制将风电场减载需求按比例分配至不同风速的机组,无需集中控制器便实现了功率的协调分配。算例仿真结果表明所提方法能够在提高储能型风电场调频经济性的同时,使全风速工况的风机参与备用功率的协调分配。     

大型并网风电场储能容量优化方案

为减少大型并网风电场输出功率不稳定给系统频率造成的较大影响,在Matlab平台中仿真了风电机组输出功率随风速变化的规律,以风电机组输出功率特性函数和风电场风速概率分布函数为基础,提出了一种计算大型风电系统长时间稳定输出所需储能容量的方法,并用实际风电场数据验证了该方法的有效性,以期为风电场设计提供决策参考。     

风电场日出力曲线和储能容量关系研究

为了促进风能的利用与发展,减小大型并网风电场输出功率不稳定给电力系统调度带来的影响,提出了一种基于功率预测和储能系统配合的风电场功率波动平抑方法。分析了风电场日出力曲线与储能容量关系,对风电场历史实测风速数据进行统计,给出风电场合理的储能容量,以期为风电场储能系统容量的选取提供参考。根据某额定装机容量为100 MW的风电场实测风速数据对功率波动平抑过程进行仿真分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

结合随机规划和序贯蒙特卡洛模拟的风电场储能优化配置方法

通过在风电场站内优化配置储能资源,可以有效平抑风力发电的出力波动,提高风电的并网消纳水平。结合多场景随机规划和序贯蒙特卡洛模拟方法,提出了考虑储能寿命折损的风电场站内储能优化配置方法。首先,利用考虑风电出力和负荷典型场景集的随机规划模型,求解风电场站内储能的初始配置方案。其次,利用自回归滑动平均模型模拟出风电场全年时序风速,利用序贯蒙特卡洛模拟出机组、线路工作状态时序,对配置初始储能方案的联合发电系统进行全年运行模拟。然后,基于运行模拟中储能的等效循环寿命和储能容量的收益投资比对储能初始配置方案进行修正。仿真结果表明,所提方法能够有效考虑风电场全年的出力变化,以及储能循环寿命折损的影响,获得合理的储能优化配置方案。     

含风电-SMES的电力系统暂态稳定概率评估

大规模风电并网给电力系统的稳定运行带来了新的挑战,储能是应对这一挑战的技术之一。以超导磁储能(SMES)为例,提出了含风电-SMES储能的电力系统暂态稳定概率评估方法。首先搭建了一个含有风电和储能的仿真测试平台,其中：风电场采用双馈型风力发电机等值模拟,储能的模型采用SMES的三阶模型。在此基础上,研究了含风电和SMES的电力系统暂态稳定概率评估的方法,重点考虑了故障扰动和风速波动等随机因素,故障扰动包括故障位置、故障类型、故障持续时间以及重合闸成功与否等。基于二分法和蒙特卡罗仿真,量化了系统失稳的风险,建立了风电场的渗透率、储能容量和系统稳定性之间的定量关系。最后,结合SMES的技术经济性分析,给出了最优储能容量计算方法。     

基于离散傅里叶变换的风电场储能容量的优化研究

文中分析了在风电场中配置储能系统的3种应用。基于风电并网功率波动率,采用离散傅里叶分析法对风电功率进行频谱分析,以获得满足风电并网技术要求的风电并网功率,并通过优化得出储能及系统备用容量。以某实际风电场的历史出力数据为例,对储能容量进行优化,优化结果表明,该方法在配置较小储能容量的情况下能够达到平抑风电功率波动的目的,大幅减小系统的备用容量需求,缓解了备用机组的负担,提高了系统对风电的接纳能力。     

储能参与风电一次调频的容量优化

风电高渗透率下的电力系统运营商要求风电场提供一次调频服务,风电机组通过变桨控制可以提供一定的调频备用,但风电场长期降额运行降低了经济效益。本文提出储能参与风电场一次调频,将风电机组变桨控制与储能控制相结合,使风电场具备类似于传统电源的一次调频能力。提出了基于机会约束规划的储能容量优化方法,建立以风储系统运行成本最小为目标,以满足一次调频需求为约束的优化模型,采用置信水平实现风储系统在调频可信度和运行成本之间的折中。分析了典型参数对储能配置容量的影响。研究结果表明,所提出的方法降低了储能的配置容量,提高了储能参与风电一次调频的经济性。     

风电场可靠性建模

考虑风速和风向的随机变化、风电机组的功率特性、不同风电场之间风速的相关性以及风电机组停运模型、风电场尾流效应和气温的影响,建立了风电场可靠性模型及尾流效应模型。仿真结果验证了所提模型的有效性。该模型为进一步研究含风电场的电力系统可靠性评估、风电场容量可信度以及其他风电场并网问题打下了基础。     

Considering wind speed correlation of WECS in reliability evaluation using the time-shifting technique

Wind power is a very useful renewable energy source that is attracting consideration around the world due to its non-exhaustive nature and its environmental and social benefits. The correlation between multiple wind sites has a significant impact on the reliability of power systems containing wind energy conversion systems (WECS). Conventional methods cannot be directly applied to evaluate the reliability of WECS in the absence of comprehensive modeling techniques that recognize the correlation of the wind speeds at different wind farm locations. This paper proposes a model for power system reliability assessment that can consider the wind speed correlation and preserve the statistical characteristics of wind speeds, such as the mean and deviation of the wind speed time series (WSTS). A time-shifting technique is used to produce a new WSTS for a given correlation between two wind sites. The optimal shifted time at the two sites is determined using a linear interpolation technique. The probability distributions of the generated power and the system reliability indices with different degrees of correlation between the two sites are compared using two reliability test systems, i.e. the RBTS and the IEEE-RTS. The results show that the proposed method is useful in evaluating the reliability of WECS with correlation between two wind sites.     

风速时间序列的符号化描述

利用统计分析技术,对已知的时间序列外推,可以克服短期风速预测中缺乏因果关系的困难。但在选择外推模型、参数及学习样本等方面存在主观认识模糊性的挑战。为降低主观认识模糊性对分类预测效果的影响并提高样本分类效率,提出按变化特征来定义符号,以及用符号串描述风速时间序列的粗粒化概念。在此基础上,引入趋势特征,完善风速时间序列的符号化过程,提出单元窗口特征和趋势特征相结合的两层符号化方法。利用甘肃酒泉风电基地一年的实际数据验证了该粗粒化方法的有效性。     

风储系统作为黑启动电源的容量配置策略

风储系统作为黑启动电源,对解决风多水少地区水电黑启动难题具有重要作用,但风电波动及储能高成本制约了风储黑启动的发展.为解决风电参与黑启动的功率波动问题,在考虑风电出力波动性和电池储能系统自身运行约束的基础上,提出了风储系统作为黑启动电源的储能容量优化配置策略.首先基于黑启动最小风速,定义最小风速概率密度以及最佳风速概率...     

A study of the flywheel capacity of the power compensator for the wind turbine generator

Nowadays, the Wind Turbine Generator (WTG) system is remarkably increasing as a renewable energy resource in Japan. But in the WTG, the power fluctuations caused by the wind speed fluctuation are the most crucial issue in providing their energy to the utility. It was found that a power compensation system (PCS) of suitable capacity is not yet available. In this paper, the time range and standardized wind speed including fluctuations are discussed. We estimated the storage capacity of PCS at different wind profiles by standardization of wind speed and verified the validity of their capacities using a computer simulation. In this way we determined the suitable capacity of the power compensation system. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 143(4): 64–71, 2003; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.10122     

高比例风电接入的电力系统储能容量配置及影响因素分析

储能技术是解决高比例风电消纳问题、提高系统可靠性的有效手段。然而储能不同的功能定位、典型负荷曲线与风电出力曲线的选取等都会影响储能的配置结果。为研究储能配置规律,分别建立了考虑风电不确定性、风电爬坡以及风电消纳问题的多参数储能配置模型。研究储能不同功能定位下的配置情况。在此基础上,基于单一变量原则以及相关性分析,量化研究系统中各类参数对储能配置的影响。算例结果表明:通过风电的合理接入可减少所需配置的储能容量,合理的储能接入节点可有效降低网损;单纯依靠储能解决风电消纳问题时所需配置的储能容量最大;决定储能容量配置的价格型参数主要为分时电价;系统型参数中对储能容量影响最大的是风电装机容量以及峰谷差率。     

Accurate prediction of different forecast horizons wind speed using a recursive radial basis function neural network

Environmental considerations have prompted the use of renewable energy resources worldwide for reduction of greenhouse gas emissions. An accurate prediction of wind speed plays a major role in environmental planning, energy system balancing, wind farm operation and control, power system planning, scheduling, storage capacity optimization, and enhancing system reliability. This paper proposes an accurate prediction of wind speed based ona Recursive Radial Basis Function Neural Network (RRBFNN) possessing the three inputs of wind direction, temperature and wind speed to improve modern power system protection, control and management. Simulation results confirm that the proposed model improves the wind speed prediction accuracy with least error when compared with other existing prediction models.     

基于风速随机性的风储系统并网优化模型

针对储能系统能够对能量起到时间迁移作用,风储联合运行系统得到了广泛的关注。基于风电功率概率分布特征,建立了一个以风储系统的收益最大化为目标函数的概率并网模型。利用风速Weibull函数,推导出了储能系统功率在不同概率参数和不同并网方式下的概率分布函数。根据概率论区间估计方法,对风储系统中储能系统容量进行了计算和确定。最后,通过仿真软件,对储能容量确定方法和系统概率并网模型进行仿真,分析了不同概率参数和不同并网方式对储能容量和系统模型的影响,同时,验证了该模型和方法的可行性和正确性。