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。     

基于遗传算法的风电混合储能容量优化配置

为了降低独立风力发电系统中储能装置的生命周期费用,建立以风力发电系统中储能装置的生命周期费用最小值为优化的目标函数、负荷缺电率等指标为约束条件的模型,结合蓄电池和超级电容器储能特性,利用风电和负荷48 h的发用电数据,研究包含蓄电池和超级电容器的储能系统能量管理策略。提出了一种基于改进粒子群算法的储能容量生命周期费用优化配置方法,算例分析证明该算法具有有效性和实用性,优化后的系统很大程度上节省了经济成本。     

平滑可再生能源发电系统输出波动的储能系统容量优化方法

光伏、风力发电等可再生能源(renewable energysources,RESs)具有随机性、间歇性等特点。为了抑制RESs输出波动对电网的不利影响,提出了用于平滑RESs发电系统功率输出的储能系统(energy storage system,ESS)容量优化确定方法。利用离散傅里叶变换(discrete Fouriertransform,DFT)对RESs输出功率进行频谱分析,基于频谱分析结果,考虑ESS充放电效率、荷电状态(state of charge,SOC)及RESs发电系统目标功率输出波动率的约束,确定所需ESS最小容量。采用美国华盛顿州实际观测风速数据及日本东北电力公司风电场接入电网20min有功功率波动规范(最大波动率为10%),在一风力发电系统中对该方法进行了验证。算例结果表明采用该方法能够以较小的容量将风机输出最大波动率由61.7%降到9.9%。     

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。     

用于平抑风电波动的飞轮储能阵列容量配置方法

随着我国风力发电的快速发展,风电输出功率的随机性和波动性使得电网调频难度加大,为解决此问题,可采用大容量高功率飞轮储能系统进行平抑,因此亟需研究飞轮储能阵列的容量配置方法,增大系统的利用率并降低初始投资成本。通过建立250 kW/50(kW·h)大容量高功率飞轮储能单元模型,引入相应单元以及阵列控制策略。基于低通滤波方法,在考虑储能阵列的充放电效率以及荷电状态的条件下对储能阵列容量配置计算进行了研究。针对容量配置过程中由于充放电效率而引发的容量配置过大的问题,提出了一种电量调节控制策略,以及一种飞轮储能阵列容量配置方法,通过调整充放电功率指令,减少储能单元数量,实现储能阵列利用率的增大并降低初始投资成本。以储能配置不超过风电场装机容量的20%为约束条件,针对山东某风电场实际输出功率数据,仿真验证了本文提出的飞轮储能阵列容量配置方法。     

风电场复合储能系统容量配置的优化设计

依据风电场复合储能系统的功能和工作特性,提出了一种复合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)容量的优化配置方法,使其在满足平滑风电功率波动等技术性能的同时,还能满足系统的经济性要求。首先,提出了一种能够定量反映功率曲线平滑度的判据标准。其次,建立了复合储能系统特性参数–风电功率平滑度的短期神经网络模型,并在此基础上综合考虑了复合储能系统的技术性能和经济性能,建立了反映复合储能系统特性参数–风电功率平滑度、复合储能系统成本特性的长期数学模型。最后,通过遗传算法对该模型的目标函数进行寻优,从而得到复合储能系统最佳的特性参数组合。算例分析表明所提出的方法是合理、有效的。     

平抑风电波动的混合储能容量配置及控制策略

为了平滑风电场输出功率,降低风电波动对电网造成的冲击,利用能量型储能元件电解槽与功率型储能元件超级电容相结合形成的混合储能系统对风电波动进行平抑。首先对大量时间片段内的储能出力进行概率统计分析,通过并网功率波动率在风电波动限值范围内的概率变化评估风电波动平抑效果,将给定置信水平的输出功率作为混合储能额定功率。在此基础上,通过考虑经济性的自适应滑动窗口算法将混合储能功率分解,进而确定超级电容的额定容量以及电解槽的额定功率,实现了兼顾经济性和波动平抑效果的容量配置。其次,依据超级电容的荷电状态、电解槽额定功率、储能系统总体功率指令制定混合储能系统的运行控制策略。最后结合风电场实际运行数据,仿真验证了所提方法可以实现功率分配、保证储能各元件正常运行,同时有效降低了风电输出功率的波动。     

基于经验模态分解的平滑可再生能源功率波动的储能容量优化

随着可再生能源并网渗透率的提高,可再生能源并网的功率波动对电网产生诸多不利影响。储能系统(energy storage system,ESS)可有效克服可再生能源发电系统的功率波动性问题。为了平滑可再生能源的功率波动并确定储能容量,应用经验模态分解(EMD)的方法:对可再生能源输出功率样本进行EMD分解,得到一系列固有模态函数(IMF)。基于分解结果,考虑ESS充放电效率、荷电状态(state of charge,SOC)以及可再生能源系统输出功率的波动率约束,确定所需最小的ESS容量。以某地区风电场实际功率数据为例,算例结果表明,采用该方法能有效平抑风电功率波动,所用的储能容量较小,且能保证系统稳定运行。     

基于置信容量的风场配套储能容量优化配置

风力发电具有随机性和波动性,给大规模利用风力资源造成诸多困难。通过配置储能设备可以平滑风电场功率输出,使风电场可以替代火电或供应电网负荷。首先,该文基于风资源特性定义了风电场的火电替代容量和负荷供应容量,这两个指标反映了风电场稳定输出功率或供应负荷的能力;其次,根据风资源数据和置信要求,可以通过混合整数线性规划求解火电替代容量和负荷供应容量;最后,根据风电场火电替代容量和负荷供应容量的具体需求,进一步构建了储能MW/(MW·h)参数的优化配置方法,该方法通过计算储能参数可行域边界,再根据储能成本系数确定最优配置方案的范围。算例选用广东省风力发电历史数据,采用该文方法可以快速确定储能最优参数配置,同时兼顾配置的经济性及供电平稳性、可靠性。     

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。     

基于复合储能系统平抑风电场波动功率研究

由于风能的不稳定性,风电场输出功率带有波动性和间歇性,某种程度上导致风力发电并网难以及"弃风限电"等问题。依据风电输出功率波动特性,提出由先进压缩空气储能和钒液流电池组成的复合储能系统,用于平抑风电场输出功率波动。并通过模拟仿真验证了钒液流电池对风电场侧快速波动功率的补偿和平抑具有良好效果。结果表明,先进压缩空气储能系统具备大功率大容量特性的同时,适合应用在风电场并网侧调节风电场输出功率。     

用于风电平抑的混合储能选型和容量优化配置方法

采用小波包分频技术对风电功率进行分解,考虑储能选型策略与混合储能容量配置之间的相互影响,提出一种用于风电平抑的双循环储能容量配置方法。该方法内循环以混合储能组合方案为优化变量,外循环以储能内部功率划分的分界点为优化变量。以储能成本为目标函数,评估各分界点下不同储能方案的经济性,同时进行混合储能的选型和容量的配置。最后将与提出的风电平抑方法与其他方法进行对比,利用Matlab仿真软件验证了该方法的有效性和优越性。     

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。     

风电氢储能混合系统的容量配置

将风电和氢能两种绿色能源耦合在一起,针对风氢耦合发电系统的燃料电池和电解槽出力响应延迟问题,采用燃料电池和超级电容器减少延迟。考虑到储能系统不仅要尽可能减少能源的浪费,还要最大限度地消除风电波动性的影响,最小目标函数为风电弃风量、负荷缺电率和风电波动量,对风氢混合储能系统进行容量优化配置。在求取最优解集中,基于决策变量的搜索范围,采用不同的变异策略,使带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)的全局寻优能力更强。通过算例分析,验证该方法的有效性。     

平抑长短期风电功率波动的风储协调运行方法

提出了一种基于模型预测控制(MPC)和低通滤波(LPF)原理的实时平抑长短期风电功率波动的风储协调运行方法。首先,该方法利用风电场发电功率预测曲线,综合考虑优化时域内实际并网功率的平滑效果、储能荷电状态(SOC)、储能出力以及相关约束,通过每15min的滚动计算来实现对储能系统的优化控制。然后,建立了MPC与LPF两种原理的联系,推导了对常规LPF原理进行补偿的计算公式,使得储能SOC变化能够跟踪MPC设定的优化轨迹。算例分析表明,新方法既能够有效平抑1min和10min的短期风电功率波动,又能在15min~4h的时间尺度上,有效控制储能SOC的变化范围。     

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。