新能源发电储能系统容量多阶段自适应调控算法设计

提出了针对新能源发电储能系统的容量自适应调控算法,根据当前的测定需求及标准,制定基础容量控制目标,并根据发电储能系统实际运行环境设置约束条件,同时限制储能系统容量的调整范围;设计了一种多阶段储能容量调控算法,并引入了SOC自适应分层控制模型。在该调控算法的逻辑结构中,将储能电池SOC按照不同的阈值分成多个层级,并为每个层级设定相应的充放电策略。通过设置自适应调控约束条件和计算最低荷电标准,结合SOC分层控制处理等级,不断完善调控算法,提高调控精确度。测试结果表明:所提出设计方法的自适应调控响应时间在0.25 s以下,调控灵活度高,且误差可控。

基于多场景运行模拟的风-储-车容量随机规划

为提高风电参与能量/调频市场的积极性与灵活性,提出考虑源侧共享储能和荷侧电动汽车(electric vehicle,EV)联合风电集群参与并网的多场景随机规划方法。针对风电出力不确定性,建立预测误差持续性概率模型,结合拉丁超立方分层采样技术和轮盘赌法,控制蒙特卡洛抽样生成大量具有真实风电特征的场景。然后,刻画EV电池运行域,进而评估EV集群的可调节功率和容量,在此基础上,提出一种SOC自适应并入方法以显著降低零散控制复杂度,并建立成本引导下基于利润一致性的共享储能–EV集群间功率分配机制。最后,按照所提协同运行模拟策略,求解多场景下基于运行模拟的共享储能–EV集群容量随机规划模型。算例结果表明:EV集群SOC自适应并入法能够快速有效使集群内单体SOC趋于一体化,可高效参与源荷互动;考虑误差持续性随机规划模型能够有效模拟真实风电特征,并获得具有较好鲁棒性的容量配置,验证了所提方法有效性。

基于多目标优化的风储协同一次调频控制策略

可再生能源渗透率的提高对电力系统稳定运行造成冲击,导致电网调频过程的复杂化。为此提出一种基于多目标优化的风储协同一次调频控制策略。首先,构建风储协同参与的一次调频模型,以变桨控制使风机参与电网调频,并对风速分解以消除其不确定性的影响,同时针对储能荷电状态(state of charge, SOC)特性,对储能采用基于SOC变化的自适应控制,待优化可变系统参数表征风储出力需求;然后,对风储协同参与调频的主要代价进行分析,根据调频效果、风电与储能调频损耗进行多目标优化问题设计;在此基础上,通过适应度系数的时变调整对NSGA-Ⅱ遗传算法进行改进,获取最优状态下的参数解集,并设计综合评价指标对Pareto前端分布进行最优解选择。仿真结果表明,不同Pareto前端位置的解能够更好地反映不同控制目标的考量,获取满足不同场景下调频需求的最优系统参数。

考虑电动汽车集群储能能力和风电接入的平抑控制策略

为促进风电在电网中的消纳吸收,提出了考虑电动汽车集群储能能力和风电接入的平抑控制策略。首先对单体电动汽车入网后的储能特性进行精细化建模,充分考虑储能容量对不同荷电状态(SOC)的电动汽车有功响应能力的约束,在此基础上构建了电动汽车集群储能能力评估模型;进而针对多个电动汽车集群的协同控制,提出了考虑集群储能能力差异性的联络线功率波动平抑控制策略。该策略根据SOC自适应算法,在考虑各电动汽车响应能力约束的基础上,根据自身SOC水平确定各电动汽车的目标功率值,从而充分利用电动汽车与电网交换功率的连续调节能力;同时,该策略提出2种不同的交换功率控制方法,并探究不同方法在减少放电过程方面的差异性。最后,算例中利用电动汽车集群储能能力平抑联络线的功率波动,仿真结果验证了所提出的电动汽车集群储能能力评估模型和平抑控制策略的有效性。