基于模糊控制的混合储能平抑风电功率波动

风电功率波动对电网造成不容忽视的影响。风电并网处加入混合储能系统可以有效地降低风电对电网的影响。首先按照风电并网波动量要求,估算出某时刻的预估风电波动量。然后根据风电预估波动功率以及电池当前的能量状态建立模糊控制器,输出平抑系数K1,并计算出混合储能系统的实际输出功率以及风储并网功率。最后利用需混合储能SOE变化量以及超级电容器当前能量状态,建立模糊控制器,输出分配系数K2,计算当前超级电容器和电池的实际输出功率,并实时更新混合储能的能量状态。通过算例证明,在混合储能容量充足和不足的情况下协调控制算法均可靠、有效,并且能够充分解决混合储能使用寿命和风电功率波动平抑度之间的矛盾。

考虑平抑风电波动的空调冷水机组群控策略

中央空调冷水机组的群控方式使空调系统具有一定的负荷调节能力,可以考虑与波动的风电机组出力相组合从而平抑风电波动性并确定可平抑风电机组的容量。为此,首先根据各台冷水机组的负荷效率特性建立模型,然后确定风电机组波动功率平抑量变化范围的计算方法,并在保证空调制冷/制热效果的前提下建立可平抑风电机组容量与冷水机组负荷分配的最优匹配模型,实现对风电功率接入电网波动性的缓冲。

基于Bloch球面的量子遗传算法的混合储能系统容量配置

风电功率波动对电网造成不容忽视的影响。风电并网处加入混合储能系统可有效降低风电对电网的影响。首先,有效地分解风电有功功率,得到混合储能系统需平抑的波动功率;然后,在电池及超级电容器荷电状态、额定功率及充放电时间的允许范围内实现超级电容器优先充放电的协调控制方式;最后,应用映射于Bloch球面的量子遗传算法,确定满足混合储能系统技术要求及工程指标的混合储能系统配置方案,使混合储能系统成本最低。算例分析证明了在监测荷电状态等约束条件下,优先超级电容器充放电控制方式的有效性及Bloch球面量子遗传算法配置混合储能系统方法的合理性。

基于改进NSGA2算法的混合储能系统容量优化配置

由于储能系统能够快速地补偿系统所需的能量,在风电场侧安装混合储能装置,可以有效减小风电功率波动对电力系统运行的稳定性和可靠性造成的影响。为了使各储能元件能发挥其工作特性优势,制定了超级电容优先充放电,蓄电池再进行充放电的协调控制策略;考虑到混合储能系统的容量配置问题,建立了以混合储能系统的成本、风电功率输出平滑率以及蓄电池的充放电次数为目标的混合储能系统多目标容量配置模型;针对传统优化算法的目标权重人为选择及常规NSGA2算法的局部收敛等问题,将改进NSGA2算法用于混合储能系统容量的多目标优化配置,得到混合储能系统的最佳容量配置方案。最后,通过仿真算例,验证混合储能控制策略和容量配置方法的有效性。