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。     

考虑光伏预测误差兼顾平抑波动的双层储能运行策略

为满足新能源发电并网要求、保证电力系统稳定运行,针对间歇性新能源发电的不确定性及波动性给电网设备稳定运行带来的安全问题,文中提出一种以补偿预测误差和平抑并网功率波动为目标的双层规划模型。首先,构建容量与误差满足率特性曲线得出最优储能容量,提高储能系统的经济性。其次,上层规划模型以预测误差最小为目标,建立储能系统充放电功率分配策略,并考虑储能电池循环寿命,设置非必要补偿值以避免其过充过放;下层规划模型以并网波动率最小为目标函数,采用模型预测控制算法对补偿后的光伏出力进行超前滚动优化控制,实现对光伏出力波动的平滑。最后,以上述模型为基础建立模型评估指标函数,以新疆某21 MW光伏电站为例进行算例分析,验证了策略的可行性。     

计及储能出力水平的平滑风电功率模型预测控制策略

风电大规模并网的有功功率波动给电力系统造成了较大的影响,在风电场并网处加入储能系统可有效平抑风电并网功率波动,提高风电在电网中的渗透率。在储能电池平滑风电功率波动的典型应用场景下,提出了一种计及储能电池出力能力的模型预测控制方法,在减小储能电池出力的同时,兼顾电网对储能系统充放电能力的需求。首先,利用风储发电系统的数学模型,分析储能电池当前输出功率对未来出力能力的影响;然后,设计以储能电池最小出力和最大出力能力为运行原则的模型预测控制策略;最后,基于实际风场数据进行了仿真。结果表明,所提方法可有效降低风电并网功率波动,提高储能电池出力能力,减小储能电池进入死区时间。     

计及储能出力水平的平滑风电功率模型预测控制策略EI北大核心CSCD

风电大规模并网的有功功率波动给电力系统造成了较大的影响,在风电场并网处加入储能系统可有效平抑风电并网功率波动,提高风电在电网中的渗透率。在储能电池平滑风电功率波动的典型应用场景下,提出了一种计及储能电池出力能力的模型预测控制方法,在减小储能电池出力的同时,兼顾电网对储能系统充放电能力的需求。首先,利用风储发电系统的数学模型,分析储能电池当前输出功率对未来出力能力的影响;然后,设计以储能电池最小出力和最大出力能力为运行原则的模型预测控制策略;最后,基于实际风场数据进行了仿真。结果表明,所提方法可有效降低风电并网功率波动,提高储能电池出力能力,减小储能电池进入死区时间。     

考虑风储联合运行系统经济性的储能配置优化

为解决大规模风电并网的功率波动问题,在考虑风储联合运行系统经济性的基础上,结合风电出力波动性和电池储能系统自身运行约束,运用粒子群算法进行储能配置优化。以某风电场为例,根据风电实际输出确定合理的平抑目标,再进行最优储能容量配置。结果表明,风电功率波动得到了明显抑制,同时风储联合运行系统的经济性显著提高,验证了该储能配置方法的可行性和有效性。     

平滑新能源输出波动的储能优化配置方法

风力、光伏等新能源发电输出功率具有波动性,为减小功率波动对电网的影响,提出平抑功率波动的储能优化配置方法。将频谱分析和低通滤波相结合,根据新能源输出功率频谱分析结果,结合并网功率波动率约束、储能充放电效率及荷电状态(state of charge,SOC),在频率波动范围内确定最佳的一阶低通滤波器的截止频率,得到经滤波和修正的并网联络线功率及储能充放电补偿功率,从而确定满足平滑出力运行控制需求的最优储能额定功率、容量和初始SOC。采用南京地区某屋顶光伏实测数据及波动要求,对该方法进行验证,结果表明采用此方法能以较小储能容量将光伏输出功率波动从27.3%降低到1.62%,且在整个周期内储能不会过充过放。     

面向储能容量配置数据驱动的负荷分区

针对负荷分布对储能应用目标和容量需求的影响,提出面向储能容量配置的负荷分区新方法。根据电网负荷与新能源出力的特点,将峰谷隶属度作为代表负荷特性的指标,将新能源反调峰与大波动性作为代表新能源出力的指标,用这2种指标进行模糊聚类得出负荷分区。最后,结合新疆新能源并网系统实际运行数据,对上述负荷分区方法进行仿真验证。结果显示,在储能容量配置时利用该分区方法为储能充放电功率控制模型提供准确的负荷分区,可以抑制新能源的反调峰和大波动性,并增加电网消纳新能源的能力。     

考虑储能电池参与一次调频技术经济模型的容量配置方法

规模间歇电源并网引起的电网频率问题,导致对引入储能辅助调频的研究越发迫切。提出一种考虑储能电池参与一次调频技术经济模型的容量配置方法。阐述了储能电池功率和容量设计的通用方法;通过分析储能电池在调频运行过程中的成本和效益,基于全寿命周期理论,运用净现值法结合仿真模型构建储能电池参与一次调频的技术经济模型;设计了一种储能电池参与一次调频的充放电策略,在此基础上,考虑受风电出力波动影响的电网综合负荷,从与之对应的电网频率信号波动特性出发,在确定的电网调频及储能电池运行要求约束下,得出调频效果最优、经济性最优以及两者综合最优目标下的储能电池容量配置方案。仿真结果表明了该方法的合理性及有效性。本研究有助于推动储能电池在辅助调频服务上的示范与工程化应用。     

基于时序仿真和GA的风储系统储能容量优化配比

鉴于风储一体化系统中储能容量是影响风电并网系统综合技术经济性能的关键因素之一,提出了基于时序仿真原理和GA算法相结合的协调风电有功功率与其并网系统负荷功率波动的风储一体化系统中储能容量优化配比新方法。根据电网日负荷分布的规律性与风电场出力的随机性,构建了协调风电有功功率与其并网系统负荷功率波动的储能充放电控制策略数学模型;在此基础上,以储能容量最小为目标,考虑储能装置充放电效率、荷电状态与风储合成出力目标等因素,构建了基于时序仿真原理的风储一体化系统中储能容量优化配比数学模型;进一步,采用GA算法对上述时序仿真模型求解。最后,以新疆某风电并网系统实际运行数据对上述风储系统中储能容量优化配比方法进行仿真验证,结果表明:在确保风电出力对系统不构成威胁的情况下,风储功率配比≤8:1,储能系统持续最大持续充放电时间≤1.2 h,较好地兼顾了系统的技术与经济性能。     

以净效益最大为目标的储能电池参与二次调频的容量配置方法

针对储能电源参与电网辅助调频问题,提出一种以净效益最大为目标的储能电池参与二次调频的容量配置方法。综合考虑实时电量、备用功率和环境效益,构建储能电池全寿命周期的成本-效益计算模型;进而建立以净效益最大为目标,以容量及功率为决策变量,综合考虑实时出力、调频需求约束和荷电状态(SOC)约束的储能电池优化配置模型;基于经验模态分解(EMD)原理,设计一种考虑常规机组爬坡率限制的储能参与二次调频的初始功率指令分配方法;并给出了利用遗传算法辅助求解该优化模型的容量配置方法流程。仿真结果表明,所提出的容量配置方法不仅可以得到能够较好地协调经济效益和调频效果的容量配置方案,同时可得到储能出力功率,该功率可作为储能电池的运行调度参考方案,提高了配置方法的工程实用性。     

平抑高比例新能源发电功率波动的风-光-储容量最优配比

发展新能源是应对环境污染和能源危机的根本性措施,有助于推动“双碳”目标的实现。可再生能源发电固有的间歇性、波动性给电网规划和运行带来严峻挑战。针对高比例新能源电力系统,分析了以最小功率波动为目标的新能源和储能容量最佳配比。立足风光资源的互补性,构建了最小化系统功率波动的风光最优配比模型,并提出了基于线性规划的求解算法。最后建立了面向平滑新能源出力的储能容量配置参数线性规划模型,得到波动性指标关于储能容量的解析表达式,并根据成本确定了最优储能容量。所提方法为政策制定提供了可视化工具以及比单一最优解更加丰富的信息。     

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。     

计及运行和惩罚成本的储能容量优化配置方法

电池储能系统应用于新能源接入电网工况时,由于新能源出力的随机性,使得电池单元处于频繁且随机充放电状态。在电池储能应用于风电接入电网场景下,对电池寿命衰减程度与电池充放电深度的关系进行了研究,考虑了储能系统中的运行成本与惩罚成本,对配置不同容量的储能系统的总成本进行了分析,并计算得出了使总成本最优的储能容量配置策略。     

基于随机潮流与双层经济性指标的微电网储能优化配置

配置储能可以有效降低新能源功率波动对微电网的影响。为充分考虑微电网中风光出力和负荷的不确定性,提出基于随机潮流与双层经济性指标的微电网储能优化配置方法。首先进行随机潮流计算,得出电网运行的功率分布的随机特征;然后将储能配置的经济性和电网运行的经济性相结合,构造双层经济性评价指标,以该指标最优为目标进行粒子群优化求解,确定最优储能配置方案;最后对比传统方案,所提的优化方案充分考虑微电网中风光出力和负荷的随机性,在降低储能配置成本的同时,可以减少电网运行损耗,提高电网运行的经济性。     

电池储能电站替代变电站升级的优化决策配置方法

在大规模新能源接入及负荷增长情况下部分变电站存在容量不足问题，为确保电力公司运行经济性，文章对比分析配置储能电站及变电站升级扩容两种方案。首先考虑方案经济性、可靠性及环境指标建立综合评价指标体系进行评估，其次以最大化配置储能效益为规划目标，考虑储能系统全寿命周期成本与提升电网运行可靠性、延缓电网升级改造及降低配电网运行网损三部分效益建立储能成本-效益模型，然后采用改进进化算法进行仿真确定储能系统的配置容量，并通过评价体系得到最佳规划方案。结果表明：在当前电网运行水平和模式下，配置储能系统可以延缓电网升级改造，提升电网整体运行水平，可为后续大规模新能源并网应用储能系统平滑新能源出力、延缓电网升级改造提供规划参考。     

计及循环寿命的电网调频储能容量优化配置

针对储能电池参与电网调频时的容量配置问题,提出一种优化配置方法。综合考虑了储能电池的各项成本以及参与调频时可获得的收益,并且引入了储能电池的容量保持率模型,利用数值拟合的方法对不同放电深度给储能电池循环寿命造成的影响进行了定量分析与计算;同时基于区域控制误差信号,以储能运行特性和电网调频需求为约束条件,获取储能电池在调频过程中的出力序列,以此对储能的功率容量和能量容量进行优化配置。最后利用实际电网数据进行仿真验证,对不同放电深度下储能配置的技术与经济特性进行了对比分析,给出了使整体经济性最优的储能放电深度。仿真结果表明,所提配置方法可以灵活协调储能配置方案的经济性与技术性。     

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。     

基于几何加权移动平均滤波算法的改进储能平滑控制策略

针对目前光伏并网中采用储能电池对光伏出力进行平滑,以降低光伏出力波动性对电网的影响,提出一种几何加权移动平均滤波算法,得到光伏并网系统中储能电池出力的参考值。该算法对移动平均滤波算法进行改进,不仅改善了滤波器的延迟性,而且具有自适应平抑的能力。在储能电池出力参考值的基础上,提出了采用模糊控制对该参考值进行修正的方法,使得储能电池的荷电状态维持在合理范围,保证储能电池具有最佳运行状态以及最少容量配置。     

基于频谱分析和滑动平均滤波的混合储能容量配置方案

以风电为典型的可再生能源由于其随机性和间歇性的特点,其入网功率波动大,为减小并网时对电网造成的冲击,文中研究一种混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)来平滑风电出力波动,使入网波动符合并网规范。基于傅里叶变换对风电原始数据进行频谱分析并得到符合风电接入电网规范的理想目标输出,将两种功率的差值做为混合储能系统的补偿功率,再由滑动平均滤波方法分配混合储能中蓄电池和超级电容器的功率补偿量,考虑并网波动、充放电效率和荷电状态来确定蓄电池和超级电容器的额定功率和容量,在计及蓄电池损耗的基础上,考虑储能折旧和维护因素,计算混合储能系统的配置成本。最后算例表明混合型储能比单一型储能配置成本更低,更具有经济性,验证了该方法的可行性。     

考虑爬坡功率有限平抑的高渗透率光伏电网储能配置策略

随着光伏发电渗透率的提高,电网需有较大调频备用容量应对光伏功率的随机大幅波动。储能系统(ESS)的快速充放电能力能够对光伏发电出力的大幅波动进行快速平抑,以减小电网调频所需备用容量。但目前储能成本相对较高,无法完全依赖储能来应对光伏功率的大幅度爬坡。为此,文中首先提出了利用有限容量的储能实现光伏爬坡功率有限平抑的控制策略,对光伏出力大幅度波动进行有效平抑。然后,考虑电网调频容量需求与储能配置容量的相互制约关系,建立了ESS投入后调频成本计算的数学模型,并以等效收益最大为优化目标实现ESS能量容量和功率容量的优化配置。最后,利用遗传算法对优化模型进行求解,并通过某高渗透率光伏电网验证了该方法的有效性。