基于电池健康度的微电网群梯次利用储能系统容量配置方法

对新能源汽车退役的动力电池进行梯次利用,可有效地提高储能电池的运行周期。根据退役后动力电池健康状态(state of health,SOH)的差异性,提出一种基于电池健康度的微电网群梯次利用储能系统容量配置方法。首先,考虑充放电深度对储能电池寿命的影响,提出基于荷电状态(state of charge,SOC)的储能电池有效容量估算方法,为储能电池梯次利用相关研究提供理论依据。其次,为有效延长储能系统运行寿命,根据电池SOH设置储能系统的动态安全裕度,提高储能系统配置及调控的准确性。最后,根据梯次利用储能系统设定好的动态安全裕度,综合考虑微电网群的供需平衡、联络线损耗、储能的运行寿命及成本等,合理地制定系统选址定容方案。仿真结果表明广泛的动力电池梯次利用有效地降低了投资成本,通过SOH监测设定调控动态安全裕度,降低微电网群储能配置成本,延长了蓄电池使用寿命。     

多微电网互联系统的储能容量配置

随着微电网的发展,微电网之间互联的研究逐渐兴起。为了满足多微电网系统的电能质量和运行稳定性等要求,储能系统发挥着重要作用。同时,为了实现微电网互联运行的经济性最优,需要对多微电网的储能系统进行协调容量配置。建立了层级式微电网互联模型,以传输功率损耗最低作为互联微电网之间以及微电网与大电网之间的功率交换原则,基于多微电网互联系统功率交换和分时售/购电价,建立以多微电网系统经济性最优为目标的目标函数,采用改进的粒子群算法对该模型进行优化求解,最终获得储能系统的容量配置参数。实验结果表明,在满足系统稳定性的前提下,文中提出储能系统容量配置方法使得多微电网系统的经济性更优。     

基于QPSO微电网混合储能系统容量优化配置

储能装置配置的容量不仅影响微电网的经济运行,而且影响供电的可靠性。研究具有典型负载、可再生能源和由电池和超级电容组成的混合储能系统(HESS)的孤立微电网,使用了优化HESS容量的量子行为粒子群优化(QPSO)算法。根据超级电容和电池各自的功率补偿能力,利用低通滤波器原理,采用合理的能量调度策略,避免电池频繁充放电。考虑每种储能类型的额定功率,修正各自的补偿功率。通过判断充电状态是否达到极限,再次修正数值。孤立微电网的仿真结果验证了HESS优化容量配置方法的有效性。以西北地区一个独立微电网为例,验证了该方法的有效性。QPSO与传统粒子群算法(PSO)的比较表明,其可以更快地找到最优解,HESS具有更低的日常开销。     

自治型微电网群多元复合储能系统容量配置方法

针对自治型微电网(简称微网)群及其子微网能够离网运行,且能在极端条件下保持稳定运行的特点,分析了微网群和子微网中累计的不平衡能量在子微网最大允许连续离网运行时间、微网群最大允许连续离网运行时间、极端条件下系统期望稳定运行时间下的变化特性.考虑能量型储能系统补充最大能量缺额和吸收最大的过剩能量、功率型储能系统平抑最大功率波动,提出了微网群主储能系统和子微网储能系统中不同类型储能系统的容量配置方法.对于给定的最大允许连续离网运行时间和极端条件下系统期望稳定运行时间指标,所述方法可计算微网群最小的储能系统容量,且不需要进行大量的时域仿真,针对性强,简单易行.方法应用于广西涠洲岛微网群示范工程设计,通过计算负载失电概率证明了容量配置能够满足系统可靠性要求,验证了该方法的有效性和正确性.     

基于离散粒子群算法的光伏微电网储能容量优化配置∗

传统储能容量配置策略为确保微电网运行的稳定性,在一定程度上增加了冗余投资,为此提出基于离散粒 子群算法的光伏微电网储能容量优化配置.通过蓄电池组与超级电容器的工程模型,获取光伏微电网储能装置的工作 特性,以容量配比最优、投资成本最小为目标构建储能容量优化配置模型,并引入离散粒子群算法求解模型,获得最 优储能容量配置结果.实例分析结果表明,对于蓄电池组与超级电容组成的储能装置,该方法在满足输出功率平衡的 基础上,给出了一个最优容量配比和最强经济效益的容量优化配置方案.     

基于VMD-APSO的风电场混合储能系统容量优化配置北大核心CSCD

针对风电波动性、间歇性和难预测等严重冲击电网安全运行问题,提出一种利用变分模态分解(VMD)和自适应权重粒子群算法(APSO)获得风电场混合储能系统容量优化配置方法。首先,基于典型日风电输出功率,利用低通滤波法得到满足标准的目标并网功率并获得储能系统参考功率。然后,将其通过VMD分解为高、低频功率,由超级电容器和蓄电池承担。最后,考虑储能充放电功率与荷电状态(SOC)等约束,建立以系统年综合成本最小为目标的容量优化配置模型,采用APSO算法求解并分析最优分界点和对应的储能配置方案。算例结果表明所提方法可有效平抑风电波动,降低储能容量,提高系统供电可靠性与经济性。     

面向配电网优化运行的混合储能容量配置EI北大核心CSCD

为提高配电网对分布式光伏的消纳能力,实现主动配电网优化运行,提出一种基于改进希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的混合储能(hybrid energy storage system,HESS)容量优化配置方法。该方法首先获得光储系统参与配电网运行的最优出力与光伏实际出力之间的不平衡功率,将其作为混合储能的参考功率,采用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)将不平衡功率分解为一系列固有模态函数(intrinsic mode functions,IMF),通过递归希尔伯特变换得到各IMF的瞬时频率-时间曲线,可有效避免传统HHT存在的模态混叠效应,提高瞬时频率的准确性。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确定分频频率,采用功率型储能和能量型储能分别对不平衡功率的高频分量和低频分量进行平抑。最后,考虑充放电效率、荷电状态和全寿命周期成本,提出经济最优配置方案。     

基于合作博弈的微网储能容量优化配置

合理配置储能容量在平抑清洁能源功率波动、辅助稳定电网频率等方面具有重要意义。针对含有风电、光伏发电的微网,兼顾储能设备参与电网一二次应急调频,利用储能空闲资源参与电网调频,同时考虑了微网的电量成本、投资维护成本等因素,以微网每天综合费用最低为优化目标,基于合作博弈建立微网均衡模型,利用粒子群和内点算法求解各微网最优容量配置。算例结果验证了模型与方法的合理性。     

考虑运行寿命内经济性最优的梯次电池储能系统容量配置方法

退役动力电池的梯次利用是电动汽车行业可持续发展急需解决的问题.为确保梯次电池储能系统的经济性,在规划阶段需对储能系统进行容量配置,提出了基于雨流计数法和等效循环寿命法的梯次电池寿命评估方法.考虑容量保持率变化对储能系统寿命和经济性的影响,以储能系统实际运行寿命内净收益总和最大为目标,提出了梯次电池储能系统容量配置方法,...     

基于能量协调控制的混合储能系统容量配置方法

为了平滑离网光伏发电系统中源荷之间功率差的随机波动,提出了一种适用于混合储能系统中不同储能介质之间充放电功率分配的能量协调控制策略。该策略依据不同储能介质的实时荷电状态,结合最大可能充放电时间,令超级电容器优先充放电,当达到其充放电极限时,再控制蓄电池进行充放电。在此基础上根据全寿命周期理论,考虑实时荷电状态、负荷缺电率和系统自主运行能力等约束,建立混合储能系统容量配置优化模型。利用改进粒子群算法对算例进行求解分析,并与单一蓄电池储能进行比较,验证能量协调控制策略的有效性和容量配置优化模型的正确性。     

计及微电网储能系统寿命损耗的容量配置

微电网储能系统容量配置不同会使系统使用寿命不同进而影响微电网投资成本。根据微电网实际工作状态,采用雨流计数法统计寿命估算所需的储能系统充放电深度,并建立储能寿命损耗模型对微电网储能系统进行寿命估算。以微电网综合运行成本,储能系统投资及运行维护成本之和最小为目标建立储能系统容量配置模型,并采用粒子群算法对模型进行求解,根据储能系统工作循环建立储能系统设备利用率指标用以评价容量配置结果。算例分析表明,所提方法能够优化容量配置结果,避免容量浪费,减小微电网投资成本,提高了微电网运行的经济性。     

离网直流微网群混合储能容量优化配置方法

为了优化储能系统容量配置,提高直流微网群的供电可靠性和经济性,文中提出了一种考虑各子微网互为备用的独立型直流微网群混合储能联合优化配置方法。首先,以直流微网群混合储能整体投资运维等年值成本最低为优化目标,建立混合储能容量配置模型;其次,在不失各个子微网混合储能容量配置独立性的前提下,进一步降低混合储能的配置成本;最后,以双直流微网群为算例对象,通过对比独立优化与联合优化的配置结果说明了利用微网群功率互联的特点能够大幅降低混合储能系统投资成本,提高微网群运行稳定性,从而证明文中所提配置方法的优越性。该方法后期可为独立型直流微网群的规划建设提供依据。     

含干热岩增强地热系统的微能源网容量优化配置EI北大核心CSCD

随着我国高品质干热岩资源的发现,干热岩增强地热系统(hot dry rock enhanced geothermal system,HDR-EGS)以其清洁、稳定以及热电联供的优势受到广泛关注。基于青海共和盆地干热岩资源特点,提出了含HDR-EGS的微能源网架构。建立了包括干热岩热提取循环、地热发电系统和供热系统的HDR-EGS热电联供模型,充分发挥其作为灵活性调节资源的优势。构建了风、光发电与HDR-EGS联合供能的微能源网规划模型,提出了综合考虑投资、运行成本以及碳减排价值的微能源网容量优化配置策略,并通过算例验证了模型和策略的有效性。仿真结果表明,含HDR-EGS的微能源网既可以降低风、光发电系统的容量投资成本,还可以有效提升可再生能源消纳和供能的可靠性。     

一种提高微电网储能电站电池使用经济性的 混合储能容量配置方法

微电网储能电站具有保障可靠供电及缓解功率波动2项主要功能。针对微电网储能电站的功能特点,分析微电网储能电站的负荷需求、常用电化学储能方式(铅酸电池和磷酸铁锂电池)的特性、微电网储能电站适应不同工况的运行控制方法;给出了微电网储能电站混合储能电池容量配置设计原则。进行实例计算及对比分析,证明混合电池容量配置可提升电池使用的经济性。     

脉冲负载下电网储能电池最优容量配置方法研究

针对传统脉冲负载下电网储能电池容量配置方法调频能力差、频率波动大的问题,研究了一种新的脉冲负载下电网储能电池最优容量配置方法。分析脉冲负载下电网储能电池多角度最优容量,判定储能电池的容量、有效功率、充放电速率,研究储能电池最优容量倍率特性,对脉冲负载下电网储能电池参与脉冲负载下电网进行两次调配,进而去除调频死区,实现电网储能电池最优容量配置。与传统方法进行实验对比,结果表明,研究的最优容量配置方法在负载脉冲下具有很强的电网调频能力,调频频率波动更小,为电网储能电池最优容量配置方法提供有利科学依据。     

基于改进粒子群算法的储能调峰容量优化配置研究

配置储能系统是减少机组调峰负担、增加清洁能源接纳空间、降低新能源大规模并网给电网带来的压力的有效手段。首先,在分析储能调峰机理的基础上,综合考量储能调峰相关收益及成本,提出储能调峰的日效益模型及日成本模型;其次,以储能调峰日净收益最大为目标,综合考虑储能荷电状态约束、调峰后峰谷率、容量平衡等多种约束条件,提出考虑储能调峰效果的容量优化配置模型;然后,基于线性递减的惯性权重和异步学习的学习因子对标准粒子群优化算法进行改进,提出改进的粒子群算法,对储能容量进行优化配置;最后,综合考虑不同电池储能系统、不同季节典型日负荷间的差异,对某工业园区储能调峰容量进行优化配置,验证了所提模型和改进粒子群算法的有效性。算例结果表明,采用改进粒子群算法可以更快更好地得到优化结果。     

基于蒙特卡洛模拟和频谱分析法的孤岛微电网储能容量配置EI北大核心CSCD

为解决孤岛型微电网中间歇性新能源消纳及功率波动问题,提出了一种考虑不同储能设备特性的容量配置方法。首先,基于蒙特卡洛模拟法,抽样得到孤岛型微电网中负荷和间歇性新能源出力情况。然后,考虑微电网潮流约束和安全约束,建立消纳间歇性新能源所需最小补偿功率模型,利用非线性内点规划求解出最小补偿功率。通过离散傅里叶变换,对求出的最小补偿功率进行频谱分析,根据不同储能设备的补偿频段,利用反傅里叶变换得到时域补偿指令,计及储能设备的充放电效率,计算出储能设备的实际充放电功率,进而得到满足补偿要求的储能最小容量。最后,以欧盟第五框架计划支持下的微电网研究项目提出的一个微电网算例,进行仿真计算,验证了所提方法的有效性。     

基于功率能量特性的含小水电微电网储能容量配置方法

含小水电微电网受源荷不确定性影响易产生较大的功率波动,离网状态下易导致微电网系统停电、弃电的发生。为了充分考虑含小水电微电网功率、能量的平衡特性,提高含小水电微电网运行的经济性和鲁棒性,提出一种基于功率能量特性的含小水电微电网储能优化配置方法。首先,分析了含小水电微电网的功率能量平衡机理,提出了该微电网的功率能量特性模型;然后,在含小水电微电网功率能量特性模型和源荷不确定性模型的基础上,提出了基于功率能量特性的随机场景分解聚类方法和储能容量配置方法。最后,以某地区离网型含小水电微电网为仿真算例,通过与现有方法进行结果对比和影响因素分析,验证了所提方法的有效性。     

基于主从博弈的多微电网储能容量优化配置

为了充分发挥价格杠杆在微电网储能配置中的作用,提升多微电网储能充放电的协调性,提出一种基于主从博弈的多微电网储能容量优化配置方法。配电网作为博弈主体,考虑价格杠杆对微电网储能充放电行为的影响,以配电网运行成本最低为目标对电价进行调整,下发给博弈从体。多微电网为博弈从体,考虑运行策略对容量规划的影响,以各微电网年化总成本最低为目标,建立微电网储能容量双层优化配置模型,确定对应电价下微电网的最优储能容量及运行策略。IEEE33节点系统算例分析表明,通过价格杠杆对微电网的储能容量进行优化配置后,既提高了微电网自身的收益,又减小了配电网的运行成本。     

基于谈判博弈的微电网群多主体共享储能容量优化配置策略

大力发展新能源,是构建新型电力系统、推动能源转型的必然选择。文章提出了基于谈判博弈的微电网群多主体共享储能容量优化配置方法。首先,考虑微电网群运营商(MGCO)与共享储能运营商(SESO)之间的协同交互机制,建立基于共享储能的微电网群容量优化框架;其次,考虑微电网之间的能量共享以及共享储能容量租赁,构建考虑能量共享的微电网群容量优化配置模型;然后,计及共享储能动态租赁,构建SESO储能容量优化配置模型;在此基础上,构建基于谈判博弈的MGCO和SESO储能容量配置模型,并提出基于ADMM的分布式求解方法。最后,基于MATLAB进行算例分析,结果表明,所提储能优化配置方法能够在降低MGCO成本的同时提高SESO的收益,达到了双赢的效果。