基于统计学方法的微网混合储能容量优化配置

混合储能系统是微网中平抑功率波动的关键组件,为微网配置适当的储能容量可有效提高系统的经济性。提出了混合储能系统容量优化配置的一种统计学方法。该方法提出了基于频谱分析的功率分配策略,并与频率滞环控制相结合。功率分配策略协调蓄电池和超级电容器的运行,改善了蓄电池的运行环境;频率滞环增加了蓄电池的使用寿命。该方法还探索了超级电容器、蓄电池的容量配置子算法。此外,对统计模型进行蒙特卡洛仿真,获得了混合储能系统的容量概率分布,确定了不同累计概率水平下的混合储能系统的容量。仿真结果验证了所提方法的合理性和经济性。     

基于ISSA的光储微网混合储能容量优化配置

近年来,新能源的大力发展促使分布式能源结合本地负荷的微网结构应运而生,针对光储微网混合储能容量优化配置的问题,提出一种改进的麻雀搜索算法（ISSA）对以经济性为目标建立的储能容量配置模型进行求解。首先,利用分时电价策略优化混合储能系统充放电功率,建立以储能系统年综合成本最小为目标的容量优化配置模型;其次,针对传统麻雀搜索算法求解精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,采用精英反向学习初始化种群,并结合粒子群算法改进麻雀位置更新公式,同时引入莱维飞行策略扩大算法搜索范围。最后,通过算例分析验证了所提策略的合理性和有效性。     

离网直流微网群混合储能容量优化配置方法

为了优化储能系统容量配置,提高直流微网群的供电可靠性和经济性,文中提出了一种考虑各子微网互为备用的独立型直流微网群混合储能联合优化配置方法。首先,以直流微网群混合储能整体投资运维等年值成本最低为优化目标,建立混合储能容量配置模型;其次,在不失各个子微网混合储能容量配置独立性的前提下,进一步降低混合储能的配置成本;最后,以双直流微网群为算例对象,通过对比独立优化与联合优化的配置结果说明了利用微网群功率互联的特点能够大幅降低混合储能系统投资成本,提高微网群运行稳定性,从而证明文中所提配置方法的优越性。该方法后期可为独立型直流微网群的规划建设提供依据。     

基于合作博弈的微网储能容量优化配置

合理配置储能容量在平抑清洁能源功率波动、辅助稳定电网频率等方面具有重要意义。针对含有风电、光伏发电的微网,兼顾储能设备参与电网一二次应急调频,利用储能空闲资源参与电网调频,同时考虑了微网的电量成本、投资维护成本等因素,以微网每天综合费用最低为优化目标,基于合作博弈建立微网均衡模型,利用粒子群和内点算法求解各微网最优容量配置。算例结果验证了模型与方法的合理性。     

基于经验模态分解和神经网络的微网混合储能容量优化配置

提出一种针对独立微网的超级电容/蓄电池混合储能系统(HESS)的容量优化方法。运用经验模态分解技术,将一段记录完全的非平稳风功率分解成为若干固有模态函数(IMF)。在各固有模态函数的瞬时频率—时间曲线的基础上,通过"分频频率"将原始风功率分解成高频与低频2部分,并分别采用HESS中的超级电容和蓄电池来平抑风功率的高频、低频波动分量。平抑后输入负荷侧的功率平滑度可通过平滑度指标量化。采用神经网络模型优化HESS的容量,通过成本和平滑度指标之间的折中实现HESS的容量优化配置。基于某风电场实测数据的仿真实验验证了所提方法的有效性。     

计及负荷可控性的微网储能容量优化配置

合理配置储能容量,是保证以可再生能源为主体电源的独立微网经济可靠运行的关键。基于微网地下水开采负荷的可控性,提出可再生能源/储能/负荷协调的微网系统功率分配策略。在此基础上,考虑蓄电池储能的运行特性对其寿命影响,提出微网电池储能的容量优化模型。以中国西北地区风光互补独立微网为例,对电池储能容量优化进行研究,仿真结果验证了所建模型的合理性。     

基于遗传算法的风电混合储能容量优化配置

为了降低独立风力发电系统中储能装置的生命周期费用,建立以风力发电系统中储能装置的生命周期费用最小值为优化的目标函数、负荷缺电率等指标为约束条件的模型,结合蓄电池和超级电容器储能特性,利用风电和负荷48 h的发用电数据,研究包含蓄电池和超级电容器的储能系统能量管理策略。提出了一种基于改进粒子群算法的储能容量生命周期费用优化配置方法,算例分析证明该算法具有有效性和实用性,优化后的系统很大程度上节省了经济成本。     

基于频谱分析和滑动平均滤波的混合储能容量配置方案

以风电为典型的可再生能源由于其随机性和间歇性的特点,其入网功率波动大,为减小并网时对电网造成的冲击,文中研究一种混合储能系统(Hybrid Energy Storage System,HESS)来平滑风电出力波动,使入网波动符合并网规范。基于傅里叶变换对风电原始数据进行频谱分析,并得到符合风电接入电网规范的理想目标输出,将两种功率的差值做为混合储能系统的补偿功率,再由滑动平均滤波方法分配混合储能中蓄电池和超级电容器的功率补偿量,考虑并网波动、充放电效率和荷电状态来确定蓄电池和超级电容器的额定功率和容量,在计及蓄电池损耗的基础上,考虑储能折旧和维护因素,计算混合储能系统的配置成本。算例表明混合型储能比单一型储能配置成本更低,更具有经济性,验证了该方法的可行性。     

混合储能多目标容量优化配置

针对蓄电池和超级电容混合储能系统的容量配置,提出了混合储能系统多目标容量优化配置模型,该模型以经济成本、供电可靠性、能量过剩和供需平衡为目标,以蓄电池的SOC、超级电容的端电压和最大功率为约束,同时考虑能量控制策略的影响,应用改进粒子群优化算法同时对蓄电池和超级电容的容量和功率进行设计,并通过仿真验证了所提多目标容量配置算法的快速收敛性和可靠性。     

基于QPSO微电网混合储能系统容量优化配置

储能装置配置的容量不仅影响微电网的经济运行,而且影响供电的可靠性。研究具有典型负载、可再生能源和由电池和超级电容组成的混合储能系统(HESS)的孤立微电网,使用了优化HESS容量的量子行为粒子群优化(QPSO)算法。根据超级电容和电池各自的功率补偿能力,利用低通滤波器原理,采用合理的能量调度策略,避免电池频繁充放电。考虑每种储能类型的额定功率,修正各自的补偿功率。通过判断充电状态是否达到极限,再次修正数值。孤立微电网的仿真结果验证了HESS优化容量配置方法的有效性。以西北地区一个独立微电网为例,验证了该方法的有效性。QPSO与传统粒子群算法(PSO)的比较表明,其可以更快地找到最优解,HESS具有更低的日常开销。     

基于ANN锂电池混合储能系统容量优化配置

针对单类型锂电池储能难以同时满足能量型、功率型储能应用场景需求,文章采用混合储能技术实现不同类型锂电池储能在能量和功率特性上的互补,不仅减少了功率变换器等附属设备投资,同时最大限度地发挥不同锂电池储能技术优势。以储能系统功率容量匹配最佳、储能投资回收期最短建立目标函数,引入BP神经网络(BP-ANN)算法求解锂电池混合储能系统功率容量最优配置,使其在满足经济性的前提下满足工程需要,提高储能效益。最后,通过Matlab编程进行算例分析,验证所提方法的合理、有效性。     

基于智能微网的混合储能配置方法

智能微网的容量配置问题直接关系其电能质量和经济性。考虑到光伏发电系统的随机性,通过对粒子群进行研究,提出了基于智能微网的混合储能配置方法,并将其应用到储能容量优化上。结果表明,利用改进粒子群优化算法,收敛速度上明显优于未改进的方法,并在经济性上取得了较低的成本投入,延长了储能系统的使用寿命。     

基于改进鲸鱼算法的微网复合储能系统容量优化配置

针对微电网中分布式电源存在的随机性与间歇性等特征,提出了一种微网复合储能容量优化配置的方法,以保证微电网经济可靠运行。该方法以复合储能系统全寿命周期成本最低、平滑可再生能源功率波动效果最好以及微网联络线利用率最高为目标,建立复合储能容量优化配置模型。在此模型的基础上,采用本文改进的差分进化鲸鱼算法求解得到复合储能系统容量最优配置。最后,通过算例将本文算法结果与基本的鲸鱼算法、粒子群算法进行对比,验证了差分进化鲸鱼算法可以更合理地配置复合储能容量,使风光功率波动得到更有效的平抑,同时微网联络线利用率也得到了提高,实现了资源的合理利用。     

用于优化微网联络线功率的混合储能容量优化方法

为微网配置蓄电池/超级电容器混合储能,可更好地调节微网与配电网间联络线的功率。文中提出了一种用于优化微网联络线功率的混合储能容量优化方法。首先,建立了混合储能系统的容量优化模型,以考虑储能寿命和更换的全寿命周期净现值为目标函数,以不同类型储能各自补偿频段的分界频率作为优化变量,在约束条件中详细计及了非理想储能系统的充放电效率以及实际工作中的荷电状态限制。其次,给出了采用遗传算法求解模型的步骤,在遗传算法中调用以下过程:先由分界频率计算滤波时间常数,从而实现混合储能功率分配;之后计算储能容量,再进行经济评价。最后,采用天津生态城某微网的实例进行验证,并与实际安装储能以及目前主流文献方法对比。对比结果表明,所提出的方法在达到同等补偿效果的前提下具有更好的经济性。     

基于频谱分析的孤立微网中储能和柴油发电机容量的优化方法

为解决孤立微网中储能和柴油发电机(柴发)的协调容量优化配置问题,利用储能和柴发不同设备的响应特性,提出了基于频谱分析的孤立微网中储能和柴发的容量优化方法。首先,利用傅里叶变换对平衡功率进行频谱分析,设定储能和柴发的补偿频段,再利用反傅里叶变换获得时域功率指令,计算得到满足系统补偿要求的储能和柴发的最小容量;然后,建立方案技术经济评估模型,对优化方案的技术性和经济性进行较为全面的评估。最后,通过浙江某海岛孤立微网实际工程案例数据验证了所提方法的有效性,与传统的基于负荷跟随策略的遗传算法得到的优化方案的对比表明,在满足系统同样的技术指标的情况下,文中所提方法所得结果具有更好的经济性。     

计及储能寿命的微电网混合储能容量优化配置

在孤立微电网中配置适当的储能能够平衡可再生能源的随机性和间歇性,为此,基于离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)的功率分配,将不平衡功率分为低频和高频分量,有效利用柴油机与储能的特点,可使柴油发电机定期为储能补充能量以弥补充其放电过程中的能量损耗;利用雨流法计数法,充分考虑充放电次数和深度对能量型储能寿命的影响,建立以投资运行维护总费用最小的目标函数,用含约束的遗传算法(genetic algorithm,GA)进行优化求解。对某地区一年的风-光-负荷数据进行深入的算例分析,验证混合储能系统(hybrid energy storage systems,HESS)相对单一储能系统更具优势,并说明充放电循环对储能寿命的影响。     

基于经济调度的微网储能优化配置

由于可再生能源发电和负荷具有不确定性,蓄电池作为储能装置是保证微网系统安全可靠运行的重要组成部分。为了准确分析含多种分布式电源的微网储能优化配置方案,建立了基于经济调度并计及制热收益的热电联产型微网储能优化配置模型。提出了并网和孤网运行方式下所需配置最小储能容量的定量分析方法,以一个包含风、光、储、微型燃气轮机、燃料电池以及热电负荷的微网为例,运用改进遗传算法优化了不同储能容量下各微源的出力及微网向外网的购售电量,并确定了两种运行方式下实现综合成本最低所需配置的储能容量。通过算例验证了所提模型、策略和算法的有效性。     

基于需求响应的光伏微网储能系统多目标容量优化配置

电力市场环境下,考虑需求响应对光伏微网储能系统配置的影响,对光伏微网商业化投资决策具有重要意义。峰谷分时电价下,构建基于电量电价弹性矩阵的用户多时段电价响应模型,提出分时电价下储能充放电策略及微网优化运行策略,构建微网投资收益模型。根据系统调度和约束条件,以光伏利用率最大和年净利润最大为目标,采用改进非劣排序遗传算法Ⅱ求解所建光伏微网储能系统多目标容量优化配置模型。将优化方法应用于广东某实际微网,验证了模型和算法合理性。     

含热泵储能的独立微网电源容量优化配置方法

在对独立微网电源容量进行优化配置时,为了在保证供电可靠性的前提下进一步提高经济性,提出一种考虑源荷不确定性与激励型需求响应(DR)的含热泵储能(PHES)的独立微网电源容量优化配置方法。首先,给出含PHES的独立微网基本结构图,基于该结构图阐述PHES的工作原理并建立PHES的简化数学模型;其次,基于鲁棒优化方法构建不确定场景集;然后,建立考虑激励型DR的双层鲁棒容量优化配置模型;最后,采用内嵌混合整数线性规划的遗传算法对模型进行求解。算例结果表明,将PHES这一储能成本低、不受地理条件限制的新型储能替代成本较高的电池储能作为系统储能方案,能够进一步提高经济性;考虑源荷不确定性与DR两者共同作用对配置结果的影响,能够完善独立微网优化配置模型,使计算得到的配置结果更为合理。