基于多目标合作博弈的储能平滑风功率运行控制策略

为了平滑风电功率波动,针对现有的控制策略未考虑储能运行过程中多个目标之间的竞争冒险关系,基于合作博弈论提出了用于平滑风功率的多目标储能运行控制策略。模型预测控制(modelpredictivecontrol,MPC)中预测区间M的大小与储能运行策略有着密切联系。该研究以MPC中预测区间M为决策变量,探究其变化对风电平抑效果和储能控制策略的影响,并以此制定储能运行策略。首先建立了风-储联合发电系统模型,分析了储能运行过程中因M的改变导致目标函数间产生的合作博弈关系,其次改进了多目标哈里斯鹰算法(improved multi objective Harris hoptimizer,I-MOHHO)获取了沿所有目标均匀分布的Pareto最优前沿。最后在Pareto最优解集中选择一个M作为Pareto最优解嵌入到MPC中进一步滚动优化储能运行控制策略。结合储能运行成本的变化与传统控制策略对比分析,结果表明:1)M的改变对储能运行策略影响显著;2)考虑了合作博弈后的储能运行各项指标均得到了优化;3)基于多目标合作博弈的储能日运行成本降低了55.91%。

基于双电池不平衡状态优化的风功率平滑控制

在双电池平滑风功率过程中,改善双电池充放电不平衡状态可以提高充放电深度,减少充放电状态切换次数。文章分析了双电池风功率平滑系统的充放电不平衡状态及其产生的原因,提出了一种改进控制策略,该策略可根据双电池荷电状态调整风功率平抑目标功率,以此改善双电池不平衡状态。基于Matlab/Simulink分析了风速湍流强度以及风功率预测误差对双电池不平衡状态的影响,同时验证了改进控制策略的有效性和优越性。研究结果表明,相较于传统控制策略,文中的改进控制策略在不同湍流风速以及存在风功率预测误差时,仍能优化双电池充放电不平衡状态,保持良好的充放电深度。

考虑充放电不平衡的风电功率平滑电池分组控制

平滑风电场输出功率能够有效减小风电场并网对电力系统的影响.为改善电池分组控制实现风电功率平滑过程中的电池组充放电能量不平衡问题,本文基于充放电不平衡度和寿命衰减指标,分析得出了电池分组控制充放电不平衡状态与电池寿命衰减之间的定量关系.在此基础上,针对充放电不平衡问题提出了一种考虑充放电不平衡的改进控制策略.根据低通滤波算法输出的并网目标功率控制电池组的出力,并依据电池组的不平衡度指标以及荷电状态实时修正滤波时间常数,以维持电池组的平衡状态.最后,通过MATLAB/Simulink仿真和风–储实验平台,验证了所提控制策略在风电功率平滑方面的有效性,并且在改善电池组的不平衡度、充放电深度以及提高电池的使用寿命上具备明显优势.

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。

考虑储能荷电状态平抑风电功率的抛物线规则变滤波时间常数方法

利用电池储能系统平滑风电功率波动提高风力发电并网的可靠性,考虑储能系统荷电状态的调节问题,提出一种抛物线规则变滤波时间常数的电池储能系统平滑风电功率控制策略。通过抛物线规则变滤波时间常数算法获得风储系统有功功率并网目标值,经过变化率限制、荷电状态功率修正、功率限幅等环节获得电池储能系统实际出力,下达给储能变流器进行对电池的充放电动作,平滑风电功率,保证SOC维持在安全范围。通过MATLAB仿真验证该策略的可行性和有效性。

基于灰色预测和低通滤波的风电平抑策略

在风电并网处配置一定容量的储能系统对并网风功率进行平抑处理可以大幅提高风电并网的安全性、可靠性。传统的低通滤波等方法具有较高的滞后特性,风电跟随能力较差,这将导致储能系统的充放电深度变大,从而影响储能系统的寿命,同时也会使其配置容量需求增大。因此提出一种灰色预测和低通滤波相结合的储能系统平滑风电功率控制策略,该策略能够根据储能系统的荷电状态(state of charge,SOC)变化自动调整算法参数,保证SOC维持在安全范围内,同时实现风电功率的平滑和跟踪,并减少储能系统的容量配置需求及充放电深度。最后通过Matlab仿真验证了该策略的可行性和有效性。

考虑电池运行状态的风电场储能容量优化配置

在电池分组控制平滑风电功率的场景下,针对储能运行中的不平衡状态提出一种考虑电池运行状态的储能容量配置方法。基于反映不平衡状态的衰减指标构建容量配置优化目标,同时兼顾储能寿命、综合成本等影响容量配置的重要因素,构建储能容量配置的多目标优化模型,包括目标函数、约束条件等,并采用粒子群优化算法对该模型进行求解。通过对比现有储能配置方法,验证了所述方法在优化储能成本、使用寿命、电池不平衡状态等方面的有效性和优越性,并利用风-储实验平台进一步验证了该方法应用于实际系统的合理性及优势。

风储联合系统中双电池SOC波动越限优化研究

文中分析了风储联合系统风功率平滑应用场景中双电池系统荷电状态(State of Charge,SOC)波动越限问题,并提出一种改进控制策略。该策略通过风功率预测实现SOC波动越限预测,进而合理设置双电池系统充放电状态切换时刻,有效避免SOC波动越限,维持储能系统良好的充放电深度。基于两种湍流风速的仿真结果验证了此改进控制策略的有效性和优越性。

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。

风储联合系统的电池分组控制策略

在风储联合系统的风功率平滑控制中提出一种优化电池分组控制的充放电能量不平衡状态的改进控制策略。给出风储联合系统电池分组充放电控制的原理和数学模型,构建电池分组控制中充放电能量不平衡度指标,并根据该指标设计了改进控制策略,动态调整每个控制周期内风储联合系统参考输出功率以及每组电池充放电功率,同时研究了风功率预测误差对充放电能量不平衡状态的影响。基于Matlab/Simulink的仿真结果表明,相较于传统策略,所提改进策略能够很好地改善分组电池充放电能量不平衡度,优化各电池组充放电深度,而且在存在风功率预测误差时仍具有良好的适应性和优越性。

时滞对风储平滑功率效果的影响分析

风储配合是平抑风功率波动的有效途径,时滞给风储系统控制策略的运行效果带来了不利的影响。分析了风储系统各环节的时滞对功率平滑策略产生的影响,并提出了增加系统指令更新周期的解决方法,在Matlab/Simulink平台中对该方法进行仿真,分析了不同的系统指令更新周期对风储系统风功率平抑控制策略运行效果的影响。仿真结果表明,系统指令更新周期为系统平均时延的2倍时,可以保证平抑风功率控制策略的有效实现。将该结论应用于实际风储系统中进行论证,仿真结果和实际风储系统运行情况均表明了该方法的有效性,可以为风储系统平滑功率等相应策略的设计提供参考。

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Takagi-Sugeno型模糊控制的储能容量优化配置

提出一种基于Takagi-Sugeno型模糊推理系统的储能系统优化控制策略。所提控制策略考虑了风电功率波动率和储能系统荷电状态的双重启停约束,以储能容量需求最小为目标,利用多级模糊控制器使储能系统在避免过充过放的同时,实现风电功率的平滑控制。仿真实例验证了该控制策略的有效性和正确性。