基于氢氧储能的平抑风电输出功率方法研究

为平抑风电输出功率波动,提出一种基于氢氧储能的风力发电功率平抑方法,采用基于氢氧储能的电化学系统作为风电场的功率平抑装置,通过氢氧电池内部电路将储存在氢氧电池中的电能进行储存,同时利用超级电容器将储存在氢氧电池中的电能进行快速放电。结果表明:所提方法能够有效平抑风电输出功率波动,提高风电场运行经济性。

基于混合储能系统的平抑风电波动功率方法的研究

为提高风电功率的可控性,依据国家电网公司关于风电场并网的技术规定,提出了一种基于新型混合储能系统平抑风电波动功率的方法。在对风电波动功率进行分解,并研究其平抑过程对储能系统性能需求的基础上,研制了一种新型混合储能系统。通过对运行控制方式的设计,使得该储能系统能够与风电系统进行精确、高效的功率交换;同时,储能元件可根据各自的储能特性平抑不同类型的波动功率。仿真分析表明,该平抑方法使得储能元件的储能优势得到了充分发挥,能够延长系统的使用寿命,平抑后的风电输出功率可以满足电力系统实时调度的要求。

用于风功率波动平抑的储能运行策略对比分析

从波动平抑效果与平抑成本两个角度,对3种用于风功率波动平抑的电池储能系统(BESS)运行策略进行了对比分析。3种运行策略分别为:BESS统一运行、充放电状态随机切换;BESS分组运行、充放电状态同步切换与BESS分组运行、充放电状态异步切换。在考虑风功率预测误差随机特性的基础上,采用序贯蒙特卡洛模拟技术对上述3种策略下的BESS运行进行了模拟。基于模拟结果,在对波动平抑效果进行评估的同时,依据BESS总投资成本和电池循环寿命损耗对波动平抑成本进行估算。对比分析表明:BESS分组运行、充放电状态异步切换策略可实现波动平抑效果与平抑成本间的有效折衷,显著优于其它策略。

基于荷电状态分级优化的混合储能风电功率平抑方法

为了弥补单一储能技术的不足,由超级电容和储能电池组成的混合储能系统越来越多地应用于风电功率平抑。为保证混合储能系统整体充放能力,并充分利用超级电容反应快和储能电池容量大的特点,文中提出了一种基于电池荷电状态(SOC)分级优化的混合储能系统风电功率平抑方法。该方法采用了分层结构,包含优化控制层和协调控制层。优化控制层根据风电平抑性能要求以及混合储能系统当前整体SOC,计算动态调节储能系统的设定功率;协调控制层根据储能设备各自的SOC和充放电特性,按优化控制层计算出的设定功率进行功率分配,以实现对设定功率的快速跟踪。仿真实验证明,该方法在保持风电平抑效果不变的情况下,维持了混合储能系统整体较高的充放能力,同时优化了储能设备的SOC,避免了储能设备的过充过放。

用于风电功率平抑的飞轮储能阵列功率协调控制策略

风电输出功率存在随机性和波动性的问题,使得电网调频难度加大。采用飞轮储能匹配风电的形式可以减小其功率波动,提高并网能力。以交流母线并联的飞轮储能阵列为研究对象,首先针对现有功率分配策略中存在的问题,提出一种考虑功率分配上限和能使各单元荷电状态(SOC)趋于一致的功率协调控制策略。同时为保证功率控制精度和储能系统的响应速度,采用对储能阵列进行分层分组控制的方法。然后建立了飞轮储能单元功率跟随控制模型和飞轮储能阵列功率控制模型,并通过一组飞轮储能单元的充放电仿真验证了所提协调控制策略的可行性和优势。最后基于飞轮储能实时补偿风电功率中高频成分的方法来平滑风电输出功率的波动。采用2 MW的飞轮储能阵列匹配10 MW风电,其中2 MW飞轮储能阵列由8台250 kW/50(kW·h)飞轮储能单元组成,10 MW风电由5台2 MW风电机组组成。飞轮储能阵列采用仿真模型,风电输出功率采用200 min的实测运行机组的数据。仿真结果验证了所提出的控制策略和分层分组控制方法的有效性,也表明了飞轮储能匹配风电可以显著降低风电功率的波动量,且能满足国家相关标准(GB/T 19963—2011)的要求。

净效益最大的平抑风电功率波动的混合储能容量配置方法

通过分析不同功率分配方法对储能容量配置的影响,提出了一种利用滑动平均和经验模态分解(EMD)获得储能参考功率的混合储能(HESS)功率和容量配置方法,并基于全寿命周期成本(LCC),考虑减少风电场旋转备用和缓建并网通道容量效益,以净效益最高为目标实时平抑风电功率波动。该方法首先利用滑动平均法得到HESS参考功率,采用EMD将其分解成一系列本征模态函数(IMF)。根据功率型和能量型储能的特性,以瞬时频率-时间曲线混叠最少为原则选择分界频率,将分解后的子分量重构成高、低频信号,分别作为功率型储能和能量型储能的参考功率。然后,考虑储能系统的充放电效率和荷电状态(SOC),配置不同储能组合方案下各储能的功率和容量,并与其他功率分配方法下的配置结果进行对比分析。最后,构建HESS的成本-效益模型,比较不同方案的净效益,得出经济最优的配置方案。

实时平抑风电场功率波动的电池储能系统优化控制方法

文中提出了一种基于模型预测控制(MPC)的实时平抑风电场功率波动的电池储能系统(BESS)优化控制方法。该方法以未来一个控制时段使用的储能出力最小为目标,考虑2个时间尺度(1min与30min)下的功率波动约束、BESS最大功率约束和容量约束。当合成输出功率不满足功率波动约束时,采用约束软化调整技术,兼顾期望目标,以获得满意的优化结果。然后,实现了基于区间削减技术的主动式能量反馈控制,避免了BESS的过充或过放。同时,考虑减小合成输出功率的粗糙度,自适应地调整粗糙度惩罚因子,进一步平滑了输出,减小了BESS能量,从而在满足功率波动平抑指标的同时,提高系统运行经济性。算例分析表明,相对于传统基于一阶低通滤波的方法,所述方法只需配置较小的容量,且算法简单、计算量小,便于工程在线实现。

基于SOC的混合储能风电功率平抑方法

近年来风电等可再生能源的装机容量越来越大,鉴于风电的输出功率随机性特别强且波动性十分大,在混合储能风电平抑系统的基础上引进滞环控制,提出了一种基于超级电容端电压的能量管理方法。该方法通过在低通滤波算法中引进滞环控制,可将风电功率的波动幅度严格控制在滞环宽度之内;同时根据监控超级电容端电压判断电池的荷电状态(SOC),防止超级电容频繁过度地充电和放电,有利于延长储能装置的工作寿命,最后通过仿真试验,验证了该方法的有效性。

基于EMD与模型预测控制算法的风电功率平抑

随着能源短缺问题日益突出,可再生能源得到了广泛开发和利用。风、光等可再生能源受自然环境非均匀性和非稳态性影响,其输出功率也呈现很强的时变性,并入电网后会产生系统的电压和频率波动等一系列电能质量问题。储能系统可以作为能量缓冲装置,平抑可再生能源输出功率,以达到并网标准。提出用混合储能系统平抑可再生能源发电波动的方法,并给出了能量分配方式及储能充放电控制方法。最后,用某风电场的实际数据为例,以蓄电池和超级电容储能构成的混合储能系统平抑风电波动,仿真结果证明,所提方法的技术合理性和经济实用性。

计及谷时段风电消纳的储能系统平抑风电功率波动控制策略

储能系统(energy storage system,ESS)仅参与平抑风电功率波动为单一场景的控制策略,存在ESS频繁充放电以及不能有效解决负荷低谷时段风电消纳等问题。为此,提出了一种计及谷时段风电消纳的ESS平抑风电功率波动控制策略。首先,根据风电特性与负荷需求的时序关系,确定ESS在一个周期内的充电和放电区间段。其次,提出了分区间控制的ESS控制策略,在充电区间段以平抑风电功率向上波动为目标存储电量;在放电区间段以平抑风电功率向下波动为目标释放电量。最后,考虑ESS的实时荷电状态(state of charge,SOC)和风电消纳,提出了基于模糊控制的ESS充放电功率修正方法。以某风电场实际数据为例,在风储联合发电系统仿真平台上进行了测试,验证了所提运行策略的可行性和优越性。

风储系统风电功率平抑与故障穿越的新型复合功率控制策略

为解决风电机组在风电功率平抑和故障穿越2方面的不足,针对基于混合储能的直驱风力发电系统,提出一种同时兼顾风电功率平抑和故障穿越的复合功率控制策略。一方面,提出具有功率误差反馈环的改进型二阶滤波功率分配方法,实时修正超级电容和蓄电池储能的功率响应指令,提高目标功率分配精度的同时改善跟踪控制效果,实现风电功率平抑的同时延长储能介质使用寿命;另一方面,提出网侧变流器(grid side convertor,GSC)和混合储能共同作用的复合功率控制策略,实时修正各控制量的功率响应指令并快速清除直流母线上的冗余功率,提高风电机组的故障穿越能力,使风电系统基本不受电网故障的影响。

平抑百兆瓦级风电场功率波动的混合储能充放电协同控制策略

为提升新型电力系统风电消纳及混合储能协同运行能力,提出了一种用于平抑百兆瓦级风电场功率波动的混合储能充放电协同控制策略。首先基于改进小波包分解方法(IWPD)对原始风功率进行分解,得到并网功率及混合储能初始分配功率;然后针对混合储能充放电状态相反及荷电状态越限问题,提出基于时序-模糊优化的混合储能充放电协同控制策略对储能初始出力进行修正。最后通过某100 MW风电场数据进行验证,表明所提策略可使不同储能同步地平抑波动功率,降低充放电转换次数及累计充放电能量,在提升风电消纳能力的同时实现了混合储能的协同运行。

混合储能平抑风电波动的功率分配策略

为有效解决风电功率波动的问题,提出了一种基于自适应滑动平均算法与遗传算法-变分模态分解(GA-VMD)的混合储能系统风电并网控制策略。首先,根据风电并网波动标准采用自适应滑动平均算法得到混合储能功率。其次,运用遗传算法,以VMD模态分量的样本熵值为适应度函数,确定模态个数及惩罚因子的最优组合。最后,根据希尔伯特边际谱确定分界频率,低频功率与高频功率分别交由锂电池与超级电容进行平抑。算例分析表明,所提方法不仅能够合理对风电功率进行分解,而且能够实现混合储能功率最优分配,具有自适应性。

基于储能系统的风电功率波动平抑控制方法

本文研究的风电功率波动平抑控制通过电池储能系统的快速充放电控制实现,变流器功率控制是实现该控制的关键。本文阐述了对风电平抑需求和并网规范,提出储能平抑风电波动经济模型,通过研究储能电池倍率特性,得出储能运行寿命测算公式和储能方法,验证了该方法的可行性和有效性。研究成果为解决可再生能源波动性的问题提供了技术支持,也为储能系统的经济性和安全性提供了科学依据。

基于压缩空气储能的风电场功率调节及效益分析

风能的间歇性和波动性给风力发电大规模并网应用带来了不利影响,利用储能技术能够很好地解决该问题,然而昂贵的成本一直是制约储能技术应用的瓶颈。文中提出了基于压缩空气储能(CAES)的风电场功率调节系统的额定功率以及容量的设计,在满足风电并网标准的前提下尽可能减小储能装置的规模,并利用仿真加以分析验证。建立了CAES装置效益评估模型,将CAES电站与传统的火力调峰机组进行比较,分析结果表明CAES电站具有良好的经济效益。

风电场中储能系统的功率和容量优化配置

针对如何用最小的储能装置实现风电场长时间稳定输出的课题,对风电机组中储能装置的配置功率、配置容量的大小及其对风电机组有功功率输出的优化作用进行了研究,提出了以风电机组及储能装置的输出功率波动标准差为指标的储能系统的功率和容量优化方案,并编写了基于CPSO算法的目标函数优化程序,针对单台风力发电机组一天的风电功率数据进行了优化计算,得出了储能装置额定容量及额定功率的优化组合方案,验证了该方案的有效性.

电池储能跟踪发电计划及平抑风电波动的多目标优化控制

针对风电并网问题,综合考虑并网发电误差、时段功率波动和电池荷电状态,提出了一种电池储能补偿发电计划曲线误差及平抑风功率波动的多目标优化控制策略.首先,通过分析风储联合发电特性,建立包含多项考核指标的评价体系,并构建电池储能系统输出功率的多目标优化控制模型;然后,结合NSGA-Ⅱ智能优化算法及模糊综合评价方法对多目标优化控制模型进行求解和决策,实时优化电池储能系统的输出功率指令;最后,基于某风电站的实测发电数据进行对比仿真,验证所提出的多目标优化控制策略能够在有效提高跟踪发电计划曲线的能力、降低风功率频繁波动的前提下,通过优化电池储能系统有功出力及荷电状态来延长储能电池的使用寿命.

风储系统混合储能的功率分配与双层能量管理策略

为有效抑制风电功率波动,提出了基于自适应滑动平均算法与遗传算法-变分模态分解(GA-VMD)的混合储能功率分配策略.针对普通功率分配策略会造成混合储能深度充放电问题,提出了一种考虑混合储能荷电状态(SOC)的优化、协调调度的双层能量管理结构.在获得混合储能系统初级功率指令的基础上,优化层根据当前储能设备SOC修正初级充放电功率指令;协调调度层通过对比两种储能设备SOC的状态来合理选择储能设备进行功率调整.仿真结果表明,所提方法能够自适应地对风电功率进行分解,保证混合储能整体充放电能力,同时有效避免过充过放问题.

用于平抑风电波动的飞轮储能阵列容量配置方法

随着我国风力发电的快速发展,风电输出功率的随机性和波动性使得电网调频难度加大,为解决此问题,可采用大容量高功率飞轮储能系统进行平抑,因此亟需研究飞轮储能阵列的容量配置方法,增大系统的利用率并降低初始投资成本。通过建立250 kW/50(kW·h)大容量高功率飞轮储能单元模型,引入相应单元以及阵列控制策略。基于低通滤波方法,在考虑储能阵列的充放电效率以及荷电状态的条件下对储能阵列容量配置计算进行了研究。针对容量配置过程中由于充放电效率而引发的容量配置过大的问题,提出了一种电量调节控制策略,以及一种飞轮储能阵列容量配置方法,通过调整充放电功率指令,减少储能单元数量,实现储能阵列利用率的增大并降低初始投资成本。以储能配置不超过风电场装机容量的20%为约束条件,针对山东某风电场实际输出功率数据,仿真验证了本文提出的飞轮储能阵列容量配置方法。

平抑风电波动的混合储能优化配置及控制策略

混合储能系统可以利用不同储能类型互补特性,以较低成本有效平抑风电功率波动,为此提出了一种针对混合储能系统容量配置和控制策略的联合优化方法。首先,基于小波包分解将不平衡功率按频段分配给不同类型储能设备。然后,建立考虑充放电深度对储能寿命影响的成本年值模型,以最小化成本为目标确定最优分频点,进而确定储能配置。最后,采用双层模糊控制策略,通过交叉补偿在防止荷电越限前提下有效平抑风电波动。通过对某风场全年运行数据进行仿真,验证了所述方法的有效性。