为了抑制风电爬坡事件,降低风电并网功率波动越限概率,提出了基于风电爬坡事件和双蓄电池组储能系统(battery energy storage system,BESS)的同步和异步控制策略,合理配置蓄电池组充放电时间,优化BESS参数。分析了风电爬坡事件,考虑弃风...为了抑制风电爬坡事件,降低风电并网功率波动越限概率,提出了基于风电爬坡事件和双蓄电池组储能系统(battery energy storage system,BESS)的同步和异步控制策略,合理配置蓄电池组充放电时间,优化BESS参数。分析了风电爬坡事件,考虑弃风,基于改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)优化蓄电池组的使用寿命和装置费用,以及弃风与缺额的惩罚费用。仿真结果表明,动态风电爬坡事件定义更精确,异步控制策略更加有效,合理规划弃风的经济更优。展开更多
基金Supported by National Natural science Foundation-of P.R.Chlna (60474038, 60774022), Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Educatlon(20060004002)