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在含风储联合单元的电力系统中,为利用储能可调空间优化系统运行,提出储能在跟踪风电出力计划的同时参与备用的风储运行模式。在以场景集计及系统不确定性因素的基础上,推导出系统风险期望和风储出力偏差期望表达式,为解决系统风险、风储出力偏差和系统运行成本间的矛盾,建立以系统风险最小、风储出力偏差最小和系统运行成本最小的多目标有功与备用协调优化模型。仿真分析表明,所建模型有利于提高系统运行的经济性和可靠性,且有利于降低风储出力偏差,使风储联合单元的运行优化兼顾了系统整体的安全性和经济性。 相似文献
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随着风电技术的发展,越来越多的风电注入到电力系统中来,与之伴随的是其波动性与不确定性,这对于电力系统的调度带来了困难。储能技术的成熟及应用能够提高新能源利用效率、增强风电场有功可调度性。通过建立风/储联合出力模型,使用模型预测控制对风/储出力进行滚动优化,使得风电场具有可调度性,利用优化后的风/储出力对火电调度进行优化,采用狮群算法进行求解,形成含储能的新能源电力系统双层优化调度模型,为保证含高渗透率风电的电网安全稳定运行提供了新的平台。用IEEE-30的算例进行仿真,结果表明:与传统风-储-火联合调度相比,该模型具有风/储出力偏差小,运行成本低的特点。 相似文献
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在高比例风电主导的可再生能源电力系统中,配置储能系统是缓解风电功率波动、实现削峰填谷、提高风电可调度性的有效解决方案。文中从大规模储能出力水平以及风电未来输出对当前储能运行影响的角度出发,设计了风储联合运行的多目标优化仿真模型。采用马尔可夫预测模型形成风功率未来输出评估,同时利用粒子群优化算法实时滚动优化风储并网功率,获得储能电池最优运行策略。利用某百兆瓦级风电场的典型风功率数据进行仿真,仿真结果表明所提方法平滑效果良好,避免了储能电池过度充放电,防止了储能电池进入死区的情况,提高了风储一体化系统的可靠性和经济性。 相似文献
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针对电力市场环境下含风储联合单元的电力系统日前调度问题,建立了两阶段调度优化模型。第一阶段基于描述风功率不确定性的概率场景集,考虑弃风和投标偏差惩罚,以风储联合单元的期望收益最大为目标,优化单元的日前投标量;第二阶段考虑风储联合单元出力偏差惩罚、环境成本和网络约束等因素,以系统综合运行成本最小为目标,进行日前机组组合优化。此外,还提出了一种日前出清偏差惩罚机制。IEEE-30节点6机系统的仿真实验表明,与传统调度模型相比,该模型具有风储调度出力偏差小,系统综合运行成本低,环保效益明显的特点。 相似文献
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《电网技术》2016,(1)
在主动配电网的背景下,分布式风电在配电网中渗透率逐步提高,通过在并网点配置储能系统可平滑风电出力波动,并使其主动参与配电网调度。目前广泛使用的含风电配电网随机潮流模型中未能考虑风电并网点配置储能系统后其功率注入概率模型的形态变化。针对此不足,从储能系统的运行特性以及风-储协同输出机理出发,设计了计及储能系统的风电并网点功率注入概率模型修正方法,在已知储能参数的情况下根据文中方法可以在风电出力模型基础上进行修正,进而获得风-储联合系统概率模型,并应用于配电网随机潮流。算例表明所提方法获得的风-储联合系统概率模型合理准确,能够在随机潮流模型中描述风-储并网点出力行为的转变,通过在配电网中的风电并网点配置储能系统可削弱风电的不确定性,有效提升电压质量且抑制全网电压波动。 相似文献
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考虑风电日波动性对常规机组启停的影响,为准确刻画系统运行经济性与风电消纳能力的关系,设计了风电最大出力模式、经济运行模式和运行成本控制模式3种风储联合发电系统日前发电计划模式,提出了不同模式的两阶段优化模型及快速求解算法。第1阶段通过储能系统和常规机组协调调度,实现经济性最优或弃风量最小的目标,第2阶段优化则按照经济调度和"三公"调度的原则分配常规机组和风电场的有功出力。提出快速算法削减了模型的寻优空间,大幅提高了优化模型的求解效率。基于IEEE 30节点系统进行仿真分析,验证了所述模型和算法的优越性。 相似文献
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针对大规模并网风电出力的随机性、波动性以及反调峰特性给电网调峰和调度带来的影响,采用含储热的光热发电系统与风电联合运行的调度策略。利用光热与风电出力的互补性及储热的可调度性平抑风电出力波动,减小电网负荷峰谷差,降低火电调峰的成本,减少弃风。基于光热电站的运行机理分析,建立光热-风电联合系统的电网调度模型。采用粒子群算法对模型进行求解,实现经济调度的优化。通过仿真算例分析验证调度策略及模型的可行性和合理性。 相似文献
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《高电压技术》2017,(7)
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。 相似文献
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考虑风电随机性的微电网热电联合调度 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种微电网热电联合调度的优化模型,考虑了系统运行约束和风电出力的波动性.风电出力的随机性,通过场景生成和削减方法产生的不同场景表示.该模型以系统总运行费用最小为目标函数,同时通过罚函数,把考虑了微电网和大电网连接点处的功率波动引入目标函数,使得在系统总成本最小的同时减小了风电出力波动性对电网的影响.根据模型,在考虑风电波动的情况下,调度计划中发电机出力不随风电出力的波动而改变,系统只调整发电机以外的设备实现对风电波动的补偿.仿真结果表明了该模型对含风电的微电网优化调度的有效性. 相似文献
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针对风电场上报给调度中心的超短期功率误差较为严重,给风电大规模并网带来了巨大阻碍,严重影响风电竞争力的问题,提出利用储能系统追踪风电功率预测曲线的风储联合出力模型。首先通过长短期神经网络进行风电功率超短期预测;然后通过风储联合出力,同时考虑储能系统全寿命周期建设成本以及引入储能系统后风电场上报预测曲线误差惩罚成本的经济性影响;最终确定风储联合调度计划。在吉林省某风电场实测数据的基础上,对比不同追踪模式下的风储电场经济成本和风电利用率。仿真结果表明,运用所提风储联合发电模型发电度电成本为0.231 6元/kWh,相对于无储能模式降低22.67%,同时风电利用率提高17.48%,均方根误差降低0.07,平均绝对误差降低0.08,说明所提策略可以在保证风储电站的经济性的同时有效减少风电并网功率误差,提高风电利用率。 相似文献
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摘 要:采用电池储能系统(battery energy storage system,BESS)与风电场形成联合系统可平抑风电功率波动。如何制定BESS的控制策略以有效平抑风电功率波动,进而最大化系统接纳风电的能力是一个值得研究的重要问题。在此背景下,针对采用BESS平抑风电功率波动的控制策略开展研究工作。首先,针对风储联合系统的结构及特性,建立BESS的数学模型。考虑到BESS在当前时段的充放电行为影响其在下一时段的电池状态,在满足电池实际运行约束的前提下,提出用于平抑风电场出力波动的BESS的改进控制策略。之后,发展以风储联合出力波动越限概率最小为目标的BESS优化控制策略,并采用AMPL/CPLEX商业求解器求解。最后,以某风储联合系统为例,对所提出的BESS改进控制策略和优化控制策略平抑风储联合系统整体出力波动的效果进行验证。 相似文献
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风储联合发电系统容量优化配置模型及敏感性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
风电与储能的有效匹配是平抑风电功率波动的方案之一。文中建立了能量型储能在风储联合发电系统中容量优化配置模型,讨论了各敏感性因素对容量配置的影响,主要包括调控模式、风储上网电价、设备造价及缺电惩罚系数等。文中考虑了跟踪计划出力和削峰填谷等控制模式,利用技术经济评价指标,分析了当前和未来市场条件下采用不同调控模式的风储联合发电系统的可行性,指出了风储联合发电系统最佳容量配置的发展趋势。 相似文献
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风储混合系统能改善风电出力的随机性,使得风电出力具有一定的可控性,因此将风储混合系统引入电力系统中,并添加系统总能源利用率目标函数,建立含风储混合系统的多目标机组组合优化模型。新模型约束条件计及了储能系统控制模式和风储系统约束条件,并采用模糊处理技术和改进组合粒子群优化算法进行求解,给出机组启停和出力计划。讨论目标函数变化、风储系统引入、控制模式不同以及预测误差对结果的影响。算例分析表明所提模型和算法正确可行。 相似文献