基于混合储能系统的风电场调度策略

发布时间：2018-08-28 06:30

【摘要】：分析了风电机组出力的波动特性,提出利用储能装置使风电场参与电网调度的方法。按照风场出力频谱特性设置低通滤波器,将风电有功出力分解为高频出力和低频出力;并分别采用快速响应型和大容量型储能装置平抑风电中的高频波动和低频波动,使联合系统出力跟踪上发电计划,从而完成调度任务。针对高频、低频波动的不同处理方式,建立了高频、低频波动联合调度模型和高频、低频波动各自独立调度模型。算例仿真结果验证了所提方法的有效性。所提方法适用于风况稳定的风电场,也可用于评估已投入运行的风电场。
[Abstract]:In this paper, the fluctuation characteristics of wind turbine output are analyzed, and the method of using energy storage device to make wind farm participate in power grid dispatching is put forward. A low-pass filter is set up according to the frequency spectrum characteristic of wind field output force, the active power output force of wind power is decomposed into high-frequency output force and low-frequency output force, and the high-frequency fluctuation and low-frequency fluctuation in wind power are suppressed by fast response type energy storage device and large capacity energy storage device, respectively. Make the joint system to track the power generation plan, so as to complete the scheduling task. According to the different processing methods of high frequency and low frequency fluctuation, the combined scheduling model of high frequency and low frequency fluctuation and the independent scheduling model of high frequency and low frequency fluctuation are established. Simulation results show the effectiveness of the proposed method. The proposed method is suitable for wind farms with stable wind conditions and can also be used to evaluate wind farms that have been put into operation.
【作者单位】： 机械制造系统工程国家重点实验室(西安交通大学);
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61221063,U1301254)~~
【分类号】：TM614

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 丁明;徐宁舟;毕锐;;用于平抑可再生能源功率波动的储能电站建模及评价[J];电力系统自动化;2011年02期

2 静铁岩;吕泉;郭琳;李卫东;;水电—风电系统日间联合调峰运行策略[J];电力系统自动化;2011年22期

3 胡泽春;丁华杰;孔涛;;风电—抽水蓄能联合日运行优化调度模型[J];电力系统自动化;2012年02期

4 张步涵;曾杰;毛承雄;金玉洁;王云玲;;电池储能系统在改善并网风电场电能质量和稳定性中的应用[J];电网技术;2006年15期

5 林莉;孙才新;王永平;王海涛;杨德州;;大容量风电场接入后电网电压稳定性的计算分析与控制策略[J];电网技术;2008年03期

6 李蓓;郭剑波;;平抑风电功率的电池储能系统控制策略[J];电网技术;2012年08期

7 贾宏杰;王磊;;含大规模风电场的电力系统小扰动稳定性研究[J];电网技术;2012年10期

8 袁小明;程时杰;文劲宇;;储能技术在解决大规模风电并网问题中的应用前景分析[J];电力系统自动化;2013年01期

9 李逢兵;谢开贵;张雪松;汪科;周丹;赵波;;基于锂电池充放电状态的混合储能系统控制策略设计[J];电力系统自动化;2013年01期

10 马静;石建磊;李文泉;王增平;;基于功率多频率尺度分析的风光水气储联合系统日前调度策略[J];电网技术;2013年06期

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 储茂得;周松林;;基于小波分析与神经网络的风电场短期风速预测[J];安徽科技学院学报;2011年01期

2 王慧勤;;基于支持向量机的短期风速预测研究[J];宝鸡文理学院学报(自然科学版);2009年01期

3 刘金龙;李国庆;王振浩;辛业春;;超级电容器储能系统在风电场中的应用研究[J];东北电力大学学报;2011年04期

4 姚刚;彭志炜;袁旭峰;何宇;;基于U-Q灵敏度法的风电接入研究[J];电测与仪表;2012年03期

5 任先文;杨巍巍;李鹏飞;夏庆生;牟晓春;;独立风力发电系统中VRB的控制设计[J];电测与仪表;2012年06期

6 江岳文;陈冲;温步瀛;;基于随机模拟粒子群算法的含风电场电力系统经济调度[J];电工电能新技术;2007年03期

7 陈德生;李培强;李欣然;邓威;肖园园;刘乾勇;;基于小波变换的短期风速预测综合模型[J];电工电能新技术;2012年03期

8 潘文霞;范永威;朱莉;高阿龙;;风电场中抽水蓄能系统容量的优化选择[J];电工技术学报;2008年03期

9 冬雷;王丽婕;高爽;廖晓钟;;基于混沌时间序列的大型风电场发电功率预测建模与研究[J];电工技术学报;2008年12期

10 江岳文;陈冲;温步瀛;;含风电场的电力系统机组组合问题随机模拟粒子群算法[J];电工技术学报;2009年06期

相关会议论文 前10条

1 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

2 朱锋;周玮;孙辉;;基于相似日聚类的径向基神经网络风速预测方法[A];中国可再生能源学会海洋能专业委员会成立大会暨第一届学术讨论会论文集[C];2008年

3 张坤;陆继明;毛承雄;王丹;;基于储能的直驱风电系统低电压穿越控制策略[A];中国可再生能源学会海洋能专业委员会第三届学术讨论会论文集[C];2010年

4 邵t，

本文编号：2208561