基于VMD-APSO的风电场混合储能系统容量优化配置北大核心CSCD

针对风电波动性、间歇性和难预测等严重冲击电网安全运行问题,提出一种利用变分模态分解(VMD)和自适应权重粒子群算法(APSO)获得风电场混合储能系统容量优化配置方法。首先,基于典型日风电输出功率,利用低通滤波法得到满足标准的目标并网功率并获得储能系统参考功率。然后,将其通过VMD分解为高、低频功率,由超级电容器和蓄电池承担。最后,考虑储能充放电功率与荷电状态(SOC)等约束,建立以系统年综合成本最小为目标的容量优化配置模型,采用APSO算法求解并分析最优分界点和对应的储能配置方案。算例结果表明所提方法可有效平抑风电波动,降低储能容量,提高系统供电可靠性与经济性。     

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。     

基于离散傅里叶变换的风电场储能容量的优化研究

文中分析了在风电场中配置储能系统的3种应用。基于风电并网功率波动率,采用离散傅里叶分析法对风电功率进行频谱分析,以获得满足风电并网技术要求的风电并网功率,并通过优化得出储能及系统备用容量。以某实际风电场的历史出力数据为例,对储能容量进行优化,优化结果表明,该方法在配置较小储能容量的情况下能够达到平抑风电功率波动的目的,大幅减小系统的备用容量需求,缓解了备用机组的负担,提高了系统对风电的接纳能力。     

基于改进PSO-DE融合算法的风电场储能容量优化配置

根据蓄电池数学模型和充放电特点,综合考虑蓄电池投资成本和风电场弃风率,建立了由蓄电池投资成本和风电场弃风率组成综合成本为目标函数的风电场储能容量优化配置模型,并给出了模型的约束条件。采用惯性权系数调整、越界粒子变异操作和粒子初始化规则调整等策略对粒子群-差分融合算法（Particle Swarm Optimization-Differential Evolution,PSO-DE）算法进行改进,得到改进PSO-DE融合算法,对风电场储能容量优化配置模型进行求解。结果表明,改进PSO-DE融合算法只需要48次迭代就找到了综合成本最小值为624.18万元,对应的最优储能容量为11.25 MWh,风电场弃风率为0.15%,验证了所提出的风电场最优储能容量计算方法的实用性。     

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。     

基于置信容量的风场配套储能容量优化配置

风力发电具有随机性和波动性,给大规模利用风力资源造成诸多困难。通过配置储能设备可以平滑风电场功率输出,使风电场可以替代火电或供应电网负荷。首先,该文基于风资源特性定义了风电场的火电替代容量和负荷供应容量,这两个指标反映了风电场稳定输出功率或供应负荷的能力;其次,根据风资源数据和置信要求,可以通过混合整数线性规划求解火电替代容量和负荷供应容量;最后,根据风电场火电替代容量和负荷供应容量的具体需求,进一步构建了储能MW/(MW·h)参数的优化配置方法,该方法通过计算储能参数可行域边界,再根据储能成本系数确定最优配置方案的范围。算例选用广东省风力发电历史数据,采用该文方法可以快速确定储能最优参数配置,同时兼顾配置的经济性及供电平稳性、可靠性。     

基于CEEMDAN-HT的平抑光伏出力混合储能 容量优化配置

光伏出力具有间歇性和波动性,利用储能装置可减小光伏并网对电网的影响。以平抑光伏功率波动效果为标准,提出了一种由超级电容和蓄电池组成的混合储能系统(hybrid energy storage system, HESS)的容量配置方法。采用由递推平均和中值平均加权滤波的算法平滑光伏出力,得到光伏并网功率和HESS参考功率。利用完全集合经验模态分解和希尔伯特变换提取HESS 参考功率的高频与低频分量,对HESS内部功率进行一次分配。之后为了避免HESS荷电状态频繁越限,同时保证HESS能持续工作,提出一种HESS功率的均衡管理方法,对一次分配功率的衰减进行修正,再对修正后的HESS参考功率进行容量配置。最后,基于全寿命周期成本建立经济评估模型,对比不同的储能容量配置策略,利用实际数据仿真验证了所提方法的有效性与经济性。     

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VC++的风电场储能容量优化配比软件实现

针对当前风储一体化系统中储能容量优化配比研究多侧重于优化配置原理分析和缺少具体实现方法的问题,依据团队有关储能容量优化配比的科研成果—"基于时序仿真原理和GA算法的风储一体化电站储能容量优化配比研究",开发了基于VC++平台的风储一体化系统储能容量优化配比软件。首先,根据储能优化配比原理和MFC功能特征,开发了储能容量优化配比软件中典型负荷数据查找功能模块;其次,基于储能用于"削峰填谷"的合理预期,使用GA算法并结合MFC中对话框互调功能,开发了储能容量优化配比功能模块;最后,开发了具有动态实时显示功能的储能容量优化配比检验结果模块。以新疆某风电场和区域电网的实际运行数据对所述的储能容量优化配比软件进行测试,结果表明本储能容量优化配比软件配置的储能不仅可消除风电大波动和反调峰给电力系统带来的风险,还可兼顾储能系统的投资最优,同时还可以人机互动的方式查看具体时刻储能工作状态,对于丰富和完善储能容量优化配比研究具有重要意义。     

考虑最佳期望输出与荷电状态的风电场储能容量优化方法

风电场储能配置成本与功率波动平抑效果相互制衡,而储能容量的最优化则是解决上述问题的重要方式。为此,首先以并网功率目标值偏移量方差最小为优化目标,计算最佳期望输出,消除功率波动平抑输出目标值设定的主观性,并作为储能容量最优化的理论前提。其次,引入储能荷电状态(SOC)参量,基于模糊控制理论,根据SOC和充放电状态适时调整充放电功率,构建储能系统充放电策略,有效抑制过度充放。最后,由SOC关联的惩罚成本与运行成本之和最小建立优化模型,实现兼顾调度决策需求、储能系统运行寿命和经济性的储能容量最优化。利用改进的粒子群优化算法对相关优化问题进行求解。通过山东某风电场实际运行数据进行验证,对比分析结果表明了该方法的有效性。     

含风电场的电网储能系统选址和优化配置

储能系统的选址要根据具体的指标进行考核,指标的选取应考虑到储能系统接入电网后能为电网提供快速的有功、无功支撑,提高电网电压稳定水平,降低网络损耗,改善系统的小干扰稳定性等。因此,从安全、稳定、经济性三个方面建立指标评估模型,考核储能系统各接入位置的优劣,从而进行合理的选址。为了进一步实现容量的优化配置,针对目前电力市场的发展,构建了以综合效益最大化为目标的多目标最优潮流模型,在最优潮流指导下实现储能系统的容量优化配置。最后,建立基于电力系统分析综合程序(PSASP)的发输电网、风电场和储能系统仿真模型,按照所建模型进行储能系统的选址和容量配置。仿真结果表明,所建模型可以有效指导储能系统进行选址和容量的优化配置,并能够有效评估储能系统对大规模风电并网运行性能的影响。     

风电场中储能装置的容量优化

储能技术的发展为风电的大规模并网后造成的电能质量问题提供了有效解决方法。合理的储能设备容量不仅能够提高储能设备的利用效率,也能平滑风电输出,改善电能质量。本文考虑计及储能设备减少旋转备用容量的风电场经济效益及功率波动的平衡性,采用多目标粒子群算法进行风电场储能装置的容量优化,以Pareto最优解集的形式表示储能设备带来的风电场经济性与稳定性多目标的兼顾。并通过某地的风电场典型日出力情况作为仿真实例,验证优化所得结果的有效性,可为风电场的储能装置容量选择提供实用的参考方案。     

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。     

风储联合运行的储能容量优化选配算法及分析

针对以往风电场并网采用蓄电池储能装置平滑风能波动研究中的不足,提出了在实现SOC控制前提下,考虑满足平抑指标要求的充放电控制步长和电池使用寿命的电池容量配比优化算法.结合沿海风电场的实际输出功率数据进行了仿真验证,并讨论了所需电池的充放电倍率与容量的关系,分析了储能的能量损耗,为风储联合发电的示范工程提供理论依据和参考.仿真结果表明,配置方案具有较强可行性和有效性.     

考虑调度计划和运行经济性的风电场储能容量优化计算

功率存储为随机波动的风电功率适应确定性的电网调度决策提供了可能,而储能容量规划则必须兼顾对调度决策的适应性及包含储能系统的风电场运行的经济性.为此,以适应电网调度运行计划的风电场输出功率时段参考值为依据,以储能系统投资成本和风电场运行成本最小化为目标,构建了计及风电场弃风能量和储能系统损失能量的风电场储能容量优化计算模型.该模型可充分保障风电场储能系统运行的经济性,实现指定调度运行计划下风电场输出功率的不波动或极小概率波动,进而达到风功率调度与电网运行调度间的平稳、有效衔接.运用改进粒子群优化算法对所建模型进行算例求解,分析结果表明了该方法的有效性.     

考虑功率波动及储能寿命的微电网储能容量优化配置

高比例接入可再生能源的独立运行微电网中,针对其出力与负荷功率的不确定和波动性、可再生能源存在浪费的情况,优化配置储能容量,使整个微电网的运行达到污染排放最小和经济性最高.在储能容量优化规划中采用双层优化模型,外层优化模型负责求解微电网系统储能容量规划投资问题,内层模型考虑在运行过程中运行成本、储能寿命损耗、污染气体排放...