电池储能平抑风电功率波动的预测控制方法

风电波动性和随机性严重影响电力系统安全稳定性。为了平抑风功率波动,提出了一种基于模型预测控制(MPC)原理的平抑风电功率波动的电池储能控制方法。该方法利用风电场超短期功率预测信息,以并网风电功率的波动范围、电池储能荷电状态(SOC)、储能出力大小等为约束,通过滚动优化实现对储能的优化控制。算例表明,该方法既能有效平抑风电功率波动,又能超前控制储能SOC值,维持储能的平滑能力,避免储能过充过放。     

考虑储能电池运行寿命的风电功率波动平抑方法研究

储能应用于风电功率波动平抑时，存在有效平抑波动功率与减小储能电池负担难以协调的问题，导致风电功率波动平抑效果不佳或储能电池负担增大。针对以上问题，提出了一种改进的自适应滑动平均滤波算法，在满足1min和10min双时间尺度的风电并网功率波动率标准下，对风电功率进行自适应分解，不仅获得了满足风电并网标准的并网功率参考值，还减小了需要储能电池平抑的波动功率，然后采用双磷酸铁锂电池来平抑波动功率，同时考虑荷电状态(state of charge,SOC)反馈，通过检测储能电池SOC的值，判断其是否达到充电上限或放电下限，以此防止过充过放电对储能电池运行寿命的影响，运用雨流计数法寿命评估模型对储能电池运行寿命进行评估。算例表明，所提算法能够根据风电功率波动率的大小在线实时调节滑动窗口的大小，实现风电功率的分解，从而有效地平抑了风电功率波动，并且降低了储能电池的负担，延长了其使用寿命。     

基于极端天气情况的风-储系统平抑控制策略

提出了一种储能系统的功率控制方法,实现了极端天气情况下风电场出力波动的快速平抑。该控制框架融合了机器学习算法与模型预测控制方法,由基于在线序贯极限学习机的神经网络模型预测优化时域范围的风电功率,储能的充放电功率指令通过MPC进行滚动优化,保证储能系统的运行约束得到满足。仿真实验表明该方法能够实现储能系统的快速充、放电管理,利用准确的风电功率预测,降低了极端天气下风电场功率陡降对电网的不利影响,使得风-储联合系统注入电网的功率更接近给定值。     

风储联合发电系统电池荷电状态和功率偏差控制策略

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。     

基于风电场集中储能的风储柔性控制策略研究

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。     

基于荷电状态分级优化的混合储能风电功率平抑方法

为了弥补单一储能技术的不足,由超级电容和储能电池组成的混合储能系统越来越多地应用于风电功率平抑。为保证混合储能系统整体充放能力,并充分利用超级电容反应快和储能电池容量大的特点,文中提出了一种基于电池荷电状态(SOC)分级优化的混合储能系统风电功率平抑方法。该方法采用了分层结构,包含优化控制层和协调控制层。优化控制层根据风电平抑性能要求以及混合储能系统当前整体SOC,计算动态调节储能系统的设定功率;协调控制层根据储能设备各自的SOC和充放电特性,按优化控制层计算出的设定功率进行功率分配,以实现对设定功率的快速跟踪。仿真实验证明,该方法在保持风电平抑效果不变的情况下,维持了混合储能系统整体较高的充放能力,同时优化了储能设备的SOC,避免了储能设备的过充过放。     

SMES-VRB复合储能平抑再生能源功率波动协调控制

为解决可再生能源的间歇性和波动性,保证微电网各发电单元之间功率平衡,加入复合储能(HESS)是行之有效的方法。提出将功率型超导储能(SMES)和能量型钒流电池(VRB)储能组成复合储能平抑含风力发电的微电网功率波动。针对现有两级滤波法的缺点,加入荷电状态(SOC)反馈,提出基于优化控制层和协调控制层的分层控制。仿真比较了两级滤波法和分层控制法平抑风电功率波动的效果及各储能SOC的动态变化,结果验证了SMES和VRB复合储能分层控制策略的有效性。     

基于风电场功率波动与限风特性的混合储能容量配置方法

我国风电并网规模逐年增大,高渗透率下的风电功率波动威胁电网的运行安全,同时电网调节能力不足导致"弃风限电"问题升级。在风电场配置混合储能系统可有效平抑功率波动并缓解弃风问题。基于风电场功率波动与限风数据的统计特性,分别确定功率型储能系统所需平抑的波动分量和能量型储能系统多场景工作划分原则。提出一种综合考虑风电功率波动平抑效果、减少弃风的经济效益与储能工程总投入成本的混合储能系统优化配置方法。最后通过算例分析表明,此方法可确保风电场最大功率波动10 min不超装机容量15%的前提下有效减少弃风,且收获较好的经济效益,从而验证其有效性与经济性。     

基于荷电状态动态调整的储能电站容量规划

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。     

基于集合经验模态分解的风电混合储能系统能量管理协调控制策略

采用蓄电池-超级电容混合储能系统来平抑风电功率波动,实现风电平滑并网。首先,针对风功率非线性、不稳定的波动特性,结合1min/10min两个时间尺度的风电场输出功率变化最大限值,采用基于集合经验模态分解(EEMD)方法,实现风功率的自适应分解,得到风电并网功率和混合储能系统充、放电功率指令;其次,根据蓄电池和超级电容的出力需求,结合储能设备荷电状态(SOC)等约束条件,提出混合储能系统能量管理协调控制算法,实现储能系统内部功率相互流动;最后,基于风电历史数据,验证所提方法的有效性和合理性。     

基于超导储能系统的风电场功率控制系统设计

风电场输出功率的波动性和间歇性会给电网带来不利的影响。为了降低风电场并网对电能质量的影响,文中阐述了一种基于超导储能系统的抑制风电场功率波动的间接控制方法。利用超导储能系统的四象限功率运行能力来补偿风电场输出的有功和无功功率波动,并抑制由此产生的电网电压波动;通过合理设计超导储能系统功率调节器的带宽来优化储能量。通过对风电场连接于弱电网的仿真,验证了所提出的功率控制策略的有效性。     

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。     

基于EWT-FC方法的氢-超级电容混合储能功率分配

为平抑风电功率波动,弥补单一储能的不足,引入氢和超级电容构成的混合储能装置平滑风电功率波动。针对传统功率分配方法难以建模,容易出现模态混叠现象等问题,以及为了提高储能系统可靠性,提出了一种经验小波变换EWT（empirical wavelet transform）-模糊控制FC（fuzzy control）策略方法。首先,为了验证EWT算法能实现储能设备间功率精确分配,将EWT算法与经验模态分解EMD（empirical mode decomposition）和小波变换WT（wavelet transform）算法进行对比;其次,采用EWT算法分解重构风电原始功率得到并网功率和混合储能平抑功率;最后,考虑超级电容荷电状态SOC（state-of-charge）和储氢罐压力对系统安全稳定运行的影响,采用模糊控制修正储能元件的充放电功率。仿真结果表明, EWT算法避免了模态混叠,实现了储能设备间功率精确分配。该控制策略能有效平抑风电波动,保证了SOC和储氢罐压力在合理范围内,延长了设备寿命,实现系统稳定运行。     

采用自适应小波包分解的混合储能平抑风电波动控制策略

采用蓄电池和超级电容构建混合储能系统以平抑风电场输出功率波动,实现风电平滑并网。首先,针对不同风电出力场景下风电功率的波动特性,结合风电并网波动标准和混合储能系统性能特点,实现风电功率的自适应小波包分解和储能初级功率分配,得到风电并网功率和混合储能初级功率指令;其次,在混合储能系统内部,根据超级电容的荷电状态,利用模糊优化控制对蓄电池和超级电容的功率指令进行二次修正,得到优化后的混合储能功率分配指令。算例分析表明,所提策略能够自适应地实现风电功率的最优分解和合理分配,确保混合储能荷电状态工作在合理区间,有效改善风电输出功率波动平抑效果,保证混合储能系统长期稳定运行。     

独立风力发电系统中VRB的控制设计

随着风力发电规模的不断增大,为提高独立风电系统运行的稳定性,本文在该系统中增加了新型环保钒氧化还原液流电池(VRB)储能系统,以有效减少功率波动给系统带来的不利影响。根据VRB等效数学模型,分析了VRB荷电状态(SOC)与端电压之间的变化特点,设计了VRB SOC的控制方法,并对具有VRB储能系统的独立风电系统进行建模和仿真。仿真结果表明,在含有VRB储能系统的独立风电系统中,通过控制VRB SOC可以使系统在风速及负荷瞬变的情况下保证对负荷的稳定供应。     

基于小波包混合储能系统的风功率波动控制策略

随着风力发电的发展,风电波动带给电网的影响越来越明显,平滑风电出力显得很重要。针对风电功率波动特性,提出基于小波包分解法,得到风电并网功率、混合储能系统参考功率和充放电状态。结合蓄电池和超级电容的荷电状态,提出了能量管理协调控制策略,实现了储能系统内部功率修正,算例结果表明:能量管理协调控制策略能完成混合储能系统内部功率最佳修正,且可以有效的平滑风电出力。最后以实际风电数据为依据,在MATLAB中建立了数学仿真模型,证明了该控制策略的有效性。     

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。     

基于快速储能的风电潮流优化控制系统

风电功率的间歇与波动致使电场容量可信度低、可调度性差;同时易引起局部电网的电压不稳、频率波动,影响了系统的电能质量及稳定性。针对此现象,将超级电容器与蓄电池组成快速储能装置,用于风电的潮流优化控制。采用三重双向直流变换电路控制储能元件间的功率流动;采用四象限交直流变换电路控制储能与电网间的能量交换。提出基于超级电容器电压低频波动抑制的功率分配方法,可显著减少蓄电池的充放次数;提出基于储能元件荷电状态的储能能量调整规则,可避免储能元件的过充和频繁深度放电,以优化其功率调节能力。实验结果表明,系统可实现2种储能元件的优势互补,能有效平滑调节风电注入电网的有功功率,并实时补偿控制风电接入点的无功功率。     

功率波动下风电并网中的储能技术优化

由于风电功率的波动,大规模风电并网对系统冲击较大。提出一种风电并网的储能技术优化方法,首先通过时间序列法,获取不同时间段的风速样本,构建风速周期性预测模型,基于预测到的风速数据,采用神经网络法构建风速-功率模型,计算出平稳性良好的风电功率波动周期,依据周期对储能过程进行合理配置,优化储能过程。测试结果表明,在误差较小的周期内,风电并网系统的储能平稳性较高,对系统冲击较小。