微电网混合储能系统单体建模及容量配置的研究

发布时间：2017-09-01 05:17

  本文关键词：微电网混合储能系统单体建模及容量配置的研究

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【摘要】：分布式电源是解决我国能源短缺和环境污染的重要出路,然而其发电不稳定性和间歇性给微电网的供电质量和供电可靠性带来了新的挑战。为了改善分布式电源的发电缺陷,将功率型储能装置和容量型储能装置组合形成混合储能系统。用以缓解分布式电源对微电网的冲击,提高电能质量；缓解尖峰时刻用电紧张,提高供电的可靠性。本文首先建立超级电容和磷酸铁锂电池单体模型;然后,研究了单体成组后的混合储能功率分配策略：最后,使用粒子算法并结合这种功率分配策略,对风机的出力进行优化。其主要研究内容如下：1)本文以磷酸铁锂电池(容量型储能装置)和超级电容(功率型储能装置)为研究对象,使用物理网络方法分别建立了锂电池和超级电容单体等效电路模型；在分析传统模型参数的获取方法后,提出一种新的使用实验数据获取模型参数的方法；通过实验和仿真数据的对比分析,证明了该方法具有快速获取参数的能力,并且可以得到高精度的模型；本文基于这种方法,提出一种新型的超级电容模型。与原来的模型相比,该模型在多种电流的仿真条件下,仍具有很高的精度。2)通过对双向直流变换器的稳态分析和小信号模型分析,建立了其数学模型。使用磷酸铁锂电池和超级电容等效电路模型和双向直流变换器数学模型,建立混合储能半主动控制系统仿真模型。采用移动平均法对混合储能系统进行功率分配,建立了被动控制与半主动控制下的混合储能系统模型。研究结果表明,半主动混合储能系统不仅发挥了超级电容循环寿命高、功率密度大的优点,而且延长了锂电池的循环寿命。3)以云南某地4天的风机日出力数据作为优化对象,以有效降低功率波动的幅值和缩短大功率持续的时间为优化目标,在综合考虑了系统接纳风电能力、储能系统累积放电电量不超过累积充电电量等因素的情况下,建立了基于粒子算法的储能系统最优容量配置模型,并且结合混合储能控制策略,给出混合储能系统中超级电容的电容值和锂电池的额定容量值。
【关键词】：超级电容 锂电池 等效电路模型 容量配置 PSO算法
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM53;TM912
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-20
• 1.1 微电网中分布式电源的特点10-11
• 1.2 储能技术的应用11-13
• 1.2.1 储能技术的分类及其特点11
• 1.2.2 储能技术的应用级别11-12
• 1.2.3 储能系统在电力系统中的应用12-13
• 1.3 锂电池、超级电容储能技术的国内外发展现状13-18
• 1.3.1 储能单体模型的研究现状14-16
• 1.3.2 混合储能系统容量配置的研究16-18
• 1.4 本文的主要工作18-20
• 第二章 储能单体建模20-52
• 2.1 超级电容20-35
• 2.1.1 超级电容介绍21-26
• 2.1.2 等效电路模型26-28
• 2.1.3 超级电容模型参数的获取及改进模型的提出28-33
• 2.1.4 超级电容模型的验证33-35
• 2.2 锂离子电池35-43
• 2.2.1 锂离子电池介绍35-39
• 2.2.2 锂电池建模39-42
• 2.2.3 模型的验证42-43
• 2.3 双向直流变换器43-51
• 2.3.2 双向DC/DC的稳态分析44-47
• 2.3.3 双向DC/DC的小信号模型47-51
• 2.4 本章小结51-52
• 第三章 微网混合储能的功率分配控制策略52-62
• 3.1 混合储能的拓扑结构52-54
• 3.1.1 混合储能的拓扑类型53-54
• 3.1.2 微电网混合储能的半主动控制系统模型54
• 3.2 功率平滑的控制策略54-57
• 3.2.1 移动平均法的基本理论54-55
• 3.2.2 基于移动平均法的功率分配策略55-56
• 3.2.3 超级电容的过/欠电压保护策略56-57
• 3.3 半主动混合储能系统的仿真57-61
• 3.3.1 电池和超级电容模块的封装57
• 3.3.2 混合储能的半主动模型57-61
• 3.4 本章小结61-62
• 第四章 微网混合储能系统的容量配置62-78
• 4.1 粒子算法概述63-65
• 4.1.1 约束问题的求解64-65
• 4.2 混合储能系统的目标函数65-67
• 4.2.1 约束条件65-66
• 4.2.2 目标函数66-67
• 4.3 优化求解67-76
• 4.3.1 PSO算法(罚函数法)的弊端和改进PSO的提出67-70
• 4.3.2 微电网中储能系统的最优功率配置70-73
• 4.3.3 混合储能容量配置73-76
• 4.4 本章小结76-78
• 第五章 结论与展望78-80
• 5.1 结论78
• 5.2 展望78-80
• 致谢80-82
• 参考文献82-88
• 附录A 攻读硕士期间发表的论文88-90
• 附录B 本文所用图表90-99

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

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本文编号：770169