基于变寿命模型的改善风电可调度性的电池储能容量优化

基于风电接入技术准则和电网调度需求,对风电场日前调度功率值予以优化,并通过电池储能弥补实际风电出力与该调度参考值间的差值,从而改善风电的可调度性。从能量吞吐量角度出发,建立电池储能实际使用寿命评估模型。基于该模型,以风储联合系统年收益最大为目标,提出综合考虑风电调度功率优化和变寿命特性的电池储能容量优化模型。以某风电场年历史出力数据为例,对电池储能功率/电量容量进行协调优化,仿真结果验证了所提模型的有效性。     

用于提高风电场可调度性的储能系统预测控制策略

大规模储能的应用提高了风电场/群的可调度性,降低了大规模风电并网给电网带来的运行风险。为了充分利用储能系统柔性可控能力来提高风电场的可调度性,文中提出了基于模型预测控制(model prediction control,MPC)风/储集成发电系统滚动调控策略。该策略首先根据风功率预测结果制定风/储集成发电系统期望输出,即调度指令,进而通过滚动优化,在满足储能系统荷电状态、充放电深度等约束的前提下,计算得到下一调度周期内储能系统的控制指令,以保证风/储集成发电系统中风功率与储能系统有功的合成功率输出在最大程度上跟踪调度指令。以东北某风电场实际有功输出数据为基础,计算分析了在配置不同容量储能系统时该方法的控制效果,结果表明利用该方法对储能系统进行控制能够有效的提高风电场的可调度性,在跟踪调度指令的同时保证了集成发电系统合成输出功率的平滑性。     

考虑风光发电可调度的微网储能容量配置方法

对风光发电的微网系统进行有效的储能容量配置方法的研究,提高分布式电源的最优配置,保证运营成本的最低需求,对风光电可调度性储能容量规划方法进行研究,提出微网储能单元与发电单元的能量管理模型,结合储能功率、发电功率与微网功率之间的关系,建立微网储能容量配置规划的目标函数与约束函数,以储能使用寿命的投资成本与发电成本作为目标函数,利用基于遗传算法的神经网络方法进行求解,实例验证表明该储能容量配置规划方法有效实现了微网能量的配置与电能的管理控制,提高了资源的利用率.     

基于风速预测与储能的可调度风电场并网功率控制

由于风速变化的随机性,大规模风电场并网给电网调度带来困难,进而影响系统的稳定性。为了提高风电场的可调度性,本文提出了基于风速预测与钒电池储能的风电场并网功率协调控制系统。采用BP神经网络法对未来一天的风速进行预测,通过预测的风速值计算风电场向电网发送的功率,并将预测值提交到电网调度机构。同时,在风电场的出口处接入钒电池储能系统,快速响应弥补风电场实际发出功率与预测功率的误差,从而提高电网依据风功率预测进行风电场发电调度的可信性,改善了风电场与电力系统之间的协调运行能力。     

风电场日出力曲线和储能容量关系研究

为了促进风能的利用与发展,减小大型并网风电场输出功率不稳定给电力系统调度带来的影响,提出了一种基于功率预测和储能系统配合的风电场功率波动平抑方法。分析了风电场日出力曲线与储能容量关系,对风电场历史实测风速数据进行统计,给出风电场合理的储能容量,以期为风电场储能系统容量的选取提供参考。根据某额定装机容量为100 MW的风电场实测风速数据对功率波动平抑过程进行仿真分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

用于短期电网调度的风电场储能容量估算法

为实现电网对风电场出力的短期调度,提出基于正态分布的风电场储能系统容量估算法。通过对比历史风电出力样本数据与电网调度数据值,运用统计的方法分析样本区间内功率偏差值的正态分布参数。并提出采用储能经济因子对储能效果加以评估。以新疆某中型风电场长期统计的风速、实际风电出力和预报出力数据为样本数据,运用所提方法对其所需储能容量进行估算。仿真结果表明,所得储能容量能使风电场满足调度出力要求,且其小于风电场容量的10%,验证了所提方法的经济性和可行性。     

考虑蓄电池分组优化的风储系统多层次调度策略

风力发电具有随机性和波动性的特点,对于电力系统的调度造成负面的影响,而蓄电池与风机组成的联合系统增加了风电场出力的可调度性。为提高风储联合系统的可调度性,提出一种风储联合优化的调度策略,调度策略采用分层调度的方法,考虑了蓄电池的特性对风电调度的影响。调度策略以收益最大化为目标,对蓄电池采用分组优化,充分考虑蓄电池的寿命和运行特性,得到经济性的调度结果。应用蒙特卡洛和场景削减方法,模拟真实风电场的预测出力与真实出力,采用混合整数规划的方法求解模型,通过仿真验证了调度策略对风电场可调度性和蓄电池优化的积极作用。     

含高渗透率风电的电力系统复合储能协调优化运行

风电的随机性、可调度性差等特点对电力系统的安全稳定运行带来了挑战。为了增强系统对风电的接纳能力并提高风电利用率,文中研究采用抽水蓄能电池储能组成的复合储能在含高渗透率风电的电力系统中的协调优化运行。基于离散傅里叶变换(DFT)对风电出力进行频谱分析,将风电出力分解成短时间尺度的高频分量和长时间尺度的低频分量。利用电池储能响应速度快、容量小的特点,补偿风电高频波动部分以改善上网风电的波动性;根据抽水蓄能存储容量大的特点,参与系统调峰运行以解决接入风电后系统的调峰问题。以改进的IEEE RTS-96系统及实际风电场为例,对复合储能进行协调优化运行,算例结果验证了所述模型与方法的有效性。     

风储联合发电系统运行性能研究

构建大规模风储联合并网运行系统,提高风电的可调度性,成为目前研究重点.以风储联合发电系统为研究对象,给出了系统结构图,建立了储能系统数学模型,在此基础上,考虑调度计划制定了储能系统控制策略,实现了风储联合发电系统跟踪计划出力运行模式,并构建了此运行模式下的评价指标,对风储联合发电系统的功率输出特性进行分析.基于实际风电场数据,对配置不同储能容量以及适应不同调度时间窗时系统的输出特性进行分析,为储能系统容量选取提供参考.     

计及风电不确定性和弃风率约束的风电场储能容量配置方法

风电的大规模开发造成了严重的弃风问题,在风电场内配置储能装置可显著减少弃风,文中基于分布鲁棒优化方法研究了考虑风电不确定性和弃风率约束的风电场储能容量配置问题。首先根据历史数据构造风电出力的经验分布函数,为考虑风电出力的不确定性,以Kullback-Leibler(KL)散度作为分布函数距离测度建立了风电出力的概率分布函数集合。随后,将弃风率要求建模为概率分布函数集合中最坏分布下的鲁棒机会约束,进一步建立了以储能投资成本最小为目标、以弃风率为约束的鲁棒机会约束规划模型。最后,通过矫正机会约束中的风险阈值,将鲁棒机会约束转化为传统机会约束,并采用凸近似和抽样平均构建线性规划进行高效求解。基于IEEE 30节点电网进行了算例分析,并与传统的随机规划和鲁棒优化模型进行对比,验证了所提模型在处理风电不确定性时能有效兼顾保守性和鲁棒性。     

基于风电功率预测误差分析的风电场储能容量优化方法

在风电场中配置储能系统,利用储能系统的快速调节能力,及时平抑和补偿风电出力波动,是应对大规模风电接入的有效方法。如何根据风电场的预测水平确定储能系统的最大功率和额定容量,是一个亟须研究的课题。文中提出了一种基于风电功率预测误差分析的储能系统规模确定方法,并建立了储能装置规模与风电场风能损失之间的成本与效益模型。最后,以美国德克萨斯州某风电场数据为例,验证了所提储能容量优化配置方法的正确性和可行性。     

风电场相变储能膨胀发电系统容量配置方法

为提高风储发电系统可持续运行能力,提出改进的风电场相变储能膨胀发电系统,对该系统的最优容量选取办法进行了研究。首先采用中值滤波法对特定风电场历史年风电功率数据进行分解,根据风电场实际出力平稳分量与调度水平之间的功率差值制定相变储能膨胀发电系统分频控制策略;然后利用非参数估计计算满足给定风电可调度性置信度水平的系统最优功率交换水平。定义储能系统可持续运行能力评价指标,并与考虑功率投资成本、能量投资成本和保障系统可持续运行投资成本的综合经济学评价函数进行折中,计算系统最优能量交换水平。最后,以配备蒸汽直冲式双螺杆膨胀发电系统的风电场为例进行说明。     

含电池储能风电场的电力系统风险评估

考虑风电机组的时变故障率和降额率以及风电场复杂尾流效应的影响,建立了风电场的出力模型;考虑电池储能的充放电约束和容量约束以及其故障率的影响,建立了电池储能系统的出力模型。综合上述2个出力模型,考虑不同风能调度策略得到了含电池储能风电场的出力模型。基于该模型给出了含电池储能和风电场的电力系统风险评估的具体流程和方法。改进IEEE-RTS 79算例仿真和分析,验证了上述模型和方法的正确性和有效性。     

基于概率预测的储能系统辅助风电场爬坡率控制

大规模风电接入后,风电场的爬坡率控制对电网稳定运行有着重要意义。为此提出了基于概率预测的储能系统辅助风电场爬坡率控制方法。利用Gaussian过程回归预测对下一时段风电场输出功率进行预测,得到风电场的预测爬坡率,当预测爬坡率超出限定要求时,通过储能充放电做出补偿。基于某风电场的历史出力数据进行了案例计算,结果表明,基于Gaussian回归的单步预测精度可满足风电场爬坡率控制的要求。考虑储能充放电容量限制后,储能可减少风电场50%以上的爬坡事件。此工作为储能辅助风电场爬坡率控制提供了有效的策略,可在实践中加以应用。     

基于相关机会目标规划的风光储联合发电系统储能调度策略

为改善风电、光伏发电出力的不确定性,使风光储联合发电系统具有可调度性,将风电和光伏发电的出力表示为确定性的出力和具有模糊性的误差之和。利用相关机会目标规划方法,以风光储调度出力曲线与计划出力曲线匹配程度最大,储能电池充放电功率最平缓和储能电池可持续工作性最佳为目标,建立了风光储联合发电系统储能调度模型。利用将模糊模拟、神经网络与改进粒子群算法嵌套结合形成新型混合智能算法对模型进行了求解,给出了联合发电系统日前储能调度计划。算例分析表明,新算法能够较好地求解高维数不确定规划问题,其收敛速度快,全局和局部搜索能力强。     

含光伏并网发电的储能容量配置方法

高渗透率光伏系统接入配电网,会对配电网的稳定运行带来一定影响,也为配电网的负荷预测工作增加了难度,因此需要配置合理的储能装置来保证配电网的稳定运行。针对此,基于预测负荷区间概率,结合在一定渗透率下的光伏出力曲线,提出一种储能容量配置的新方法。该方法对往年的年最大负荷曲线进行区间划分,得出相应的区间概率,采用加权拟合法来预测未来年的年最大负荷以及区间概率,将年最大负荷区间的下限作为配电容量,区间概率作为风险系数,高于配电容量的净负荷由储能装置进行补偿。利用削峰填谷的原理提出一种含光伏出力的储能容量配置方法,为结合储能的光伏系统接入配电网规划工作提供新的思路。     

基于非对称Copula函数的风电场黑启动储能优化配置

在高比例风电接入的区域电网中,为加快停电后的恢复速度,可以采用风电场配置储能系统作为黑启动电源。针对启动发电机组过程中风电出力平滑问题,提出一种基于非对称Copula函数的储能优化配置方法,以投资成本最小为目标,使风电场具备黑启动电源的能力。将储能的功率配置和容量配置看作2个随机变量,根据样本数据分析两者之间的相关特性,基于非对称Copula函数建立二元联合概率分布进行准确描述。利用核密度估计得到2个边缘概率分布,通过极大似然估计和拟合度测试确定最佳Copula函数。仿真结果表明,所提非对称Copula函数拟合准确度更高,得到的储能配置成本更低。     

含储能的新能源电力系统双层优化调度策略研究

随着风电技术的发展,越来越多的风电注入到电力系统中来,与之伴随的是其波动性与不确定性,这对于电力系统的调度带来了困难。储能技术的成熟及应用能够提高新能源利用效率、增强风电场有功可调度性。通过建立风/储联合出力模型,使用模型预测控制对风/储出力进行滚动优化,使得风电场具有可调度性,利用优化后的风/储出力对火电调度进行优化,采用狮群算法进行求解,形成含储能的新能源电力系统双层优化调度模型,为保证含高渗透率风电的电网安全稳定运行提供了新的平台。用IEEE-30的算例进行仿真,结果表明：与传统风-储-火联合调度相比,该模型具有风/储出力偏差小,运行成本低的特点。     

计及风电预测可信度的经济调度及辅助决策方法

含风电系统经济调度的研究为大规模风电并网运行提供了相关对策。文中针对风电出力预测水平的局限性,建立了风功率预测可信度模型,并利用分区建模的手段建立了风功率预测误差模型。基于此,分析了考虑预测可信度的储能成本模型,结合火电机组出力成本模型完成了含风电系统的经济调度模型。模型考虑了系统失负荷、弃风概率约束及输电线路安全约束;为减小储能成本,将储能容量表示为平抑风功率预测误差的概率模型;同时在目标函数中引入储能成本调节系数,用于风功率调度水平的辅助决策。以10机系统为例,采用Monte Carlo模拟技术及模糊聚类辅助决策手段验证了所述方法的可行性。     

联网光伏发电系统调度运行控制方法研究

光伏联网是光伏发电系统的主流发展趋势,由于光伏出力受光照、温度等环境因素的影响呈现明显的随机性与不可控性,大容量光伏联网给电网调度带来一定困难。为了适应大容量光伏电源接入电网运行,本文采用混合储能平滑系统输出功率来提高联网光伏系统的可调度性,提出了一种基于不同补偿周期的双层混合储能能量管理方法,以实际供电曲线和调度曲线相关性、储能系统成本为优化目标,采用一种改进的基于小生境技术的Pareto遗传算法进行优化求解。通过算例优化配置了储能系统容量,分析验证了所提能量管理方法的合理性和有效性。