大规模锂电系统参与二次调频优化控制策略
发布时间：2021-03-31 20:48
风电的大规模接入给电力系统二次调频带来了巨大的压力,储能因为其得天独厚的优势成为辅助电网调节的有效手段之一,其中磷酸铁锂电池由于其出色的能量密度与快速响应等特性成为规模化储能电站的首选电池类型。但锂电池在辅助电网参与二次调频任务中,由于响应时间短,但又处于长时间备用状态,所以必须考虑其容量损耗、极化反应等现象,这样一来就给含储能系统参与的二次调频控制策略设计带来了巨大的难度。本文就锂电池储能系统的运行特性,建立适用于电力系统二次调频场景下的电池模型,并在模型基础上设计储能系统参与二次调频的优化控制策略。首先,根据电力系统常规二次调频方法,分析电网频率波动的原理,在此基础上,给出了含储能系统参与二次调频时,各调频电源的控制模型。分析并针对各调频电源的特点,对其控制策略进行需求分析,为第四章设计优化控制策略奠定了理论基础。接着,基于磷酸铁锂电池工作的基本原理,并结合电力系统二次调频工况的需求,选择合适的电池模型作为基础模型,在容量损耗中将损耗-电流转换为损耗-功率关系,并利用等效电路模型的RC电路反映电池的极化现象。其次对传统SOC估算方法进行改进得到修正的卡尔曼滤波SOC估算方法。综合上...
【文章来源】：东北电力大学吉林省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１０含储能的电网二次调频控制模型示意图??根据图２－１０可得，储能系统辅助调频机组参与二次调频，不仅可以补充有功功率的缺??额，还可以在负荷波动需求较小的情况下，使得传统调频机组保持原有出力继续运行，而??
的典型负荷曲线：??Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ??１４０００?－?一＾＾??、＾?－??１２０００?－?＾?－??１００００?－??§?８０００?－?－??ｉ＇ｒ＊??硿?６０００?－?－??４０００?－?－??２０００?－?－???｜?｜?｜?！?｜?｜?｜?Ｉ??００：?００?０３：?００?０６：?００?０９：?００?１２：?００?１５：?００?１８：?００?２１：?００?２４：?００??时刻??图２－１１某地区节假日典型负荷曲线??由上图的日典型负荷曲线可以看出，负荷具有一定波动性其标准值为１２０００ＭＷ。在??此标准值附近，超过标准值则频率会上升，低于此标准值频率会下降。储能系统由于其ＳＯＣ??以及容量的限制，一般作为二次调整中的辅助出力部分，其出力特性需要根据负荷特性曲??线来确定。此时需要将图中的信号分解为两部ｉｈ?—部分是适合储能系统动作的信号，另??外一部分是适合机组出力的信号。分解信号的方法一般有傅里叶分解法、ＥＭＤ法等，这里??我们用ＥＭＤ法将信号分为高频和低频若干个部分，并选则其中频率最高和最低的两组典??型信号，高频信号曲线如图２－１２所示：??ａ??＾?１０００－??＾?８００?－??海?６００??＾?４００－??２００?■??〇〇〇〇〇〇〇〇〇??〇〇〇〇〇〇〇〇〇??００００?—?—?—?（Ｎ（Ｎ??时刻??图２－１２负荷波动高频信号曲线??由图中可以看出，高频信号曲线中，负荷波动的周期较短，幅值较低。由于储能没有??爬坡率的限制，且响应速度非常快，此部分调度命令造合储能系统担任。且储能系统的
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【参考文献】：
期刊论文
[1]储能的应用现状和发展趋势分析[J]. 孙玉树,杨敏,师长立,贾东强,裴玮,孙丽敬. 高电压技术. 2020(01)
[2]英国“8·9”大停电事故分析及对中国电网的启示[J]. 孙华东,许涛,郭强,李亚楼,林伟芳,易俊,李文锋. 中国电机工程学报. 2019(21)
[3]基于模糊控制和SOC自恢复储能参与二次调频控制策略[J]. 崔红芬,杨波,蒋叶,谭庄熙,崔岱,李培强. 电力系统保护与控制. 2019(22)
[4]规模化储能参与下的电网二次调频优化控制策略[J]. 张圣祺,袁蓓,徐青山,赵剑锋. 电力自动化设备. 2019(05)
[5]分布式可再生能源发电集群并网消纳关键技术及工程实践[J]. 盛万兴,吴鸣,季宇,寇凌峰,潘静,施海峰,牛耕,王中冠. 中国电机工程学报. 2019(08)
[6]350 MW级火电机组与电储能联合调频系统设计研究[J]. 王华卫,张平. 电工技术. 2019(06)
[7]权重系数自适应调整的混合储能系统多目标模型预测控制[J]. 林泓涛,姜久春,贾志东,程龙,齐洪峰,韦绍远. 中国电机工程学报. 2018(18)
[8]10 kW/20 kWh锂电池储能协同风电一次调频备用的实验验证[J]. 李军徽,范兴凯,穆钢,严干贵,安军,冯喜超. 太阳能学报. 2018(05)
[9]考虑储能电池参与二次调频的综合控制策略[J]. 李若,李欣然,谭庄熙,黄际元,马智慧. 电力系统自动化. 2018(08)
[10]多能互补能源综合利用关键技术研究现状及发展趋势[J]. 钟迪,李启明,周贤,彭烁,王保民. 热力发电. 2018(02)
博士论文
[1]互联电力系统二次调频协调技术与调频资源挖掘方法研究[D]. 张磊.华中科技大学 2017
本文编号：3112053
【文章来源】：东北电力大学吉林省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１０含储能的电网二次调频控制模型示意图??根据图２－１０可得，储能系统辅助调频机组参与二次调频，不仅可以补充有功功率的缺??额，还可以在负荷波动需求较小的情况下，使得传统调频机组保持原有出力继续运行，而??
的典型负荷曲线：??Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ??１４０００?－?一＾＾??、＾?－??１２０００?－?＾?－??１００００?－??§?８０００?－?－??ｉ＇ｒ＊??硿?６０００?－?－??４０００?－?－??２０００?－?－???｜?｜?｜?！?｜?｜?｜?Ｉ??００：?００?０３：?００?０６：?００?０９：?００?１２：?００?１５：?００?１８：?００?２１：?００?２４：?００??时刻??图２－１１某地区节假日典型负荷曲线??由上图的日典型负荷曲线可以看出，负荷具有一定波动性其标准值为１２０００ＭＷ。在??此标准值附近，超过标准值则频率会上升，低于此标准值频率会下降。储能系统由于其ＳＯＣ??以及容量的限制，一般作为二次调整中的辅助出力部分，其出力特性需要根据负荷特性曲??线来确定。此时需要将图中的信号分解为两部ｉｈ?—部分是适合储能系统动作的信号，另??外一部分是适合机组出力的信号。分解信号的方法一般有傅里叶分解法、ＥＭＤ法等，这里??我们用ＥＭＤ法将信号分为高频和低频若干个部分，并选则其中频率最高和最低的两组典??型信号，高频信号曲线如图２－１２所示：??ａ??＾?１０００－??＾?８００?－??海?６００??＾?４００－??２００?■??〇〇〇〇〇〇〇〇〇??〇〇〇〇〇〇〇〇〇??００００?—?—?—?（Ｎ（Ｎ??时刻??图２－１２负荷波动高频信号曲线??由图中可以看出，高频信号曲线中，负荷波动的周期较短，幅值较低。由于储能没有??爬坡率的限制，且响应速度非常快，此部分调度命令造合储能系统担任。且储能系统的
的典型负荷曲线：??Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ??１４０００?－?一＾＾??、＾?－??１２０００?－?＾?－??１００００?－??§?８０００?－?－??ｉ＇ｒ＊??硿?６０００?－?－??４０００?－?－??２０００?－?－???｜?｜?｜?！?｜?｜?｜?Ｉ??００：?００?０３：?００?０６：?００?０９：?００?１２：?００?１５：?００?１８：?００?２１：?００?２４：?００??时刻??图２－１１某地区节假日典型负荷曲线??由上图的日典型负荷曲线可以看出，负荷具有一定波动性其标准值为１２０００ＭＷ。在??此标准值附近，超过标准值则频率会上升，低于此标准值频率会下降。储能系统由于其ＳＯＣ??以及容量的限制，一般作为二次调整中的辅助出力部分，其出力特性需要根据负荷特性曲??线来确定。此时需要将图中的信号分解为两部ｉｈ?—部分是适合储能系统动作的信号，另??外一部分是适合机组出力的信号。分解信号的方法一般有傅里叶分解法、ＥＭＤ法等，这里??我们用ＥＭＤ法将信号分为高频和低频若干个部分，并选则其中频率最高和最低的两组典??型信号，高频信号曲线如图２－１２所示：??ａ??＾?１０００－??＾?８００?－??海?６００??＾?４００－??２００?■??〇〇〇〇〇〇〇〇〇??〇〇〇〇〇〇〇〇〇??００００?—?—?—?（Ｎ（Ｎ??时刻??图２－１２负荷波动高频信号曲线??由图中可以看出，高频信号曲线中，负荷波动的周期较短，幅值较低。由于储能没有??爬坡率的限制，且响应速度非常快，此部分调度命令造合储能系统担任。且储能系统的
【参考文献】：
期刊论文
[1]储能的应用现状和发展趋势分析[J]. 孙玉树,杨敏,师长立,贾东强,裴玮,孙丽敬. 高电压技术. 2020(01)
[2]英国“8·9”大停电事故分析及对中国电网的启示[J]. 孙华东,许涛,郭强,李亚楼,林伟芳,易俊,李文锋. 中国电机工程学报. 2019(21)
[3]基于模糊控制和SOC自恢复储能参与二次调频控制策略[J]. 崔红芬,杨波,蒋叶,谭庄熙,崔岱,李培强. 电力系统保护与控制. 2019(22)
[4]规模化储能参与下的电网二次调频优化控制策略[J]. 张圣祺,袁蓓,徐青山,赵剑锋. 电力自动化设备. 2019(05)
[5]分布式可再生能源发电集群并网消纳关键技术及工程实践[J]. 盛万兴,吴鸣,季宇,寇凌峰,潘静,施海峰,牛耕,王中冠. 中国电机工程学报. 2019(08)
[6]350 MW级火电机组与电储能联合调频系统设计研究[J]. 王华卫,张平. 电工技术. 2019(06)
[7]权重系数自适应调整的混合储能系统多目标模型预测控制[J]. 林泓涛,姜久春,贾志东,程龙,齐洪峰,韦绍远. 中国电机工程学报. 2018(18)
[8]10 kW/20 kWh锂电池储能协同风电一次调频备用的实验验证[J]. 李军徽,范兴凯,穆钢,严干贵,安军,冯喜超. 太阳能学报. 2018(05)
[9]考虑储能电池参与二次调频的综合控制策略[J]. 李若,李欣然,谭庄熙,黄际元,马智慧. 电力系统自动化. 2018(08)
[10]多能互补能源综合利用关键技术研究现状及发展趋势[J]. 钟迪,李启明,周贤,彭烁,王保民. 热力发电. 2018(02)
博士论文
[1]互联电力系统二次调频协调技术与调频资源挖掘方法研究[D]. 张磊.华中科技大学 2017
本文编号：3112053
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