直流微网混合储能系统优化控制策略

和单一储能相比,蓄电池/超级电容混合储能系统可以满足微网多样化的要求.在独立直流微网系统中,根据优先使用功率密度较高的超级电容、减少蓄电池频繁大电流充放电的原则,提出了一种混合储能系统优化控制策略.加入延迟环节延迟蓄电池出力,由超级电容迅速平抑系统功率波动;根据超级电容实时荷电状态和充放电状态,采用模糊控制器调整延迟时间,在保证超级电容安全运行的前提下实现其充分利用;蓄电池作为持续供能设备,采用基于其端电压的多滞环电流控制方法,对蓄电池充放电过程进行优化,减少高频充放电电流切换造成的损伤.仿真实验结果验证了控制策略的有效性.     

基于快速模型预测控制的超级电容城轨充电

超级电容作为一种新能源设备已经应用到了城轨列车中。常规时储能式城轨超级电容仅需在停站的30 s内充满电就能保证列车到下一站的正常运行。而这也要求充电设备提供快速上升无尖峰的大功率充电电流。考虑到充电需求及超级电容模型复杂性,将该充电问题构建为一个模型预测控制问题,通过一种改进的内点法对所构建的目标函数进行求解。相较于传统的内点法,仅选用一个经过试验验证的固定障碍参数进行求解。同时引入一种暖启动机制,将每一时刻的最终解作为下一时刻的初始解。两种机制的引入大大简化了目标函数的求解过程,实现了模型预测控制在大功率快速充电控制中的高效应用,控制效果达到预期。仿真及试验验证了所设计算法的有效性。     

基于Ansoft的超级电容器的研究与仿真

超级电容器(Ultra capacitor)是近期发展起来的一种新型储能元件,针对超级电容在混合动力汽车起动发电系统的应用,介绍了超级电容的结构和模型,通过Ansoft-maxwell 2D的瞬态起动和发电仿真再次验证了超级电容在汽车ISAD系统中相对于蓄电池的明显优势.通过Ansoft的瞬态仿真计算验证了超级电容对汽车ISAD系统性能的改善性.     

超级电容驱动的电梯制动能量回馈损耗控制

为了有效回收电梯制动时的再生电能,降低系统损耗,提出一种储能回馈型电梯能量控制方案.方案利用超级电容的储能特性实现电梯系统的电能吸收与回馈,从而将制动产生的电能用于补充母线,对功率采取补偿.首先针对超级电容驱动设计了相应的充放电阈值、容量和功率约束,用以提高其充放电效率,以及和其它模块的匹配性.然后设计了基于超级电容与双向DC-DC的储能电路拓扑,根据归一化与约束分析,得到了占空比调节与纹波抑制的关系.最后,通过对超级电容模块及其效率分析,设计了不同功率等级下的交替工作策略,给出了不同功率等级下超级电容与DC-DC的工作状态、功率约束,有利于DC-DC对超级电容电压的控制,提升超级电容和DC-DC的综合效率.基于Simulink搭建仿真模型,结果表明在电梯制动过程中,超级电容能够准确及时的对制动能量进行回收,并且将回收的能量及时准确的回馈给母线,实现功率补偿的同时,也能避免功率波动,具有良好的驱动控制和能量管理能力,有效降低系统中的能量损耗,从而改善能效.     

超级电容在地铁牵引供电系统中的节能应用

近年来随着超级电容的应用和发展,车载式和地面式电容型储能系统已经成功地应用于地铁牵引供电系统,对电网的节能和稳压起到了良好的作用。本文对电容型储能系统在地铁牵引供电系统断电时需要把车辆紧急召回的极端条件下的应用做了进一步的探索。     

具有储能环节的电力电子变压器电能质量研究

为解决电力电子变压器无法抵抗电网电压中断这一问题,将储能环节与电力电子变压器相结合进行研究。其中储能环节由超级电容和双向DC/DC变换器所构成。当电网中发生电压中断时,具有储能环节的电力电子变压器可以维持其低压侧直流电压的稳定。给出储能环节中的主要参数与控制策略,在Simulink中建立仿真实验。仿真结果证实:具有储能环节的电力电子变压器具有抵抗电网电压中断的能力,使电网中的设备安全、稳定运行。     

基于线性自抗扰的超级电容储能变换器控制北大核心CSCD

针对超级电容储能系统应用于间歇性大功率场合外部扰动的随机性和非线性问题,通过分析超级电容储能系统结构和工作原理,基于超级电容器和三相交错并联双向直流变换器的工作特性分析和数学模型,提出了一种电压外环线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control, LADRC),电流内环PI移相均流控制的超级电容储能变换器控制方法,论述了线性自抗扰控制所需的参数整定过程,并在MATLAB/Simulink中进行仿真验证。结果表明,在直流母线电压与负载扰动的情况下,上述改进控制方法较PI控制可有效抑制直流母线电压波动,改善超级电容储能系统的动态响应速度和抗干扰能力。     

电动汽车复合储能系统能量管理策略及其 快速控制原型验证

纯电动汽车储能系统需同时满足高功率密度与高能量密度的要求,但现阶段单一储能单元往 往难以同时具备这两种特点。将高能量密度的锂电池与高功率密度的超级电容进行合理搭配,形成复 合储能系统,是解决以上问题的一个有效方案。该文以宝马 I3 纯电动汽车作为目标车型,设计了锂电 池/超级电容复合储能系统,并制定了一种基于规则的能量管理策略,综合考虑了外部工况要求、锂电 池与超级电容的荷电状态,自动规划工作模式,充分发挥各储能单元自身优势,在极端状况下可自动 启动保护模式;同时,基于快速控制原型的思想,设计搭建了以 dSPACE 为控制中心的复合储能系统 能量管理策略快速控制验证平台,搭配可编辑电力参数的外部电子负载设备,完成了能量管理策略的 半实物实验验证。实验结果表明,电动汽车锂电池/超级电容复合储能系统搭配合理的能量管理策略, 能够充分发挥锂电池的能量特性与超级电容的功率特性,更好地满足了现代纯电动汽车对续航里程与 动力性能的要求,同时可节约能源,在一定程度上起到延长储能系统使用周期的作用。     

离网型风电系统混合储能装置控制策略研究

离网型风电系统中引入混合储能装置,能显著提高系统运行稳定性.考虑到蓄电池与超级电容功能上的互补特性,提出了模糊控制与非线性死区特性相结合的方式.利用模糊控制对死区特性的控制参数进行合理的选取,达到优化蓄电池与超级电容充放电过程的目的.基于Matlab/Simiulink平台搭建风电混合储能系统并进行相应仿真,对比使用模糊控制与否时的功率分配效果,得出了上述控制策略对蓄电池在电量充足和电量不足时的充放电有较为合理的控制,延长了储能系统的使用寿命.     

基于改进粒子群算法的超级电容参数辨识

针对超级电容的模型参数辨识不准确问题,首先分析了超级电容单体的储能原理和性能特点,将二分支等效模型作为超级电容的模型,然后使用最小二乘算法和改进粒子群算法对模型参数进行辨识,最后通过仿真和实验比较两种算法辨识效果,证实该文所提出的改进粒子群算法更能准确地辨识出超级电容模型参数。     

基于混合储能结构的能量捕获无线通信信道容量分析

针对现有能量捕获技术存在能量来源不稳定、储能设备容量有限等特点,提出了一种基于超级电容和电池的混合储能结构,并建模分析其相应的通信信道容量性能。首先,针对点对点能量捕获无线通信系统,建立基于混合能量存储结构的通信信道模型。其次,根据能量捕获的随机特性,假设能量到达过程符合伯努利随机过程,提出了一种近似最优能量分配策略,推导出系统平均吞吐量的上、下界限及其常数差值,并进一步求得系统近似信道容量。最后,通过实验验证了在捕获能量小于和大于超级电容储能容量两种情形下,系统信道容量上、下界的恒定差值分别为1.77bps/Hz和2.49bps/Hz;同时,相比传统节点采用电池作为单一储能结构,混合能量存储结构能够有效提高系统的能量利用率,增大系统的信道容量,当超级电容储能容量与电池储能容量的比例为12时,信道容量的上界 可提升到70%。     

考虑多场景新能源预测的月度机组组合研究

为提高月度机组组合对不确定新能源的适应性,提出了一种考虑多场景新能源预测的月度机组组合方法,以提升电网新能源消纳能力。首先介绍了新能源多场景预测的基本概念,并提出了多场景新能源的表示模型。在此基础上,以预期运行成本及新能源损失电量最小化为目标,考虑电力电量平衡、网络安全、电厂合同电量等运行约束,构建了考虑多场景新能源预测的月度机组组合模型。该模型本质上为混合整数非线性规划问题,可以利用CPLES等规划程序包求解。以IEEE-30节点系统构造的算例表明,该方法能够充分考虑不确定新能源对电网运行的影响,提高月度机组组合方式对不确定性新能源消纳的鲁棒性。通过调整运行成本和新能源损失电量之间的比例系数,可以优化机组组合方式,协调系统运行经济性和节能性,提升电网运行整体效益。     

A Game Theory‐Based Coordination and Optimization Control Methodology for a Wind Power‐Generation Hybrid Energy Storage System

The installation of an energy storage system to smooth the fluctuations of wind power output at a certain wind farm can improve the electric quality of wind power connected to the grid. In order to reduce the capacity of the energy storage system and the loss of the battery and make full use of the advantages of the super‐capacitor, a game theory‐based coordination and optimization control methodology for a wind power‐generation and storage system (WPGSS) is presented in this paper. Aiming to maximize the WPGSS's overall profit, the methodology, taking the smoothing effect of the active power, the cost of the hybrid energy storage system (HESS), and the earnings of wind power connected to grid into consideration, builds a coordination and optimization control model based on the ensemble empirical mode decomposition (EEMD) algorithm combined with game theory. In the model, the low‐pass filtering signal obtained by the EEMD is used to smooth the fluctuations of wind power output, and the band‐pass filtering signal and high‐pass filtering signal obtained by the EEMD are used to achieve energy distribution among the HESS. Cooperative game theory is introduced to determine the filter order of the EEMD according to the state of charge (SOC) of the HESS and to achieve the coordination and optimization control of the WPGSS taking the maximization of the WPGSS's overall profit as the game's goal constraint conditions. The genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) are adopted to solve the model's optimal solution, and the simulation tests were realized to verify the effectiveness of the proposed method, which can provide a theoretical basis for the coordination and optimization control of the WPGSS.     

用户侧蓄电池储能容量优化修正方法研究

现有的用户侧蓄电池储能容量优化修正方法存在着负荷率低、能量浪费率高的缺陷,为此提出一种新的用户侧蓄电池储能容量优化修正方法.根据用户侧蓄电池储能结构,建立储能容量优化修正目标函数,并设置函数约束条件,利用改进的粒子群算法对函数进行求解,得到用户侧储能电容最佳优化修正结果.测试结果显示,与现有的用户侧蓄电池储能容量优化修...     

带有储能设备的智能电网电能迭代自适应动态规划最优控制

智能电网是新一代电网建设的目标,也是国际电力工业界的共同选择. 本文研究在储能设备接入电网情况下,建立一套基于自适应动态规划（Adaptive dynamic programming,ADP）的智能电网电能自适应优化控制的理论与方法,实现电网发电端以及用户端的智能交互,开辟对智能电网供需优化匹配与调控方法的新途径. 论文首先给出动态规划的最优性原理以及带有储能设备智能电网的运行方式并提出优化目标;然后,设计新型迭代自适应动态规划方法实现对储能 设备的最优控制,并证明自适应动态规划方法的收敛性,在理论上保证了对智能电网电能的优化;最后,给出仿真例子显示出所提出控制方法的有效性.     

基于多状态概率模型的新能源消纳能力分析

新能源发电装机规模日益增加,客观评价电网消纳新能源的能力是提高新能源渗透率又保证系统安全稳定运行的重要条件。本文基于新能源联合出力多状态概率模型,考虑系统调峰容量约束,利用新能源装机规模、损失电量及消纳电量在无约束情况下新能源理论可发电量中的占比等指标来综合评估电网的新能源消纳能力,进而提出一种基于多状态概率模型的新能源消纳能力分析方法。对某省2020水平年规划电网新能源消纳能力进行了实例分析,统计历史年新能源出力概率分布,并依据该统计结果求取了风电、光伏联合出力概率分布,利用该省电源、负荷等规划数据测算了系统剩余调峰容量,进而评估了新能源消纳能力,分析了状态数选择对分析结果的影响,验证了所提出方法的正确性和有效性。     

考虑新能源接入的电力多目标优化调度

发展新能源技术是减少化石能源依赖以及解决污染排放问题的有效途径,但是规模化的新能源并网也会影响电网的安全稳定运行。为研究以风电、电动汽车为代表的新能源并网对电力调度的影响,建立综合考虑电网运行成本、污染排放、日负荷方差等因素的多目标动态环境经济安全调度模型,并采用基于分解的多目标进化算法（MOEA/D-M2M）进行复杂约束条件下的调度分析。对含风电和电动汽车并网的10机系统进行仿真研究,验证了所提调度模型及方法的合理性及有效性。     

电网设备能效综合评估算法及其应用

为了降低电网能耗,为其设备优化升级提供指导,以电网主要设备为研究对象,建立了能效综合评估算法。首先分析电网设备能效影响因素,建立设备能效模型,从单类设备综合损耗率与单台设备损耗率严重超标台数率两个方面挖掘能效指标并给出指标计算方法。考虑到各指标对能效影响的重要程度是多方面的,建立递阶层次结构模型,采用层次分析法计算指标的权重值,同时采用模糊综合评价法计算指标的能效量化分值,以克服其模糊性。采用所建立的算法对某电网的主要设备进行能效分析评估,结果表明了该方法的实用性和有效性。     

一种基于新能源驱动的存储系统的能耗优化方案

能源成本的增长和环境问题的日益突出使得数据中心面临严峻挑战,引进经济环保的新能源已经迫在眉睫。但是,新能源的间歇性、不稳定性和突变性等特点,导致数据中心无法有效适应新能源。为此,各大数据中心提出能源管理策略和负载调度算法等解决方案,但是现有的研究成果大多是针对计算方面的能耗优化,无法适应于存储方面。鉴于此,提出一种基于新能源驱动的存储系统的能耗优化方案,利用不同存储介质的特性和在线-离线负载划分模型来实现负载能耗需求和新能源供应的匹配。为保证存储系统的性能和能耗效率,采用双驱动和虚拟化合并技术实现细粒度的能耗控制方案;此外,还设计并实现了一种离线负载优化调度算法,进一步提高了新能源的利用率。实验结果表明,优化能耗方案可以使新能源的利用率达到95%,同时保证存储系统性能的退化比例低于9.8%。     

仿真环境下的云计算数据中心能耗评估方法

数据中心能耗优化问题是云计算领域的重要研究方向,但在真实环境中进行相关研究需要承担巨额的研究成本,并且实验周期长,因此仿真技术在该领域广泛应用.为提高数据中心能耗感知仿真实验的准确性和可信度,本文分析了仿真平台的内置能耗模型和其他学者提出的能耗评估方法,并在此基础上提出了基于CPU和内存利用率的能耗评估方法,该方法考虑了CPU利用率对内存能耗的影响,采用多元非线性模型进行回归分析.实验证明,本文提出的能耗评估方法在适用于仿真平台的同时具有较高的预测精度,有效地提高了云计算仿真平台能耗评估的准确性.