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。     

平滑风电功率的电池储能系统优化控制策略

针对风电输出功率的随机性、波动性等特点,在计及风电功率波动和电池储能系统BESS(battery energy storage system)的荷电状态SOC(state of charge)等约束条件的基础上,提出一种基于变滑动平均滤波项数的风电功率波动平滑控制策略。该方法根据风电功率波动和BESS的SOC值,对滑动平均滤波中的项数进行调节,进而调节输出功率的目标值,使BESS的SOC稳定在一定的范围内,避免了BESS的过充/放电,并且提高了系统输出功率平滑效果。仿真分析表明,本文方法在BESS的SOC稳定在限定范围的同时,20 min内风电功率波动率控制在10%内,20 min功率波动累加和比普通滑动平均滤波策略下减少了20.5%,有效提高了风电输出功率的平滑性。     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的风电场储能系统功率控制

以大规模全钒液流电池作为风电场的储能装置,提出了基于模糊自适应卡尔曼滤波的储能系统控制策略。控制策略以电池荷电状态(state of charge,SOC)和SOC变化率调整储能系统有功功率目标值,有效地解决了低通滤波相位延迟的问题,加快了电池的SOC恢复速度。仿真结果表明,采用上述控制策略后,风电场输出功率波动得到抑制,电池的SOC也得到有效控制,这防止了电池的过充过放,延长了储能系统的寿命。     

基于滑动最小二乘算法和电池荷电状态的储能系统平滑控制策略

利用电池储能系统平滑间歇式电源的输出功率波动可以提高该类电源输出功率的稳定性。提出一种基于滑动最小二乘算法和电池荷电状态的电池储能系统实时控制策略。通过滑动最小二乘拟合算法确定储能系统的功率输出量,并辅助以荷电状态和最大波动功率限制调节,从而有效降低平滑控制过程中电池的充放电深度。实验结果显示,与传统基于滤波算法的控制策略相比,在获得相同平滑效果的情况下,新的控制策略具有更小的荷电状态波动量,可以较大程度降低所需电池容量,并延长电池的寿命。     

基于滑动最小二乘算法和电池荷电状态的储能 系统平滑控制策略

利用电池储能系统平滑间歇式电源的输出功率波动可以提高该类电源输出功率的稳定性。提出一种基于滑动最小二乘算法和电池荷电状态的电池储能系统实时控制策略。通过滑动最小二乘拟合算法确定储能系统的功率输出量,并辅助以荷电状态和最大波动功率限制调节,从而有效降低平滑控制过程中电池的充放电深度。实验结果显示,与传统基于滤波算法的控制策略相比,在获得相同平滑效果的情况下,新的控制策略具有更小的荷电状态波动量,可以较大程度降低所需电池容量,并延长电池的寿命。     

具备荷电状态调节功能的储能系统实时平滑控制策略

利用电池储能系统平滑风电功率波动可以提高风力发电站功率输出的稳定性。针对风电出力的随机性特别是骤变情况,提出一种基于加权移动平均滤波算法的储能系统平滑控制策略。该方法根据风电功率的波动程度与当前储能系统的荷电状态(state of charge,SOC),通过实时调整权重系数和滤波带宽有效平滑风电功率的骤变。为了维持SOC在合理水平,在综合考虑各种约束条件后,该文采用模糊控制法设计了能够根据实时情况自动调节储能电池SOC的控制策略。算例结果表明,该文提出的控制策略在维持SOC合理水平前提下能有效平滑功率波动;同时,该文方法基于的在线信息使其具有实时应用前景。     

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。     

利用储能系统平滑光伏波动的模糊聚类经验模态分解方法

为了平滑光伏输出功率,提出一种基于模糊聚类经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的储能系统控制方法。通过对光伏信号的频谱分析,利用EEMD滤波分成高频和低频两部分,光伏低频分量作为光伏并网功率信号,高频信号接入储能系统吸收;使用储能电池荷电状态值、平滑波动率值状态作为约束条件,利用模糊控制算法,自适应在线调整EEMD滤波阶数,通过模糊自适应控控制器,实现了更好平滑光伏波动。对比定阶EEMD光伏功率储能控制策略,仿真实例表明,该方法可以充分使用储能系统平抑光伏功率波动,稳定储能荷电状态。     

考虑储能单元健康状态与荷电状态一致性的BESS功率分配策略

针对由多个储能单元组成的大型电池储能系统(BESS)不规则充放电导致的储能单元健康状态（SOH）和荷电状态（SOC）不一致性问题,研究储能单元内SOH差异与SOC一致性的关系。结合充放电优先级排序和自适应变异粒子群优化(AMPSO)算法,提出考虑储能单元SOH和SOC一致性的BESS功率分配策略。基于包含BESS、风/光发电、电动汽车和常规负荷的共直流母线型集中式微电网并网示范平台的实测数据,对所提功率分配控制策略与传统功率分配控制策略进行了对比仿真分析。仿真结果表明,所提控制策略可有效提高储能单元SOC的一致性,延长储能单元使用寿命,降低储能单元运行损耗,增强BESS双向调节能力。     

基于模糊经验模态分解的电池储能系统平滑风电出力控制策略

为减少风电波动率,提高并网可靠性,提出一种基于模糊经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的储能系统平滑风电功率波动的控制策略。采用经验模态分解对风电功率进行滤波,低频分量并网,高频分量并入电池储能系统(battery energy storage system,BESS)。使用平滑后风电波动率和储能电池荷电状态(state of charge,SOC)作为约束条件,利用模糊控制算法,自适应在线调整EMD滤波阶数,通过模糊自适应控制器,能够更好地平滑风电波动。对比其他平抑风电功率储能控制策略,仿真实例表明,该方法可以有效地平抑风电功率波动,避免储能电池过充过放,稳定储能荷电状态。     

考虑SOC的电池储能系统一次调频策略研究

电池储能系统(Battery Energy Storage System, BESS)以其控制精度高、响应速度快等优势被广泛应用于电网中。为充分发挥BESS参与电网一次调频的优势,提出一种基于荷电状态(State Of Charge,?SOC)与频率偏差的综合控制方法。首先,为了改善电池循环寿命,设计基于荷电状态SOC的下垂系数与虚拟惯性系数。引入基于频率偏差的加权系数将下垂出力与虚拟惯性出力相结合,在频率偏差较小时增加虚拟惯性出力权重以稳定频率,在频率偏差较大时增加下垂出力权重以快速调节频率偏差,并在频率偏差超过一定限度后进行故障穿越时的频率支撑,而当电网状态变好且SOC较低或较高时进行SOC恢复。其次,提出BESS参与电网一次调频的评价指标以定量评估所提策略的调频效果及SOC维持效果。最后,基于PSCAD/EMTDC搭建BESS仿真模型,并在阶跃负荷扰动、随机负荷扰动、瞬时性短路故障及光伏间歇性出力扰动工况下仿真验证所提策略的调频效果及SOC维持效果。仿真结果表明,所提策略能实现较好的调频效果并将SOC维持在合理区间内。研究成果为BESS成套设备生产厂家合理设计控制保护参数提供参考,对提升BESS涉网性能具有实际意义。     

电池储能电站在风力发电中的应用研究

对利用电池储能电站平滑风电场的输出,减小风电输出功率的波动对电网的影响进行了仿真研究。以基于铅酸蓄电池的电池储能电站为研究对象,建立了基于铅酸蓄电池三阶动态等效电路模型的电池储能电站动态数学模型;设计了一种考虑铅酸蓄电池荷电状态的一阶滤波有功控制策略;应用Matlab软件中的Simulink环境,以建立的数学模型为基础搭建了仿真平台。以随机风为例,对采用电池储能电站平滑并网风电场有功功率输出进行了仿真研究。仿真结果表明电池储能电站在动态平滑风电场有功功率输出的同时,还得到了有效保护。     

伏波动平抑下改进K-means的电池储能动态分组控制策略

针对电池储能系统(battery energy storage system, BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge, SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小-最大调度方法获取光伏并网指令。其次,设计了改进侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimizer, IDMO),并利用它对传统K-means聚类算法进行改进,加快了聚类速度。接着,制定了电池单元动态分组原则,并根据电池单元SOC利用改进K-means将其分为3个电池组。然后,设计了基于充放电函数的电池单元SOC一致性功率分配方法,并据此提出BESS双层功率分配策略,上层确定电池组充放电顺序及指令,下层计算电池单元充放电指令。对所提策略进行仿真验证,结果表明,所设计的IDMO具有更高的寻优精度及更快的寻优速度。所提BESS平抑光伏波动策略在有效平抑波动的同时,降低了BESS运行寿命损耗并提高了电池单元SOC的均衡性。     

混合储能提高光伏低电压穿越控制策略的研究

低电压穿越(Low-Voltage Ride Through,LVRT)是影响光伏并网发电系统稳定运行的重要因素.针对这一现状,文中提出了一种混合储能(Hybrid Energy Storage System,HESS)的控制策略来解决,HESS由蓄电池储能系统(Battery Energy Storage Syste...     

光储发电系统的虚拟转动惯量控制

在深入研究光储发电系统控制策略的基础上,阐述蓄电池虚拟转动惯量的概念,分析在频率动态变化过程中蓄电池的电池储能与机械动能之间的能量转换关系,并提出基于光储发电系统的虚拟惯性控制策略。该控制策略通过检测系统频率的变化与蓄电池荷电状态,调节蓄电池的荷电状态变化率与充放电电流的速率,从而短时调节蓄电池储备能量为系统提供惯性支持。通过光伏装机比重约为30%的仿真系统,验证该控制策略在系统出现功率不平衡后,能够利用蓄电池的虚拟惯量快速响应系统频率变化,从而提高了系统的频率稳定性。     

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。     

基于UPFC/BESS的大电网新能源系统功率波动柔性跟踪控制研究

随着新能源发电技术的快速发展,对大电网新能源系统灵活交流输电技术提出了新的要求。为了解决大电网新能源发电波动性、间歇性及负荷突变等引起的功率波动和电网稳定问题,提出了一种新型基于蓄电池储能系统(battery energy storage system,BESS)接入的统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)装置。建立了含风电、光伏发电和UPFC/BESS的大电网新能源系统数学模型,基于广域测量系统(wide area measurement system,WAM S)技术设计出UPFC/BESS关于抑制新能源电力功率波动的柔性跟踪控制方法,该方法使储能装置柔性交换系统的有功功率和无功功率,消除了有功波动对节点电压的影响。基于PSCAD/EMTDC平台的仿真结果表明,UPFC/BESS具有较强的有功调节控制能力,能够快速抑制大电网新能源接入系统的负荷与电源功率波动。     

用于平抑可再生能源功率波动的储能电站建模及评价

针对可再生能源(大型风电场和光伏电站)电站侧蓄电池储能电站(BESS)平抑随机输出功率渡动的功能定位,建立了基于钠硫电池的储能电站动态性能分析与评价模型.根据电网对可再生能源功率输出的不同要求和蓄电池自身运行约束,提出了BESS动态充放电控制策略和2种运行优化目标,建立了不同的评价指标,以便从各种角度对BESS的动态效...     

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。     

基于准零相位滤波器的电池储能系统平滑风电波动控制方法

利用电池储能系统(BESS)平滑风电功率波动可以提高风电场输出稳定性,但基于一阶低通滤波器的控制方法易将风电功率趋势分量引入BESS充放电指令,增加BESS容量需求。针对该问题,提出一种基于准零相位滤波器的BESS控制方法。首先,分析滑动平均滤波器时频特性及滞后相位特性对BESS充放电控制的影响。然后,以中心滑动平均滤波算法为基础,融合风电功率趋势预测信息来构建一种相位延时近似为零的准零相位滤波器。最后,该滤波器提取风电功率波动分量,显著降低滤波延时,减小BESS充放电指令中的趋势分量。对典型风电功率波动情景的仿真结果表明:在获得与传统低通滤波方法近似平滑效果时,所提策略能够明显减小BESS最大能量波动和累积能量交换,进而降低容量配置要求,延长使用寿命。