传统高电压穿越(high voltage ride through,HVRT)过程的实现主要是针对转子过电流或直流母线过电压的单一场景设计控制策略,容易产生控制盲区。为此,提出一种基于转子电流反馈与功率不平衡响应的高电压穿越控制策略。为抑制转子过电流...传统高电压穿越(high voltage ride through,HVRT)过程的实现主要是针对转子过电流或直流母线过电压的单一场景设计控制策略,容易产生控制盲区。为此,提出一种基于转子电流反馈与功率不平衡响应的高电压穿越控制策略。为抑制转子过电流,在检测定子电压和电流的基础上,通过分解定子磁链获得转子电流直流分量参考值,将转子回路实际电流作为反馈量抵消转子回路中的直流电流分量。另外,考虑到直流母线过电压容易导致高电压穿越失败,采用功率平衡关系式推导稳定直流电压所需的控制电流参考值。若控制电流超过变流器允许工作电流范围,则考虑将输出电流限值作为控制电流参考值以最大限度利用变流器控制能力,降低直流母线过电压。仿真结果表明:所提出的控制策略能在降低过电流以及直流母线过电压的同时确保良好的动态响应性能。展开更多
在以风能为主的可再生能源系统中,风电机组由于受到风速不确定性等环境因素影响,其并网能力不稳定,电能品质较差.电池储能系统(battery energy storage system,BESS)的加入提高了风力发电的可靠性及稳定性,但目前BESS存在过度充放电问题...在以风能为主的可再生能源系统中,风电机组由于受到风速不确定性等环境因素影响,其并网能力不稳定,电能品质较差.电池储能系统(battery energy storage system,BESS)的加入提高了风力发电的可靠性及稳定性,但目前BESS存在过度充放电问题,影响了其使用寿命.基于此,本文提出了风储联合发电并网系统中BESS荷电状态(stateofcharge,SOC)的动态优化控制策略.首先,为确保储能SOC维持在相对合理的区间,对储能SOC进行合理分区;其次,根据分区结果,针对各区间分别提出了不同的控制方法,确保储能系统在最优荷电状态范围内充放电,同时还能够抑制并网风电功率波动;最后,利用实测风电场数据进行了仿真试验.结果表明,所提控制策略能有效地减少风电功率波动,从而提高了风储联合发电系统的BESS裕度、效率以及使用寿命.展开更多
风电场配置电池储能系统(Battery Energy Storage System,BESS)是提高风电场调度计划精确度的有效手段。为提高风储联合发电系统跟踪调度计划出力能力、增加BESS收益,文章提出了一种基于模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)和...风电场配置电池储能系统(Battery Energy Storage System,BESS)是提高风电场调度计划精确度的有效手段。为提高风储联合发电系统跟踪调度计划出力能力、增加BESS收益,文章提出了一种基于模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)和双层模糊控制的BESS跟踪风电计划出力控制策略。首先,基于MPC方法建立了以并网功率与计划出力偏差、储能系统剩余容量偏离理想值最小为目标;其次,结合BESS实时荷电状态(State of Charge,SOC)与风电功率计划值动态跟踪需求,通过引入第一层模糊控制规则,实时调整目标函数中的权重系数,以获得最佳跟踪效果。同时,为提高BESS收益,结合SOC和峰谷分时电价,采用第二层模糊控制规则,对BESS的充放电功率进行修正;最后,在风储联合发电系统实验平台上对所提控制策略进行了验证,仿真结果表明,与传统MPC方法相比,所提控制策略提高了风储系统跟踪计划出力能力,避免了BESS越限,具有良好的峰谷套利收益。展开更多
文摘传统高电压穿越(high voltage ride through,HVRT)过程的实现主要是针对转子过电流或直流母线过电压的单一场景设计控制策略,容易产生控制盲区。为此,提出一种基于转子电流反馈与功率不平衡响应的高电压穿越控制策略。为抑制转子过电流,在检测定子电压和电流的基础上,通过分解定子磁链获得转子电流直流分量参考值,将转子回路实际电流作为反馈量抵消转子回路中的直流电流分量。另外,考虑到直流母线过电压容易导致高电压穿越失败,采用功率平衡关系式推导稳定直流电压所需的控制电流参考值。若控制电流超过变流器允许工作电流范围,则考虑将输出电流限值作为控制电流参考值以最大限度利用变流器控制能力,降低直流母线过电压。仿真结果表明:所提出的控制策略能在降低过电流以及直流母线过电压的同时确保良好的动态响应性能。
文摘在以风能为主的可再生能源系统中,风电机组由于受到风速不确定性等环境因素影响,其并网能力不稳定,电能品质较差.电池储能系统(battery energy storage system,BESS)的加入提高了风力发电的可靠性及稳定性,但目前BESS存在过度充放电问题,影响了其使用寿命.基于此,本文提出了风储联合发电并网系统中BESS荷电状态(stateofcharge,SOC)的动态优化控制策略.首先,为确保储能SOC维持在相对合理的区间,对储能SOC进行合理分区;其次,根据分区结果,针对各区间分别提出了不同的控制方法,确保储能系统在最优荷电状态范围内充放电,同时还能够抑制并网风电功率波动;最后,利用实测风电场数据进行了仿真试验.结果表明,所提控制策略能有效地减少风电功率波动,从而提高了风储联合发电系统的BESS裕度、效率以及使用寿命.
文摘风电场配置电池储能系统(Battery Energy Storage System,BESS)是提高风电场调度计划精确度的有效手段。为提高风储联合发电系统跟踪调度计划出力能力、增加BESS收益,文章提出了一种基于模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)和双层模糊控制的BESS跟踪风电计划出力控制策略。首先,基于MPC方法建立了以并网功率与计划出力偏差、储能系统剩余容量偏离理想值最小为目标;其次,结合BESS实时荷电状态(State of Charge,SOC)与风电功率计划值动态跟踪需求,通过引入第一层模糊控制规则,实时调整目标函数中的权重系数,以获得最佳跟踪效果。同时,为提高BESS收益,结合SOC和峰谷分时电价,采用第二层模糊控制规则,对BESS的充放电功率进行修正;最后,在风储联合发电系统实验平台上对所提控制策略进行了验证,仿真结果表明,与传统MPC方法相比,所提控制策略提高了风储系统跟踪计划出力能力,避免了BESS越限,具有良好的峰谷套利收益。
