平抑风电波动的电-氢混合储能容量优化配置

针对电-氢混合系统协同平抑接入新型电力系统的新能源波动问题,提出考虑碱性电解槽运行特性的电-氢混合储能容量优化配置方案。首先,基于经验模态分解,将原始风电功率信号分解为符合波动量限值的直接并网分量和混合储能功率任务;在综合考虑电化学储能和氢储能介质充放电功率约束和存储状态约束的基础上,制定计及碱性电解槽运行特性的混合储能能量管理策略。基于此策略,以综合成本最小为目标,建立用于平抑风电波动的电-氢混合储能容量配置模型,并通过实际数据进行计算分析。算例结果表明,所提策略下的容量配置方案,在满足平抑需求的前提下,可以有效提高系统经济性。

考虑储能SOC自恢复的风电波动平抑混合储能容量配置策略

针对混合储能系统(HESS)平抑风电功率波动过程中HESS有功功率参考误差大、储能荷电状态(SOC)控制困难造成储能配置成本过高的问题,提出考虑SOC自恢复的混合储能系统容量优化配置策略。首先,考虑单一风电平抑滤波算法平滑性与跟踪性不能兼顾的问题,提出限幅与滑动平均加权滤波算法,动态调整算法权重和限幅参数,降低并网功率滞后时间,提升HESS有功功率参考准确性;然后,引入HESS累积放电量为分解对象,研究基于频率划分的HESS有功功率分配方法,避免功率参考二次修正、实现储能SOC自恢复控制;最后,以储能配置成本最低为目标,建立HESS全生命周期优化配置模型。基于风电场实测数据设计仿真验证方案,结果表明,该文策略可提高储能风电波动补偿裕度,降低储能配置成本。

考虑SOC的混合储能功率分配与自适应虚拟惯性控制

电力电子化的直流配电网存在低惯性问题,不利于系统稳定运行。混合储能设备可向电网提供虚拟惯性,但不同类型的储能之间存在功率协调问题,并且储能的荷电状态(state of charge, SOC)对虚拟惯性的调节也有约束作用。针对上述问题,提出了一种自适应时间常数的分频控制策略,时间常数根据混合储能系统(hybridenergy storage system, HESS)的SOC而动态调整以改变功率分配。首先,通过分析储能SOC与虚拟惯性的关系,并考虑储能充放电极限问题,研究兼顾SOC、电压变化率以及电压幅值的自适应虚拟惯性控制策略,提高系统惯性。然后,建立控制系统的小信号模型,分析虚拟惯性系数对系统的影响。最后,基于Matlab/Simulink搭建直流配电网仿真模型,验证了所提控制策略能合理分配HESS功率,提高超级电容器利用率,改善直流电压与功率稳定性。

基于混合储能的交直流混联微电网功率分级协调控制策略

针对交直流混联微电网孤岛运行时,仅靠互联变流器协调网间功率无法有效缓解系统频率与电压波动,且单一蓄电池储能难以适用多场景功率需求的问题,提出利用超级电容和蓄电池混合储能的交直流混联微电网功率协调控制策略。将混合储能作为储能子网连接在直流母线上,优先采用超级电容平抑交直流子网内功率波动,提出以储能荷电状态来划分五种工作模式的改进混合储能控制策略。兼顾超级电容快速响应特性和减少互联变流器的频繁起动,根据直流子网电压和交流子网频率波动程度,提出功率自治和功率互济工况的两级分层协调控制策略。通过设计混合储能处于不同工作模式的网间功率互济场景,仿真证明了所提混合储能和互联变流器协调控制策略能够平抑各子网负荷功率波动。

计及SOC自恢复的混合储能平抑风电功率波动控制

混合储能系统能够较好地应对复杂的风电波动,有效地提高电网的稳定性和安全性。在混合储能平抑风电功率波动的典型应用场景下,该文首先提出一种计及荷电状态(SOC)自恢复的混合储能平抑风电功率波动控制方法,在满足风电平抑需求的情况下,通过模型预测控制快速调节储能在平抑功率过程中的荷电状态,提高储能持续稳定运行能力;然后,为提高混合储能系统协调运行能力,设计了加权滑动平均(WMA)-模糊控制策略对超级电容和蓄电池功率进行动态分配;最后,结合实际风电功率数据,通过仿真验证了所提策略能有效平衡储能寿命和平抑风电波动的矛盾,能充分考虑两种储能设备的特性差异并提高功率分配的合理性。

基于自适应小波变换与HHT的混合储能容量配置

混合储能系统能有效缓解风电输出功率强波动性与随机性造成电网频率不稳定问题。本文以蓄电池和超级电容组成的混合储能系统为研究对象,提出了一种混合储能容量配置方法。该方法首先采用自适应小波变换对风电输出功率进行功率一次分配,得到满足条件的并网功率和储能功率。然后采用HHT变换对储能功率进行分解,得到一系列波动功率分量以及各分量的瞬时频率。再根据瞬时频率确定分界频率,将高于分界频率的功率分量分配给超级电容,剩余的功率分量分配给蓄电池。最后根据蓄电池与超级电容各自的储能功率,对储能系统的额定容量与额定功率进行配置。该仿真结果表明,本文采用自适应小波变换与HHT变换能够有效地将风电输出功率进行分解,实现风电输出功率的平抑与混合储能系统的容量与功率配置。

基于混合储能荷电状态的光伏直流微网系统能量分配策略

针对混合储能系统在平抑光伏波动以及负荷投切时荷电状态(SOC)易越限问题,提出一种基于混合储能SOC的多模式协调控制策略。在传统低通滤波功率分配的基础上,提出一种基于超级电容荷电状态的动态功率修正策略,使超级电容出力后SOC向安全状态恢复;同时,为避免蓄电池频繁切换充放电状态,在其响应环节加入优化后的延时控制。此外,根据光伏出力情况、混合储能SOC,设计出满足直流微网系统动态平衡的六种运行模式,实时调节各储能单元出力情况。在MATLAB/Simulink中搭建了光伏直流微网混合储能系统仿真模型,仿真结果表明所提策略在各工况下均能稳定运行,有效延长了储能介质使用寿命。

基于混合储能的风光储联合发电系统优化调度策略及评价

针对用户用电需求和可再生能源发电情况,建立以系统总运行成本最小为优化目标的并网型风-光-蓄电池-废弃矿井抽蓄联合发电系统优化调度模型,以等效负荷方差、联络线波动率、供电损失率为评价指标衡量优化调度结果,利用CPLEX求解器对调度模型进行最优求解。对3种不同储能形式的优化调度模型进行仿真对比,结果显示:储能形式为蓄电池和废弃矿井抽蓄的混合储能时的总成本相比蓄电池与废弃矿井抽蓄分别减少了62.21%与49.18%;利用组合熵权秩和比法对优化结果进行排序评价,风-光-蓄电池-废弃矿井抽蓄联合发电系统加权秩和比值为0.833,评分排序最优。所提模型在提升系统运行经济性的同时,提高了系统供电的可靠性,验证了所提模型的合理性与有效性。

混合储能聚合商参与能量-调频市场控制策略

提出了一种混合储能聚合商(hybrid energy storage aggregator,HESA)参与能量-调频市场的控制策略。首先,对于独立系统运营商(ISO)发出的调频指令信号进行VMDWVD时频域分析,重构固有模态分量(IMF)生成高频信号与低频信号,分别作为HESA中功率型储能和能量型储能的输入信号。其次,构建了计及多市场价格不确定性的HESA投标与运行策略min-max-min模型,基于列和约束生成算法(C&CG)和强对偶理论对主子问题进行迭代交替求解。最后,基于实际PJM市场的价格、调频信号等数据进行了仿真,验证了HESA主体投标运营策略的有效性。

平滑风电波动的飞轮协同电池混合储能系统经济性配置

针对风电场的有功功率波动,采用小波包分解的功率平抑算法,得到满足并网要求的低频信号分量和高频的混合储能系统参考功率,并使用低通滤波分频和信号平滑去噪方法获得飞轮储能和电池储能的参考信号,同时考虑放电深度和循环次数对电池储能系统寿命的影响,构建混合储能系统在计划年限内的全生命周期经济性模型,采用多跟踪器优化算法(MTOA)得到最优的混合储能容量配置。最后,结合风电场实际功率数据,仿真分析验证混合储能系统对功率平抑的有效性和经济性。结果表明:混合储能系统既能保证风电场的有功功率波动满足并网要求,又能充分发挥不同储能形式特性,降低系统运行成本。

基于改进鲸鱼算法的混合储能系统容量优化配置

针对微电网中使用可再生能源的高随机性和间歇性等特征,提出了一种混合储能系统容量优化配置方法。该方法以混合储能系统成本最低、平抑可再生能源功率波动效果最优与电网联络线利用率最高为目标,通过建立混合储能容量优化配置模型并采用改进鲸鱼优化算法对所建立的模型进行求解得到最优混合储能系统容量优化配置。最终对比传统鲸鱼优化算法和传统粒子群算法来验证改进鲸鱼算法可以更合理地配置混合储能系统的容量,使可再生能源功率波动的平抑效果提高,同时也使微网联络线利用率变高,保证微电网可靠、经济地运行,进而实现资源的合理利用。

电-氢混合储能型多微电网系统有功功率均衡控制方法

在多电-氢微电网并联运行的交流系统中,采用传统控制方法的逆变器会受到输出线路阻抗差异所产生的影响产生较大环流,甚至无法实现有功功率的合理分配,考虑到系统中电压偏差与有功功率间的关系,对多微电网的有功功率分配问题进行分析研究.首先,构建含光伏、燃料电池、电解槽、蓄电池的电-氢混合储能微电网交流系统模型;其次,根据反下垂控制中有功功率与电压间的关系,构造考虑电压偏差的反下垂控制,并为使额定有功功率自适应调节,提出基于功率跟随控制的反下垂控制方法;最后,在多电-氢微电网并联运行的系统中,对本文所提方法进行RT-LAB半实物实验验证及与其他方法的对比验证.实验结果显示:基于本文所提控制方法的系统稳定后功率分配的准确度达97.50%,母线电压的精准度达99.86%,环流大小的范围约为[−3.0,3.0]A,均优于其余方法.

用户侧重力-蓄电池混合储能系统配置优化与效益分析

现有的用户侧储能以蓄电池储能为主,手段较为单一,回收不当对环境也会造成危害;同时用电高峰期峰谷差较大,这既提升了用户用电成本,也给电网的稳定运行带来了挑战。针对此问题,建立了重力储能的充放电模型,并在此基础上提出一种应用蓄电池与重力储能相结合的混合储能模型。首先以功率、容量和寿命等变量为条件对该模型进行了适当的约束。下一步以用户综合收益最高为目标函数利用量子粒子群优化算法对模型进行配置寻优。然后得出了混合储能最优的功率、容量配置。在MATLAB 2021b软件环境下,使用江苏省南京市用户侧智能电能表实际负荷数据算例进行分析,最后可以得出混合储能系统及其优化方案可以减小用户侧用电峰谷差,并且使用户侧用电成本有所降低的结论,验证了其合理性与经济性。

考虑平抑未来时刻风电波动的混合储能系统超前模糊控制策略

【目的】现有的混合储能系统控制策略难以在保持荷电状态(state of charge,SOC)处于合理范围的同时,满足未来时刻风电波动造成的混合储能系统超前充放电需求,因此提出一种考虑平抑未来时刻风电功率波动的混合储能系统超前模糊控制策略。【方法】首先,通过采用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法分解得到不同类型储能设备需要平抑的风电功率;其次,根据混合储能系统SOC和功率饱和程度整定功率修正参数,对混合储能系统输出功率进行修正;再次,由风电预测算法得到前瞻周期内风电功率预测值,根据前瞻周期内风电功率波动情况和超前控制理论整定提前充放电参数,校正储能系统输出功率;最后,以某风电场的实际数据为例,通过仿真验证了所提超前模糊控制策略的有效性。【结果】提出的控制策略不仅能够降低风电并网波动越限概率,显著减少总输出功率与目标功率偏差值,而且能够使混合储能系统的SOC控制在合理范围内。【结论】该策略可以为平抑风电波动的相关研究提供有益参考。

基于潮流转移装置的混合储能接入牵引供电系统控制策略研究

采用单相工频交流制式的电气化铁路具有无污染、运输效率高的优点,但在现有的牵引供电系统中,负序和再生制动能量利用的问题较为突出。因此,文章提出了一种集成混合储能系统的潮流转移拓扑。文章分析了集成混合储能的潮流转移装置的拓扑结构,研究了削峰、填谷、再生制动和同相运行模式及其能量管理策略;为减少系统损耗,进一步提高系统再生制动能量利用率和削峰填谷的控制精度,文章提出了一种协调控制策略,并采用无源控制的非线性电流控制器提升变流器控制响应速度。仿真结果表明,该系统可以充分利用牵引供电系统的再生制动能量,提高系统中能量流动的灵活性,并且解决了牵引供电系统中的负序问题。

基于多目标协调的混合储能功率自适应分配方法

混合储能具有良好的功率可控特性,在孤岛微网中常被用作功率缓冲器,补偿分布式电源和负荷多变的功率潮流.围绕储能的功率响应问题,本文设计了混合储能的功率控制方案,并提出了一种基于多目标协调的子单元功率自适应分配方法.首先基于对母线功率供求平衡关系的分析,设计了主从并联型储能功率控制方案.其次利用积分器的“时空调零”特性,实现了子单元的功率自主分配;基于此,考虑了不同荷电状态(SOC)下储能最大充放电功率的差异,设计了子单元的SOC分层管理和多目标功率协调策略.仿真结果表明,所提策略实现的功率分配效果满足子单元的功率响应特性;随着超级电容SOCscn偏移加深,所提策略对SOCscn的优化能力越强,初始SOCscn为97%时能提高10.10%的优化性能,这保障了超级电容作为电压源的功率输出能力;所提策略降低了超级电容常态下的蓄电池的输出深度,蓄电池的最大功率深度降低了46.70%,这提高了蓄电池的使用寿命.

面向风电系统的混合储能容量优化配置研究

随着全球能源危机的不断逼近,开发和利用新能源成为现今人们探索的重要方向,太阳能、风电、氢能等凭借其清洁无污染的优势成为新能源发展中的重要代表。其中,风电储能是现今电力系统的重要组成部分,可接入电网系统,为满足区域人民的供电需求提供重要帮助。但风力发电受气候影响严重,其供电出力存在随机性和不稳定性。因此,风电系统中需配置储能装置来实现储能容量优化,以确保电网供电功率的平衡性与稳定性。文章基于风电系统的发展现状,对其混合储能容量优化模型进行分析,提出考虑不同条件下的风电系统混合储能容量协同优化配置方案,为有效提升风电并网后的电网运行效率与质量提供参考。

基于风光互补发电系统的压缩空气混合储能系统容量优化

压缩空气储能系统可以有效减少因风能和太阳能随机性造成的弃风弃光现象,但其动态响应时间长,且存储规模配置不合理会影响其发展。为此首先提出液流电池与压缩空气储能组成混合储能系统解决并网型风光互补发电系统输出波动不稳定的问题;其次基于典型小时负荷、风力机发电功率和光伏发电功率,针对不同场景,以系统最大收益为目标函数,利用猫群算法优化压缩空气储能系统的容量配置;最后分析压缩空气储能系统的额定容量与额定功率对系统最大收益的影响,验证算法可靠性。结果表明,基于风力机与光伏系统的装机功率分别为20 MW和3.42 MW的场景,压缩空气储能系统容量配置为4 MW和46.5 MW∙h时,其经济性最佳,每周可节约购电成本183688.24元,周最大收益为30543.86元。

基于超级电容与蓄电池混合储能的光伏应用

光伏发电系统的不稳定性严重影响储能系统的使用寿命。文章基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)实现超级电容的荷电状态(State of Charge,SOC)估算,并根据光伏输出的实时功率和超级电容的SOC,提出一种新型可控拓扑结构,实现超级电容与蓄电池的混合储能,减缓了蓄电池充电电压突变的影响。在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,结果表明,在混合储能策略下,EKF估算SOC的误差在4%以内,明显抑制了蓄电池输入端电压的波动,可有效降低光伏输出不稳定性对蓄电池使用寿命的影响。

多策略蛇优化算法在混合储能配置中的应用研究

考虑到蓄电池和超级电容组成的混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)可有效缓解风电功率并网对电网造成的冲击,为提高HESS的可靠性,针对变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)中的参数值K和α选择过程困难的问题,提出多策略蛇优化算法(multi-strategy optimization algorithm,MISOA)对其参数进行寻优,从而精确实现HESS功率的一次分配。通过基准测试函数的寻优实验表明所提出的MISOA收敛速度和寻优能力均有明显提升。将蓄电池-超级电容混合储能系统作为研究对象,以我国西北地区某装机容量为22 MW的风电场数据作为研究依据,发现MISOA-VMD优化得到的参数组合[K,α]运用到VMD中时,相较于SOA收敛速度提升70%,收敛精度也有所提升,相较于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)减少了模态混叠现象,验证了策略的可行性。