储能系统平滑光伏电站功率波动的变参数斜率控制方法

为提高储能系统平滑光伏电站功率波动的能力,提出了基于超短期预测的变参数斜率控制策略。在斜率控制的基础上,通过提出控制荷电状态划分的2个参数变量以及4个充放电功率调节参数,建立了可调整荷电状态的储能系统平滑控制策略。根据超短期预测功率建立目标函数,采用自适应混沌粒子群算法对控制变量进行实时优化,实现平滑效果和荷电状态的协同优化。以光伏电站实测数据进行仿真分析,对比定参数控制策略,该方法在保证平抑效果的基础上能够限制储能系统的充放电深度。     

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。     

考虑储能电池SOC状态的风电场功率波动抑制控制

在风电场增设储能系统通过功率的动态补偿可以有效地平抑风电场的功率波动,改善风电电能质量,提高电网的风电接纳能力。综合考虑电池的荷电状态(SOC)和风电场输出功率波动抑制效果,提出了一种模糊自适应的控制策略,通过调节滤波时间常数防止电池的过载,通过在有功功率给定值上加上模糊调整量优化电池的SOC状态。仿真结果表明,该控制策略能够兼顾风电场功率波动抑制效果和储能电池的SOC状态,对储能电池的荷电状态进行优化,达到延长电池寿命的目的。     

基于电池荷电状态的大容量电池储能系统建模与控制特性分析

电池储能系统为风电和光伏发电等分布式电源大规模接入电网提供了一种有效的方式。介绍了大容量电池储能系统结构及其工作原理,分析了电池系统充放电工作特性及其性能参数与电池荷电状态的关系,从系统应用的角度提出基于电池荷电状态的大容量电池储能系统数学模型,讨论了电池荷电状态对大容量电池储能系统控制特性的影响。在PSCAD/EMTDC环境下搭建了大容量电池储能系统的仿真平台,进行了系统充放电工作特性的仿真。仿真结果和试验数据对比分析表明,所建立的电池储能系统数学模型能有效地模拟大容量电池储能系统的充放电工作特性,为大容量电池储能系统的控制与应用提供了理论基础。     

基于双回路SOC调节的风电场功率平滑控制策略

针对风电并网发电系统的功率波动问题,本文研究了一种基于双回路SOC调节的混合储能系统风电场功率平滑控制策略。对含有全钒液流电池和锂电池的混合储能系统,通过双回路SOC调节控制,合理分配锂电池和液流电池的实际输出功率,并实时更新混合储能的荷电状态。该控制策略实现了风电有功功率的平滑需求,并且使锂电池和全钒液流电池的SOC值稳定在安全范围内,可以有效减少锂电池的充放电次数,达到保护电池的目的。通过仿真实验,验证了该控制方法的有效性。     

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。     

储能功率调节系统主电路参数设计与控制策略研究

电池储能系统以其模块化,响应快,配置灵活等优点,作为提高可再生能源接纳能力的一种有效手段而得到广泛关注。文章以锂电池储能功率调节系统及其优化控制为研究对象,给出了主电路参数设计方案,计及电池荷电状态约束条件提出了基于规则(Rule-Based)的功率优化控制策略,对储能系统上层功率进行优化,以提高电池的使用寿命,控制器底层基于定周期比和反馈线性化控制策略实现对储能装置的充放电控制。仿真结果验证了参数设计的正确性以及控制策略的有效性。     

基于SMES/BESS混合储能抑制风电功率波动的控制策略

针对风能的随机性和波动性,风力发电系统易出现功率波动的问题,采用超导磁储能(SMES)和蓄电池(BESS)混合储能的方式来平抑功率波动,提出了一种改进型混合遗传算法的变参数荷电状态(SOC)分区控制优化策略。基于自适应学习的思想对算法进行了改进,使得算法的收敛速度和精确度得以提高。将储能系统荷电状态剩余量和荷电状态分区限值作为改进后混合遗传算法的目标函数和边界条件。所得目标结果作为滤波器滤波时间常数修正值对其进行修正,从而实现功率二次分配。在Matlab/Simulink中搭建仿真模型验证了该控制策略的有效性。所提控制策略可以对任意时刻SMES和BESS出力进行最优配合,同时能减小电池充放电深度和提高对风电功率波动的平抑效果,且能有效提高混合储能系统的使用寿命。     

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。     

考虑充放电能量不均衡的双电池系统状态评估与控制策略

电池使用寿命是风电场功率波动平抑场景中影响储能系统经济性的重要因素。为了延长电池使用寿命,基于充放电任务分开执行的双电池系统运行模式,建立了给定最佳放电深度运行的双电池储能系统充放电数学模型,讨论了该运行模式下因充放电能量不均衡出现的极端运行情况。针对储能系统的实时运行状况和风电功率的波动情况,提出了能够表征双电池储能系统运行能力的充放电饱和能力指标和充放电运行平稳度指标,进而设计了模糊控制策略以自适应调节低通滤波器时间常数,优化控制储能电池的荷电状态,避免系统进入因充放电能力不足的不稳定运行区间。利用MATLAB/Simulink仿真平台,从荷电状态优化控制效果和波动平抑效果两方面对所提控制策略进行了仿真分析。仿真结果表明,所提模糊控制策略能够维持双电池储能系统长期稳定运行,并保证了波动平抑效果。