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。     

风-储联合发电系统容量优化配置及其影响因素分析

为减小风电场输出功率波动对电网的影响,以电池-超级电容组成的混合储能系统为基础,采用风电并网功率波动约束的小波包自适应算法将风电功率分解为低频和高频分量,并分别作为风电并网期望功率和混合储能系统的功率指令;同时通过加入小波包能量谱函数,确定了混合储能平抑的高频与次高频功率指令最优分界点区间,减少了计算分界点的迭代次数.在对储能系统的经济性进行了详尽分析的基础上,建立了储能参与平抑风电场功率波动的成本-效益模型.最后以实际风电场为例,分析了不同工况下储能平抑功率波动的容量配置规律,为储能在风电并网规划建设中提供了参考.     

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。     

基于集合经验模态分解的风电混合储能系统能量管理协调控制策略

采用蓄电池-超级电容混合储能系统来平抑风电功率波动,实现风电平滑并网。首先,针对风功率非线性、不稳定的波动特性,结合1min/10min两个时间尺度的风电场输出功率变化最大限值,采用基于集合经验模态分解(EEMD)方法,实现风功率的自适应分解,得到风电并网功率和混合储能系统充、放电功率指令;其次,根据蓄电池和超级电容的出力需求,结合储能设备荷电状态(SOC)等约束条件,提出混合储能系统能量管理协调控制算法,实现储能系统内部功率相互流动;最后,基于风电历史数据,验证所提方法的有效性和合理性。     

用于平抑风电波动功率的混合储能系统及其控制系统

风电系统输出功率具有波动性和随机性,并网时将严重影响电能质量。提出了一种基于超级电容器和蓄电池的新型混合储能系统,以满足平抑风电波动功率的需求。通过对混合储能系统充放电过程的控制,延长系统的使用寿命,提高充放电效率。对风电波动功率进行分解,通过采用一种新型的控制模型,建立功率信息库,根据实时风电功率及储能元件的状态,检索信息库,得到充放电控制器相应的控制算法,简化了风力发电系统多种波动功率的控制方案,缩短控制时间。仿真结果表明,所提出的混合储能系统及其控制方案是可行的,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。     

基于模糊经验模态分解的电池储能系统平滑风电出力控制策略

为减少风电波动率,提高并网可靠性,提出一种基于模糊经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的储能系统平滑风电功率波动的控制策略。采用经验模态分解对风电功率进行滤波,低频分量并网,高频分量并入电池储能系统(battery energy storage system,BESS)。使用平滑后风电波动率和储能电池荷电状态(state of charge,SOC)作为约束条件,利用模糊控制算法,自适应在线调整EMD滤波阶数,通过模糊自适应控制器,能够更好地平滑风电波动。对比其他平抑风电功率储能控制策略,仿真实例表明,该方法可以有效地平抑风电功率波动,避免储能电池过充过放,稳定储能荷电状态。     

基于储能与桨距角协调控制的风电功率波动平抑方法

在风力发电系统中配置一定容量的储能系统,可以有效平抑风电功率波动。提出一种新的基于混合储能的风电功率平抑控制策略,采用滑动平均值算法获取风电输出期望功率,蓄电池和超级电容构成混合储能补偿系统。采用Mamdani型模糊控制器改变滤波器时间常数,实现可变滤波;考虑到滤波器的延迟效应,利用Takagi-Sugeno型模糊控制器调整蓄电池参考功率值,从而实现混合储能系统内部的协调控制,优化补偿功率分配。同时,提出基于储能系统荷电状态的风储协调控制机制,将风机桨距角的功率调节与储能功率平抑相结合,协同工作实现风电功率的良好平抑。仿真结果表明该协调控制策略具有良好的风电功率平抑效果。     

计及储能出力水平的平滑风电功率模型预测控制策略EI北大核心CSCD

风电大规模并网的有功功率波动给电力系统造成了较大的影响,在风电场并网处加入储能系统可有效平抑风电并网功率波动,提高风电在电网中的渗透率。在储能电池平滑风电功率波动的典型应用场景下,提出了一种计及储能电池出力能力的模型预测控制方法,在减小储能电池出力的同时,兼顾电网对储能系统充放电能力的需求。首先,利用风储发电系统的数学模型,分析储能电池当前输出功率对未来出力能力的影响;然后,设计以储能电池最小出力和最大出力能力为运行原则的模型预测控制策略;最后,基于实际风场数据进行了仿真。结果表明,所提方法可有效降低风电并网功率波动,提高储能电池出力能力,减小储能电池进入死区时间。     

计及储能出力水平的平滑风电功率模型预测控制策略

风电大规模并网的有功功率波动给电力系统造成了较大的影响,在风电场并网处加入储能系统可有效平抑风电并网功率波动,提高风电在电网中的渗透率。在储能电池平滑风电功率波动的典型应用场景下,提出了一种计及储能电池出力能力的模型预测控制方法,在减小储能电池出力的同时,兼顾电网对储能系统充放电能力的需求。首先,利用风储发电系统的数学模型,分析储能电池当前输出功率对未来出力能力的影响;然后,设计以储能电池最小出力和最大出力能力为运行原则的模型预测控制策略;最后,基于实际风场数据进行了仿真。结果表明,所提方法可有效降低风电并网功率波动,提高储能电池出力能力,减小储能电池进入死区时间。     

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。     

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。     

平抑风电功率波动的新型储能系统控制策略

风电功率波动率是并网考核的重要内容之一,并网功率波动率过高将影响电力系统正常运行,基于传统混合储能系统,提出了一种“一组超级电容器+三组蓄电池”组成的新型混合储能系统。其中,超级电容器用于平抑高频功率波动,两组蓄电池作为充放组用于交替平抑低频正、负功率波动,另外一组蓄电池作为补充组,当充放组蓄电池达到满充、满放时接替其工作。在计及蓄电池寿命损耗的基础上,建立了储能系统成本模型。仿真分析表明本方案可实现风电功率波动率的优化,且相较于对比方案,本方案可有效提高蓄电池使用寿命从而降低成本投资。     

混合储能系统平滑风电出力的变分模态分解-模糊控制策略

在风电机组并网处安装储能装置可以有效平滑功率波动,提出了变分模态分解-模糊控制策略平抑风电功率波动。首先通过滑动平均滤波获得储能系统参考功率,采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)将储能系统参考功率分解后,分别将高频信号和低频信号分配给超级电容器和锂电池。结合超级电容器和锂电池当前荷电状态与其参考值偏差,经模糊控制规则修正储能系统设备的充放电功率。最后利用Matlab/Simulink仿真,结果表明该控制策略不仅能够满足风电场最大输出功率变化率限制要求,还可以保持荷电状态(SOC)维持在合理范围,避免过充和过放的发生。     

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系统的容量配置

风电功率波动对电网造成不容忽视影响。用滑动平均法平滑风电功率,降低风电并网对电网的影响。滑动窗口的选取具有随机性,直接影响平滑效果。该研究提出滑动平均和标准校正的组合方法,分离出并网分量和储能分量。混合储能系统采用小波分解算法,可以有效地解耦出电池及超级电容器分量。对各储能分量统计分析,证明它们均服从t location-scale分布。在不同置信水平和容量下,以波动量的均值、方差、波动范围及波动点数为指标,分析混合储能系统的平抑效果。     

基于复合储能系统的微网联络线功率优化

风电资源具有波动性、随机性,直接接入电力系统会对电力系统的安全稳定运行造成影响,因此提出一种基于超级电容器、蓄电池和压缩空气储能组成的复合储能系统。超级电容器和蓄电池组成平抑短时间尺度功率波动的储能系统;压缩空气储能组成长时间尺度下削峰填谷的储能系统,根据上下限功率约束控制联络线功率。建立考虑寿命损耗的复合储能系统成本模型。仿真结果验证了所提复合储能系统的有效性,且相比于其他储能方案,其具有更好的经济性。     

基于频谱分析和滑动平均滤波的混合储能容量配置方案

以风电为典型的可再生能源由于其随机性和间歇性的特点,其入网功率波动大,为减小并网时对电网造成的冲击,文中研究一种混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)来平滑风电出力波动,使入网波动符合并网规范。基于傅里叶变换对风电原始数据进行频谱分析并得到符合风电接入电网规范的理想目标输出,将两种功率的差值做为混合储能系统的补偿功率,再由滑动平均滤波方法分配混合储能中蓄电池和超级电容器的功率补偿量,考虑并网波动、充放电效率和荷电状态来确定蓄电池和超级电容器的额定功率和容量,在计及蓄电池损耗的基础上,考虑储能折旧和维护因素,计算混合储能系统的配置成本。最后算例表明混合型储能比单一型储能配置成本更低,更具有经济性,验证了该方法的可行性。     

基于虚拟同步电机技术的混合储能平抑微网频率波动策略研究

由锂电池和超级电容器组成的混合储能系统(HESS)具有响应快速、短时吞吐功率能力强的优点,可以很好地作为电网的分布式储能设备补偿电网频率波动。提出在储能单元体系优化匹配下,基于荷电状态(SOC)反馈的自学习平滑储能控制策略,自主归纳更新混合储能的控制规则,利用虚拟同步电机(VSG)技术来解决可再生能源功率波动引起的电网频率偏移问题。最后,在Matlab/Simulink中建立了光储微网模型。通过仿真验证了配置混合储能单元的VSG能有效模拟出同步电机的转动惯量与一次调频特性,提高了并网系统的稳定性。     

阶梯式快速混合储能系统设计及控制策略研究

针对微风、弱光条件下,风能、太阳能发电系统中储能设备效率低的问题,提出超级电容器阶梯式快速储能模型,并以超级电容器和锂电池为基本储能元件设计了阶梯式快速混合储能系统。基于超级电容器快速充放电的特点,将多个超级电容器串联,设计了一种阶梯式快速储能设备。利用锂电池能量密度大的特点,将阶梯式快速储能设备与锂电池结合,设计实现了一种阶梯式快速混合储能系统。该系统可实现充电、控制、保护和显示等功能。经过试验验证,该系统可解决风力、光伏发电机在微风、弱光状态下,电池低电压运行的储能问题,有效提高了微能的利用率。