微电网分布式储能系统的优化方法研究

发布时间：2020-03-25 03:35

【摘要】：在微电网中,一般运用储能系统进行充放电满足负荷需求,保持微电网功率平衡以及频率稳定等,在电池储能的充放电过程中,由于电池内阻的存在,则微电网内各组成部分的通信网络中必然存在着功率损耗,实际充入的功率小于充电输入功率。本文优化目标是损耗最小化,能够最大化利用能量。另外,在通信网络中实际运行的过程中,将会很容易受到一些扰动的影响,也就是进入非理想通信状态,如时变拓扑以及信道扰动等影响,此时输入功率发生改变,本文采用分布式梯度算法对各储能单元输入功率进行迭代,保证其收敛性,同时进行去扰前后的仿真对比,去扰后结果趋于收敛,仿真结果表明此算法抑制信道扰动的效果明显,将此时实际充入的功率最大化。另外在微网中分布式发电量中十分短缺的情况下,储能系统的使用是十分划算的,可以有效节约成本。在这样的背景下,本文分析了储能系统的潜能,储能系统可以通过提供一些容量来支持分布式网络的正常运行。特别的,多储能系统中相互协调合作的运行机制大大加强了能量供给的安全性。本文对储能系统的成本模型进行了仿真,根据相关参数进行了案例分析,叙述了不同负荷需求的状况。结果表明多储能系统的协调运行在处理分布式网络中尖峰负荷时,发挥重要作用,峰值负荷大大减少,和储能系统功率上限的增加相比,当储能系统电量增加时,全年系统成本的减少显得更为明显。比起夏季,在冬季的负荷需求情况更为明显。更重要的是,峰值负荷和非峰值负荷在冬季的区别更大,这表明储能系统能够提供类似水平的峰值需求减少量。通过对储能系统分布式的优化运行,目标函数的成本也明显减少。
【图文】：

通讯网络拓扑结构

求量差值发生变化即 Pd在 20s 时发生一次变化，由 240kW 变为 250kW，储能数据仍然使用表格 4.1 内的数据，通过仿真验证算法有效性，储能各单元在变化发生后仍然趋于收敛，，如图 4.7 所示。B.非理想通信网络条件下在此场景中，考虑了时变拓扑和信道扰动两种非理想通信网络条件下，时变拓扑有两种情况，分别是储能输入功率达到上下限以及传输通道发生故障。案例 3：在这部分中，使用表格 4.2 内的数据，6 号储能单元的上限值为 28kW，输入功率在某时刻达到了上限，如果不加以约束，将会导致控制方案不可行，运行失败甚至储能单元损坏。因而给每个储能单元施加了不等式约束，所以 6 号储能单元的输入功率达到了上限后，将继续保持在上限，如图 4.8 所示，不再参与分布式梯度迭代，即发生拓扑重构，仅仅与相邻储能单元传递信息。
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TM727

【参考文献】

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本文编号：2599327