提高基于模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)的分布式储能系统(distributed energy storage systems,DESS)的能量利用率,解决储能子模块(energy sub-module,ESM)荷电状态(state of charge,SOC)均衡问题至关重要。针...提高基于模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)的分布式储能系统(distributed energy storage systems,DESS)的能量利用率,解决储能子模块(energy sub-module,ESM)荷电状态(state of charge,SOC)均衡问题至关重要。针对现有的SOC均衡控制策略的不足,提出内外分层的快速SOC均衡控制策略。外层针对桥臂间或相间的SOC差异,通过改进MMC模型预测控制(model predictive predictive control,MPC),配合自适应均衡系数,快速调整功率差额。内层引入自适应虚拟电阻法,根据ESM的SOC情况确定主导ESM,自适应调节各单元的虚拟电阻,产生相应的电压梯度,结合MMC排序算法使ESM按照各自SOC进行功率分配,从而实现ESM的SOC快速均衡,提高DESS能量利用率。通过在Matlab/Simulink构建仿真模型,证明了所提控制策略的有效性和可行性。展开更多
随着风电逐步替代传统电源,系统频率调整能力恶化,风电主动参与互联系统负荷频率控制(load frequency control,LFC)是改善系统频率特性的新途径。针对该背景,基于分布式模型预测控制,综合考虑互联系统内传统机组、风电机组和储能电站等...随着风电逐步替代传统电源,系统频率调整能力恶化,风电主动参与互联系统负荷频率控制(load frequency control,LFC)是改善系统频率特性的新途径。针对该背景,基于分布式模型预测控制,综合考虑互联系统内传统机组、风电机组和储能电站等调频资源及其响应特性,提出一种适应于高风电渗透率的互联系统多源协同LFC策略。首先,分析不同风速对风电机组调频特性的影响,提出一种计及风速变化的风电机组多风速段功率响应模型;其次,构建传统机组、风电机组和储能电站协同参与互联系统LFC模型,兼顾各机组频率响应约束,以互联系统区域控制偏差信号和自动发电成本的加权函数为目标,构建区域信息互动的分布式模型预测控制器;最后,为实现互联系统负荷频率全局最优控制,各控制器结合己区域及其他区域机组运行状态,在线求解所有机组的功率参考值。仿真结果表明:所提策略有效降低了系统频率和联络线功率波动的幅度,实现了各机组之间的最优功率分配,并降低了系统自动发电成本。展开更多
文摘随着风电逐步替代传统电源,系统频率调整能力恶化,风电主动参与互联系统负荷频率控制(load frequency control,LFC)是改善系统频率特性的新途径。针对该背景,基于分布式模型预测控制,综合考虑互联系统内传统机组、风电机组和储能电站等调频资源及其响应特性,提出一种适应于高风电渗透率的互联系统多源协同LFC策略。首先,分析不同风速对风电机组调频特性的影响,提出一种计及风速变化的风电机组多风速段功率响应模型;其次,构建传统机组、风电机组和储能电站协同参与互联系统LFC模型,兼顾各机组频率响应约束,以互联系统区域控制偏差信号和自动发电成本的加权函数为目标,构建区域信息互动的分布式模型预测控制器;最后,为实现互联系统负荷频率全局最优控制,各控制器结合己区域及其他区域机组运行状态,在线求解所有机组的功率参考值。仿真结果表明:所提策略有效降低了系统频率和联络线功率波动的幅度,实现了各机组之间的最优功率分配,并降低了系统自动发电成本。