光伏出力的随机波动性对电网稳定运行产生一定影响,针对这一问题,提出了基于自适应变分模态分解的混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)平滑光伏出力波动方法。首先,针对典型光伏出力场景,结合光伏功率波动标准及储能元件特...光伏出力的随机波动性对电网稳定运行产生一定影响,针对这一问题,提出了基于自适应变分模态分解的混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)平滑光伏出力波动方法。首先,针对典型光伏出力场景,结合光伏功率波动标准及储能元件特性,对光伏原始功率自适应的进行变分模态分解,从而实现功率初级分配;其次,在储能系统内部,监测超级电容荷电状态,通过模糊控制对储能元件初级功率进行二次修正。研究结果表明:所提控制策略能够自适应地实现光伏出力的最佳分解及合理分配,在有效减少光伏出力波动的同时避免了储能元件出现冗余容量;基于模糊控制的初级功率优化修正,使储能元件在荷电状态(state of charge,SOC)安全范围内工作,极大延长了储能元件的经济寿命。研究结果为变分模态分解算法的广泛应用提供了坚实基础,同时为实现大规模光伏电站的可靠并网及进一步开展光伏功率在线控制提供了一定的理论依据。展开更多
为安全实现储能系统对电网准确快速调频,对于系统频率偏移引起的有功率需求,提出一种考虑荷电状态(state of charge,SOC)、健康状态(state of health,SOH)的储能辅助调频自适应优化控制策略,该策略依据储能单元实时状态决定多组储能单...为安全实现储能系统对电网准确快速调频,对于系统频率偏移引起的有功率需求,提出一种考虑荷电状态(state of charge,SOC)、健康状态(state of health,SOH)的储能辅助调频自适应优化控制策略,该策略依据储能单元实时状态决定多组储能单元参与电网一次调频的最优投切情况,在频率变化初期多组储能单元考虑健康状态共同出力,减小频率恶化程度;在频率恢复期,考虑各储能单元自身荷电状态、健康状态,在保证储能调频效果的同时,使各储能单元均处于健康工作状态,提高了储能系统的安全性和经济性。最后搭建了区域电网一次调频模型,通过阶跃和连续扰动验证了策略的有效性。展开更多
针对电网三相对称故障条件下风电场电压不稳定的问题,文章提出了一种基于神经元的风储联合系统无功功率自适应控制策略,该策略以风储联合系统公共耦合点(Point of Common Coupling,PCC)的电压和电流为控制器的输入,采用Hebb学习算法作...针对电网三相对称故障条件下风电场电压不稳定的问题,文章提出了一种基于神经元的风储联合系统无功功率自适应控制策略,该策略以风储联合系统公共耦合点(Point of Common Coupling,PCC)的电压和电流为控制器的输入,采用Hebb学习算法作为自适应律,以获得准确的无功补偿。通过动态调整控制器的参数,使储能系统协调风电达到自适应输出无功功率的效果,提高系统在电网故障下的电压稳定性和风电故障穿越能力。最后,利用Matlab/Simulink仿真验证了该控制策略的有效性和正确性,与常规PI控制策略相比,文章所提出的控制策略可使风储系统迅速提供无功功率,PCC点的电压得到明显上升。展开更多
文摘光伏出力的随机波动性对电网稳定运行产生一定影响,针对这一问题,提出了基于自适应变分模态分解的混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)平滑光伏出力波动方法。首先,针对典型光伏出力场景,结合光伏功率波动标准及储能元件特性,对光伏原始功率自适应的进行变分模态分解,从而实现功率初级分配;其次,在储能系统内部,监测超级电容荷电状态,通过模糊控制对储能元件初级功率进行二次修正。研究结果表明:所提控制策略能够自适应地实现光伏出力的最佳分解及合理分配,在有效减少光伏出力波动的同时避免了储能元件出现冗余容量;基于模糊控制的初级功率优化修正,使储能元件在荷电状态(state of charge,SOC)安全范围内工作,极大延长了储能元件的经济寿命。研究结果为变分模态分解算法的广泛应用提供了坚实基础,同时为实现大规模光伏电站的可靠并网及进一步开展光伏功率在线控制提供了一定的理论依据。
文摘为安全实现储能系统对电网准确快速调频,对于系统频率偏移引起的有功率需求,提出一种考虑荷电状态(state of charge,SOC)、健康状态(state of health,SOH)的储能辅助调频自适应优化控制策略,该策略依据储能单元实时状态决定多组储能单元参与电网一次调频的最优投切情况,在频率变化初期多组储能单元考虑健康状态共同出力,减小频率恶化程度;在频率恢复期,考虑各储能单元自身荷电状态、健康状态,在保证储能调频效果的同时,使各储能单元均处于健康工作状态,提高了储能系统的安全性和经济性。最后搭建了区域电网一次调频模型,通过阶跃和连续扰动验证了策略的有效性。
文摘针对电网三相对称故障条件下风电场电压不稳定的问题,文章提出了一种基于神经元的风储联合系统无功功率自适应控制策略,该策略以风储联合系统公共耦合点(Point of Common Coupling,PCC)的电压和电流为控制器的输入,采用Hebb学习算法作为自适应律,以获得准确的无功补偿。通过动态调整控制器的参数,使储能系统协调风电达到自适应输出无功功率的效果,提高系统在电网故障下的电压稳定性和风电故障穿越能力。最后,利用Matlab/Simulink仿真验证了该控制策略的有效性和正确性,与常规PI控制策略相比,文章所提出的控制策略可使风储系统迅速提供无功功率,PCC点的电压得到明显上升。
