摘要：混合储能系统能够较好地应对复杂的风电波动,有效地提高电网的稳定性和安全性。在混合储能平抑风电功率波动的典型应用场景下,该文首先提出一种计及荷电状态(SOC)自恢复的混合储能平抑风电功率波动控制方法,在满足风电平抑需求的情况下,通过模型预测控制快速调节储能在平抑功率过程中的荷电状态,提高储能持续稳定运行能力;然后,为提高混合储能系统协调运行能力,设计了加权滑动平均(WMA)-模糊控制策略对超级电容和蓄电池功率进行动态分配;最后,结合实际风电功率数据,通过仿真验证了所提策略能有效平衡储能寿命和平抑风电波动的矛盾,能充分考虑两种储能设备的特性差异并提高功率分配的合理性。

摘要：由于风能的随机性与间歇性,大规模风电并网对电网的安全经济运行带来诸多不利影响。VRB(全钒液流电池)因其功率和电量解耦、可灵活设计和安全可靠等优点,成为大规模储能系统的理想选择之一。介绍了国内5 MW/10 MWh VRB储能系统的原理、特性及电气接线形式,并基于某风电场的风电功率实测数据,对VRB储能系统运行特性及调峰能力进行系统分析,验证了储能系统平抑大规模风电场功率波动、参与系统调峰的有效性和可用性。

摘要：为了增加电池储能系统针对大规模风电并网对电网系统的友好性,降低风电功率波动对电网的不利影响,本文提出以电池荷电状态和风电功率为反馈量,改变平抑时间常数和电池储能系统充放电目标功率为目标的平抑风电功率波动的自适应控制策略。经仿真验证,上述策略能有效避免电池的荷电状态大幅波动,延长电池使用寿命,从而减小电池储能系统的安装容量,最大限度地发挥电池储能系统的作用。

摘要：基于单机系统模型,研究系统的频率响应特性,针对系统频率响应特性中存在的敏感频段,提出基于带阻滤波原理的风电功率波动平抑控制策略,以改善风电功率波动对系统频率的影响。基于单机系统频率响应模型和实测风电场功率波动数据,设计系统中风电装机比例较高情况下的风电功率注入对系统频率影响分析算例,分析不同带阻滤波参数的风电功率波动平抑控制对系统频率偏差的改善效果。仿真结果表明,采用所设计的带阻滤波平抑控制策略能利用较小的储能容量最大限度改善风电功率波动对系统频率质量的影响。

摘要：超导磁储能(SMES)系统拥有高功率密度和零电阻特性,其作为一种新型储能装置应用于电力系统是未来的必然趋势。为了更有效地平抑风电场的功率波动,以SMES和蓄电池储能系统(BESS)组成的混合储能系统(HESS)为研究对象,设计了一种分层控制策略。首先,在装置层中设计了SMES的PI加功率前馈控制器,使SMES具有稳定的直流运行电压;其次,在系统层提出了基于经验模态分解、模糊控制以及优化控制的策略,使HESS在功率分配的同时维持储能装置的荷电状态(SOC)于良好的水平,从而最大程度地补偿风电场出口的功率波动,实现风电场可靠的并网。仿真结果验证了所提出的HESS分层控制策略的有效性,为实现SMES和BESS之间不同功率、能量特性间的互补提供了新的思路。

摘要：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。

摘要：在一阶低通滤波器平抑风电功率方法的基础上,从风电平抑波动需求和储能自身吞吐波动能力两方面考虑,提出基于云模型理论的储能系统平抑风电功率波动的方法。该方法以风电功率的波动率和储能系统的荷电状态作为二维云模型控制器的规则前件,以低通滤波器的时间常数作为云模型控制器的规则后件,设计适于风储联合发电系统的二维云模型控制器。该方法通过调整低通滤波器的时间常数,自适应地使储能系统协调风电功率输出,在不同工况下合理地平抑风电功率波动。最后通过仿真实例验证该方法的有效性和正确性,达到合理利用储能且较好地抑制风电功率波动的控制目的。

摘要：为平衡风电功率输出波动,优化调控用户群负荷资源,提出一种基于云模型的用户群负荷调控算法。用户群依托以负荷聚合商为中间商的运营模式实现用户群负荷的调控,以风电信息和用户负荷状态信息的实时交互为手段,动态跟踪风电功率波动。设计二维云任务发生器内部映射规则矩阵,以超短期风电功率波动为二维云任务发生器输入,以负荷聚合商管辖的用户群负荷可调余量为约束条件,得出负荷聚合商实时调控任务。通过对其管辖范围内的用户群负荷的优化配置,有效平衡风电功率输出波动。最后,通过仿真分析验证了该算法的有效性。