基于负荷预测的储能功率分配优化策略

针对目前电力系统调峰、调频储能电站容量有限的情况,文章提出了一种基于负荷预测的储能电站调峰、调频功率分配策略。首先建立了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化BP神经网络的负荷预测模型,对电力系统中的负荷进行精准的预测,为储能电站参与调峰、调频提供计划调度参考;在此基础上,计及储能电站参与调峰、调频辅助服务的收益以及成本,建立储能电站参与调峰、调频功率分配经济模型,并利用粒子群算法对其进行优化求解,确定储能电站最优分配结果;最后,基于MTALAB仿真平台,验证了所提功率分配策略的有效性。     

多时间尺度滚动优化在冷热电联供系统中的优化调度研究

为解决可再生能源和用户负荷波动所造成的能量供需不平衡问题,该文提出多时间尺度优化运行方法。该方法建立“日前-日内滚动-实时调整”的三阶段优化模型来逐级优化机组出力,日前阶段考虑环境成本,日前优化以日运行成本最低为目标,日内滚动优化以滚动控制时域内购能成本和机组出力变化惩罚成本最低为目标,实时调整优化以设备功率总调整率最小为目标,最终得到设备的实时平滑出力计划。日前阶段比较不同的系统结构对CCHP系统日运行成本的影响,并确定了最佳的系统结构。仿真结果验证了所提策略的准确性,优化结果显示：多元储能模式能降低CCHP系统的运行成本;多时间尺度滚动优化不但能提高CCHP系统的运行经济性,而且能减小设备的功率波动,减小设备运行损耗。     

风电接入下的时序渐进滚动修正调度模型

以"电量"为纽带,建立了风电接入下的时序渐进滚动调度修正模型。该模型在时间尺度上包含年计划、月计划、日计划以及实时调度计划。时序渐进体现在上一级时间尺度为下一级时间尺度提供计划电量或调度功率,指导下一级时间尺度的调度安排;滚动修正则根据下一级时间尺度提供的实际发电量对上一级进行不断修正。年计划和月计划滚动修正模型侧重于电量的不平衡修正,在各自时间尺度内,结合下一级时间尺度提供的实际已发电量以及最新的风电、负荷预测信息,滚动修正剩余时段的发电计划,保证各机组电量的有效实施。日计划、日内滚动优化调度和实时调度模型侧重于风电功率的消纳,针对风电的随机性和波动性,建立基于场景法的日前机组组合模型和日内滚动优化模型,且仅在日内滚动调度和实时调度阶段考虑合理弃风。最后,通过修改的IEEE-RTS24系统进行算例仿真,验证了该模型的有效性。     

储能系统协同常规机组调峰控制策略研究

大规模风电并网会引起电力系统调峰能力不足,造成火电机组频繁启停或弃风。文章利用电池储能充放电灵活、可补充常规机组调峰能力不足的特性,提出了AGC机组、NON-AGC机组与储能系统间的协调控制策略。该策略引入了改进调度时间级,实现储能与常规机组时间协调配合;以AGC机组与NON-AGC机组的协调机制为基础,建立了AGC机组向NON-AGC机组与电池储能的转移功率模型。根据前一时刻机组的输出功率,计算出机组的调节余量实现电池储能参与系统调峰。实际系统算例分析结果表明,所提控制策略的可行性和有效性。     

基于SCM-ANFIS负荷预测的储能电站调峰控制策略

针对电池储能调峰控制中预测负荷存在误差较大、峰谷识别不准等问题,提出一种基于基于减法聚类和自适应网络模糊推理(SCM-ANFIS)电网负荷预测和调峰目标动态规划相结合的储能电站调峰控制策略。负荷预测中采用减法聚类减少模糊规则数目,并通过混合学习算法训练神经网络参数,从而减小预测计算量,提高预测精度。调峰过程中基于负荷预测信息通过引入分阶段滚动优化,在储能系统容量约束下实现调峰效果最优。基于某区域实际电网负荷数据的算例结果验证预测算法和控制算法的可行性和有效性。     

Distributed energy storage aggregation for power grid peak shaving in a power market

随着新一轮电力市场化改革的深入,为了促进分布式储能有效参与电网调峰,提出了对其规模化聚合管理的思路;建立了分布式储能聚合商以竞价形式参与电网调峰调度的优化模型。在日前调度中,聚合商根据电力交易中心公布的次日调峰需求,通过对分布式储能行为特性预测,并按阶梯报价策略参与竞价;电力交易中心以最小化调峰调度成本为目标优化调度计划。在实时调度中,考虑了储能行为特性日前预测误差和电池损耗,聚合商以最大化自身利益为目标优化充放电出力,使得聚合商在满足日前中标出力的同时,利用市场电价差获利。仿真算例表明,分布式储能聚合商以竞价形式参与电网调度既能减少电网调峰调度成本,还可以达到削峰填谷的效果,储能设备的损耗成本是影响充放电出力的关键因素。     

考虑冷热电多能流的混合储能系统三阶段能量优化调度策略

针对综合能源系统(Integrated energy system, IES)中可再生能源(Renewable energy, RE)能量耦合的复杂性和能量波动问题,提出了一种改进的混合储能系统(Hybrid energy storage system, HESS)三阶段能量优化调度。分析了IES中各种器件在不同时间尺度下的功率响应特性,表明三阶段能量优化调度方法可以与包括HESS在内的IES很好地耦合。比较分析了HESS在稳定功率波动和延长储能寿命方面优于单一储能系统的优点,提出了三阶段能量优化调度下超级电容的控制方法。根据日前预测数据,一次能源消耗、运营成本、二氧化碳排放被视为日前滚动优化阶段的优化目标。在日内滚动调整阶段,该方法可以减少RE日前预测误差的影响,实现日内能源调度平衡,确保IES设备的安全运行。考虑到IES中可再生能源比例较高的背景,创新性地利用HESS的优势来改善系统的功率响应特性。仿真结果表明,所提方法在提升系统功率响应速度、延长储能电池(Lithium-ion battery,LiB)寿命和减少碳排量上具有显著提升。     

基于最优滚动控制域的储能控制策略

针对风电场预测功率与实际功率不匹配以及风力发电不确定性问题,提出一种以补偿风电预测误差和平抑风电波动为目标的储能控制策略。该策略以先进控制理论为基础,结合储能补偿预测区间和储能平抑风电波动区间,提取考虑储能运行成本的储能最优滚动控制域。首先,针对储能补偿预测误差目标,制定储能控制策略,提取允许误差内的储能补偿区间;其次,考虑风电功率波动要求及荷电状态（SOC）约束,采用模型预测控制求解出储能滚动控制序列,确定储能平抑区间。最后,考虑储能运行成本,将补偿区间和平抑区间相结合,制定储能最优滚动控制区间,以此为基础确定储能容量。以中国新疆某风电场为例,对该文提出的储能控制策略与传统控制策略进行对比验证,验证所提策略的可行性和有效性。     

基于极端天气情况的风-储系统平抑控制策略

提出了一种储能系统的功率控制方法,实现了极端天气情况下风电场出力波动的快速平抑.该控制框架融合了机器学习算法与模型预测控制方法,由基于在线序贯极限学习机的神经网络模型预测优化时域范围的风电功率,储能的充放电功率指令通过MPC进行滚动优化,保证储能系统的运行约束得到满足.仿真实验表明该方法能够实现储能系统的快速充、放电管...     

基于分层模型预测控制的源荷协调控制策略研究

风电的随机性和波动性增大了电网系统的调节压力,文章提出一种基于分层模型预测控制的源荷协调控制策略,该策略采用长、短时间尺度的多时间尺度滚动优化控制。长时间优化控制以最小弃风运行成本最优为目标,以长时间风电预测为状态变量,以常规电源功率、高载能负荷功率和风电出力为控制变量,优化求解计划基点。短时间滚动优化控制以风电实际出力与计划出力偏差最小为目标,以短时间风电预测出力为状态变量,以连续可调高载能负荷为控制变量,优化求解控制指令,对预测误差的影响做出修正。采用二次规划法对优化控制模型进行求解。最后以新疆某地区电网为例,验证了所提出控制策略的有效性和可行性。     

电储能系统辅助燃气-蒸汽联合循环机组一次调频研究

为了应对新能源出力与负荷波动的双重不确定性，火电机组将有更高的调峰调频要求。根据天津某燃气电厂实际一次调频现状，建立电储能系统辅助燃气-蒸汽联合循环机组一次调频模型。通过储能系统充放电策略，有效提高机组发电响应能力及灵活性，降低电厂现有一次调频考核值，具有显著的经济效益和社会效益。该技术在我国京津冀、长三角、珠三角等调峰资源较为匮乏、燃气电厂较多的地区有较高的示范推广意义。     

含电池储能风电场的发电系统风险评估

考虑风电机组的功率特性和故障率等因素建立单个风机的停运模型,结合风速的自回归滑动平均模型和风电场尾流效应的影响建立风电场的可靠性模型;考虑电池储能的充放电约束、容量约束和故障率建立电池储能系统的可靠性模型,在此基础上,结合风电场不同调度策略建立含电池储能风电场的可靠性模型。考虑常规机组的随机故障和负荷的随机波动,基于序贯蒙特卡洛方法建立含电池储能风电场的发电系统风险评估模型,并给出评估指标。在Matlab中编写相关评估程序,通过对IEEE-RTS 79算例进行仿真,从风险管控方面给出能降低系统风险的电池储能充放电约束、电池储能电量和风电场调度策略,为风电场用电池储能系统的设计和风能调度策略的选取提供重要参考。     

含钠硫电池储能系统的微网多时间尺度能量管理策略

摘要： 针对包含钠硫电池储能系统的微电网,文中以微网运行成本最小化为目标,同时考虑钠硫电池的荷电状态和使用寿命,提出一种针对含钠硫电池储能系统微网的多时间尺度能量管理策略,分别对微网能量管理策略的日前调度和实时调度进行建模。最后以一个微网系统作为算例,通过日前调度结果和实时调度结果的比较分析可知,多时间尺度的能量管理策略可提高微电网运行效益,而实时调度计划基于超短期功率预测,可对日前调度计划进行较大程度的修正,保证微电网的经济优化运行。     

双重不确定性预测下风电场超短期有功优化控制

针对风电场并网友好性提升问题,提出考虑风速预测不确定性和风电机组有功特性不确定性的风电场发电能力评估方案。对风速超短期预测误差和风电机组在各风速区间的出力特性进行双重不确定性分析并建立概率分布模型,进而利用贝叶斯网络构建风电机组超短期出力的双重不确定性概率预测模型。基于风电场各风电机机组超短期出力概率预测模型,以最大概率跟踪电网调度指令为目标设计场站功率分配策略。算例分析表明,所提考虑双重不确定性的概率预测模型对机风电组有功的概率分布描述更准确,该模型在场站控制中可有效提升电网功率指令的完成水平。     

一种新型高效调峰汽轮机机组热经济性研究

常规汽轮机在额定工况时热耗率最低,当运行工况偏离设计点时,热耗率呈单调上升。通过分析超超临界机组系统循环特性和调峰经济性下降问题,基于电网负荷峰谷特性,依据双工况点设计概念,设计了一种高效调峰汽轮机机组。该机组由主汽轮机系统和调峰汽缸构成,当负荷降低到一定值时可切除调峰汽缸,减少通流面积,提高主蒸汽参数,从而提高机组循环效率。对采用新型高效调峰结构设计的1 000MW等级超超临界机组进行了热平衡计算,计算结果表明,高效调峰汽轮机机组部分负荷工况下热耗率明显优于常规汽轮机。研究成果可为高效宽负荷调峰机组设计提供参考。     

基于LSTM的配电网线路超短期负荷预测方法

提出一种基于LSTM时间序列数据的配电网线路超短期负荷预测方法,该方法包括使用LSTM建模进行全天负荷预测与周期滚动预测,再利用相似日数据对周期滚动预测结果进行修正,最后通过实际算例分析,验证了该方法可准确实现配电网线路超短期负荷预测。     

直流微网群联络线功率波动平抑策略研究

文章提出了基于"独立平抑-联合修正"的双阶段直流微网群功率平抑控制策略。在子微网独立平抑阶段,各子微网中净负荷功率波动较小,混合储能仅针对其所在的子微网净负荷进行功率平抑。在子微网联合修正阶段,微网群中净负荷功率波动较大,以平抑直流微网群与交流配电网之间的功率为优化目标,采用粒子群算法,修正子微网内混合储能的功率指令。仿真分析表明,文章提出的控制策略能取得很好地交换功率平抑效果。     

基于两级全钒液流电池的风电储能系统的功率优化分配控制

为更好地利用储能系统平抑风电功率波动,采用了两级全钒液流电池(VRB)储能的功率优化分配及控制策略。基于直驱型永磁同步风电系统的工作原理及系统变流器的控制策略,建立了全钒液流电池等效电路模型,采用基于VRB组荷电状态(SOC)的双模式切换的双闭环控制策略,通过比较每级电池组荷电状态值确定优选目标,以VRB组最大充放电功率为电池组安全充放电的约束条件,提出两级VRB组的功率优化分配控制策略,利用Matlab/Simulink仿真平台,在变风速条件下对不同荷电状态的两级VRB储能系统平抑风电功率波动进行仿真,并与功率平均分配策略作对比。结果表明,两级VRB储能系统功率优化分配控制策略能有效平抑风电机组功率波动,同时,还确保了电池组工作于安全运行区域,有效地减少了VRB组的充放电次数,延长了电池组的寿命。     

基于超短期来水预报的大规模水电站群发电计划调整策略

针对日前计划负荷和来水预测不确定性带来的水电站群超短期调度中水位难以达到预控目标的问题,提出了基于超短期来水预报的大规模水电站群发电计划调整策略。利用超短期负荷预测信息和径流预测信息,以调度期末理想水位偏差为指标对电站进行排序,生成电站集合,实时调整日前发电计划,滚动生成超短期发电计划。以我国云南澜沧江、金沙江、大盈江和李仙江干流上的22座水电站为例验证该方法的正确性,实例结果表明,该方法可充分利用超短期预报成果,实时调整发电计划,最小化调度偏差,满足超短期调度的时效性、实用性、经济性的要求,可为类似工程提供参考。     

基于孤岛模式的双储能微电网下垂协调控制及仿真

为实现微电网非计划性孤岛发生时的功率快速调节,保证电能质量,延长电池类储能设备的使用寿命等目的,提出基于孤岛模式的双储能微电网下垂协调控制策略。该策略根据储能设备的不同充放电特性,同时考虑各自的荷电状态,实时修改储能单元输出功率比例系数,从而使负荷所需功率在不同储能设备中合理优化分配。选用互补性较强的超级电容与磷酸铁锂电池作为储能设备,在分析各自工作特性的基础上,重点研究含两类储能设备的微电网综合控制算法,建立微电网控制策略数学模型,最后采用PSCAD/EMTDC进行仿真分析,算例验证方案的合理性与有效性。