结合随机规划和序贯蒙特卡洛模拟的风电场储能优化配置方法

通过在风电场站内优化配置储能资源,可以有效平抑风力发电的出力波动,提高风电的并网消纳水平。结合多场景随机规划和序贯蒙特卡洛模拟方法,提出了考虑储能寿命折损的风电场站内储能优化配置方法。首先,利用考虑风电出力和负荷典型场景集的随机规划模型,求解风电场站内储能的初始配置方案。其次,利用自回归滑动平均模型模拟出风电场全年时序风速,利用序贯蒙特卡洛模拟出机组、线路工作状态时序,对配置初始储能方案的联合发电系统进行全年运行模拟。然后,基于运行模拟中储能的等效循环寿命和储能容量的收益投资比对储能初始配置方案进行修正。仿真结果表明,所提方法能够有效考虑风电场全年的出力变化,以及储能循环寿命折损的影响,获得合理的储能优化配置方案。     

基于风电场景概率的电热混合储能优化配置

本文提出一种考虑风电典型场景概率的电热混合储能优化配置方案,以提高风电入网的经济性和可行性。首先通过场景分析,利用k-means聚类法将大量风机历史出力数据简化为6个典型出力场景,确定各场景发生的概率,其中聚类数目由肘部曲线法和Dunn指数法综合确定;其次提出电热混合储能系统控制策略,建立适用于多场景的风储联合系统模型;最后,以经济性成本最低与弃风量最小为目标,建立包含电、热负荷综合响应的容量配置优化模型,并将场景概率以权值的形式加入到目标函数中,利用粒子群算法对模型进行求解。通过仿真分析和与其他储能配置场景对比,我们发现所提出的配置策略能够提高风电利用率约11.04%,同时减少系统综合成本约44.52%,验证所提策略的合理性和有效性。     

基于云模型和k-means聚类的风电场储能容量优化配置方法

合理确定风电场侧储能系统容量配置方案是实现风电输出功率波动有效平抑的关键问题。针对传统k-means聚类算法难以给定聚类数目且算法稳定性较差的问题,在采用自适应小波包分解法处理风电输出得到储能运行曲线的基础上,基于云模型理论将储能充放电功率的概率分布分解成若干个正态云模型的叠加,根据数据特性自动确定聚类数目和初始聚类中心,然后应用k-means聚类算法从储能运行曲线中聚合出具有代表性的充放电曲线集合作为储能容量优化模型的输入,从而最终确定储能系统的配置方案。仿真结果验证了所提算法的合理性和稳定性。     

考虑预测误差的风电场储能配置优化方法

利用储能降低风电预测误差能够降低风电出力不确定性,从而减少弃风,储能的容量和功率配置则直接影响到补偿预测误差的效果和经济性。基于T location-scale(TLS)分布建立了风电预测误差概率分布模型,使用几何分布描述风电误差持续性,并利用粒子群算法对模型中的参数进行了极大似然估计。以风电场收益最大为优化目标,将补偿风电预测误差的置信度以机会约束的形式加入储能配置优化模型,并在模型中考虑了对风电预测出力曲线的修正。仿真计算结果表明,所提方法能够很好地拟合预测误差的概率密度函数和误差持续时间,储能配置的经济性优于不考虑误差持续时间和出力修正的模型,验证了所提方法能够提高储能配置的准确性和经济性。     

面向风光综合消纳的电力系统广域储能容量优化配置研究

针对含大规模风光接入的电力系统中广域储能优化配置问题,提出采用K-means聚类方法,对风电出力、光伏出力与负荷间的时序数据进行典型日场景集抽取;以年弃风成本、弃光成本与储能等效年投资成本3者之和最小为优化目标,建立面向风光综合消纳的广域储能优化配置混合整数线性规划模型,并采用智能优化算法进行求解,实现储能投资最小化和风光消纳最大化的综合最优。以宁夏电网实际运行数据为例,验证了所提模型的合理性与有效性。     

基于自适应时间尺度小波包和模糊控制的复合储能控制策略

对复合储能系统参与风电波动平抑进行了探讨和分析。首先,传统滤波方法在提取并网功率时以风电波动大的时段确定平滑程度,在不同风电波动场景整体平滑效果差异较大,提出自适应时间尺度小波包方法,能够根据风电波动情况自适应规划滤波时间尺度,同时在时间尺度内自适应确定分解层数,兼顾不同风电波动时段,提高了场景适应能力。然后,基于功率型、能量型储能出力充放电响应分界时间,用所提方法进行内部功率分配,并设计了计及复合储能荷电状态（SOC）优化和能量型、功率型储能协调控制的双目标模糊控制策略,在优化SOC的同时减小对并网功率的影响。最后,依托某风电场典型日数据在MATLAB中验证了所提方法的有效性。     

用于提高风电渗透率的复合储能容量优化研究

风力发电固有的波动性对电力系统安全稳定运行的不利影响限制了其入网规模。为此提出了用于缓解风力发电对电力系统带来的冲击、提高其渗透率的抽水蓄能-电池复合储能系统容量优化模型。提出了风电典型和特殊出力场景的确定方法,以提取出代表风电出力规律的场景集合。考虑风电并网功率波动率的约束,充分发挥抽水蓄能及电池储能各自运行特性的优势,以改善风电不同时间尺度的出力特性,并在计及复合储能系统投资及运行成本的基础上,确定出使系统费用最小的复合储能容量配置规模。采用风电场全年出力数据,以改进的RTS-96系统进行了仿真计算,算例结果验证了所提复合储能模型的有效性,在保证电力经济运行的情况下提高了风电渗透率。     

基于分层聚类算法的地区风电出力典型场景选取方法

为反映风电场出力变化特征,提出了一种基于分层聚类算法的地区风电出力典型场景选取方法。首先采用分层聚类算法对风电出力样本进行聚类分析,得到反映样本亲疏关系的聚类树状图。随后考虑风电出力典型场景的选取质量,采用类间样本离差平方和来描述类间样本的差异性,以此作为聚类数的判定依据,从而实现样本的有效划分。最后,以某地区实际风电出力数据为例,验证了所提方法的合理性,并面向调峰、无功配置等需求选取了风电出力典型日场景。     

基于滑动平均与小波包分解的混合储能容量优化

采用蓄电池和超级电容组成的混合储能平抑风电功率波动,提高风电并网运行能力。首先,根据风电场历史数据,结合风电并网波动标准,采用滑动平均法对原始功率进行分解,得到风电并网功率和储能功率;其次,利用小波包分解法的高时频分辨率优点,将储能功率信号分解,得到低频分量和高频分量,分别作为蓄电池和超级电容的功率指令。基于储能寿命量化模型,建立以储能年均综合成本最小为目标函数的容量优化配置模型。实例验证了所提方法有效性和经济实用性,为风电场储能规划设计提供了一定的理论依据。     

储能电站与海上风电场联合运行控制策略研究

储能电站及其优化控制方法对海上风电场的安全经济运行具有重要意义.结合锂电池储能系统,提出一种 储能电站与海上风电场联合运行的优化控制方法.首先阐述储能系统结构及其对海上风电功率波动的调节作用,并基 于锂电池的等效电路模型,利用开路电压法估算锂电池的荷电状态.通过建立计及海上风电功率波动的储能系统出力 目标函数,提出储能系统与海上风电场联合运行的优化控制方法.算例结果表明储能系统对海上风电功率波动具有良 好的调节作用.     

考虑复杂海洋气候条件影响的海上风电场储能容量配置研究

复杂的海洋气候条件会影响到海上风电场风功率预测的精度,储能系统可有效补偿风功率预测误差。提出一种考虑风功率预测误差不确定性的海上风电场储能容量配置方法。首先,通过组合预测模型预测风速,根据风功率-风速关系求得风功率预测值,与实测值比较得到风功率预测误差。然后,以储能配置的功率成本与容量成本之和最小为目标,建立利用储能将风功率预测误差补偿至允许区间内的鲁棒机会约束模型,并采用凸近似和抽样平均方法将模型转换为线性规划形式实现高效求解。最后,在算例中分析台风事件对海上风电场储能配置的影响,验证了所提模型在处理风功率预测误差不确定性时能有效兼顾补偿效果与经济性。研究成果可为今后深远海风电场大规模配置储能提供有力支撑。     

考虑障碍区影响的海上风电场集电系统拓扑设计

对于海上风电场集电系统的优化设计,现有设计方法大部分只考虑了电缆和开关的合理配置,而没有充分考虑障碍区对拓扑设计的影响。为此,本文提出了一种考虑障碍区影响的海上风电场集电系统拓扑优化设计方法。采用GIS技术对障碍区进行图层化处理,并利用最小面积不定形包围盒法将障碍区表示为最小面积矩形包围盒。在此基础上,结合Dijkstra算法与Prim算法的优点可得求取避障路径的优化算法,再通过基于层次分析法且兼顾经济性和可靠性两个方面影响因素的模糊综合评价模型来比较海上风电场集电系统的拓扑方案,就可完成海上风电场集电系统的最优拓扑设计。最后的算例及分析验证了本文算法的可行性。     

采用谱聚类的风电典型出力场景选取方法

为有效地减少原始场景数量,以较小的工作量和较高的精度表征风电出力的全时空特性,本文提出了一种基于谱聚类算法的风电日出力典型场景生成方法。首先采用谱聚类算法对风电日出力场景进行聚类分析,得到能有效反映样本亲疏关系的聚类簇。随后考虑风电的反调峰特性,从聚类后的风电日出力场景中选出能够很好的反映各类场景中原出力曲线调峰效益的出力曲线,将其作为典型场景。最后,以云南某地区2017年风电实际出力数据为算例进行聚类分析,验证所提方法的正确性及有效性。     

风电场黑启动储能容量优化配置：一种考虑储能运行策略的方法

风电在区域电网的占比越来越大。为了解决风电场在黑启动过程中的风电出力波动问题,提出了一种考虑储能运行策略的储能配置方法。首先,基于风电功率预测算法得出预测功率,并利用非参数核密度估计定义黑启动最小风功率概率密度以及黑启动可执行概率倾度,进而确定了黑启动时段。其次,根据储能在黑启动过程中补偿功率缺额和平抑波动作用制定储能运行策略。考虑储能运行策略对容量配置的影响,将储能额定功率和额定容量作为模型自变量,建立以补偿功率缺额最大化为目标函数的储能优化配置模型,并采用改进粒子群算法对模型进行求解。最后,以内蒙古某45 MW风电场数据对储能运行策略和优化配置模型的可行性进行了验证。     

计及碳收益的风电场混合储能容量优化配置

风电场输出功率波动剧烈,直接并网会影响电力系统的安全稳定运行,需要配置储能平滑风电功率使其满足并网要求。为克服滑动平均法追随性差而导致储能配置容量较大的问题,提出分级滑动平均法用于确定风电功率平滑目标;采用Butterworth低通滤波对风电功率偏移量进行分解,将低频分量和高频分量分别作为锂电池储能和飞轮储能的参考功率;考虑储能初始投资及置换等成本以及售电收益、碳交易收益,建立风电场混合储能容量优化配置模型,并采用自适应混沌粒子群优化算法进行求解;利用某48MW风电场的运行数据进行仿真验证。仿真结果表明：分级滑动平均法更适用于确定风电功率平滑目标,锂电池与飞轮混合储能有利于提高风储系统全生命周期的净收益。     

海上风电场无功配置优化方案

根据海上风电场无功配置原则,分析包含风电机组、海缆、主变压器的海上风电场无功损耗。在满足无功补偿及工频过电压要求的情况下,应尽可能提高并联电抗器容量,从而给出并联电抗器和动态无功补偿装置SVG的配置优化方案。研究结果表明：当220 kV海缆长度增加和风电机组出力减少时,海上风电场容性无功会增加。当220 kV海缆长度增加时,海上风电场空载过电压、甩负荷过电压及单相接地故障过电压会增加。最后,基于某实际案例,给出并联电抗器和SVG装置的最优容量。所提方法简单实用,经济可行,可应用于工程实践。     

含海洋能发电的海岛微网源荷储容量优化配置研究

为了提高风能、太阳能和海洋能等可再生能源的利用率,并保证远洋海岛淡水供给,合理地配置微网的源荷储容量是海岛微网建设的关键。结合海岛特有的源荷特点,针对海岛微网源荷储容量配置所面临的问题,文中提出了一种含海洋能发电的远洋海岛微网源荷储容量优化配置方法。分析典型海岛微网结构,并建立波浪能、潮汐能及海水淡化等海岛特有的源荷模型;根据远洋海岛源荷运行特性,将外层容量配置优化和内层运行成本优化相结合,提出海岛微网源荷储容量配置的双层优化模型;考虑供电可靠性和居民用水需求,基于构建的海岛微网协调运行控制策略,利用粒子群算法对双层优化模型进行求解。算例分析表明,文中提出的优化配置方法可以更加合理地实现海岛源荷储容量配置,为未来远洋海岛微网建设提供理论依据和技术支撑。