含压缩空气储能的光储系统虚拟惯性协调控制策略
发布时间:2021-02-24 01:52
压缩空气储能具有建设成本低、容量大、存储方便等特点,其通过换流器并采用虚拟惯性控制下可对电网提供频率支持,但与超级电容器这类型的功率型储能装置不同,其响应速度较慢。针对该问题提出了一种不同光储单元间的虚拟惯性协调控制策略,将压缩空气储能和超级电容器相配合,对系统中存在的不同时间尺度的功率扰动进行频次上的区分。结合虚拟同步发电机控制技术,通过对虚拟惯量的灵活调节,实现了储能间的协调配合,达到了超级电容器平抑高频扰动,压缩空气储能平抑低频扰动的效果。最后,搭建了基于RT-LAB仿真机与DSP控制器的硬件在环测试平台,验证了所提控制策略下不同光储单元对系统较好的频率支持作用。
【文章来源】:华北电力大学学报(自然科学版). 2020,47(04)北大核心
【文章页数】:8 页
【部分图文】:
混合储能系统拓扑结构
图1中的压缩空气储能系统采用较为先进的液气压缩储能系统,该系统中的存储介质为气体和液体混合介质,通过控制液体的体积来对气体进行压缩,实现对能量的存储[18],具体结构如图2所示。气体的压缩和膨胀过程中需要热能的参与,普通压缩空气系统中热能与外界环境交换,造成热能损失,压缩空气储能系统的压缩和膨胀效率会变低,采用液气混合介质压缩空气储能可减小此类损失。在图2所示的压缩空气储能系统中,空气压缩中所产生的热量被液体吸收,液体因为具有较大的比热容可以实现压缩过程中的恒温转换,提高转换效率。压缩空气储能能量转换过程中的重要理论依据为理想气体状态方程[18]:
超级电容器在电路中的等效模型如图3所示,图中UC为超级电容器的端电压,IC为流经电容器的电流,RES为等效串联电阻,CSC为超级电容器的等效电容值。超级电容器的电气性能用式(6)表示:
【参考文献】:
期刊论文
[1]计及发电量和出力波动的水光互补短期调度[J]. 朱燕梅,陈仕军,马光文,韩晓言,王亮. 电工技术学报. 2020(13)
[2]基于惯量支撑和一次调频需求的VSG储能单元配置方法[J]. 张波,张晓磊,贾焦心,曾亚敏,颜湘武. 电力系统自动化. 2019(23)
[3]基于虚拟同步发电机控制的光/储/燃料电池微电网能量管理[J]. 田铭兴,路涛涛,贾志博,高云波. 电力自动化设备. 2019(05)
[4]基于VSG技术的微电网储能荷电状态控制策略[J]. 张福民,白松,李占凯,裴雪辰,刘颍琪,马晨阳. 电网技术. 2019(06)
[5]考虑SOC特性的微电网VSG运行参数边界分析[J]. 李吉祥,赵晋斌,屈克庆,李芬. 电网技术. 2018(05)
[6]含压缩空气的微网复合储能系统主动控制策略[J]. 严毅,张承慧,李珂,田崇翼,王帆. 电工技术学报. 2017(20)
[7]压缩空气储能技术研究进展[J]. 傅昊,张毓颖,崔岩,张璐路,姜彤. 科技导报. 2016(23)
[8]基于经验模式分解的风电场多时间尺度复合储能控制策略[J]. 田崇翼,李珂,严毅,张承慧. 电网技术. 2015(08)
[9]含压缩空气储能的微网复合储能技术及其成本分析[J]. 田崇翼,张承慧,李珂,王静. 电力系统自动化. 2015(10)
[10]压缩空气与超级电容混合储能系统能量控制策略[J]. 黄先进,郝瑞祥,张立伟,孙湖,郑琼林. 北京交通大学学报. 2014(04)
博士论文
[1]分布式电源的虚拟同步发电机控制技术研究[D]. 孟建辉.华北电力大学 2015
本文编号:3048593
【文章来源】:华北电力大学学报(自然科学版). 2020,47(04)北大核心
【文章页数】:8 页
【部分图文】:
混合储能系统拓扑结构
图1中的压缩空气储能系统采用较为先进的液气压缩储能系统,该系统中的存储介质为气体和液体混合介质,通过控制液体的体积来对气体进行压缩,实现对能量的存储[18],具体结构如图2所示。气体的压缩和膨胀过程中需要热能的参与,普通压缩空气系统中热能与外界环境交换,造成热能损失,压缩空气储能系统的压缩和膨胀效率会变低,采用液气混合介质压缩空气储能可减小此类损失。在图2所示的压缩空气储能系统中,空气压缩中所产生的热量被液体吸收,液体因为具有较大的比热容可以实现压缩过程中的恒温转换,提高转换效率。压缩空气储能能量转换过程中的重要理论依据为理想气体状态方程[18]:
超级电容器在电路中的等效模型如图3所示,图中UC为超级电容器的端电压,IC为流经电容器的电流,RES为等效串联电阻,CSC为超级电容器的等效电容值。超级电容器的电气性能用式(6)表示:
【参考文献】:
期刊论文
[1]计及发电量和出力波动的水光互补短期调度[J]. 朱燕梅,陈仕军,马光文,韩晓言,王亮. 电工技术学报. 2020(13)
[2]基于惯量支撑和一次调频需求的VSG储能单元配置方法[J]. 张波,张晓磊,贾焦心,曾亚敏,颜湘武. 电力系统自动化. 2019(23)
[3]基于虚拟同步发电机控制的光/储/燃料电池微电网能量管理[J]. 田铭兴,路涛涛,贾志博,高云波. 电力自动化设备. 2019(05)
[4]基于VSG技术的微电网储能荷电状态控制策略[J]. 张福民,白松,李占凯,裴雪辰,刘颍琪,马晨阳. 电网技术. 2019(06)
[5]考虑SOC特性的微电网VSG运行参数边界分析[J]. 李吉祥,赵晋斌,屈克庆,李芬. 电网技术. 2018(05)
[6]含压缩空气的微网复合储能系统主动控制策略[J]. 严毅,张承慧,李珂,田崇翼,王帆. 电工技术学报. 2017(20)
[7]压缩空气储能技术研究进展[J]. 傅昊,张毓颖,崔岩,张璐路,姜彤. 科技导报. 2016(23)
[8]基于经验模式分解的风电场多时间尺度复合储能控制策略[J]. 田崇翼,李珂,严毅,张承慧. 电网技术. 2015(08)
[9]含压缩空气储能的微网复合储能技术及其成本分析[J]. 田崇翼,张承慧,李珂,王静. 电力系统自动化. 2015(10)
[10]压缩空气与超级电容混合储能系统能量控制策略[J]. 黄先进,郝瑞祥,张立伟,孙湖,郑琼林. 北京交通大学学报. 2014(04)
博士论文
[1]分布式电源的虚拟同步发电机控制技术研究[D]. 孟建辉.华北电力大学 2015
本文编号:3048593
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/3048593.html
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