梯次退役动力电池在风光储能系统中的容量配置研究
发布时间：2021-02-22 22:23
将风能及太阳能等可再生能源发电系统并网,进行大规模的开发和综合利用,是有效地解决当今社会能源危机和严重环境污染等问题的一个重要途径。但是这种可再生能源发电系统并网时,其电源往往具有极大的间歇性,出力极易直接受自然环境因素影响。因此怎样有效的控制和平抑大规模风力发电以及光伏发电的功率输出及并网的波动,改善其并网运行的特性,是当前一项非常重要的学术研究课题。研究表明,在大规模间歇式可再生电源系统中,通过合理配置及使用适宜容量的储能电池,再利用合理的功率控制策略,能够有效地控制和平抑间歇式可再生电源并网出力时,可能产生的功率波动,从而有效提高可再生电源的电能质量。考虑到当今社会上,有越来越多的退役动力电池需要回收处理,如果把退役动力电池梯次用于储能领域,能够显著降低储能系统的建设成本,这样既可推动和促进储能领域的健康可持续发展,也具有非常好的社会和经济效益。本文基于退役动力电池梯次用于储能系统,建立风光联合储能系统最优容量配置模型,以风光储系统最小经济运行利用成本,作为模型的目标计算函数,并利用改进后的鲶鱼粒子群算法对模型进行优化和求解,然后结合算例,对比了常规的粒子群算法与改进后的鲶鱼粒子...
【文章来源】：华北水利水电大学河南省
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
011-2018年我国纯电动汽车累计产销量同比变化情况
华北水利水电大学硕士学位论文10图2-2风力发电系统模型Fig.2-2Windturbinemodel上述模型图中：v表示实时的驱动风速；T表示驱动风力机叶轮的转矩；表示风力机叶轮螺旋转动时的角速度；Pset表示风光能源发电站和储能系统为了达到更好地能够满足我国风光能源和电网的综合运行性能要求而所设定的功率参考值；Pseti表示风光联合储能系统中第i台风电机组设定的有功功率参考值；Pref表示每台风电机组工作时预测输出的有功功率。首先，风光储能量的分配策略通过系统根据当地电网的调度实际情况制定的有功调节和自动控制的模式，然后得到相应的Pset。然后，根据当地实际情况预测的实时风速和系统事先电网调度制定的风光储能量输出功率分配的策略，得到相应的Pseti，然后再通过风力机控制系统对风力机的旋转桨距角以及转矩进行控制，从而可以实现对所有风电系统的机组进行有功调节和控制，最终风电机组输出功率为Pref。据相关资料可知，风力发电机组输出功率与风速之间的关系式为：200()inoutWTrinrrroutPPP（,）()（）（2.1）321=42inrininrinrinrr（-）（2.2）321=34()2inrinrinrinrr（-）（2.3）
2风光联合储能系统的研究与分析13图2-3叶间速比和风能利用率C的关系所示如图Fig.2-3Inter-leafspeedratioandwindenergyutilizationrate图2-4风力发电机最大输出功率的曲线Fig.2-4Maximumoutputpowercurveofwindturbine
【参考文献】：
期刊论文
[1]动力电池在储能系统中的梯次利用对电能质量的影响[J]. 汪婷婷,贺佳琳. 技术与市场. 2020(03)
[2]“一带一路”视域下新能源汽车发展路径研究[J]. 王义忠,程永元. 华北水利水电大学学报(社会科学版). 2020(01)
[3]光伏发电系统最大功率点跟踪仿真[J]. 卢耀文,罗天健. 中国新技术新产品. 2020(01)
[4]光伏电池最大功率点跟踪研究综述[J]. 付子义,张字远. 电源技术. 2019(12)
[5]储能技术分类及市场需求分析[J]. 董舟,王宁,李凯,况波,李江波,朱青. 中国金属通报. 2019(11)
[6]动力锂电池梯次利用进展研究[J]. 郭京龙,楼平,徐国华,章明高,程琦,汤舜,曹元成. 江汉大学学报(自然科学版). 2019(06)
[7]分析风光互补发电的现状和未来发展[J]. 卢茂茂. 现代经济信息. 2019(13)
[8]储能系统中梯次利用动力电池容量优化配置研究进展[J]. 贾蕗路,宋华美,王浩,裴锋,刘欣. 科学技术与工程. 2018(26)
[9]电动汽车动力电池梯次利用寿命预测方法研究[J]. 王开让,白恺,李娜,巩宇,史学伟. 全球能源互联网. 2018(03)
[10]中国太阳能光伏发电的发展现状及前景[J]. 陈静,郑维娟. 时代农机. 2018(03)
博士论文
[1]风光柴蓄复合发电及其智能控制系统研究[D]. 茆美琴.合肥工业大学 2004
硕士论文
[1]化学表征预测电动汽车电池日历寿命[D]. 吴光麟.复旦大学 2013
[2]风力发电并网运行危险辨识及安全评价[D]. 李春香.哈尔滨理工大学 2011
[3]离网型风光互补发电系统的研究与设计[D]. 肖玉华.武汉理工大学 2010
[4]风/光互补混合发电系统优化设计[D]. 李爽.中国科学院电工研究所 2001
本文编号：3046631
【文章来源】：华北水利水电大学河南省
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
011-2018年我国纯电动汽车累计产销量同比变化情况
华北水利水电大学硕士学位论文10图2-2风力发电系统模型Fig.2-2Windturbinemodel上述模型图中：v表示实时的驱动风速；T表示驱动风力机叶轮的转矩；表示风力机叶轮螺旋转动时的角速度；Pset表示风光能源发电站和储能系统为了达到更好地能够满足我国风光能源和电网的综合运行性能要求而所设定的功率参考值；Pseti表示风光联合储能系统中第i台风电机组设定的有功功率参考值；Pref表示每台风电机组工作时预测输出的有功功率。首先，风光储能量的分配策略通过系统根据当地电网的调度实际情况制定的有功调节和自动控制的模式，然后得到相应的Pset。然后，根据当地实际情况预测的实时风速和系统事先电网调度制定的风光储能量输出功率分配的策略，得到相应的Pseti，然后再通过风力机控制系统对风力机的旋转桨距角以及转矩进行控制，从而可以实现对所有风电系统的机组进行有功调节和控制，最终风电机组输出功率为Pref。据相关资料可知，风力发电机组输出功率与风速之间的关系式为：200()inoutWTrinrrroutPPP（,）()（）（2.1）321=42inrininrinrinrr（-）（2.2）321=34()2inrinrinrinrr（-）（2.3）
2风光联合储能系统的研究与分析13图2-3叶间速比和风能利用率C的关系所示如图Fig.2-3Inter-leafspeedratioandwindenergyutilizationrate图2-4风力发电机最大输出功率的曲线Fig.2-4Maximumoutputpowercurveofwindturbine
【参考文献】：
期刊论文
[1]动力电池在储能系统中的梯次利用对电能质量的影响[J]. 汪婷婷,贺佳琳. 技术与市场. 2020(03)
[2]“一带一路”视域下新能源汽车发展路径研究[J]. 王义忠,程永元. 华北水利水电大学学报(社会科学版). 2020(01)
[3]光伏发电系统最大功率点跟踪仿真[J]. 卢耀文,罗天健. 中国新技术新产品. 2020(01)
[4]光伏电池最大功率点跟踪研究综述[J]. 付子义,张字远. 电源技术. 2019(12)
[5]储能技术分类及市场需求分析[J]. 董舟,王宁,李凯,况波,李江波,朱青. 中国金属通报. 2019(11)
[6]动力锂电池梯次利用进展研究[J]. 郭京龙,楼平,徐国华,章明高,程琦,汤舜,曹元成. 江汉大学学报(自然科学版). 2019(06)
[7]分析风光互补发电的现状和未来发展[J]. 卢茂茂. 现代经济信息. 2019(13)
[8]储能系统中梯次利用动力电池容量优化配置研究进展[J]. 贾蕗路,宋华美,王浩,裴锋,刘欣. 科学技术与工程. 2018(26)
[9]电动汽车动力电池梯次利用寿命预测方法研究[J]. 王开让,白恺,李娜,巩宇,史学伟. 全球能源互联网. 2018(03)
[10]中国太阳能光伏发电的发展现状及前景[J]. 陈静,郑维娟. 时代农机. 2018(03)
博士论文
[1]风光柴蓄复合发电及其智能控制系统研究[D]. 茆美琴.合肥工业大学 2004
硕士论文
[1]化学表征预测电动汽车电池日历寿命[D]. 吴光麟.复旦大学 2013
[2]风力发电并网运行危险辨识及安全评价[D]. 李春香.哈尔滨理工大学 2011
[3]离网型风光互补发电系统的研究与设计[D]. 肖玉华.武汉理工大学 2010
[4]风/光互补混合发电系统优化设计[D]. 李爽.中国科学院电工研究所 2001
本文编号：3046631
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