电池储能系统控制策略及容量配置的研究

发布时间：2017-08-19 13:07

  本文关键词：电池储能系统控制策略及容量配置的研究

  更多相关文章： 可再生能源 风电 储能平滑 容量配置

【摘要】：近几年来风电装机容量的增加,其间歇性带来的风电波动给电网造成的影响会越来越明显,新能源接入电网的迫切需求与电网有限的接纳能力的矛盾也逐渐增加。储能系统的开发和储能技术的研究对于缓解风电波动和提高电网对新能源的接纳能力起到了很大的帮助。针对这一现状,本文分析了风电特性和进行了一定的分析,提出了分别基于单类型和多类型的储能系统控制策略,并对储能容量优化配置方法进行了一定的分析,主要内容如下：首先,本章提出了分别基于单类型和多类型的储能系统平滑风电波动的控制策略。第一种方法是单类型储能电池平滑控制,基于EMD滤波分成高频和低频两部分,低频分量作为风电并网功率信号,高频信号接入储能系统吸收；使用平滑后风电波动率和储能电池荷电状态作为约束条件,利用模糊控制算法,自适应在线调整EMD滤波阶数,通过模糊自适应控制器,实现了更好平滑风电波动。仿真实例表明,该控制策略可以有效地降低风电并网波动率,避免储能电池过充过放,稳定储能荷电状态。另一种方法是利用能量型储能电池和功率型储能电池组成的混合储能系统平抑风电输出功率波动。根据经验模态分解的方法对风电功率信号进行分解得到若干个固有模态函数,低频部分作为风电并网功率,高频部分作为储能系统总功率,储能系统总功率自适应分配给能量型电池和功率型电池,根据功率型电池和能量型电池储能的荷电状态进行自适应反馈修正功率值,功率型电池和能量型电池加以协调控制,满足风电并网波动率的要求,同时避免储能系统的荷电状态状态发生越限情况。然后,本章采用经验模态分解方法,将储能功率从频域上进行划分并分配给能量型电池和功率型电池,以储能成本最小为约束,以修正系数作为模糊变量,建立模糊机会约束模型,并用于模糊模拟的遗传算法求解。通过仿真算例得出了储能电池和超级电容器系统的容量和功率,达到了储能容量配置的要求,采用混合储能系统可以满足平滑风电功率波动的要求,同时充分发挥储能电池和超级电容器的特性,将储能电池和超级电容器的荷电状态控制在合理范围内,保证了储能系统能够稳定运行。最后,由于Matlab GUI软件具有很强的交互性和灵活性,利用该平台开发了用于电池储能性能分析、储能平滑控制、容量配置的软件,通过编译生成了可以执行的文件,该软件可以用于储能系统平滑控制和容量配置的数据分析和处理工作。
【关键词】：可再生能源 风电 储能平滑 容量配置
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM614;TM912
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 课题的研究背景及意义10
• 1.2 国内外研究发展现状10-12
• 1.2.1 储能技术发展现状10-11
• 1.2.2 储能技术用于平抑风电功率波动11-12
• 1.2.3 储能系统的容量配置方法12
• 1.3 本文的主要研究内容12-14
• 第2章 风力发电特性分析及储能技术14-21
• 2.1 风力发电特性分析14-16
• 2.2 电池储能特性分析16-19
• 2.2.1 储能技术的分类16-18
• 2.2.2 储能电池充放电原理18-19
• 2.2.3 储能系统性能指标19
• 2.3 风储联合发电技术的关键技术19-20
• 2.4 本章小节20-21
• 第3章 基于模糊经验模态分解的电池储能系统平滑风电出力控制策略21-32
• 3.1 风电功率信号的经验模态分解21-24
• 3.1.1 风电功率的频谱分析21-22
• 3.1.2 经验模态分解(EMD)的基本步骤22-23
• 3.1.3 风电功率信号的EMD分解23-24
• 3.2 基于EMD的储能技术在风电功率平滑中的应用24-28
• 3.2.1 风储联合发电系统结构24
• 3.2.2 基于变阶EMD滤波的风电功率平滑24-26
• 3.2.3 模糊控制器的设计26-28
• 3.3 仿真分析28-31
• 3.4 本章小节31-32
• 第4章 考虑储能荷电状态反馈的多类型储能系统协调优化控制32-41
• 4.1 风储联合发电系统结构32-33
• 4.2 基于经验模态分解的风电功率平滑33
• 4.3 能量型电池和功率型电池的协调控制策略33-34
• 4.4 仿真结果34-39
• 4.5 本章小节39-41
• 第5章 基于经验模态分解和模糊机会约束的混合储能容量配置方法41-49
• 5.1 系统结构41-42
• 5.2 混合储能控制策略42-43
• 5.3 模糊机会约束规划理论43-44
• 5.4 储能优化控制的数学模型44-45
• 5.4.1 功率修正系数作为模糊数44
• 5.4.2 模糊机会约束数学模型44-45
• 5.5 基于模糊模拟的遗传算法求解45-46
• 5.6 算例分析46-48
• 5.7 本章小结48-49
• 第6章 基于MATLAB GUI的储能系统应用软件开发49-55
• 6.1 Matlab GUI简介49-50
• 6.2 功能界面的实现50-54
• 6.2.1 功能界面的设计50-52
• 6.2.2 功能模块的实现52-54
• 6.3 GUI文件的编译54
• 6.4 本章小结54-55
• 第7章 结论与展望55-57
• 参考文献57-60
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果60-61
• 致谢61

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 薛辰;;储能,还在黎明前徘徊[J];风能;2012年04期

2 ;欧盟加速研发高性能锂离子储能技术预标准化[J];储能科学与技术;2013年05期

3 ;2014年第四届北京国际储能大会将于5月在京举行[J];储能科学与技术;2014年01期

4 ;《储能科学与技术》2014年征订启事[J];电源学报;2013年06期

5 俞振华;;大容量储能技术的现状与发展[J];中国电力企业管理;2009年19期

6 张海梁;孙婉胜;;储能电站在智能配网中的应用探讨[J];中国电力教育;2011年24期

7 胡丹;;浅谈先进储能技术及其发展前景[J];企业技术开发;2012年Z2期

8 陈玉和;;储能技术发展概况研究[J];能源研究与信息;2012年03期

9 王秀琴;;储能电站的大容量储能方式分析[J];产业与科技论坛;2012年16期

10 李钇里;;浅谈风轮储能技术在风力发电中的应用[J];科技与企业;2013年06期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 程时杰;;储能技术——一种在未来电气工程学科中可以发挥重要作用的技术[A];湖北省电工技术学会、武汉电工技术学会2008年学术年会暨理事会换届大会论文集[C];2008年

2 ;2013年储能技术研发动态[A];中国农机工业协会风能设备分会《中小型风能设备与应用》（2014年第3期）[C];2014年

3 王文亮;秦明;刘卫;;大规模储能技术在风力发电中的应用研究[A];经济发展方式转变与自主创新——第十二届中国科学技术协会年会（第二卷）[C];2010年

4 张建兴;;大规模电池储能技术的发展机遇与挑战[A];第二届全国电能质量学术会议暨电能质量行业发展论坛论文集[C];2011年

5 王保国;;坚持四项基本原则推动储能产业发展[A];第一届全国储能科学与技术大会摘要集[C];2014年

6 鄂宝民;黄旭;庞立军;陈昀;支伟;;先进储能技术在环渤海风电发展中的应用前景分析[A];第十三届中国科协年会第15分会场-大规模储能技术的发展与应用研讨会论文集[C];2011年

7 陆志刚;刘怡;雷金勇;陈满;陈磊;李达;;电池储能在电力系统应用和技术经济分析[A];第十三届中国科协年会第15分会场-大规模储能技术的发展与应用研讨会论文集[C];2011年

8 ;关于组织编撰《中国储能年鉴》的通知[A];储能的价值与使命——2011首届中国储能产业发展国际峰会论文集[C];2011年

9 来小康;;储能技术的近期研究工作[A];第30届全国化学与物理电源学术年会论文集[C];2013年

10 张祖平;刘思革;梁惠施;;电力储能在不同电压等级配电网中的应用[A];第十三届中国科协年会第15分会场-大规模储能技术的发展与应用研讨会论文集[C];2011年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 早报记者 陈静思;“储能产业应纳入新能源规划”[N];东方早报;2009年

2 本报记者 房田甜　实习记者 董乐;全国工商联新能源商会储能专业委员会秘书长林朔：“不能评断哪种储能技术前景最好”[N];21世纪经济报道;2011年

3 本报记者 梁宵;资本加单储能待补贴[N];中国经营报;2010年

4 本报记者 段逸倩;储能下一步：商业化[N];中国电力报;2011年

5 本报记者 王荣;我国储能产业发展面临四大制约[N];中国证券报;2012年

6 记者 陈其珏;储能产业6000亿市场有待撬动[N];上海证券报;2012年

7 MEB记者 张兰;2012储能国际峰会探讨储能商业模式[N];机电商报;2012年

8 本报记者 吴松;储能产业起步 商业模式有待突破[N];中国经济导报;2012年

9 主持 中国电力报社《电气周刊》编辑部主任兼主编 路晓冰;我国储能产业大规模应用为时尚早[N];中国电力报;2012年

10 王明冲 红炜 李伟;“系统”理念成就储能明星[N];中国能源报;2012年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 王姝;储能技术应用于电力系统时的协调控制研究[D];华中科技大学;2015年

2 张熙;大规模储能与风力发电协调优化运行研究[D];山东大学;2016年

3 陈中;级联H桥储能变换器及其控制技术研究[D];合肥工业大学;2015年

4 刘胜永;基于风/光发电系统的储能系统建模与控制[D];合肥工业大学;2016年

5 闫晓磊;储能飞轮优化设计理论与方法研究[D];湖南大学;2012年

6 武震;分布式储能系统关键技术研究[D];天津大学;2014年

7 于雅莉;储能飞轮动发一体机电磁关键问题及温度场的研究[D];哈尔滨工程大学;2012年

8 张野;微网中电池储能系统控制策略的研究[D];天津大学;2014年

9 方家琨;超导磁储能技术在电力系统稳定控制中的应用研究[D];华中科技大学;2012年

10 施琳;含新能源的独立电网储能容量配置和运行策略研究[D];华中科技大学;2014年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 李爽;提高风电功率可调度性的储能配置研究[D];北京交通大学;2016年

2 魏洁茹;微电网多元复合储能建模与协调控制策略研究[D];东南大学;2015年

3 孙蓉;面向新能源出力不确定性平抑的储能优化配置研究[D];东南大学;2015年

4 刘崇宇;用于风储联合发电的储能监控系统设计[D];东南大学;2015年

5 吴驰;捆绑储能的间歇式能源置信容量评估[D];东南大学;2015年

6 吉丽;风储联合发电系统协调控制研究[D];东北电力大学;2016年

7 杨征;500kW储能变流器控制技术研究[D];北方工业大学;2016年

8 张磊;储能双向变流器的研制及其控制策略研究[D];安徽大学;2016年

9 栗维冰;光伏储能发电系统出力可控及储能容量研究[D];河南理工大学;2015年

10 芦铭辉;电池储能三相功率调节系统中逆变器的控制技术研究[D];华中科技大学;2014年

，

本文编号：700866