基于SOC调整的光伏电站储能系统调控策略

光伏（PV）发电输出功率具有波动幅度大和随机性强的特点,大规模并网光伏电站需要电池储能系统（BESS）对输出功率波动进行平滑抑制,以降低对电网的冲击。提出了一种衡量不同BESS控制策略抑制PV功率波动能力的评价指标,针对现有基本功率平滑控制策略的不足,提出基于电池荷电状态(SOC)调整输出的储能功率控制策略。通过调节BESS输出功率,对PV输出功率中较高频段波动成分进行补偿,并且在储能电池荷电状态（SOC）偏高/低时对输出功率加以自适应调整,在不削弱补偿效果的前提下,将SOC维持在正常范围内。仿真结果表明所提方法在光伏输出波动剧烈时仍有较好的平滑效果,并且对电池容量的需求较小。     

考虑储能电池SOC状态的风电场功率波动抑制控制

在风电场增设储能系统通过功率的动态补偿可以有效地平抑风电场的功率波动,改善风电电能质量,提高电网的风电接纳能力。综合考虑电池的荷电状态(SOC)和风电场输出功率波动抑制效果,提出了一种模糊自适应的控制策略,通过调节滤波时间常数防止电池的过载,通过在有功功率给定值上加上模糊调整量优化电池的SOC状态。仿真结果表明,该控制策略能够兼顾风电场功率波动抑制效果和储能电池的SOC状态,对储能电池的荷电状态进行优化,达到延长电池寿命的目的。     

基于电池荷电状态和可变滤波时间常数的储能控制方法

针对可再生能源输出功率波动性大且随机性强的特点,在计及储能电池使用寿命等约束条件的基础上,提出了一种基于实测电池荷电状态的可变滤波时间常数储能控制方法。该方法通过实时调节储能系统的输出功率,对可再生能源输出功率中某一特定频段的波动成分进行补偿;同时根据电池的荷电状态值,对滤波时间常数进行调节,从而使电池的荷电状态值稳定在一定的范围内,避免了电池的过充/放电。在PSCAD中搭建的光储系统仿真模型,验证了所述方法的有效性。     

基于储能SOC优化控制的风储电站实时跟踪发电计划控制策略

随着风力发电的快速发展,提高风力发电的可调度性受到了越来越多的关注。针对目前跟踪发电计划控制策略存在的问题,研究基于储能SOC优化控制的风储电站实时跟踪发电计划控制策略,提出保证在误差允许范围内实时跟踪发电计划的前提下,以降低储能系统电量波动范围和放电深度为控制目标、采用实时滚动优化方法的控制策略,建立了储能SOC优化控制模型,并采用基于动态规划的优化算法进行求解。最后以北方某风光储输联合发电示范工程中的实测数据为例编程仿真,并与普通控制策略对比分析,验证了本文方法的可行性与有效性。     

基于变平滑时间常数的电池储能系统优化控制方法

在风力发电系统中配备一定的储能系统将会起到平滑功率波动的作用.以储能并网逆变器及其优化控制为研究对象,从兼顾并网功率平滑度和延长储能系统使用寿命出发,提出一种基于变平滑时间常数和功率限幅的优化控制方法,通过实时调整平滑时间常数和功率限幅来实现对电池储能系统的保护.逆变器的底层实现采用可切换模式的改进双环控制算法,避免电池欠压或过压运行.实验结果验证了所提优化控制方法的有效性和可行性,能避免电池储能系统的过充、过放和过载状态.     

基于多智能体的电池储能系统SOC均衡控制策略

针对应用二级频率控制器来解决分布式电池储能系统中SOC(荷电状态)的一致性问题,提出一种基于多智能体与下垂控制相结合的SOC均衡控制方法。该方法在不需要中心控制器的情况下,实现多电池储能系统的SOC一致性,不仅能够实现不同容量电池SOC的均衡控制,还能提高交流母线频率的稳态偏差。考虑电池长期使用带来的容量衰减,设计了相应的自适应容量估计算法用于消除扰动。在包含3个电池储能系统和恒功率负载的孤岛交流微电网仿真平台上进行实验,验证了所提方法的有效性。     

实时平抑风电场功率波动的电池储能系统优化控制方法

文中提出了一种基于模型预测控制(MPC)的实时平抑风电场功率波动的电池储能系统(BESS)优化控制方法.该方法以未来一个控制时段使用的储能出力最小为目标,考虑2个时间尺度(1 min与30 min)下的功率波动约束、BESS最大功率约束和容量约束.当合成输出功率不满足功率波动约束时,采用约束软化调整技术,兼顾期望目标,以获得满意的优化结果.然后,实现了基于区间削减技术的主动式能量反馈控制,避免了BESS的过充或过放.同时,考虑减小合成输出功率的粗糙度,自适应地调整粗糙度惩罚因子,进一步平滑了输出,减小了BESS能量,从而在满足功率波动平抑指标的同时,提高系统运行经济性.算例分析表明,相对于传统基于一阶低通滤波的方法,所述方法只需配置较小的容量,且算法简单、计算量小,便于工程在线实现.     

平抑光伏发电功率波动的储能配置方法

光伏发电具有典型的波动性和间歇性,大规模并网应用危及电网的稳定运行,引入储能可有效平滑并网功率,降低光伏并网对电网的影响。配置储能需要考虑长期的光伏出力情况并顾及光伏并网要求。依据光伏并网国家标准设定了功率平抑目标,设计了一种改进型的储能配置方法。该方法遍历全年的光伏出力情况并采用基于低通滤波算法和概率统计相结合的计算方法,选取了满足全年功率平抑需求的时间常数;分析得出了储能参数的计算公式,进而可获得储能容量和储能功率的配置定额,可满足光伏电站每天的功率平抑需求,提高光伏电站被电网接纳的能力。算例分析验证了该方法的有效性可行性,可为光伏电站的储能配置提供参考。     

基于MAS的MMHC-BESS PQ控制SOC协同控制方法

由于电网中可再生能源发电的间歇性和易变性、用户侧负荷的不确定性以及能量的双向性,需要一种合理的微电网协同控制方案来实现多BESS微电网的可靠运行.鉴于模块化多电平复合变换器(modular multi-level hybrid converter,MMHC)电池储能系统(battery energy storage systems,BESS)的效率高、成本低等优点,根据MMHC-BESS的拓扑结构对其进行了建模和SOC估计,并在此基础上提出了一种MAS控制微电网MMHC-BESS PQ控制的SOC协同控制方案,实现了并网微电网内能量的供需平衡、容量不同的MMHC-BESS的SOC协同控制以及MMHC-BESS逆变器输出功率的限幅,最后通过仿真验证了所提方法的有效性.     

基于储能电池的光伏功率波动平抑策略

为了平抑光伏发电功率波动,并优化光伏出力特性,在运用小波包分解光伏波动频率特性的基础上,提出了基于2组电池组拓扑结构的电池储能系统(battery energy storage system,BESS)在线运行策略和双BESS的最优容量确定方法。模型中2组BESS工作状态分别为充电和放电状态,当某一电池组电能状态达到满充或满放时,则2组电池同时切换当前的工作状态。基于光伏发电厂实测数据,对所提方案进行了验证,结果表明,所提方案不仅在光伏出力特性上取得了较好的平抑效果,而且在电池特性上,由于采用双BESS,很大程度上降低了BESS充放电次数,提高了储能系统利用效率。     

基于滑动最小二乘算法和电池荷电状态的储能 系统平滑控制策略

利用电池储能系统平滑间歇式电源的输出功率波动可以提高该类电源输出功率的稳定性。提出一种基于滑动最小二乘算法和电池荷电状态的电池储能系统实时控制策略。通过滑动最小二乘拟合算法确定储能系统的功率输出量,并辅助以荷电状态和最大波动功率限制调节,从而有效降低平滑控制过程中电池的充放电深度。实验结果显示,与传统基于滤波算法的控制策略相比,在获得相同平滑效果的情况下,新的控制策略具有更小的荷电状态波动量,可以较大程度降低所需电池容量,并延长电池的寿命。     

基于滑动最小二乘算法和电池荷电状态的储能系统平滑控制策略

利用电池储能系统平滑间歇式电源的输出功率波动可以提高该类电源输出功率的稳定性。提出一种基于滑动最小二乘算法和电池荷电状态的电池储能系统实时控制策略。通过滑动最小二乘拟合算法确定储能系统的功率输出量,并辅助以荷电状态和最大波动功率限制调节,从而有效降低平滑控制过程中电池的充放电深度。实验结果显示,与传统基于滤波算法的控制策略相比,在获得相同平滑效果的情况下,新的控制策略具有更小的荷电状态波动量,可以较大程度降低所需电池容量,并延长电池的寿命。     

平抑风能波动的储能电池SOC与滤波协调控制策略

风电功率波动率是风电并网考核的重要内容之一,采用蓄电池储能装置是平滑风能波动最常用的方案。为提高储能设备的使用寿命,提出一种蓄电池充放电控制策略,在最小容量配置下能保持蓄电池荷电量（SOC）水平,同时实现对风电功率的滤波。MATLAB仿真结果表明所提控制策略可以在满足风功率波动指标的基础上取得良好的SOC控制效果,且实际并网储能系统的模拟测试验证了该策略的可行性和有效性。     

光储式充电站基于SOC的改进型准PR下垂控制研究

针对光储式电动汽车充电站以DG形式接入微电网的情况,提出了一种基于SOC的改进型功率耦合下垂控制,在系统孤岛运行时,能根据充电站储能系统SOC的变化,改善充电站与其他DG之间的功率分配;在微电网并网/孤岛双模式切换时,结合相应的并网输出功率的改变和预同步控制,来实现双模式切换的平滑过渡。在逆变器的双环控制中,电压外环采用准PR控制,电流内环采用比例P控制,实现对参考信号的快速跟踪和无差控制。最后,基于MATLAB/Simulink针对不同工况对控制策略进行了对比研究,仿真结果表明,所提出的改进型下垂控制能实现充电站向电网方向放电的灵活有效控制。     

储能电池平抑风功率波动策略

为了平抑风功率波动,并优化风电场出力特性,基于双电池组拓扑结构的电池储能系统(Battery Energy Storage System, BESS)提出了在短期内平抑风功率波动的新型控制策略。该策略基于即时控制策略,把未来风功率波动对当前储能电池充放电行为的影响纳入考虑范围。双BESS则根据策略需求进行充电或放电,任一电池组电量达到满充或满放,则两组电池的工作状态同时切换。在新型控制策略中通过风电预测并结合滚动优化法实现双BESS动态控制。实践表明该策略在风电出力特性上不仅取得了较好的平抑效果,而且能降低因储能容量不足引起的瞬时大功率波动。在电池特性上,由于采用双BESS,很大程度上降低了电池充放电次数,延长了电池寿命。     

伏波动平抑下改进K-means的电池储能动态分组控制策略

针对电池储能系统(battery energy storage system, BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge, SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小-最大调度方法获取光伏并网指令。其次,设计了改进侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimizer, IDMO),并利用它对传统K-means聚类算法进行改进,加快了聚类速度。接着,制定了电池单元动态分组原则,并根据电池单元SOC利用改进K-means将其分为3个电池组。然后,设计了基于充放电函数的电池单元SOC一致性功率分配方法,并据此提出BESS双层功率分配策略,上层确定电池组充放电顺序及指令,下层计算电池单元充放电指令。对所提策略进行仿真验证,结果表明,所设计的IDMO具有更高的寻优精度及更快的寻优速度。所提BESS平抑光伏波动策略在有效平抑波动的同时,降低了BESS运行寿命损耗并提高了电池单元SOC的均衡性。     

风电功率波动平抑下储能出力与平滑能力的动态优化控制策略

风电场并网处布置储能系统能改善并网经济性,平抑风电并网功率波动。然而,储能出力优化电网运行性能受储能系统的功率、容量和能量状态等诸多因素影响。本文引入储能电池出力能力指标,设计了保护储能电池和保障并网功率平衡能力的多目标优化模型,提出一种基于储能荷电状态模糊动态调节的模型预测控制策略,在整体上保证储能出力最小水平,在局部储能高充/放电区域的时段内提高储能充/放电出力能力,并将本文方法与传统模型预测方法进行仿真对比。结果表明,在相同储能配置比例下,本文方法能有效平抑风电功率波动,综合指标均优于传统模型预测方法,在优化负荷功率波动的同时也提高了储能系统的功率支撑能力,平衡了储能输出和平滑能力的矛盾。     

基于储能的电力系统安全调控方法

“双碳”目标下新型电力系统面临交直流系统故障耦合传播、频率与电压稳定风险上升等新的安全问题,引入储能参与安全调控的研究已逐渐成为热点。为了更有效地挖掘储能参与安全调控的能力,有必要对储能为电力系统提供安全支撑的场景、理论与技术方法进行梳理总结,并在此基础上探讨后续需要重点关注的问题及研究思路。从储能对电力系统静态安全、动态安全、交直流混联电力系统安全、主动安全技术、辅助服务市场5个方面进行总结,涉及储能与电网可靠性、储能与频率稳定性、储能与电压稳定性、储能与输电堵塞、储能与直流闭锁连锁跳闸防控等方面的研究进展,指出了关注储能备用荷电状态(state of charge, SOC)、储能与其他调控资源之间多时间尺度耦合研究的重要性,以及完善储能参与系统紧急安全调控服务市场机制的必要性,对促进储能参与新型电力系统安全调控的研究具有一定参考意义。