微电网能量型储能器件的建模研究

能量型储能器件是当今微电网发展的重要组成部分,能够平抑微电网中的不平衡电量,保证微电网的能量平衡和频率稳定。本文首先研究了蓄电池的常用模型,然后在蓄电池四阶动态模型的基础上研究了其短期放电模型和长期放电模型。其次,本文研究了超级电容的一阶模型和简化一阶模型,并且阐述了超级电容的两种RC网络模型,更符合其使用实际情况。最后,本文阐述了各种模型的优劣和适宜应用的场景。

自治型微电网群多元复合储能系统容量配置方法

针对自治型微电网(简称微网)群及其子微网能够离网运行,且能在极端条件下保持稳定运行的特点,分析了微网群和子微网中累计的不平衡能量在子微网最大允许连续离网运行时间、微网群最大允许连续离网运行时间、极端条件下系统期望稳定运行时间下的变化特性。考虑能量型储能系统补充最大能量缺额和吸收最大的过剩能量、功率型储能系统平抑最大功率波动,提出了微网群主储能系统和子微网储能系统中不同类型储能系统的容量配置方法。对于给定的最大允许连续离网运行时间和极端条件下系统期望稳定运行时间指标,所述方法可计算微网群最小的储能系统容量,且不需要进行大量的时域仿真,针对性强,简单易行。方法应用于广西涠洲岛微网群示范工程设计,通过计算负载失电概率证明了容量配置能够满足系统可靠性要求,验证了该方法的有效性和正确性。

用于混合储能平抑光伏波动的小波包–模糊控制

采用能量型储能和功率型储能组成的混合储能系统平抑光伏输出功率波动。利用小波包分解可获取更多信号细节信息的优点,综合分析光伏功率信号的幅频特性、储能的性能特点,将光伏功率信号分解,得到光伏平抑目标功率和不同类型储能的充放电功率。充分考虑实际工程应用中实时控制对运算速度的要求,并通过阈值判断补偿滤波延迟效应。采用模糊控制方法对功率型储能的荷电状态(state of charge,SOC)进行自适应控制,实现功率的优化分配,提高平抑效果。算例结果表明,所提控制策略能够充分利用不同类型储能的性能优势有效平抑光伏输出功率波动。

电池-超级电容器混合储能系统研究进展

储能是解决可再生能源大规模发电并网、推动新能源汽车发展、实现“碳达峰”“碳中和”中长期目标的关键支撑技术。能量型储能器件与功率型储能器件组成的混合储能系统是能量管理和功率管理的高效系统,充分发挥了能量型储能的持久性和功率型储能的快速性,大幅提升了储能系统的综合性能和经济性。本文概述了能量型和功率型电化学储能技术及特点,总结了各类电池-超级电容器混合储能系统,分析了混合储能系统在电网储能、新能源汽车、轨道交通等领域的应用。详细分析了电池-超级电容器混合储能系统关键技术,包括混合储能系统控制和能量管理,总结了近期较为常见的混合储能系统使用的控制方法;混合储能系统的参数匹配和技术经济性进行分析;介绍了混合储能系统拓扑结构分类,并讨论各种拓扑结构的优缺点。此外,还对电池-超级电容器混合储能系统和单一储能系统进行了仿真对比,验证了混合储能系统相较于单一储能系统的优越性。最后,对电池-超级电容器混合储能系统进行了总结和展望。

大规模电力储能技术的特性与比较

介绍储能技术分类及其在电力系统中的应用,对抽水蓄能、压缩空气、飞轮、超导、超级电容器、二次电池、液流电池和钠硫电池储能技术的特性进行了分析和比较,阐述了各种储能技术的适用领域。

基于模糊控制算法和布谷鸟搜索算法的混合储能系统优化配置

重点研究将混合储能系统应用于平滑可再生能源系统输出波动场景下的优化配置问题。首先,建立可再生能源输出波动的平滑目标并选取Savitzky-Golay滤波算法以平抑多种新能源的出力。继而,分析功率型储能和能量型储能各自的特点,论证混合储能的互补性。然后,建立混合储能系统优化配置模型,并结合实际算例,采用上述滤波算法对新能源出力进行滤波,高频部分由储能系统补偿。对储能系统补偿的功率,采用模糊控制算法对不同的储能介质进行功率分配,再用布谷鸟搜索算法确定最优的储能额定功率和额定容量。仿真结果验证了所述算法的有效性。

深冷液化空气储能技术及其在电网中的应用分析

压缩空气储能(compressed air energy storage,CAES)是将电能转化为空气内能的一种储能方式,主要有传统压缩空气储能、先进绝热压缩空气储能(advanced adiabatic compressed air energy storage,AA-CAES)、超临界压缩空气储能和深冷液化空气储能(cryogenic liquid air energy storage,LAES)等技术类型,其中LAES具有储能密度高、储能容量大、寿命长、无污染、不依赖于地理条件且建设周期短等优点,是能量型储能发展趋势之一。首先对CAES的发展历程与趋势进行了阐述,针对LAES的技术特点,开展了其在电网中的应用分析和展望,明确了LAES的应用场景及效率,最后根据系统关键技术和难点,指出了该技术未来一段时间的后续研究重点。