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%。     

考虑风电消纳的电热混合储能系统优化定容方法

大规模风电并网影响了电力系统的安全稳定运行,导致电网出现弃风现象,限制了风电的发展。考虑电力系统与热力系统的协调运行,使用电热混合储能系统与电网进行电量交换可以有效提升风电消纳水平,文章提出了一种考虑风电消纳的电热混合储能系统优化定容方法。首先,基于历史风电数据对风电功率建模,获得满足并网要求的目标并网风电功率;随后,采用电储能、电锅炉和储热设备组成电热混合储能系统,建立考虑电热混合储能系统运行约束,以系统总成本最低为目标的优化定容模型,并求解出电热混合储能系统的经济优化定容结果;最后,使用某电热综合能源系统的实测数据进行仿真计算,算例结果验证了所提方法对电热混合储能系统优化定容的有效性,在提高系统风电消纳能力的情况下保证了系统整体的经济效益。     

储能技术及其在电力系统稳定控制中的应用

基于储能原理的稳定控制装置通过向电力系统提供系统不平衡有功和无功功率的补偿可以有效地提高交流输电系统的稳定性。详细分析了这类控制装置的工作原理,并建立了其数学模型。在此基础上,进行了特征值和时域仿真分析,以探讨其工作特性。作为应用实例,较详细介绍了两种基于不同储能原理的电力系统稳定控制装置,一种是基于超导磁储能原理的电力系统稳定控制装置;另一种是基于飞轮储能原理的电力系统稳定控制装置。基于超导磁储能原理的电力系统稳定控制装置由超导磁体、电力电子变换装置和相应的控制系统组成。文中研究了该装置向小扰动情况下的大型互联电力系统低频振荡提供阻尼和在大扰动情况下增强系统暂态稳定性的能力。此外,还介绍了作者研制的基于超导磁储能电力系统稳定控制装置的样机,并在实验室环境下进行了控制装置的特性试验。对于基于飞轮储能的电力系统稳定控制装置,介绍了控制装置的基本原理和系统构成,并用数字仿真的方法对其工作特性进行了分析,得到了满意的结果。     

电力系统低频振荡和储能系统

研究了将能量储存系统用于提高电力系统振荡稳定性的潜力。首先简要回顾了过去40年中在电力系统振荡稳定性领域的研究和应用的发展情况,包括电力系统振荡稳定性的分析和控制;然后论述了在电力系统中应用能量储存系统的不同课题;第3部分重点讨论了用能量储存系统改善电力系统振荡稳定性问题;最后提出了一些建议。     

飞轮储能系统研究进展、应用现状与前景

飞轮储能系统是应用前景广阔的新技术,详细地介绍了国内、外高等院校、科研院所与科技企业的最近研究进展与应用现状,论述了该技术的应用方向与前景,并对飞轮储能系统研究进展、应用现状与前景进行了总结.     

计及负荷可控性的微网储能容量优化配置

合理配置储能容量,是保证以可再生能源为主体电源的独立微网经济可靠运行的关键。基于微网地下水开采负荷的可控性,提出可再生能源/储能/负荷协调的微网系统功率分配策略。在此基础上,考虑蓄电池储能的运行特性对其寿命影响,提出微网电池储能的容量优化模型。以中国西北地区风光互补独立微网为例,对电池储能容量优化进行研究,仿真结果验证了所建模型的合理性。     

直流微网中混合储能系统的无互联通信网络功率分配策略

直流微网中通常采用混合储能系统作为缓冲环节,对分布式能源和负载引起的不同时间尺度功率波动进行补偿。为实现功率在能量密度型储能元件和功率密度型储能元件之间合理分配,提出无互联通信网络的分层控制策略。其中,底层控制以电压变化率作为虚构的信息载体,通过设置不同储能接口变换器输出电压关于功率的"灵敏度",确保超级电容在负载突变瞬间能够提供大部分功率;二次控制对底层控制产生的稳态误差进行补偿,以实现输出电压稳定,并保证超级电容稳态电流为零。在此控制框架下,各储能单元仅需本地信号即可实现自主协调运行,避免了互联通信网络所带来的经济性和可靠性问题。最后,实验结果验证所提方法的可行性和有效性。     

飞轮储能技术在风力发电中的应用

随着风力发电的大发展,风电在未来电网中所占的比例越来越大,然而,风电在并网过程中带来的一系列问题,成为制约风力发电的瓶颈。飞轮储能技术作为一种电网调频和短时间内调峰的手段,具有一系列适合于风电并网调节的优点,引起了广泛的关注。一些试验性和实际的应用表明,飞轮储能技术在解决风电并网问题上有着很大的潜力。     

离网自治型蓄电池储能风力发电系统规格设计

在传统蓄电池储能离网风力发电系统结构基础上,去除泻荷装置,在保证风力发电系统自治、连续不间断运行的前提下,分析系统能量控制方法,给出系统中各组成元件规格的设计方法,主要包括风电机组尺寸及蓄电池容量的设计,以期减小自治离网系统尺寸,降低系统成本。选取香港和丹麦两地进行案例研究,依据所提规格设计方法进行系统尺寸设计,仿真结果表明:两地系统都实现了全年能量供需平衡,设计出的风电机组尺寸和蓄电池容量为两地实现连续、自治、不间断运行前提下的最小配置,从而验证了所提蓄电池储能离网自治型风力发电系统规格设计方法的合理性与有效性。     

微网中的储能设备及飞轮储能特性的研究

分析了在微网中的储能设备,重点研究了飞轮储能设备的特性,并在电力系统仿真软件DIgSILENT/Power Factory中进行了仿真,验证了其正确性 。     

基于离散傅里叶变换的孤岛型微电网混合储能优化配置

分析了孤岛型微电网中电源负荷不平衡功率的产生,基于离散傅里叶变换,将不平衡功率分解成日分量和小时分量,分别采用压缩空气储能和钠硫电池平衡该分量,为了使得分解后的日分量和小时分量最优,专门研究了不平衡功率离散傅里叶变换分断点的分断原则。在此基础上,综合计入储能投资运行成本、系统缺电损失费用和弃风惩罚费用等,建立孤岛型微电网混合储能优化配置模型。该模型可以实现离散傅里叶变换分断点和混合储能容量的统一优化,且优化过程中实现了压缩空气储能和钠硫电池两种储能容量优化配置的完全分解,简化了模型的求解复杂性。采用实际微电网系统进行了算例分析,验证了所述模型和方法的正确性。     

飞轮储能系统改善并网风电场稳定性的研究

采用飞轮储能单元作为并网风电场的能量缓冲装置以稳定并网风电场的功率输出。建立了基于等效电路的飞轮储能系统的数学模型,并设计了以风力发电机输出有功功率和无功功率作为控制信号时的控制策略。最后以随机风波动为例,对采用飞轮储能系统的并网风电场进行了仿真研究。结果表明,此方案能实现风电机组输出有功功率和无功功率的综合快速补偿,有效地改善并网风电场的电能质量和稳定性。     

适用于风电功率调控的复合储能系统及其控制策略

复合储能系统能够发挥不同储能方式的优势,有效提高储能系统的综合性能。针对并网风电功率调控目标,考虑不同储能方式的特性,构建一种基于蓄电池和飞轮储能的复合储能系统结构和数学模型,并重点研究其控制策略。通过合理设计中央管理层的控制策略,可以保障复合储能系统安全稳定运行,并对其吞吐功率进行优化,从而能够提高风电功率的调控效果;对于储能单元控制器,提出了蓄电池的功率和能量两种激活模式,并结合多模态电流滞环控制方法,实现功率在复合储能系统的各储能单元间合理流动。仿真结果表明,所提复合储能系统及其控制策略是可行有效的。     

基于微型压缩空气储能的混合储能系统建模与实验验证

微型压缩空气储能是一种新型的储能技术,可以与飞轮等组成混合储能系统。文中介绍了基于微型压缩空气储能的混合储能系统的结构及工作原理,根据现有设备的实验结果提出了压缩空气储能原动部分的数学模型,包括压缩空气压力、温度、阀门、透平等环节,并通过拟合的方法进行参数辨识。最后,搭建了混合储能系统的仿真算例,并通过仿真与实验数据的对比验证了模型的适用性和有效性。     

A Power Control Method to Save Energy for Wayside Energy Storage Systems in dc‐Electrified Railway System

The introduction of wayside energy storage systems is effective for the recovery of regenerative brake energy in dc‐electrified railways. However, considering the cost of their deployment, it is preferable to maximize the energy saving effect with a minimum capacity of the energy storage devices (ESDs). In this paper, we propose a power control method that can improve the energy saving effect while managing the energy of the ESDs. The proposed method is implemented by controlling the filter capacitor voltage of the line side of the power converter for the ESDs depending on their energy and the line voltage of the overhead contact line to which they are connected. Next, the proposed method is verified by numerical simulations and experimental tests with a 1 kW class downsized model.     

电压型超导储能系统的统一直接功率控制方法

将PWM整流器的直接功率控制方法用于电压型超导储能系统的电压源型换流器,给出了新的开关矢量表,并提出了斩波器的直接功率控制方法。文中的电压源型换流器和斩波器的直接功率控制方法以有功功率为纽带,可对超导储能系统进行一体化的功率控制。仿真结果表明,该控制方法具有良好的控制性能,十分适用于电压型超导储能系统。     

超级电容储能系统鲁棒分数阶PID控制设计

针对超级电容储能系统(supercapacitor energy storage system,SCES)设计了一款鲁棒分数阶PID(robust fractional-order PID control,RFOPID)控制.首先,利用高增益扰动观测器(high-gain perturbation observer,H...     

A Heuristic Combinatorial Optimization Algorithm for Load-Leveling and Peak Demand Reduction using Energy Storage Systems

A method for applying combinatorial optimization algorithms to Energy Storage System (ESS) scheduling is presented in this paper. Scheduling is essential for the integration of ESS in electrical networks at grid level or at consumer level to achieve the objectives of integration such as constraint management or energy cost reduction and for efficient storage dispatch. It also shows that for a time-of-use (ToU) tariff scheme based on the shape of the demand profile with higher prices tied to peak periods, effective load-leveling, and peak demand reduction always leads to energy cost reduction. While other methods usually require more information such as generation cost curves or ToU tariffs to schedule ESS, the proposed method uses only demand profile information and ESS parameters to achieve load-leveling and peak demand reduction and also considers the entire optimization time horizon. This is done by combining heuristic bin packing and subset sum algorithms with specific modifications to the standard forms and through transformations. A case study is presented in which the algorithm is used to schedule household ESS with repurposed electric vehicle batteries and the results are compared to a demand response scheme on the same setup.     

Grey Wolf Optimizer for Optimal Sizing and Siting of Energy Storage System in Electric Distribution Network

One of the most important issues that must be taken into consideration during the operation of distribution network is improving the network reliability. This objective can be achieved by connecting energy storage systems (ESSs) to the network; the correct size and location of these ESSs cause enhancing of the system reliability. This paper proposes an efficient methodology based on the Grey Wolf Optimizer (GWO) to determine the optimal size and location of ESSs in a distribution network so as to minimize the total annual cost of system comprising the cost of energy not supplied (ENS), the ESSs' investment costs and operating costs. The proposed methodology is applied to two radial distribution systems, a 30-bus, 11-kV system and a 69-bus, 12.6-kV system. The results obtained via the proposed GWO are compared to those obtained via classical approaches, dynamic programming (DP), and meta-heuristic algorithms (PSO). In the case of a 30-bus network, the total cost is saved by 14.12% from the base case, network without ESSs; and, in the case of a 69-bus system, the cost is saved by 39.03%. Additionally, particle swarm optimization (PSO) and artificial bee colony (ABC) algorithms are programmed and their results are compared with those obtained via the proposed GWO. The obtained locations and sizes of ESSs encourage the usage of the proposed methodology due to its ease and efficiency in solving the optimization problem under study.     

飞轮储能的仿真系统研究

飞轮储能在很多能源相关领域有着广阔的应用前景。基于飞轮储能技术的基本原理及飞轮储能系统的主体结构,以Simulink为平台搭建了飞轮储能的仿真系统,包含充电模型和放电模型两部分,各自由电机本体、转速计算、磁极位置检测及位置控制等模块组成,其中转速计算模块是区分两个模型的所在。基于所搭建的仿真平台,对充放电过程进行了仿真,并对占空比、转动惯量与摩擦系数对储能系统的影响进行了仿真分析。