风光气储联合发电最优容量配比问题研究

开发和利用农村的风能、光能、沼气是解决偏远农村地区用电量快速增加和偏远山区供电问题的有效途径,该文针对3种可再生能源和储能的联合发电问题,通过研究它们之间的协调互补性,提出了一种新型的"风光气储"多能源互补的微电网供电系统,在该系统中因地制宜地采用沼气和蓄电池作为备用电源,通过改进的鲸鱼算法对"风光气储"联合运行问题进行了优化,仿真实验结果表明在成本最低和弃风弃光率最低这2个目标下都能稳定的运行,对已经有的粒子群算法、遗传算法和鲸鱼算法进行了对比,实验结果表明改进的鲸鱼算法在解决"风光气储"最优容量配比问题上得到了很大的提升。     

风光互补发电系统设计方法研究

风光互补发电系统是将风力发电和太阳能光伏发电组合起来构成的发电系统。整个发电系统由光伏电池阵列、光伏方阵直流防雷汇流箱、控制器、逆变器、交流防雷配电柜、防雷接地装置、蓄电池组、测量设备等各部分组成。阐述了风光互补发系统各部分的构成特点及设计中应注意的问题。     

风光互补发电数据采集监测系统的设计

针对风光互补发电系统随环境影响大、系统稳定性差、不便于维护等特点,设计了风光互补发电数据采集监测系统。介绍了监测系统的结构和工作原理,分析了数据采集硬件设计、数据的发送与保存以及上位机监测软件的具体实现方法。该系统可以将风光互补发电系统相关的环境参数和电参数通过三种方式进行保存和发送,并且通过上位机直观的显示出来。经测试,该系统能够稳定的对风光互补发电系统进行监测。     

遗传算法在风光互补发电系统优化设计中的应用

风光互补发电系统的优化配置是一个多目标优化问题,优化目标为系统安装成本,约束条件为供电可靠性。如何合理的匹配设计是充分发挥风光互补发电优越性的关键。在成本(目标)函数的最小化计算中,采用改进的遗传算法进行优化,随机搜索并采用选择、交叉、变异三种基本算子在全部组合中搜索最优化的配置。结果表明在满足负荷用电的前提下,其经济性能优于单独的光伏系统和单独的风电系统。     

基于多Agent的风/光互补发电系统的体系结构研究

风/光互补发电是一种新型的清洁能源,已倍受诸多国家和组织所重视.目前,风/光互补发电系统仅对底层的发电装置单独进行控制,没有发电系统的整体控制,也没有上层的能量管理控制.对风/光互补发电系统进行了研究,提出了一种基于多Agent技术的风/光互补发电系统的体系结构,以对其进行整体控制.构造了系统中的Agent的模型,介绍了它们的功能,论述并指出系统中Agent间的协作方法.最后,对系统的开发实现提出了建议.     

风光互补发电的节能LED灯控制系统设计

针对现行楼道灯控制方法中"开灯早、关灯晚、或者开灯晚、关灯早"的不合理的浪费情况,设计了以热释电人体红外和光敏三极管为控制源,以风光互补发电模块为电源部分的节能LED楼道灯控制系统。系统硬件主要包括热释电人体红外模块、光照强度检测模块、LED灯驱动模块和风光互补发电控制系统模块。该系统利用人体发出的特定波长的红外线来检测行人并结合光敏三极管来控制LED灯,实现设计要求。     

小型风光互补发电系统最大功率控制的研究

独立运行的风电系统或光伏系统都有其自身的局限性,选择了结合风力发电和光伏发电优点的风光互补发电系统作为研究对象,建立了风光互补发电系统的仿真模型,对最大功率跟踪控制进行仿真研究。结果表明,最大功率跟踪控制可以实现风力发电子系统和光伏发电子系统的最大功率跟踪。仿真结果初步验证了系统集成控制策略的正确性和可行性。     

基于Wi-Fi的风光互补发电远程监控系统

本文设计了一种基于Wi-Fi的风光互补发电远程监控系统,设计了基于单片机与Wi-Fi的风光互补发电监控模块,开发了便携式设备安卓应用程序,通过Wi-Fi远程访问风光互补发电监控模块,实现了对风光互补发电系统的测量和控制。     

风光互补发电户用系统的监测与评价

一些无电地区拥有丰富的风能和太阳能资源,因此,在这些地区建立小型、独立的风光、互补发电系统将成为解决这些地区供电问题的最佳选择.为能够合理评估和验收风光、互补发电户用系统,本文设计了一套基于MCGS组态软件的实时数据采集与监测系统,并通过数据采集卡、传感器等设备共同完成数据采集工作.     

高海拔地区光储发电系统的建模与仿真

高海拔地区具有丰富的光照资源,然而高海拔地区的光照随机性(云层雾气等影响)以及温差变化大等特点也使光伏出力波动明显.在计及光照强度和温度影响的基础上,利用实际光伏系统工程模型和储能系统CIEMAT模型建立光储混合并网发电系统;进一步通过储能装置的功率给定值跟踪光伏的功率变化实现系统的功率平衡.基于MATLAB/Simulink平台搭建系统仿真模型,模拟高海拔地区的外界环境变化,仿真结果表明系统能够在外界环境强烈变化情况下保证输出功率平衡,从而有利于高海拔地区光储发电系统的稳定高效运行.     

离网型风电系统混合储能装置控制策略研究

离网型风电系统中引入混合储能装置,能显著提高系统运行稳定性.考虑到蓄电池与超级电容功能上的互补特性,提出了模糊控制与非线性死区特性相结合的方式.利用模糊控制对死区特性的控制参数进行合理的选取,达到优化蓄电池与超级电容充放电过程的目的.基于Matlab/Simiulink平台搭建风电混合储能系统并进行相应仿真,对比使用模糊控制与否时的功率分配效果,得出了上述控制策略对蓄电池在电量充足和电量不足时的充放电有较为合理的控制,延长了储能系统的使用寿命.     

风光互补发电系统的分布式模型预测控制

风光互补发电系统中,风力和光伏独立发电且两者在地理上相隔较远,彼此没有通讯交流.对此问题,提出用分布式模型预测控制的方法去解决.首先,在风光互补发电系统中存在大量的非线性环节,运用神经网络线性逼近,训练得出各个子系统的神经网络线性化模型.然后,在此基础上,基于风力优先发电、光伏配合、蓄电池必要时输出的原则,设计出满足相...     

风光互补发电数据采集管理系统研究

介绍以AT89C52单片机为核心的风光互补发电数据采集系统,此系统将采集实时数据用于显示与存储,以便了解系统的运行情况,从而制定灵活实用的控制策略,使得光伏、风力互补发电效果达到最优;系统设计过程中,硬件方面采用多种高精度传感器以及GSM通讯模块;软件方面下位机采用汇编语言编写的稳定实时采集控制系统,上位机采用具有较强人机互动界面visual basic与ACCESS数据库相结合数据管理系统;以实际工程为背景,通过实时运行采集的数据,验证了此采集管理系统不仅可以稳定正常运行,而且将风光互补发电的优势达到最大化.     

车载复合电源模糊能量管理策略优化设计

针对电动汽车复合电源模糊能量管理,传统模糊控制依赖专家经验存在精度不高、自适应性弱等不足,设计了一种基于改进布谷鸟搜索算法(ICS)优化的模糊控制方法。在Matlab/Simulink平台上建立车载复合电源模糊控制器,采用ICS算法对模糊控制器中的隶属度函数参数进行优化,然后将其嵌入到Advisor软件中复合电源电动汽车模型进行仿真与分析。结果表明,与传统模糊控制相比较,该方法能更好发挥超级电容性能优势,减缓了电池输入、输出功率且整车能耗经济性得到提升。     

电动汽车复合储能系统能量管理策略及其 快速控制原型验证

纯电动汽车储能系统需同时满足高功率密度与高能量密度的要求,但现阶段单一储能单元往 往难以同时具备这两种特点。将高能量密度的锂电池与高功率密度的超级电容进行合理搭配,形成复 合储能系统,是解决以上问题的一个有效方案。该文以宝马 I3 纯电动汽车作为目标车型,设计了锂电 池/超级电容复合储能系统,并制定了一种基于规则的能量管理策略,综合考虑了外部工况要求、锂电 池与超级电容的荷电状态,自动规划工作模式,充分发挥各储能单元自身优势,在极端状况下可自动 启动保护模式;同时,基于快速控制原型的思想,设计搭建了以 dSPACE 为控制中心的复合储能系统 能量管理策略快速控制验证平台,搭配可编辑电力参数的外部电子负载设备,完成了能量管理策略的 半实物实验验证。实验结果表明,电动汽车锂电池/超级电容复合储能系统搭配合理的能量管理策略, 能够充分发挥锂电池的能量特性与超级电容的功率特性,更好地满足了现代纯电动汽车对续航里程与 动力性能的要求,同时可节约能源,在一定程度上起到延长储能系统使用周期的作用。     

离网型风光混合能源发电系统的仿真研究

风光混合能源发电系统是为了弥补独立的风力发电系统和光伏发电系统不足而设计的独立发电系统,可以充分利用风能和太阳能资源,具有无污染供电质量好等优点.为了提高风光互补发电系统的利用率,满足负载的供电要求,必须对系统能量进行有效管理.风光双通道的输出电压具有共直流母线的特点,如何配置风力发电机、光伏电池板和蓄电池来满足负载需求,为使风光混合能源得到充分利用,采用MATLAB/Simulink平台环境,建立风力机、发电机、光伏阵列、Buck变换器、双闭环控制器等子系统模型;用内环电流、外环电压控制的双闭环PWM技术,分别对风光混合能源发电系统的输出电压进行控制,对比分析无储能元件的系统性能;在风能和太阳能能量交替出现情况下,对风光混合能源发电系统进行性能研究,分析了随机性扰动输入下系统的实际模态与性能仿真,结果表明了系统模型和控制策略的正确性,为指导实际工程优化提供了理论依据.     

直流微网混合储能系统优化控制策略

和单一储能相比,蓄电池/超级电容混合储能系统可以满足微网多样化的要求.在独立直流微网系统中,根据优先使用功率密度较高的超级电容、减少蓄电池频繁大电流充放电的原则,提出了一种混合储能系统优化控制策略.加入延迟环节延迟蓄电池出力,由超级电容迅速平抑系统功率波动;根据超级电容实时荷电状态和充放电状态,采用模糊控制器调整延迟时间,在保证超级电容安全运行的前提下实现其充分利用;蓄电池作为持续供能设备,采用基于其端电压的多滞环电流控制方法,对蓄电池充放电过程进行优化,减少高频充放电电流切换造成的损伤.仿真实验结果验证了控制策略的有效性.     

Fuzzy Adaptive Filtering-Based Energy Management for Hybrid Energy Storage System

Regarding the problem of the short driving distance of pure electric vehicles, a battery, super-capacitor, and DC/DC converter are combined to form a hybrid energy storage system (HESS). A fuzzy adaptive filtering-based energy management strategy (FAFBEMS) is proposed to allocate the required power of the vehicle. Firstly, the state of charge (SOC) of the super-capacitor is limited according to the driving/braking mode of the vehicle to ensure that it is in a suitable working state, and fuzzy rules are designed to adaptively adjust the filtering time constant, to realize reasonable power allocation. Then, the positive and negative power are determined, and the average power of driving/braking is calculated so as to limit the power amplitude to protect the battery. To verify the proposed FAFBEMS strategy for HESS, simulations are performed under the UDDS (Urban Dynamometer Driving Schedule) driving cycle. The results show that the FAFBEMS strategy can effectively reduce the current amplitude of the battery, and the final SOC of the battery and super-capacitor is optimized to varying degrees. The energy consumption is 7.8% less than that of the rule-based energy management strategy, 10.9% less than that of the fuzzy control energy management strategy, and 13.1% less than that of the filtering-based energy management strategy, which verifies the effectiveness of the FAFBEMS strategy.     

Maximum Power Extraction Control Algorithm for Hybrid Renewable Energy System

In this research, a modified fractional order proportional integral derivate (FOPID) control method is proposed for the photovoltaic (PV) and thermoelectric generator (TEG) combined hybrid renewable energy system. The faster tracking and steady-state output are aimed at the suggested maximum power point tracking (MPPT) control technique. The derivative order number (µ) value in the improved FOPID (also known as PI^λD^µ) control structure will be dynamically updated utilizing the value of change in PV array voltage output. During the transient, the value of µ is changeable; it’s one at the start and after reaching the maximum power point (MPP), allowing for strong tracking characteristics. TEG will use the freely available waste thermal energy created surrounding the PV array for additional power generation, increasing the system’s energy conversion efficiency. A high-gain DC-DC converter circuit is included in the system to maintain a high amplitude DC input voltage to the inverter circuit. The proposed approach’s performance was investigated using an extensive MATLAB software simulation and validated by comparing findings with the perturbation and observation (P&O) type MPPT control method. The study results demonstrate that the FOPID controller-based MPPT control outperforms the P&O method in harvesting the maximum power achievable from the PV-TEG hybrid source. There is also a better control action and a faster response.     

基于NSGA-II的并网型风光互补发电系统协调控制

针对并网型风光互补发电系统中,系统最大输出功率大于给定功率时,风力发电子系统和光伏发电子系统功率如何协调的问题,提出了一种功率协调控制方法.在该方法中,根据系统并网收益最大和输出电流谐波最小构建目标函数,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法对风力发电子系统和光伏发电子系统的输出功率进行多目标优化,协调控制子系统的发电功率;并以甘肃华电阿克赛风光互补发电项目为例进行了仿真验证.仿真结果表明,与传统的光伏优先接入方式相比,基于NSGA-Ⅱ的并网型风光互补发电系统协调控制方法可以更加合理地利用风能和太阳能,提高新能源电能的电网友好性.