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考虑储能电池参与一次调频技术经济模型的容量配置方法

发布时间:2019-05-28 03:06
【摘要】:规模间歇电源并网引起的电网频率问题,导致对引入储能辅助调频的研究越发迫切。提出一种考虑储能电池参与一次调频技术经济模型的容量配置方法。阐述了储能电池功率和容量设计的通用方法;通过分析储能电池在调频运行过程中的成本和效益,基于全寿命周期理论,运用净现值法结合仿真模型构建储能电池参与一次调频的技术经济模型;设计了一种储能电池参与一次调频的充放电策略,在此基础上,考虑受风电出力波动影响的电网综合负荷,从与之对应的电网频率信号波动特性出发,在确定的电网调频及储能电池运行要求约束下,得出调频效果最优、经济性最优以及两者综合最优目标下的储能电池容量配置方案。仿真结果表明了该方法的合理性及有效性。本研究有助于推动储能电池在辅助调频服务上的示范与工程化应用。
[Abstract]:The frequency problem caused by grid connection of large-scale intermittent power supply makes the research on introducing energy storage auxiliary frequency modulation more and more urgent. A capacity allocation method considering the participation of energy storage batteries in the primary frequency modulation technical and economic model is proposed. The general design method of power and capacity of energy storage battery is described. By analyzing the cost and benefit of energy storage battery in the process of frequency modulation operation, based on the whole life cycle theory, the technical and economic model of energy storage battery participating in primary frequency modulation is constructed by using net present value method and simulation model. A charging and discharging strategy for energy storage batteries participating in primary frequency modulation is designed. On this basis, considering the comprehensive load affected by wind power output fluctuation, and starting from the corresponding frequency signal fluctuation characteristics of the power grid, Under the constraints of the power grid frequency modulation and energy storage battery operation requirements, the optimal frequency modulation effect, the economy and the comprehensive optimal energy storage battery capacity allocation scheme are obtained. The simulation results show the rationality and effectiveness of the method. This study is helpful to promote the demonstration and engineering application of energy storage battery in auxiliary frequency modulation service.
【作者单位】: 国网湖南省电力公司长沙供电分公司;湖南大学电气与信息工程学院;中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司;
【基金】:国家自然科学基金项目(51477043) 湖南省科技重大专项(2016GK1003)资助
【分类号】:TM712;TM912

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本文编号:2486683

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