考虑风电爬坡事件的鲁棒机组组合

风电功率具有强波动性和不确定性,其强波动性主要表现为较大的爬坡事件,而其强不确定性则表现为风电功率难以精确预测,两者都给电力系统运行带来了新的挑战。针对爬坡事件,建立了考虑风电爬坡事件约束的精确线性化的机组组合模型;针对风电功率难以精确预测,考虑用其预测值以及区间预测上、下限来描述风电场出力,从而通过线性鲁棒优化理论将该随机问题转化为一确定性问题后进行求解。以含风电的10机39节点系统为例进行算例分析,结果表明,对于一般的风电爬坡事件,爬坡事件约束是不起作用的,但对于风电波动速率较大的情况,考虑爬坡事件更能保证系统安全。由于所建模型为一线性混整规划模型,故可实现大规模求解并用于实际系统。     

抑制风电爬坡事件的双蓄电池组参数优化配置

为了抑制风电爬坡事件,降低风电并网功率波动越限概率,提出了基于风电爬坡事件和双蓄电池组储能系统(battery energy storage system,BESS)的同步和异步控制策略,合理配置蓄电池组充放电时间,优化BESS参数。分析了风电爬坡事件,考虑弃风,基于改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)优化蓄电池组的使用寿命和装置费用,以及弃风与缺额的惩罚费用。仿真结果表明,动态风电爬坡事件定义更精确,异步控制策略更加有效,合理规划弃风的经济更优。     

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。     

考虑风电输出功率波动性的混合储能容量多级优化配置

针对风力发电输出功率的强波动性以及微电网混合储能系统容量优化,提出了一种混合储能容量多级优化配置方法。该方法采用抗脉冲平均滤波法平滑风电原始输出功率,并结合经验模态分解与离散傅里叶分解的优势,分阶段分解混合储能功率,同时根据分解结果对混合储能容量进行配置。分解第一阶段采用经验模态分解,观察分解结果,确定分界点临近分量与高低频分量;分解第二阶段将临近分量重构采用离散傅里叶变换分解,根据年运行经济成本,确定最优频率分界点,进而得出次高频与次低频分量;最后根据2个阶段的分配结果得出混合储能元件的容量大小。仿真结果表明:该方法可以有效避免经验模态分解中模态混叠对容量配置的影响,提高分解精度,降低经济成本。     

考虑大规模风电接入的电力系统混合储能容量优化配置

不同储能技术在响应特性、经济成本、容量规模等方面各具特色,适用于不同的应用场景.由2种或多种储能装置耦合形成的混合储能系统往往能够综合各方技术经济特性,显现出更加优异的性能.针对现有电网受可再生能源出力波动性的影响日益严重、促进消纳存在技术瓶颈、调峰压力大等问题,提出了一种由全钒液流电池和先进绝热压缩空气储能组成的混合储能系统,建立了考虑大规模风电接入的系统容量优化配置模型.首先,分析了风电出力的频谱特性,提出了一种基于经验模态分解的风电功率分配策略;然后,基于该策略,构建了混合储能系统的双层容量优化配置模型,上层以规划期内总经济投入最小为目标决策混合储能系统的配置容量,下层以系统运行成本最低为目标决策其日前发电计划;最后,基于某实际电网典型日的风电及负荷数据对所提模型进行了仿真分析与验证.算例结果表明:所提混合储能系统的容量优化配置模型不仅可以满足电网的多性能需求,还能有效提升系统的经济性.     

风电爬坡事件研究综述及展望

风电爬坡事件易造成系统有功功率不平衡,破坏频率稳定性,甚至引起大规模切负荷,严重威胁着电网的安全稳定经济运行。从定义、预测方法和控制策略3个方面对风电爬坡事件的相关研究进展进行了综述。首先对比分析了爬坡事件的常用定义,明确了其优缺点和适用范围;其次,归纳了爬坡预测方法的研究现状,根据是否由风电功率预测结果判断划分为直接预测方法和间接预测方法两类,总结了常用预测方法评价指标;然后阐述了无储能的有限度爬坡控制策略的基本思想、控制方法和风储联合爬坡控制策略的原理以及研究进展;最后展望了风电爬坡事件未来的重点研究方向。     

风电爬坡事件多级区间预警方法

大规模风电爬坡事件对电力系统功率平衡问题影响显著,严重时可能导致停电事故。基于区间分析理论,提出了一种风电爬坡事件多级预警方法,对可能造成的危害程度进行预先警告。考虑风电爬坡预测研究现状,采用区间数形式对其不确定性进行描述;针对风电爬坡事件强波动性对电力系统功率控制的影响,以维持静态频率偏差在允许范围内为前提,分析采用不同功率控制措施满足功率平衡所对应的风电爬坡幅度允许区间;确定各等级预警区间的预警界限,并利用区间排序方法计算各预警区间的概率,实现多级预警。算例仿真分析及比较结果表明,所述方法能够给出各级预警区间的界限值及概率分布,物理意义明确,且简便快速,利于实时滚动运行,体现了有效性和实用性。     

基于超短期风电预测和混合储能的风电爬坡优化控制

风电爬坡对电力系统运行的经济性和可靠性有较大的影响,也是对电网造成冲击的重要因素之一,如何减小风电爬坡时的功率波动对电网的冲击成为国内外研究热点。为风电场配备储能系统能够有效抑制风电爬坡时的功率波动。为此,提出一种基于风电功率超短期预测和混合储能系统实现平抑功率在电池和超级电容器之间有效分配方法。首先通过奇异值分解理论风电爬坡事件,提出混合储能系统的动态最佳荷电状态,以使储能设备更好地平抑下一时段风电功率波动。考虑未来风电功率及其预测误差,根据超前充放电控制策略对储能设备当前充放电进行修正,并给出了提前充放电修正公式。仿真结果表明,该方法及其控制策略能有效抑制风电爬坡的功率波动,从而减小风电爬坡事件对电网的冲击,并且能够充分提高混合储能设备的利用效率。     

风电集群的储能容量优化配置

为了解决风储联合运行中储能配置比例问题,首先比较风电集群配置储能和各个风电场配置储能的容量需求.并基于风电配置储能的经济效益、社会效益和风电并网后的电网接纳度,综合考虑了平滑风电出力、提高预测精度和参与辅助服务市场等方面因素,提出了风电配置储能的评价模型.通过某地区风电集群出力数据,给出了风电集群最优容量配置建议,风电...     

风电氢储能混合系统的容量配置

将风电和氢能两种绿色能源耦合在一起,针对风氢耦合发电系统的燃料电池和电解槽出力响应延迟问题,采用燃料电池和超级电容器减少延迟。考虑到储能系统不仅要尽可能减少能源的浪费,还要最大限度地消除风电波动性的影响,最小目标函数为风电弃风量、负荷缺电率和风电波动量,对风氢混合储能系统进行容量优化配置。在求取最优解集中,基于决策变量的搜索范围,采用不同的变异策略,使带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)的全局寻优能力更强。通过算例分析,验证该方法的有效性。     

考虑储能电池容量衰减的共享储能配置研究

针对电池容量衰减对共享储能电站经济效益的影响,提出计及电池健康状态变化的共享储能容量功率配置方案。分析现有共享储能服务冷热电联供(combined cooling heating and power, CCHP)微网系统的商业模式盈利方式,并以寿命周期内的储能电站成本最低为优化目标,构建考虑电池寿命的双层规划模型;通过雨流法计算复杂充放电过程储能电池放电深度,并建立储能电池健康容量衰减模型;利用外层模型求解考虑电池容量衰减的共享储能配置问题,利用内层模求解共享储能参与下的CCHP系统设备运行优化问题,通过内层模型Karush-Kuhn-Tucher(KKT)条件对模型进行转化并迭代求解。算例分析验证了配置方案的可行性,证明所提共享储能配置方案较未考虑电池容量衰减的配置方案更具应用前景。     

考虑风电不确定性的混合储能容量优化配置及运行策略研究

在考虑风电功率不确定性的基础上,提出一种基于频谱分析确定混合储能系统(HESS)容量的方法,该方法充分利用了超级电容器和蓄电池的优势互补特性,基于此提出储能最优运行策略。利用离散傅里叶变换分解风电不平衡功率得到其频域信息,并利用HESS对不平衡功率进行平抑;提出一种最优截止频率确定方法,并确定HESS中蓄电池和超级电容器的容量大小;基于所确定容量建立以利润最大为目标的机会约束规划储能运行策略模型,并采用整合蒙特卡罗的遗传算法进行求解,从而确定储能的最优运行策略。通过实际数据分析验证了所提模型和方法的有效性。     

考虑负荷虚拟储能特性的商业区储能优化配置

储能技术的快速发展使得电力系统的经济性与灵活性逐渐提高,而基于需求侧管理的负荷虚拟储能则作为广义储能其中的一种获得了广泛关注。以商业区产消者为研究对象,基于人体舒适度范围建立具有时间解耦特性的空调负荷虚拟储能模型。在此基础上考虑负荷与光伏发电的季节性及气候性差异,计及全寿命周期成本建立考虑负荷虚拟储能特性的蓄电池储能双层优化配置模型,并采用Gurobi求解器与改进的差分进化算法配合求解。最后通过具体算例,证明了负荷虚拟储能的引入可有效提高商业区蓄电池储能配置的经济性,并分析储能系统对光伏消纳的影响。     

风电爬坡事件对系统运行充裕性的影响评估

风电爬坡事件具有大波动性和强不确定性的特点,可造成系统中发用电的严重不平衡,从而导致负荷损失。在分析风电爬坡事件特征和爬坡预测研究现状的基础上,建立了风电爬坡事件模型,定量表示爬坡事件表征量与风电功率曲线之间的关系;同时考虑负荷预测的不确定性,采用场景削减方法生成风电爬坡过程对应的典型净负荷场景集。构建了评估系统运行充裕性的指标体系,推导了缓冲失负荷概率指标的计算公式;将系统状态分为充裕、失负荷和临界3种,分别计算各状态对应概率及失负荷严重程度。以甘肃电网为例,典型事件的评估结果验证了所述方法和指标体系的有效性和合理性,分析了常规机组爬坡速率及系统备用比例在防范风电爬坡事件不利影响方面的作用。     

基于参数自适应旋转门和Bump事件筛选的风电爬坡事件识别

风电爬坡事件的准确识别对于维护电网安全稳定运行具有重大意义。为提升风电爬坡事件检测的准确度,提出一种基于参数自适应旋转门和bump事件筛选的风电爬坡事件识别方法。首先对原始功率数据进行滤波处理,去除不合理数据并减弱噪声影响;然后使用参数自适应选择的旋转门算法,在保留功率波动趋势的同时完成数据压缩;随后设定趋势划分规则并对压缩后数据进行bump事件筛选,建立具有上、下爬坡趋势的数据集;最后根据现有多种定义对风电爬坡事件进行识别。算例结果表明,相较原始旋转门算法,所提方法能够识别到更多爬坡事件的发生,检测率的提升幅度基于定义条件1—3分别为23.28%～53.56%、13.70%～41.51%和12.49%～41.52%。     

考虑电动汽车的主动配电网储能优化配置

针对未来电动汽车规模化运行及可再生能源发电的间歇性给主动配电网带来了的诸多问题,提出考虑电动汽车充放电的主动配电网储能优化配置模型,以主动配电网的经济运行成本最小为导向,加入经济补偿费用以鼓励用户参与主动配电网的经济调度,在电动汽车的3种运行模式即随机充电、有序充电、与电网互动(vehicle to grid,V2G)运行模式下,通过改进粒子群算法求解得到电池储能装置的最优位置、容量及额定功率,用改造的IEEE 33作为算例模型来验证算法及模型的合理性。     

考虑风光互补的储能优化配置研究

该文在考虑风光互补的情况下,研究交直流电网中的储能优化配置.首先,基于相关系数,利用模型预测控制算法分析储能集中式和分散式并网对其配置的影响;再者,分析不同风光类型、不同采样间隔、不同电站数量对储能配置的影响;最后,通过算例分析不同风光互补形式下的储能优化配置情况,以促进储能在可再生能源发电中的应用.     

基于BAS-IMOPSO算法的风电系统储能优化配置

风力发电作为一种清洁的可再生能源,在电力系统中应用广泛,但风电出力的随机波动性会对电力系统电能质量产生不利影响。储能系统(energy storage system, ESS)因其灵活的双向调节能力被用于平抑风电接入系统带来的电压与功率波动问题。文中考虑储能接入节点与容量不同对风电出力波动的平抑效果不同,以系统电压偏差、日有功网损和ESS配置容量为目标函数建立多目标储能优化配置模型。采用一种基于天牛须搜索算法的改进多目标粒子群优化(beetle antennae search-improved multi-objective particle swarm optimization, BAS-IMOPSO)算法求解该模型,利用基于信息熵的逼近理想解排序法在Pareto解集中选取最佳储能配置方案。在IEEE 33节点系统中对模型进行仿真验证,结果表明：BAS-IMOPSO算法优化下的ESS降低配电网电压偏差与有功网损的能力较多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)算法显著提高,有效改善了系统的电能质量,具有削峰...     

风电波动平抑的储能容量配置方法研究

基于储能进行风电功率波动的平抑,容量配置是关键问题。在满足风电并网波动率要求的情况下,该文开展了多种场景下的储能容量配置研究。首先,基于变时间常数的一阶滤波算法分析不同置信水平下的储能容量配置情况;然后,对比分析了一阶滤波算法和模型预测控制算法,即不同波动平抑策略下的储能容量配置问题;再者,基于模型预测控制算法分析了风电集中式并网和分散式并网、不同风电装机容量对储能容量配置的影响,以及不同并网波动率限制对储能容量配置的约束。最后,通过算例验证了分析方法的有效性。     

基于遗传算法的风电混合储能容量优化配置

为了降低独立风力发电系统中储能装置的生命周期费用,建立以风力发电系统中储能装置的生命周期费用最小值为优化的目标函数、负荷缺电率等指标为约束条件的模型,结合蓄电池和超级电容器储能特性,利用风电和负荷48 h的发用电数据,研究包含蓄电池和超级电容器的储能系统能量管理策略。提出了一种基于改进粒子群算法的储能容量生命周期费用优化配置方法,算例分析证明该算法具有有效性和实用性,优化后的系统很大程度上节省了经济成本。