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1.
基于荷电状态动态调整的储能电站容量规划 总被引:2,自引:0,他引:2
储能系统平滑风电功率波动可以有效提高风电输出功率的稳定性,但昂贵的储能成本却制约着储能系统的整体性能,由此储能容量优化成为解决储能成本与平抑波动能力相互制约的方式之一。以储能系统荷电状态(SOC)为参量,提出基于可变功率修正系数的储能系统充放电控制策略,在储能系统有效平抑风电功率波动的同时,避免出现过充过放现象,保证储能系统的运行寿命。以储能系统多种成本之和最小为目标,构建计及风电场投资、运行成本和储能运行寿命的储能容量优化模型,并采用粒子群优化算法对模型进行求解。仿真分析结果验证了所提方法的有效性。 相似文献
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为了平抑风电波动并且保证储能荷电状态(SOC)跟踪给定目标值,针对风储协调优化控制,给出了一种风储多时间尺度的柔性控制策略。首先,采用正态分布的方法分析了风储的容量配比。其次,采用带死区的滑动平均值滤波算法对风电场分钟级运行数据进行平滑,利用模型预测控制(MPC)原理,结合风电场超短期风功率预测数据,实现了储能小时级充放电功率的滚动优化。最后,在Matlab中搭建了钒液流电池模型和柔性控制策略模型,采用风电场的实际运行数据对模型进行了仿真验证。仿真结果表明,风储柔性控制策略是正确和有效的,在降低风电波动的同时又能保证储能SOC不偏离目标值。 相似文献
3.
针对风电波动性、间歇性和难预测等严重冲击电网安全运行问题,提出一种利用变分模态分解(VMD)和自适应权重粒子群算法(APSO)获得风电场混合储能系统容量优化配置方法。首先,基于典型日风电输出功率,利用低通滤波法得到满足标准的目标并网功率并获得储能系统参考功率。然后,将其通过VMD分解为高、低频功率,由超级电容器和蓄电池承担。最后,考虑储能充放电功率与荷电状态(SOC)等约束,建立以系统年综合成本最小为目标的容量优化配置模型,采用APSO算法求解并分析最优分界点和对应的储能配置方案。算例结果表明所提方法可有效平抑风电波动,降低储能容量,提高系统供电可靠性与经济性。 相似文献
4.
风光储混合系统的协调优化控制 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决光伏和风电场的输出功率剧烈波动引起的电能质量下降和电网电压波动的问题,提出了利用复合储能技术分别平抑风光联合发电系统的输出功率在不同时段内的波动。在平抑功率波动过程中,提出了可变时间常数控制,不断实时优化低通滤波器的时间常数,实现了对储能系统充放电功率的灵活、快速控制,改善了储能系统的运行,减小了储能容量;同时提出最大输出功率限制控制保护储能运行在合理的范围。通过建模仿真验证了控制方法的有效性。 相似文献
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随着可再生能源并网渗透率的提高,可再生能源并网的功率波动对电网产生诸多不利影响。储能系统(energy storage system,ESS)可有效克服可再生能源发电系统的功率波动性问题。为了平滑可再生能源的功率波动并确定储能容量,应用经验模态分解(EMD)的方法:对可再生能源输出功率样本进行EMD分解,得到一系列固有模态函数(IMF)。基于分解结果,考虑ESS充放电效率、荷电状态(state of charge,SOC)以及可再生能源系统输出功率的波动率约束,确定所需最小的ESS容量。以某地区风电场实际功率数据为例,算例结果表明,采用该方法能有效平抑风电功率波动,所用的储能容量较小,且能保证系统稳定运行。 相似文献
7.
风储联合发电系统电池荷电状态和功率偏差控制策略 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种新型的基于风电功率预测偏差和电池荷电状态(SOC)反馈的储能系统控制策略,通过预测结果计算风电功率的变化偏差,得出完全补偿波动所需的储能系统充放电功率,引入补偿系数联合求解获得储能系统的充放电控制指令。同时,建立了补偿系数的动态优化模型,包括长时间尺度下基于输出功率波动和电池容量变化指标的基准补偿系数寻优模型,短时间尺度下基于电池SOC指标和充放电状态的补偿系数快速修正模型。算法采用的最优求解和SOC指标具有广泛的适应性,便于推广不同容量储能系统在风电功率平滑中的应用,可以兼顾储能电池的寿命和输出功率的平滑性。算例结合风电场的功率实测数据,进行储能系统配置仿真,验证了该控制策略能够最大程度发挥储能系统能力,在维持电池能量稳定前提下,平抑风电场输出功率的波动。 相似文献
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针对由全钒液流电池、磷酸铁锂电池及超级电容 3种储能介质组成的混合储能系统,提出一种针对不同储能介质特性进行混合储能系统自适应功率分配及调节优化的风电功率波动平抑控制策略。通过二阶低通滤波算法进行针对不同储能介质特性的自适应功率分配及调节,同时考虑系统后续运行需求,进行基于SOC反馈的分段功率控制优化调整,使储能系统工作在正常区间的同时为后续运行时段提供一定的充放电空间,最后经过储能系统极限约束修正,实现对风电场输出功率波动的有效平抑。通过在储能型风电场项目中的应用实验,验证了此控制策略的有效性。 相似文献
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为了解决在直流配电网下平抑风电场出力波动的混合储能系统容量优化配置问题,提出了一种以钒电池-超级电容混合储能系统为研究对象的多目标容量配置模型。首先,以风电场实际输出功率和储能设备荷电状态为指标构建了风电场目标功率输出曲线;然后,分别建立了以计及直流配电效益的最小年均成本和最大风电场输出功率合格率为目标函数,以荷电状态、功率出力等为约束条件的多目标容量优化配置模型;最后,采用自适应遗传算法求解所建模型。结果表明,直流配电效益主要体现在降低传输损耗带来的收益,而节省的换流成本和增加的直流换流站成本影响有限。 相似文献
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利用电池储能系统平滑间歇式电源的输出功率波动可以提高该类电源输出功率的稳定性。提出一种基于滑动最小二乘算法和电池荷电状态的电池储能系统实时控制策略。通过滑动最小二乘拟合算法确定储能系统的功率输出量,并辅助以荷电状态和最大波动功率限制调节,从而有效降低平滑控制过程中电池的充放电深度。实验结果显示,与传统基于滤波算法的控制策略相比,在获得相同平滑效果的情况下,新的控制策略具有更小的荷电状态波动量,可以较大程度降低所需电池容量,并延长电池的寿命。 相似文献
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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 总被引:5,自引:0,他引:5
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%。 相似文献
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以铅酸电池和全钒液流电池组成的混合储能为例,针对常规机组调频的固有特点,研究了混合储能装置配合传统机组参与自动发电控制(AGC)的充放电策略和最优容量配置计算方法。首先,针对常规机组调频的特点,提出一种考虑抑制反向调频、死区振荡、储能装置过度放电、荷电状态水平强制归位的优化控制策略;其次,综合考虑配置储能装置成本和发电侧调频收益,构建储能装置系统经济运行优化函数的容量规划模型;最后,根据某发电厂实际运行数据进行仿真计算,利用粒子群优化算法求解,结果表明该方法的调频效果、运行经济性等比常规机组调频均有提升。 相似文献
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光伏(PV)发电输出功率具有波动幅度大和随机性强的特点,大规模并网光伏电站需要电池储能系统(BESS)对输出功率波动进行平滑抑制,以降低对电网的冲击。提出了一种衡量不同BESS控制策略抑制PV功率波动能力的评价指标,针对现有基本功率平滑控制策略的不足,提出基于电池荷电状态(SOC)调整输出的储能功率控制策略。通过调节BESS输出功率,对PV输出功率中较高频段波动成分进行补偿,并且在储能电池荷电状态(SOC)偏高/低时对输出功率加以自适应调整,在不削弱补偿效果的前提下,将SOC维持在正常范围内。仿真结果表明所提方法在光伏输出波动剧烈时仍有较好的平滑效果,并且对电池容量的需求较小。 相似文献
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分布式光伏在交流侧公共连接点(point of common coupling, PCC)汇流的功率有较大的随机性与波动性,影响电网的稳定运行。为此,提出了基于经验小波变换(empirical wavelet transform, EWT)的分布式光储PCC功率自适应平抑方法。首先,针对混合储能(hybrid energy storage system, HESS)与分布式光伏接入PCC的典型场景,在分析EWT自适应处理波形的特点后,结合功率波动率与储能元件的响应特性,对PCC的光伏原始汇流功率进行EWT分解与优化修正,实现HESS的功率初级分配。之后为避免HESS的荷电状态(state of charge, SOC)频繁越限,提出了一种主动功率补偿的SOC控制策略,通过主动改变储能的参考信号使其SOC在安全范围内工作。结合实际数据的仿真验证表明,该平抑方法能够自适应地实现光伏出力的合理分解与功率分配,在延长储能使用寿命的同时有效满足并网功率波动的要求,为平抑光伏输出功率波动提供了新思路。 相似文献
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微电网实时优化调度作为保证微电网安全高效运行的关键技术,工程中要求可以快速可靠地取得最优解。针对这一问题,详细分析了微电网实时调度各状态空间下应采取的控制策略;提出了遵循储能SOC日前计划的“等效供电成本最小”和实际供电成本最小的两阶段线性模型;并建立了储能系统充放电引导系数模型,以控制储能系统的充放电量;最后,通过对微电网各实时状态进行优化调度仿真和有/无储能SOC日前计划情况下的实时调度仿真实验,验证了该方法能够尽量遵循储能日前SOC计划,给出满足各状态下实时调度策略的优化调度方案,并能有效降低微电网供电总成本。 相似文献