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。     

钒液流储能电池建模及其平抑风电波动研究

由于风电的随机波动性,大量风电的并网给电网带来了影响,利用储能系统平抑风功率波动的研究变得愈加重要。以钒液流电池（Vanadium Redox Flow Battery,VRFB）为储能元件研究其风电平抑控制策略,建立反映VRFB充放电特性的仿真模型。以钒氧化还原液流电池电化学交流阻抗等效电路为基础,对等效电路重要参数的变化规律做了分析与简化,建立了反映钒液流电池充放电特性的数学模型。以AC/DC变换器的功率解耦控制为基础,建立了基于VRFB储能系统的平抑风电波动控制策略。以某风场的实测风速数据和1.5 MW双馈电机为例,利用PSCAD/EMTDC仿真软件,验证了控制策略的有效性和可行性。     

钒液流储能电池建模及其平抑风电波动研究

由于风电的随机波动性,大量风电的并网给电网带来了影响,利用储能系统平抑风功率波动的研究变得愈加重要.以钒液流电池(Vanadium Redox Flow Battery,VRFB)为储能元件研究其风电平抑控制策略,建立反映VRFB充放电特性的仿真模型.以钒氧化还原液流电池电化学交流阻抗等效电路为基础,对等效电路重要参数的变化规律做了分析与简化,建立了反映钒液流电池充放电特性的数学模型.以AC/DC变换器的功率解耦控制为基础,建立了基于VRFB储能系统的平抑风电波动控制策略.以某风场的实测风速数据和1.5 MW双馈电机为例,利用PSCAD/EMTDC仿真软件,验证了控制策略的有效性和可行性.     

电池储能平抑短期风电功率波动运行策略

为了改善风电场出力特性,提出了一种新的电池储能平抑风电场出力短期波动的运行控制策略——超前控制策略。超前控制策略基于当前的简单控制策略,考虑了未来的风电出力波动对储能装置的当前充放电行为的影响,是一种具有前瞻性的方法。在超前控制策略中,引进了风电预测可信周期的概念,并通过滚动优化计算实现电池储能的动态控制。该方法可降低储能电池的荷电状态约束对其充放电行为的影响,可有效提高储能电池的利用效率。利用该运行控制策略对某大型风电场与电池储能联合运行系统的出力特性进行了研究,结果证明了该策略的有效性。     

平抑风电波动的混合储能系统控制策略

为了有效平滑风电出力,提出一种针对混合储能系统的双层模糊优化控制策略。利用小波包分解方法将风电场输出功率进行分解,根据混合储能系统特性进行功率分配;采用模糊控制对储能系统的充放电功率和荷电状态进行协调控制,在此基础上以混合储能系统的平均荷电状态及其参考值为输入,采用第二次模糊控制优先对混合储能系统中的超级电容器进行再次充放电功率优化控制,同时实现风电场有功功率的平滑输出;以实际风电场数据为基础,在Matlab/Simulink中搭建数学模型,经过仿真分析证明该控制策略的有效性。     

基于电池储能系统的风功率波动平抑策略

为平抑风功率中的分钟级波动,在分析波动概率特性的基础上构建了基于双电池组拓扑结构的风-储混合电站。根据电池技术特性设计了电池储能系统(battery energy storage system,BESS)的在线运行策略,即两组电池分别处于充、放电状态,根据风功率超短期预测结果,交替平抑风功率中的正、负波动分量。一旦任何一组电池到达满充或满放状态,则同时切换两组电池的工作状态。提出基于蒙特卡罗模拟的BESS运行仿真模型,在历史数据的基础上对BESS在典型时段内的运行进行了模拟。基于某风电场实测数据的仿真结果表明,基于双电池组拓扑结构的储能系统可在不显著消耗电池循环寿命的情况下有效平抑风功率中的波动分量。     

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。     

平抑风电功率波动的电池储能系统模糊控制方法

在应用储能系统平抑风电场功率波动的过程中,为有效增强功率波动平抑的效果,同时延长储能系统的工作寿命,提出了基于模糊控制的储能系统控制方法。该方法根据风电机组输出功率的变化值和储能系统的电池荷电状态,采用模糊控制方法,实时调节低通滤波器的滤波时间常数,在尽可能平抑风电机组功率波动的同时,有效地保证电池荷电状态维持在限定范围内,避免电池过度充电或过度放电。在SIMULINK环境下进行了采用和不采用模糊控制的仿真对比,结果表明采用模糊控制的储能系统控制方法可以有效降低风机输出功率的变化率,同时也能降低储能电池荷电状态的变化率。     

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.     

平滑风电功率的电池储能系统优化控制策略

针对风电输出功率的随机性、波动性等特点,在计及风电功率波动和电池储能系统BESS(battery energy storage system)的荷电状态SOC(state of charge)等约束条件的基础上,提出一种基于变滑动平均滤波项数的风电功率波动平滑控制策略。该方法根据风电功率波动和BESS的SOC值,对滑动平均滤波中的项数进行调节,进而调节输出功率的目标值,使BESS的SOC稳定在一定的范围内,避免了BESS的过充/放电,并且提高了系统输出功率平滑效果。仿真分析表明,本文方法在BESS的SOC稳定在限定范围的同时,20 min内风电功率波动率控制在10%内,20 min功率波动累加和比普通滑动平均滤波策略下减少了20.5%,有效提高了风电输出功率的平滑性。     

电池储能系统平滑风电功率控制策略

风电功率具有随机性与波动性,为减小风电功率波动对电网带来的不利影响、减小风电功率分钟级的波动量,采取一阶低通滤波器并利用电池储能系统对风电功率进行平滑控制。根据风电功率的平滑效果,选取合适的平滑时间常数,分析储能容量与平滑时间常数之间的关系,并根据单位储能平滑率选取合适的储能平滑时间常数,可为风电场通过配置储能系统平滑风电功率提供参考。     

基于模糊经验模态分解的电池储能系统平滑风电出力控制策略

为减少风电波动率,提高并网可靠性,提出一种基于模糊经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的储能系统平滑风电功率波动的控制策略。采用经验模态分解对风电功率进行滤波,低频分量并网,高频分量并入电池储能系统(battery energy storage system,BESS)。使用平滑后风电波动率和储能电池荷电状态(state of charge,SOC)作为约束条件,利用模糊控制算法,自适应在线调整EMD滤波阶数,通过模糊自适应控制器,能够更好地平滑风电波动。对比其他平抑风电功率储能控制策略,仿真实例表明,该方法可以有效地平抑风电功率波动,避免储能电池过充过放,稳定储能荷电状态。     

计及储能寿命的风储电站分层优化控制策略

为了有效地平抑风电场的功率波动,提高风电场的并网特性,增强风电场并网运行的经济性和可靠性,提出了一种计及储能寿命的风储电站分层优化控制策略。首先,从经济学角度分析储能系统的充放电特性,考虑不同控制方式对储能系统寿命的影响;其次,采用分层-分区控制方式对风储电站进行协调控制,上层根据电网调度需求,考虑分时电价政策对集中式储能和整个风电场级进行协调功率控制,下层考虑区域内分布式储能和多台风电机组间的协调功率控制;最后,采用改进遗传算法对分层优化控制模型求解。结果表明:所提出的基于储能寿命损耗的风储电站优化控制方法实现了风储电站中储能系统及风机出力的合理分配,在延长储能寿命的同时提高了电网对风电的消纳能力,使得整个风电场运行经济性显著提高。     

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。     

一种新型的基于蓄电池储能的风功率平抑策略

为平抑风功率的波动,提高电池储能的使用效率和使用寿命。本文根据电池的技术特性,从控制电池的角度出发,提出了基于三电池组拓扑结构的电池储能系统(battery energy storage system,BESS),并设计了控制策略控制不同电池组处于不同的工作状态,即其中两组分别处于充、放电状态,另外一组处于备用状态,三组电池交替工作平抑风功率中的正、负波动分量,依次在“充备放备充”的循环模式下工作,从而提高电池的使用效率,延长电池寿命。最后基于某风场实际数据的仿真表明,基于三电池组拓扑结构的储能系统在平抑风功率波动的基础上可提高蓄电池的使用效率几乎达100%。     

带储能的双馈风力发电系统控制策略

提出了一种将储能装置接入传统双馈风力发电系统背靠背变换器直流侧的新型双馈风力发电系统,通过对已有的背靠背变换器实施功率控制策略,可以有效地抑制风速随机化引起的风力发电系统并网点输出功率的波动。在分析系统构成及功能的基础上,提出了背靠背变换器相应的功率控制策略,并根据所建立的新型双馈风力发电系统的控制模型,在EMTDC/PSCAD仿真环境以及3kW双馈风力发电系统实验平台下进行了详细的研究和分析。研究结果表明,在风速波动的情况下该系统能够按照优化控制策略得到平滑的功率输出,实现风速的去随机化过程。     

基于移动平均法和风电波动率约束的电池储能系统平滑风电出力控制策略

利用电池储能系统平滑风电功率波动可以提高风力发电功率输出的稳定性。针对风电出力的间歇性和波动性,基于移动平均算法,在同时考虑储能系统的荷电状态（state of charge,SOC）和风电功率波动率的情况下提出了一种平滑风电功率控制策略,并与传统一阶低通滤波平滑风电功率方法进行对比。通过Matlab/Simulink仿真验证了该方法的有效性,在平滑风电并网功率的同时可以有效减少储能使用次数与储能能量。     

A Novel Control Strategy of Hybrid Energy Storage System for Wind Power Smoothing

For the purpose of smoothing wind power fluctuations by using a battery–supercapacitor hybrid energy storage system (HESS), this paper designs a novel control strategy based on a self-adaptive wavelet packet decomposition technique and a two-level power reference signal distribution method. According to the fluctuation characteristics of wind power in different output scenarios, and considering the grid regulations on wind power volatility, the proposed technique can yield wind power grid-connected values adaptively. Then, the HESS power reference signals will be given by a two-stage reasonable distribution method based on the performance characteristics and the state of charge of the HESS. Simulation results show that the proposed control strategy can effectively improve the performance of wind power fluctuation smoothing and ensure that the HESS works within a reasonable range to guarantee the long-term stable operation of the HESS.