基于MPGA的混合储能系统容量配置

风电功率的间歇与波动易引起局部电网的电压不稳、频率波动,影响了系统的电能质量及稳定性。针对此现象,将超级电容器与蓄电池组成快速储能装置,用于风电的功率波动平抑。首先,以风电并网要求为依据,对风电输出功率进行分解,得到满足要求的风电并网功率和需要混合储能功率平抑的功率;接着,根据储能介质的工作特性,制定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,实现混合储能系统实时平抑风电功率的波动,同时发挥各储能介质的优势;针对传统遗传算法容易陷入局部收敛的缺陷,采用多种群遗传算法对混合储能容量进行优化配置。最后,通过仿真算例,验证混合储能控制策略和容量配置的有效性。     

基于双层功率分解的混合储能系统容量配置

为风电场配置合适的储能系统可以平抑风电有功功率波动、提高系统电能质量。基于风电出力历史数据,提出了双层功率分解方法。第1层采用滑动平均法,在满足国家规定的风电并网要求下,分解出并网功率和混合储能系统的参考功率。第2层采用频谱分析方法,基于混合储能系统参考功率,利用傅里叶变换将其分解为低频分量和高频分量,分别分配给蓄电池和超级电容器吸收。考虑储能设备的荷电状态和蓄电池的循环使用寿命,建立混合储能系统容量配置模型,模型以其年综合成本最小为优化目标。仿真结果验证了双层功率分解方法的可行性,证明了混合储能系统较单类型储能系统在性能上和经济上的优越性。     

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VMD-APSO的风电场混合储能系统容量优化配置北大核心CSCD

针对风电波动性、间歇性和难预测等严重冲击电网安全运行问题,提出一种利用变分模态分解(VMD)和自适应权重粒子群算法(APSO)获得风电场混合储能系统容量优化配置方法。首先,基于典型日风电输出功率,利用低通滤波法得到满足标准的目标并网功率并获得储能系统参考功率。然后,将其通过VMD分解为高、低频功率,由超级电容器和蓄电池承担。最后,考虑储能充放电功率与荷电状态(SOC)等约束,建立以系统年综合成本最小为目标的容量优化配置模型,采用APSO算法求解并分析最优分界点和对应的储能配置方案。算例结果表明所提方法可有效平抑风电波动,降低储能容量,提高系统供电可靠性与经济性。     

基于小波包分解的风电混合储能容量配置方法

提出了一种基于小波包分解的风电混合储能容量配置方法。该方法对风电输出功率进行小波包分解,将其分解为低频部分和高频部分,采用低频部分作为并网目标功率,根据蓄电池和超级电容器的互补特性,分别用其平抑次高频部分和最高频部分。通过高斯逼近法拟合波动功率的概率密度函数,进而得出混合储能系统的容量。在Matlab/Simulink平台上搭建混合储能系统仿真模型。通过风电并网点输出功率的平滑程度以及混合储能系统荷电状态波动范围的分析,验证了该容量配置的有效性。     

混合储能系统平抑风力发电输出功率波动控制方法设计

风力发电系统输出功率的随机性对大规模风电并网会产生诸多不利影响,近年来采用储能装置平抑风电输出功率的研究取得了一定进展.文中分析了单独采用蓄电池组或超级电容器对风力发电输出功率进行补偿时的不足之处,在此基础上构架了采用蓄电池组和超级电容器的混合储能系统,并进一步提出了利用其平抑风力发电输出功率的控制方法.所提出的控制方法将补偿功率分为高频和低频2个部分进行补偿,一定程度上克服了储能设备单独使用时的不足,并且在补偿过程中考虑了电网调度的需求.经仿真验证该方法能够较好地平抑风力发电系统输出功率.     

采用自适应小波包分解的混合储能平抑风电波动控制策略

采用蓄电池和超级电容构建混合储能系统以平抑风电场输出功率波动,实现风电平滑并网。首先,针对不同风电出力场景下风电功率的波动特性,结合风电并网波动标准和混合储能系统性能特点,实现风电功率的自适应小波包分解和储能初级功率分配,得到风电并网功率和混合储能初级功率指令;其次,在混合储能系统内部,根据超级电容的荷电状态,利用模糊优化控制对蓄电池和超级电容的功率指令进行二次修正,得到优化后的混合储能功率分配指令。算例分析表明,所提策略能够自适应地实现风电功率的最优分解和合理分配,确保混合储能荷电状态工作在合理区间,有效改善风电输出功率波动平抑效果,保证混合储能系统长期稳定运行。     

基于滑动平均与小波包分解的混合储能容量优化

采用蓄电池和超级电容组成的混合储能平抑风电功率波动,提高风电并网运行能力。首先,根据风电场历史数据,结合风电并网波动标准,采用滑动平均法对原始功率进行分解,得到风电并网功率和储能功率;其次,利用小波包分解法的高时频分辨率优点,将储能功率信号分解,得到低频分量和高频分量,分别作为蓄电池和超级电容的功率指令。基于储能寿命量化模型,建立以储能年均综合成本最小为目标函数的容量优化配置模型。实例验证了所提方法有效性和经济实用性,为风电场储能规划设计提供了一定的理论依据。     

基于快速储能的风电潮流优化控制系统

风电功率的间歇与波动致使电场容量可信度低、可调度性差;同时易引起局部电网的电压不稳、频率波动,影响了系统的电能质量及稳定性。针对此现象,将超级电容器与蓄电池组成快速储能装置,用于风电的潮流优化控制。采用三重双向直流变换电路控制储能元件间的功率流动;采用四象限交直流变换电路控制储能与电网间的能量交换。提出基于超级电容器电压低频波动抑制的功率分配方法,可显著减少蓄电池的充放次数;提出基于储能元件荷电状态的储能能量调整规则,可避免储能元件的过充和频繁深度放电,以优化其功率调节能力。实验结果表明,系统可实现2种储能元件的优势互补,能有效平滑调节风电注入电网的有功功率,并实时补偿控制风电接入点的无功功率。     

基于平滑控制策略的混合储能优化配置方法

针对分布式电源的随机性引起的联络线波动,在微电网中加入混合储能装置可以有效平抑该波动,提高电能质量。采用蓄电池与超级电容器组合的混合储能装置,以二阶低通滤波方式确定混合储能装置输出功率,提出一种考虑超级电容器剩余容量的超前控制策略对该功率进行修正,在不影响蓄电池寿命的基础上增加了超级电容器的寿命,建立了混合储能容量配置考虑年最小成本的经济评价模型。仿真实例验证了该方法的有效性。     

基于EEMD与模糊控制的混合储能控制策略

为实现风电平滑并网，采用蓄电池和超级电容组成的混合储能系统平抑风电出力波动。本文提出了基于集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）与模糊控制的混合储能控制策略。首先，利用集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）对风电输出功率信号进行分解。根据低、高频固有模态函数（IMF）能量的明显差异确定EEMD滤波阶次。其次，按照风电并网波动率的限制要求，对滤波阶次进行调整，将符合波动率要求的低频分量并网，高频分量分配给混合储能系统。然后，对蓄电池和超级电容的实时荷电状态（State of Charge，SOC）进行判断，利用模糊控制对超级电容的功率指令进行优化，防止超级电容过充和过放。仿真实例表明，所提策略既能实现风电输出功率的合理分配，有效的抑制风电波动，又能使混合储能系统的SOC稳定在合理区间，提高储能系统的使用寿命。     

平抑风电波动的混合储能容量配置及控制策略

为了平滑风电场输出功率,降低风电波动对电网造成的冲击,利用能量型储能元件电解槽与功率型储能元件超级电容相结合形成的混合储能系统对风电波动进行平抑。首先对大量时间片段内的储能出力进行概率统计分析,通过并网功率波动率在风电波动限值范围内的概率变化评估风电波动平抑效果,将给定置信水平的输出功率作为混合储能额定功率。在此基础上,通过考虑经济性的自适应滑动窗口算法将混合储能功率分解,进而确定超级电容的额定容量以及电解槽的额定功率,实现了兼顾经济性和波动平抑效果的容量配置。其次,依据超级电容的荷电状态、电解槽额定功率、储能系统总体功率指令制定混合储能系统的运行控制策略。最后结合风电场实际运行数据,仿真验证了所提方法可以实现功率分配、保证储能各元件正常运行,同时有效降低了风电输出功率的波动。     

A Novel Control Strategy of Hybrid Energy Storage System for Wind Power Smoothing

For the purpose of smoothing wind power fluctuations by using a battery–supercapacitor hybrid energy storage system (HESS), this paper designs a novel control strategy based on a self-adaptive wavelet packet decomposition technique and a two-level power reference signal distribution method. According to the fluctuation characteristics of wind power in different output scenarios, and considering the grid regulations on wind power volatility, the proposed technique can yield wind power grid-connected values adaptively. Then, the HESS power reference signals will be given by a two-stage reasonable distribution method based on the performance characteristics and the state of charge of the HESS. Simulation results show that the proposed control strategy can effectively improve the performance of wind power fluctuation smoothing and ensure that the HESS works within a reasonable range to guarantee the long-term stable operation of the HESS.     

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。     

基于小波包混合储能系统的风功率波动控制策略

随着风力发电的发展,风电波动带给电网的影响越来越明显,平滑风电出力显得很重要。针对风电功率波动特性,提出基于小波包分解法,得到风电并网功率、混合储能系统参考功率和充放电状态。结合蓄电池和超级电容的荷电状态,提出了能量管理协调控制策略,实现了储能系统内部功率修正,算例结果表明:能量管理协调控制策略能完成混合储能系统内部功率最佳修正,且可以有效的平滑风电出力。最后以实际风电数据为依据,在MATLAB中建立了数学仿真模型,证明了该控制策略的有效性。     

计及碳收益的风电场混合储能容量优化配置

风电场输出功率波动剧烈,直接并网会影响电力系统的安全稳定运行,需要配置储能平滑风电功率使其满足并网要求。为克服滑动平均法追随性差而导致储能配置容量较大的问题,提出分级滑动平均法用于确定风电功率平滑目标;采用Butterworth低通滤波对风电功率偏移量进行分解,将低频分量和高频分量分别作为锂电池储能和飞轮储能的参考功率;考虑储能初始投资及置换等成本以及售电收益、碳交易收益,建立风电场混合储能容量优化配置模型,并采用自适应混沌粒子群优化算法进行求解;利用某48MW风电场的运行数据进行仿真验证。仿真结果表明：分级滑动平均法更适用于确定风电功率平滑目标,锂电池与飞轮混合储能有利于提高风储系统全生命周期的净收益。     

考虑大规模风电接入的电力系统混合储能容量优化配置

不同储能技术在响应特性、经济成本、容量规模等方面各具特色,适用于不同的应用场景.由2种或多种储能装置耦合形成的混合储能系统往往能够综合各方技术经济特性,显现出更加优异的性能.针对现有电网受可再生能源出力波动性的影响日益严重、促进消纳存在技术瓶颈、调峰压力大等问题,提出了一种由全钒液流电池和先进绝热压缩空气储能组成的混合储能系统,建立了考虑大规模风电接入的系统容量优化配置模型.首先,分析了风电出力的频谱特性,提出了一种基于经验模态分解的风电功率分配策略;然后,基于该策略,构建了混合储能系统的双层容量优化配置模型,上层以规划期内总经济投入最小为目标决策混合储能系统的配置容量,下层以系统运行成本最低为目标决策其日前发电计划;最后,基于某实际电网典型日的风电及负荷数据对所提模型进行了仿真分析与验证.算例结果表明:所提混合储能系统的容量优化配置模型不仅可以满足电网的多性能需求,还能有效提升系统的经济性.     

采用自适应VMD与能量管理控制的混合储能平抑风电波动策略

采用燃料电池/电解槽/储氢罐/超级电容构建混合储能系统来平抑风电功率的波动性,实现风电平滑并网.针对风电功率的波动特性,结合风电并网波动率标准,提出自适应VMD算法,实现风电功率的自适应分解,得到风电并网功率和混合储能系统功率指令,根据燃料电池和电解槽出力需求,结合超级电容的荷电状态和储氢罐的储氢状态,提出一种能量管理控制策略,实现储能系统内部功率分配.算例结果表明,所提算法能自适应实现风电功率的最优分解,所提控制策略能完成储能系统内部功率的合理分配并有效地平滑风电出力波动,同时保证超级电容的荷电状态、储氢罐的储氢状态工作在合理区间.     

考虑储能电池SOC状态的风电场功率波动抑制控制

在风电场增设储能系统通过功率的动态补偿可以有效地平抑风电场的功率波动,改善风电电能质量,提高电网的风电接纳能力。综合考虑电池的荷电状态(SOC)和风电场输出功率波动抑制效果,提出了一种模糊自适应的控制策略,通过调节滤波时间常数防止电池的过载,通过在有功功率给定值上加上模糊调整量优化电池的SOC状态。仿真结果表明,该控制策略能够兼顾风电场功率波动抑制效果和储能电池的SOC状态,对储能电池的荷电状态进行优化,达到延长电池寿命的目的。