一种基于超级电容器的光伏系统电压控制方法研究

根据超级电容器储能特点,建立了用于独立光伏发电的超级电容器储能系统模型,设计了超级电容器电压控制环节,提出了一种带有超级电容器电压模糊反馈的双环控制策略,通过对开环系统bode图的分析,论证了控制系统的稳定性和动态性能。仿真结果表明,在光伏发电系统受到光照及负载扰动的情况下,超级电容器储能系统可以有效地稳定光伏系统的输出电压,提高系统供电的可靠性和电能质量,并且抑制了超级电容器端电压大范围波动对该系统的影响,提高了超级电容器的利用率。     

A power allocation strategy of a hybrid energy storage system for a PV grid-connected system

针对光伏并网系统中光伏微电源出力的波动性和间歇性,将蓄电池和超级电容器构成的混合储能系统HESS（hybrid energy storage system）应用到光伏并网系统中可以实现光伏功率平滑、能量平衡以及提高并网电能质量。在同时考虑蓄电池的功率上限和超级电容的荷电状态（SOC）的情况下,对混合储能系统提出了基于超级电容SOC的功率分配策略;该策略以超级电容的SOC和功率分配单元的输出功率作为参考值,对混合储能系统充放电过程进行设计。超级电容和蓄电池以Bi-direction DC/DC变换器与500 V直流母线连接,其中超级电容通过双闭环控制策略对直流母线电压进行控制。仿真结果表明,所提功率分配策略能对混合储能系统功率合理分配,而且实现了单位功率因数并网,稳定了直流母线电压。     

考虑超级电容荷电状态的光伏发电系统功率控制研究

针对光伏出力的波动性和间歇性,文章将蓄电池和超级电容器相结合的混合储能系统HESS(Hybrid Energy Storage System)应用到光伏并网系统,实现了光伏系统的功率平滑,平衡能量,提高并网电能质量。同时考虑到低通滤波法在进行功率分配时存在滤波时间常数难以计算的问题,就蓄电池与超级电容提出一种由超级电容荷电状态(SOC)来反馈二者功率分配的控制策略;该策略以超级电容的SOC和功率分配单元的输出功率作为参考值,对混合储能系统充放电过程进行设计。仿真结果表明:与低通滤波法相比,文章所提功率分配控制策略延长了蓄电池的使用年限,防止了超级电容器的过充、过放,而且实现了单位功率因数并网。     

储能技术在中小型风力发电系统中的应用

讨论了储能技术的分类及应用范围,并对中小型风力发电系统的结构及其系统中储能的作用进行了阐述。同时分析了碳纳米管超级电容器储能、氢储能、超级电容器和蓄电池混合储能三种很有前途储能技术在中小型风力发电系统中的应用。     

独立光伏供电系统中多储能单元协调控制策略的研究

文章提出了一种由超级电容器和多个蓄电池储能单元组成的混合储能系统,并将该储能系统应用于独立光伏供电系统。其中,多个蓄电池储能单元能够增大混合储能系统的容量,并提高供电系统的可靠性。由于不同的蓄电池储能单元的荷电状态存在差异,因此,提出了一种改进SOC下垂控制方法,并利用该控制方法实现了不同蓄电池储能单元传输功率的优化分配和SOC的动态均衡,优化了蓄电池储能单元的能量传输过程。超级电容器可以补偿光伏系统传输功率缺额的高频部分,减少蓄电池储能单元充、放电的次数,维持直流母线电压的稳定。文章通过仿真模拟,验证了所提出的控制策略能够优化各储能单元的运行状态,并有效地维持了光伏系统传输功率的平衡和直流母线电压的稳定。     

基于超级电容器储能的独立光伏系统

以超级电容器作为储能装置,进行了千瓦级独立光伏系统的研制。在小信号模型的基础上对控制系统进行了设计,并应用SIMULINK仿真分析了系统的运行特性。仿真及实验结果表明,系统的总体效率为77.8%,超级电容器组的充放电效率为92.5%,系统在光伏输入功率大幅波动以及负载突变时具有很好的稳定性。为超级电容器应用于可再生能源发电和电能质量改善等领域中提供了较好的参考。     

独立光伏发电混合储能系统容量优化研究

准确建立系统中各环节数学模型,综合考虑不同储能元件（超级电容器和蓄电池）的储能特性,以混合储能系统成本最低为优化目标,以独立光伏发电系统各项运行技术指标为约束条件,提出了一种基于单纯形法的容量优化配置方法,并进行了编程实现和算例验证。     

超级电容器蓄电池混合储能独立光伏系统研究

建立了混合储能系统的数学模型,对系统性能的提升进行了定量分析。提出了一种无源式并联储能方案,并应用于独立光伏系统中,仿真和实验结果表明,在光伏系统的发电功率和负载功率脉动的情况下,蓄电池的充放电电流比较平滑。合理配置超级电容器组的容量,可以减少由于日照量变化所导致的蓄电池充放电小循环次数。对解决光伏等可再生能源系统中蓄电池储能的问题,具有现实意义。     

Design of a grid-connected PV system with hybrid energy storage

由于国内的储能技术起步较晚,分布式电源中应用单一储能介质很难满足系统运行要求.基于某公司的光伏储能并网系统示范项目,以具有快速响应特性的超级电容器和具有大容量储能特性的锂离子电池为混合储能系统,以储能控制器为控制核心统一协调控制,使电能以可控功率按需送入电网.该系统可有效提高储能系统的功率输出能力,优化储能系统的充放电过程,延长储能电池的使用寿命,具有良好的应用及推广价值.     

面向配电网优化的混合储能系统控制策略

文章提出一种面向配电网优化运行的混合储能系统控制策略。首先建立光伏-混合储能系统柔性并网模型,针对配电网"源-网"经济运行和节点电压优化目标,提出光伏-混合储能系统参与配电网优化运行策略,获得混合储能最优目标功率;然后根据荷电状态及其充放电状态,提出混合储能多目标分频和内部能量协调控制策略,合理分配蓄电池和超级电容器的充放电功率。仿真结果表明,该策略不仅可以有效实现配电网经济运行和节点电压越限治理,而且能够充分发挥不同储能介质的技术特性,延长混合储能系统的运行寿命。     

风电场含退役动力电池的混合储能系统容量优化配置

针对退役电池在风电场平抑功率波动场景的应用,提出一种考虑退役电池时间尺度的混合储能系统容量配置方法。首先分析退役电池和新电池储能的优势,并介绍储能系统的成本构成;然后建立以全寿命周期经济性最优、考虑退役动力电池充放电时间尺度的混合储能容量配置模型,线性化后可调用求解器求解获取储能容量配置结果;最后用风电场实际数据进行分析,验证容量配置方法的有效性,并分析风电场不同储能配置时长政策要求、退役动力电池不同时间尺度以及不同控制策略下的混合储能容量配置结果。     

考虑跨区多能源协调的交直流输电系统稳定性控制模型

我国已建成世界上规模最大、电压等级最高的交直流混联电网,如何有效保障交直流混联系统安稳运行是重大而紧迫的国家需求。文章针对含大规模风电的交直流混联系统稳定性问题,将动态逆方法作为鲁棒控制的内环,将储电、储热装置作为多能源进行协调,对模型不确定性进行外环鲁棒控制补偿。在H∞控制基础上进行了含风电的交直流混联弱送端系统μ综合的分析与设计,建立了考虑跨区多能源协调的交直流输电系统稳定性控制模型。仿真结果表明,文章所提模型保证了动态逆方法的鲁棒性,提高了交直流输电系统的控制性能。     

混合动力船舶超级电容制动能量回馈装置

针对混合动力船舶采用制动电阻吸收制动能量不可避免造成能量浪费的问题,借鉴直流推进系统,采用超级电容储能装置作为能量回馈装置,研究混合动力船舶在典型工况下的制动过程,并对超级电容在制动过程中的控制方法、控制效果进行分析.结果 表明:与制动电阻相比,超级电容制动能量回馈装置不仅能够提升直流母线电压的稳定性,还能有效吸收和储...     

基于二阶滤波的混合储能系统能量管理控制策略

针对由超级电容器与蓄电池储能构成的混合储能系统,提出一种基于改进型二阶滤波功率分配的荷电状态（state of charge,SOC）恢复控制策略。首先,分析传统一阶低通滤波算法的功率分配过程,构造具有功率误差反馈环的二阶滤波传递函数,消除传统一阶低通滤波器在响应高频功率指令时的积分作用,改善混合储能系统对目标功率指令的跟踪控制效果。然后,以归一化后的混合储能系统SOC为控制指标,制定滤波时间常数新型调整规则,动态优化混合储能系统功率分配指令。仿真结果表明,该控制策略可有效平抑风电并网功率波动,最大化利用超级电容储能可用容量,同时延长蓄电池使用寿命。     

Assessment of economic viability for PV/wind/diesel hybrid energy system in southern Peninsular Malaysia

This paper analyzed the potential implementation of hybrid photovoltaic (PV)/wind turbine/diesel system in southern city of Malaysia, Johor Bahru. HOMER (hybrid optimization model for electric renewable) simulation software was used to determine the technical feasibility of the system and to perform the economical analysis of the system. There were seven different system configurations, namely stand-alone diesel system, hybrid PV–diesel system with and without battery storage element, hybrid wind–diesel system with and without battery storageelement, PV–wind–diesel system with and without storage element, will be studied and analyzed. The simulations will be focused on the net present costs, cost of energy, excess electricity produced and the reduction of CO₂ emission for the given hybrid configurations. At the end of this paper, PV–diesel system with battery storage element, PV–wind–diesel system with battery storage element and the stand-alone diesel system were analyzed based on high price of diesel.     

含复合储能的冷热电联供系统多目标运行优化研究

冷热电联供（combined cooling, heating and power, CCHP）系统是分布式能源系统发展的主流趋势,针对CCHP系统的能量调度问题,提出了储电、储热相结合的复合储能技术;为实现CCHP系统的运行优化控制,建立了CCHP系统拓扑架构、系统模型、多目标函数及约束条件,采用线性加权和法将多目标函数转化为单目标函数,利用遗传算法进行优化求解,并与不含复合储能的CCHP系统进行对比分析。结果表明：将复合储能引入CCHP系统,能有效降低系统运行成本和一次能源消耗量,提高系统节能率和削峰填谷能力,为CCHP系统的优化运行策略提供了较好的参考方法。     

基于线性自抗扰和变分模态分解的混合储能控制策略

风力发电具有随机性和波动性的特点,可通过引入储能技术减少其直接并网对电力系统造成的影响,因此基于超导磁储能和蓄电池储能系统之间的互补关系,提出一种基于线性自抗扰和变分模态分解的混合储能控制策略。针对传统混合储能变流器多变量、非线性及强耦合的特点,在装置层建立了混合储能系统的数学模型,基于跟踪微分器、线性扩张状态观测器及线性误差反馈律三部分,设计了混合储能系统的交、直流侧线性自抗扰控制器;其次,为了更加合理地平抑风电功率波动,避免经验模态分解时出现的模态混叠问题,在系统层提出了变分模态分解的功率分配方法;最后通过仿真验证了方法的可行性。     

基于自适应VMD的混合储能容量优化配置研究

针对用户用电需求和可再生能源发电情况,提出一种由重力势能储能、蓄电池和超级电容组成的混合储能系统,建立其数学模型.针对其不同的特性,提出基于自适应变分模态分解的混合储能系统容量优化配置策略,对混合储能容量优化配置模型求解.以某风光互补电站典型日功率数据为例,对最佳储能系统的分解尺度K和高中、中低频分界点及其对应的储能配...     

Research on optimal confguration of hybrid energy storage capacity for wind-solar generation system

储能系统可以有效解决微电网中分布式可再生能源特别是风光互补发电的间歇性、波动性以及“源”与“荷”错位的问题。不同储能技术在响应时间、容量规模、技术成熟度及成本等方面各有特点,两种或多种储能技术耦合将可以更有效地满足用电系统的技术性和经济性的要求。针对电力用户对分布式可再生能源的利用情况,本文提出一种由压缩空气储能、锂电池和超级电容器组成的混合储能系统,建立了三种储能的数学模型,针对其不同的特性,提出了基于二次移动平均滤波的储能系统功率分配方法和基于连续性运行的容量优化配置方法。基于某个实际的用户负荷进行了案例分析,得到了混合储能系统的功率和容量配置结果,并分析了其运行特性。研究表明,在分布式可再生能源微电网中,多种储能技术耦合既能充分发挥每种储能的优势,又可以通过相互配合弥补各自的劣势,这对于可再生能源的充分利用和满足用电负荷的严苛需求具有重要的作用和意义,在分布式能源利用领域具有较好的工程应用前景。     

Hybrid energy storage systems for stand-alone electric power systems: optimization of system performance and cost through control strategies

The development of remote, renewable-based energy is hindered in part by the lack of affordable energy storage. Requiring power-on-demand from an energy system powered by intermittent or seasonal sources may necessitate one-month’s energy storage—an expensive proposition using conventional storage technologies. If multiple energy storage devices with complementary performance characteristics are used together, the resulting ‘hybrid energy-storage system’ can dramatically reduce the cost of energy storage over single storage systems. The coupling of conventional storage batteries with emerging hydrogen technologies provides one such hybrid system. Hydrogen energy storage in this context includes an electrolyzer, hydrogen storage tank, and a fuel cell. An additional component that must be considered is the control system that determines when the various components are used. Since the control system has an effect on component sizes and thus system and operating costs, the control algorithm must be carefully considered for any system with energy storage. For this study, a time-dependent model of a stand-alone, solar powered, battery-hydrogen hybrid energy storage system was developed to investigate energy storage options for cases where supply and demand of energy are not well matched daily or seasonally. Simulations were performed for residential use with measured solar fluxes and simulated hourly loads for a site at Yuma, Arizona, USA, a desert climate at 32.7 N latitude. Renewable-based power not needed to satisfy the load is stored for later use. Two hybrid energy-storage algorithms were considered. The first is a conventional ‘state-of-charge’ control system that uses the current state of the storage system for control. The second control system presumes knowledge of future demand through a feed-forward, neural net or other ‘intelligent’ control systems. Both algorithms use battery storage to provide much of the daily energy shifting and hydrogen to provide seasonal energy shifting, thus using each storage technology to its best advantage. The cost of storing energy with a hybrid energy-storage scheme was found to be much less expensive than either single storage method, with a hybrid system storage costing 48% of the cost of a hydrogen-only system and only 9% of the cost of a conventional, battery-only system. In addition, the neural-net control system is compared to a standard battery state-of-charge control scheme, and it is shown that neural-net control systems better utilize expensive components and result in less expensive electric power than state-of-charge control systems.