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风电功率波动平抑下的MPC双储能控制策略研究

   日期:2019-06-14     来源:互联网    浏览:0    

  首先,应用模型预测控制算法平抑风电波动以达到其并网要求;然后,针对单组储能功率频繁充放电的情况,应用两组不同充放电状态的储能平抑风电波动,当一组储能处于充电时,另一组放电,其中任意一组达到SOC约束时,两组储能同时切换充放电状态;最后,从储能的经济性成本方面进行分析,通过与单组储能的对比证明了其优越性。

  随着风电的快速发展,其规模化并网给电力系统带来了较大影响。为此,增加储能系统进行风电波动的平抑,可以提高风电的渗透率和并网可信度。

  目前,应用储能平抑风电功率波动的研究已有很多。文献[8]提出一种磷酸铁锂电池充放电控制策略,在最小容量下能保持电池SOC水平,同时实现对风电功率的滤波。文献以大规模全钒液流电池作为风电场的储能装置,提出了基于模糊自适应卡尔曼滤波的储能控制策略,在风电功率波动得到抑制的同时,防止电池的过充过放。

  文献提出一种基于飞轮储能的风电功率综合调控策略,能够有效地平抑风电机组输出功率的波动。文献[12]应用超导储能平抑风电波动以提高其平滑程度。文献应用电池储能平抑风光出力波动,以改善可再生能源出力特性。

  上述研究主要侧重一组储能的应用,为了提高储能的使用寿命和技术经济性,本文提出应用两组储能电池平抑风电波动。当一组储能充电时,另一组放电,当任意一组储能达到限制要求时,两者的充放电状态同时切换。首先,在并网波动率要求下,应用模型预测控制算法平抑风电波动;然后,从经济性角度分析双储能控制策略的优势,进而获取双储能的最优配置容量。

  结论

  本文应用双储能平抑风电功率波动。首先,在并网波动率的要求下,应用模型预测控制算法平抑风电功率波动,从而获取储能总功率;然后,为了克服由于风电功率波动的随机性,导致单储能在充电和放电状态之间进行频繁的切换,采用不同充放电状态的双储能控制策略进行风电功率波动的补偿,在相同SOC等约束下,通过与单组储能的对比分析,可以有效地提高储能的使用寿命和经济性。

  最后,分析了不同风电工况下,储能的最大充放电功率和容量的配比情况,在实际工程中应依据实际需求进行储能的配置,以实现其经济性运行。

  本文为储能在风电等可再生能源中的应用提供了一些参考,在兼顾风电并网要求的情况下提高了储能的使用寿命。

 
 
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