储能系统的能量调度文献综述
储能系统控制设计论文
储能系统控制设计论文摘要本论文旨在探讨储能系统的控制设计，以满足电力系统的需求。
储能系统在电力系统中的应用越来越广泛，通过有效的控制设计可以提高能源利用率和稳定性。
本论文首先介绍了储能系统的基本原理和分类，然后讨论了控制设计的重要性和挑战。
接着，我们提出了一种基于优化算法的控制策略，并通过仿真实验验证了该策略的有效性。
最后，本论文总结了控制设计的主要成果和未来的研究方向。
引言随着可再生能源的不断发展和普及，储能系统在电力系统中发挥着重要的作用。
储能系统可以存储电力，以在需要时释放能量。
它可以平衡电力系统中的负载和供应之间的差异，提高电力系统的稳定性和可靠性。
储能系统的控制设计是确保系统正常运行和实现最优能源利用的关键。
储能系统的基本原理和分类储能系统基于不同的工作原理可以分为电化学储能系统、机械储能系统和热储能系统。
电化学储能系统将电能转化为化学能，并通过化学反应存储能量，包括锂离子电池、钠硫电池等。
机械储能系统则将电能转化为机械能，例如压缩空气储能系统、飞轮储能系统等。
热储能系统通过将电能转化为热能进行储存，例如热电联供系统、蓄热水箱等。
控制设计的重要性和挑战储能系统的控制设计对于实现系统的稳定和优化能源利用至关重要。
控制设计需要考虑储能系统的特性和工作模式，以及电力系统的需求和限制。
挑战包括确定合适的控制算法和策略，同时考虑系统的动态特性和安全性。
基于优化算法的控制策略本论文提出了一种基于优化算法的控制策略，以实现储能系统的最优控制。
该策略通过考虑电力系统的负荷需求和储能系统的能量状态，结合优化算法来确定最佳的充放电策略。
仿真实验证明该策略能够有效提高能源利用率和系统的稳定性。
结论通过储能系统的控制设计，可以实现电力系统的稳定运行和最优能源利用。
本论文介绍了储能系统的基本原理和分类，讨论了控制设计的重要性和挑战，并提出了基于优化算法的控制策略。
仿真实验结果证明了该策略的有效性。
未来的研究方向包括进一步优化控制策略，考虑多种储能系统的协同运行等。
电力系统的电能调度与储能技术
电力系统的电能调度与储能技术随着社会的发展和人们对能源的需求不断增加，电力系统在现代生活中扮演着至关重要的角色。
然而，电力系统的供需平衡和能源储备一直是一个挑战。
为了解决这一问题，电能调度与储能技术应运而生。
本文将探讨电力系统的电能调度和储能技术的重要性、现有的调度方法以及未来的发展方向。
电能调度是指根据系统需求来控制电力的生成和消耗，以保持电力系统的稳定运行。
这一过程涉及到对电力的供给和需求进行精确地预测和分配。
电能调度的核心目标是实现电力的平衡和优化。
传统的电能调度主要基于负荷预测和发电机组计划，但这种方法存在一些局限性。
首先，负荷预测的准确性限制了电能调度的效果。
其次，传统方法没有考虑到新能源的不稳定性和间歇性。
为了克服这些问题，储能技术成为电能调度的重要手段之一。
储能技术可以将电能在需求低谷时储存起来，在需求高峰时释放，从而实现电能的平衡和优化利用。
储能技术的发展可以追溯到早期的蓄电池和抽水蓄能等。
随着科技的进步，新的储能技术如超级电容器、超导磁能储存和燃料电池不断涌现。
这些技术具有高效、可再生等特点，为电力系统的可持续发展提供了新的可能性。
当前，电力系统中常见的储能技术包括蓄电池、抽水蓄能和压缩空气储能等。
蓄电池是将电能转化为化学能并储存起来，可以在需要时将其转化回电能供电。
蓄电池的优点是能量密度高、响应速度快，并且可以进行频繁的充放电循环。
抽水蓄能是利用水位高差储存和释放能量，通过抽水将水储存在高位水池中，需要时再通过水轮发电机转化为电能。
抽水蓄能的优势在于储能容量大且易于控制。
压缩空气储能是将电能转化为压缩空气并储存起来，在需要时通过逆过程发电。
压缩空气储能的优点是适用范围广、可再生能源利用效率高。
未来，电力系统的电能调度和储能技术将会迎来更大的发展。
一方面，随着可再生能源的不断增加，传统的电能调度方法将面临更大的挑战。
新能源的产生和消耗不容易预测，因此需要更灵活、智能化的调度方法。
新能源发电中的储能系统控制技术研究
新能源发电中的储能系统控制技术研究随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，新能源发电逐渐成为解决能源和环境问题的重要途径。
然而，新能源发电的不稳定性和间歇性使得其大规模应用受到限制。
为了克服这一问题，储能系统作为新能源发电的重要组成部分逐渐受到关注。
储能系统能够将多余的电力储存起来，并在需要的时候释放出来，以平衡电网的供需关系，提高电网的稳定性和可靠性。
储能系统的控制技术是确保储能系统能够高效稳定地工作的关键。
首先，储能系统的能量管理控制是保证储能系统高效运行的基础。
能量管理控制包括对储能系统的充电和放电过程进行优化调度，以最大限度地提高能量的利用率和系统的响应速度。
其次，储能系统的电流控制是确保储能系统能够稳定运行的重要环节。
电流控制旨在保证储能系统的电流输出稳定，并根据电网的需求进行调节，以满足电网的功率平衡和电压稳定要求。
此外，储能系统的温度控制也是储能系统控制技术中的重要内容。
温度控制能够确保储能系统的温度在安全范围内，避免因温度过高而导致的损坏和降低系统的寿命。
在储能系统控制技术的研究中，有几个关键问题需要解决。
首先是储能系统的建模与优化问题。
储能系统的建模是控制技术研究的基础，只有准确建模才能实现有效的控制。
其次是储能系统的控制算法设计问题。
控制算法设计旨在提高储能系统的控制性能和稳定性。
最后是储能系统的控制策略选择问题。
控制策略选择需要根据具体的应用需求和储能系统的特点来确定最佳的控制策略，以实现最佳的控制效果。
新能源发电中的储能系统控制技术研究不仅对提高电网的可靠性和稳定性具有重要意义，也对推动新能源发电的大规模应用具有重要推动作用。
今后的研究应该从储能系统的建模与优化、控制算法设计和控制策略选择等方面展开深入研究，以进一步提高储能系统的控制性能和可靠性，为新能源发电的大规模应用提供有力支撑。
大规模储能技术及多功能应用研究综述
大规模储能技术及多功能应用研究综述摘要：随着“双碳”目标的推进，我国能源供给将实现以煤电为主到以新能源为主的系统性变革。
截至2022年7月底，我国煤电装机在电力总装机中的占比为53.3%，风电、太阳能发电等新能源发电装机占比为28%，预计2030年新能源发电装机占比将超过煤电。
随着波动性新能源装机占比的逐年增高，电力系统面临的安全稳定运行、新能源消纳、源荷供需不平衡等问题将日益突出，储能技术可以实现有功、无功的快速双向调节，在电力系统中承担着平抑新能源出力波动、提升新能源消纳、电网安全支撑、辅助服务、延缓设备扩容等多种应用功能。
本文主要分析大规模储能技术及多功能应用研究。
关键词：大规模储能技术；技术经济特性；新型电力系统；政策；多功能应用引言储能产业仍处于商业化应用初期阶段，在对储能市场主体地位认可的基础上，需尽快研究确定其市场服务类型及价格机制，在电源侧、电网侧及用户侧发挥有力调节作用，探索出支撑我国“双碳”目标的储能发展之路。
1、储能技术的种类1.1电池储能应用电池储能是电化学储能技术的主要体现方式，具有自然环境友好、响应速度快、安装便捷不受地理限制、长期经济性好的特点，技术成熟度也相对较高，是当下新能源电力系统中比较常见的储存技术，并且在电网系统中也发挥着重要的作用，不管电网系统的发展进程和内容如何，都需要借助储能技术的有效发挥才能得到具体落实。
所以储能技术的使用也是能够确保电力系统能够得到稳定运行的重要环节之一，并且也因为其具有一定的发电功能，对于电力系统的安全运转有着十分重要的作用。
在发电环节中的使用，可以结合当前实际发展需求，以智慧电网体系的构建为研究目标，通过对实际情况进行调查来看，因为智慧电网建设需要电池储能技术的有力支持，通过将这一技术在电力系统中进行合理的使用，对于运营电网提升安全性和高效性发挥着十分重要的作用，并且通过电池储能系统的实际容量选取进行深入的分析，要以当前电网的运营情况为基础并且了解区域的供电需求和建设目标，通过对所有的影响因素进行综合分析，能够找到计算储能量相关的数据。
储能技术在电力系统中的应用研究毕业论文
储能技术在电力系统中的应用研究毕业论文标题：储能技术在电力系统中的应用研究摘要：随着电力系统规模的不断扩大和可再生能源的快速发展，电力系统的灵活性和可靠性需求逐渐增加。
储能技术作为一种可调度的能量资源，可以有效地提高电力系统的运行性能和能源利用效率。
本文以储能技术在电力系统中的应用为主题，综述了储能技术的种类和原理，并重点讨论了储能技术在电力系统调度、微电网以及电力市场中的应用。
关键词：储能技术；电力系统；可再生能源；调度；微电网；电力市场引言：随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益严重，可再生能源（如太阳能和风能）逐渐成为解决能源和环境问题的重要途径。
然而，由于可再生能源的不稳定性和间断性，在将可再生能源大规模接入电力系统时，会给电力系统的稳定性和可靠性带来挑战。
为了应对这一挑战，储能技术被广泛应用于电力系统中。
一、储能技术的种类和原理1.电池储能技术2.超级电容器储能技术3.压缩空气储能技术4.储热技术二、储能技术在电力系统调度中的应用1.平滑负荷曲线2.削峰填谷3.频率调节4.电压支持三、储能技术在微电网中的应用1.微电网的概念和特点2.储能技术在微电网能量管理中的应用四、储能技术在电力市场中的应用1.参与市场交易2.提供备用容量3.降低用户电费结论：储能技术在电力系统中的应用具有重要的研究和实践价值。
通过储能技术的灵活调度，可以提高电力系统的运行性能和能源利用效率。
在未来，储能技术还将进一步推动电力系统的可持续发展和智能化改造。
然而，储能技术的应用还面临着一些技术和经济上的挑战，需要进一步研究和探索，以实现储能技术的充分发挥。
新型电力系统中储能应用功能的综述与展望
新型电力系统中储能应用功能的综述与展望一、概述随着全球能源结构的转型和可持续发展目标的提出，新型电力系统正逐渐成为未来能源体系的核心。
新型电力系统以清洁、高效、灵活为特点，其中储能技术扮演着至关重要的角色。
储能技术能够平抑电力供应与需求之间的波动，提高电力系统的稳定性和经济性，为可再生能源的大规模接入和消纳提供了有力的技术支撑。
本文旨在对新型电力系统中储能应用的功能进行全面的综述，并展望其未来的发展趋势，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
本文将简要介绍新型电力系统的基本特征和储能技术在其中的重要地位。
随后，将重点分析储能技术在新型电力系统中的主要应用功能，包括能量存储与释放、功率平衡、频率调节、电能质量控制等。
还将探讨储能技术在提升电力系统灵活性、促进可再生能源消纳、支撑微电网和虚拟电厂运营等方面的积极作用。
在展望部分，本文将分析储能技术在新型电力系统中的未来发展趋势，包括技术创新、成本降低、规模化应用等方面。
同时，还将探讨储能技术在应对能源转型挑战、促进能源互联网建设、推动能源可持续发展等方面的潜在价值和作用。
储能技术在新型电力系统中发挥着至关重要的作用，其应用功能的不断拓展和深化将为电力系统的转型升级提供强有力的支撑。
本文的综述与展望旨在加深对储能技术在新型电力系统中应用功能的理解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
1. 新型电力系统的特点与挑战清洁低碳：新型电力系统以新能源为主体，如光伏、风电等，逐步替代传统的化石能源，以实现电力生产的清洁化和低碳化。
柔性灵活：新型电力系统需要具备更高的灵活性和适应性，以应对新能源发电的不确定性和波动性。
智慧融合：新型电力系统将广泛应用智能技术和信息技术，实现电力系统的智能化管理和运行。
新能源的不确定性和波动性：新能源发电的随机性和波动性给电力系统的运行和控制带来了更大的复杂性和难度。
新能源并网消纳和系统安全可靠供电的难度：特别是在极端天气条件下，新能源的耐受能力较为脆弱，给电力系统的稳定运行带来了挑战。
储能EMS能量管理系统.docx
储能EMS能量管理系统.docx烟台开发区德联软件有限责任公司储能EMS能量管理系统1、市场趋势随着我国新能源产业的迅速发展，能源革命持续深入，储能作为未来能源系统发展的关键支撑，日渐成为各方关注的重点。
储能将是影响未来能源格局的关键技术，对其接入能量系统的安全稳定高效运行、提高能源综合利用效率、促进新能源产业发展、推动能源战略转型有重要意义。
储能在电力系统中有着广泛应用，涵盖发电、输电、配电和终端用户的所有方面。
能量管理系统(EMS)是储能系统的大脑，主要实现能量的安全优化调度。
烟台德联软件公司是国内最早开发储能EMS的企业，德联储能EMS已经在国内外几十个各种规格的储能项目上得到应用，有着丰富的实践经验和独特的算法；对当前弃风弃光、负荷不稳和峰谷价差等问题，通过优化储能控制、分布式电源出力和负荷投退等，安全、经济、高效地实现了不同应用场景（电源侧、电网侧、用户侧和辅助服务）和不同运行方式下的能量管控。
客户痛点（1）监测内容不充分监测方法较为单一，没有充分挖掘不同类型电池特性进行针对性的数据采集与状态监测，导致监测内容不充分。
电站响应时间慢监控架构不合理，无法满足毫秒至分钟级不同时间尺度的控制需求，致使电站响应时间慢，无法达到考核标准。
管控手段不科学控制方法较为简单，没有形成包含储能设备全寿命周期管理的功率调节与能量管理的优化算法，造成管控手段不科学。
（4）分析结果不全面监控数据缺乏统筹管理，没有形成运行数据的全过程、系统性规划与管控，使得分析结果不全面，运维检修缺乏大数据支撑。
解决方案建设目标1）建立电站监控系统，实时监控电站运行状态2）建立可靠稳定的数据保存机制，保证电站数据安全完整3）建立实时、可靠、完整的数据采集体系4）建立可靠的安全监控机制，确保电站遥控、遥调操作的正确性5）建立能量调度管理系统，实现储能全生命周期管理、能量优化调度设计原则1）先进性。
源荷储聚合调节_概述说明以及解释
源荷储聚合调节概述说明以及解释1. 引言1.1 概述源荷储聚合调节是一种重要的能源调节策略，广泛应用于电力系统中。
它通过集成多种资源，包括能源源头、负荷需求和储能设备等，以实现对电力系统运行的平衡和稳定性的提升。
1.2 文章结构本文主要围绕源荷储聚合调节展开论述。
首先，在概述部分将介绍该策略的定义、背景以及原理与机制。
其次，在说明部分将详细阐述源荷储聚合调节的各个方面，包括荷载调节原则、源头控制方法和储备调度策略。
然后，在解释部分将进行影响因素分析，并介绍调节效果评价标准和实际案例分析。
最后，结论部分总结了主要发现，并提出研究不足和未来研究方向建议。
1.3 目的本文旨在全面介绍源荷储聚合调节的相关内容，探讨其在电力系统中的应用领域和意义。
通过对相关原理、方法和案例的深入剖析，旨在为读者提供关于该策略的全面了解，并引发对其未来研究方向的思考。
通过本文的阐述，读者将能够理解源荷储聚合调节策略在优化电力系统运行中的重要性，并为实际应用提供参考和指导。
2. 源荷储聚合调节概述2.1 定义与背景源荷储聚合调节是指通过对能源源头、负荷和能量储备进行整合和调控，实现电力系统的平衡和稳定。
在传统电力系统中，由于能源供应和负荷需求的不确定性以及电网运行的复杂性，往往需要通过调节传统发电机组来满足电力消费的波动。
而源荷储聚合调节则是通过整合分布式能源、可再生能源、负荷灵活性以及能量储备等资源，以适应电力系统的变化需求并提高其灵活性与可靠性。
2.2 原理与机制源荷储聚合调节主要依赖于先进的信息通信技术和智能化控制系统。
通过实时监测数据和预测模型，对电力系统中各种资源的状态进行评估和预测，并根据需求变化进行相应的优化调度。
具体来说，原理包括以下几个方面：- 分布式能源协同控制：通过建立分布式能源之间的协同机制，将多个分布式发电单位协同控制为一个统一的虚拟发电机组，以提高其响应速度和稳定性。
- 可再生能源的可控性增强：通过改进可再生能源发电设备的控制策略，提高其输出功率的可控性。
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关于储能系统的能量调度的文献综述摘要：储能系统具有双向充放电的运行特性，既可以吸收电能，也可以释放电能。
鉴于此种性能，其在电力系统中通常有如下三种作用：电力系统采用储能装置可节约系统综合用电成本，在低成本时吸收电能，在高峰时释放，获得峰谷电价差带来的经济利益。
⑴储能系统用在发电端，可有效克服可再生能源发电系统的波动性，吸收不平衡功率流，从而提高发电机的稳定运行能力，起到平滑可再生能源发电系统输出波动的作用。
⑵储能系统用于输配电时，可灵活配置能源供应，可以肖峰填谷，在用电低潮，吸收功率，将电能储藏起来，在用电高峰期，释放电能，弥补供电不足，从而提高电力供应质量，提供电压和频率保障，减少线损，提高整个输配电系统的稳定性，起到了能量调度的作用。
(3)储能系统用于用户端时，可提高电路的质量，减少峰值。
本文主要论述了储能系统的第二种功能，即储能系统能有效改善微网的电能质量并提高系统稳定性，具有能量调度的作用。
关键词：储能系统;微电网；能量调度；电能质量正文：文献一：风电储能系统能量调度策略研究由于风能具有随机性和间歇性，在其并网时由于风电能波动会影响电网电能质量，此文献提出基于铅酸蓄电池储能系统、结合负荷用电预测信息，利用模糊理论“最大-最小”合成理论，合理调度储能系统充放电的电量，从而改善并网后的电网品质。
风电储能系统能量调度主要包括：电网负载用电量的预测、储能系统 ( 铅酸蓄电池组成 ) 、风力发电机组（此处不做详述）和调度控系统制器4大部分。
1、电网负载用电量的预测：根据气象条件与用电负荷的关系，把用电负荷分为以下3类： 1 ) 照明、普通家电、电炊具等这类负荷主要集中在三餐时间和晚上(尤其是7 、8月份)用电较多； 2) 工业负荷受气温和季节影响较小用电量相对来说比较稳定； 3)商场、餐饮业等负荷主要影响晚高峰且季节变化较大，然后根据负荷的特性和某地区一年的负荷用电量数据统计，做仿真图，观察其变化规律。
2、储能系统:储能系统用的是铅酸蓄电池，要对能量调度进行较为精确的充放电控制，就要求组成储能系统的铅酸蓄电池模型能够较为准确的反映出各个物理化学参数的变化对蓄电池剩余容量的影响。
参数有：Q为蓄电池充满状态时的额定容量，Eb为蓄电池的充放电时的端电压， E为受控电压源，尺为电池内阻， E0为蓄电池初始电压， K为极化常数， En为标称电压， A 为试验系数， B为试验指数，n为充放电效率，充放电过程中的电流为 (f) ，充电时(f)<0 ，放电时(f)>0 。
蓄电池的剩余电量SOC则为：SOC= (Q—∫i (t) d t )／Q x 100％蓄电池的充放电的电压：E b = E–R x i(t)E = E0 - K x SOC ／ [ SOC — Q∫i (t) d t]+A exp[ -B∫i (t) d t + Ct (Tb一 25 ) ]R = En x ( 1 - n／) x [ 1 – 0.025 x (Tb - 25)] /( 0.2 Q) 其中由于铅蓄电池的极化反应和电阻受温度的影响，故设置温度补偿，对极化效应的温度补偿因子为：Ct (Tb一 25 )；对电阻的温度补偿因子为：1—0.025 x (Tb一25 ) ，其中： Ct为温度系数 ;Tb为电池温度。
3、调度控系统制器：调度控制器采用模糊“最大一最小”算法，主要功能是平抑风电并网后的电能波动，确保向电网健康供电。
其参数有：PL是负载需要的功率，Pw 是风机发出的功率， PB是蓄电池充放电的功率△P=PL-Pw，误差e=△P-PB（其为该控制器的输入量），误差变化率ec,蓄电池充放电电流I（控制器的输出量）。
然后进行 Matlab仿真设计如图所示：4、系统运行时的分析操作：由于铅酸电池的充放电电量在20％一80 ％之间，控制策略可分为以下 4种情况：当 AP < O， SOC <80％时，控制蓄电池充电；当△P>0，SOC>20％时，控制蓄电池放电；当 AP>0，SOC<20％时，此时负荷需求较大，而蓄电池剩余电量较小，要向负载发出有效地警告；当 AP<0 ，SOC>80％时，此时负载用电量较小，而蓄电池的电量已经达到最大，需要根据负载的用电量来控制风机的发电功率。
以上4种情况在整个系统运行过程中是相互转化的。
文献二：光柴储微网系统的储能动态能量调度策略为提高徽网系统的电能质量和稳定性，此文献提出了一种基于模糊PD的储能动志调度策略，即在建立独立运行的风柴储微网系统基础上，通过Maltab／Simelink仿真验证了系统能根据频率偏差动态调度储能能量，不仅能保证储能的输出始终在零功率附近波动，而且能在一定程度上抑制系统频率的振荡，证明了该策略对系统频率确有改善作用。
其中，储能单元由著电池组和双向DC／AC转换器两部分组成．并具有能量观向流动的特点。
其用到的算法如下：其中△f频率偏差量,d△f/dt为频率偏差微分量，Kp和Kd为比倒系数和微分系数；u（t）为PD控制律输出控制量。
为了避免Kd选用不当而引起频率激烈振荡，故采用不完全微分算法代替微分算法，算法如下：其中Td为一阶惯性时间常数。
其中在进行仿真时，选择参数用到了模糊逻辑规则推理的方法，但由于其计算比较复杂，计算量比较大，本文利用建立模糊控制查询表确定参数，其具体如下：文献三：光柴储微网系统的储能动态能量调度策略研究此文献在前述文献所述方法—比例-微分（PD）储能动态调度策略的基础上，提出了另一种能量调度的方法—三段式PD先行的储能动态调度策略，克服了比例-微分储能动态策略的不足，将该储能动态策略应用于实际的微网实验平台中，并对两种情况进行实验分析比较，以验证其对频率波动的抑制作用。
实验结果表明，该改进策略确能在一定程度上改善由负荷突变和光伏波动造成的系统频率波动问题，为提高微网系统供电质量和稳定性提供了一种可行性方案。
其具体操作如下：1、PD算法如下：其中△f频率偏差量,d△f/dt为频率偏差微分量，Kp和Kd为比倒系数和微分系数；u（t）为PD控制律输出控制量。
2、三段式 PD 先行的储能动态调度策略（1）PD控制先行阶段，即储能控制器从to时刻开始根据Δf和dΔf/dt实施PD控制，直至频率超过峰值后略微有所回落结束这一阶段，其目的是让频率快速达到峰值，同时减小频率波动幅度。
其中参数Tpd为PD控制时间，它决定了这一阶段系统控制效果，当储能单元的输入指令Pref到达峰值Ppeak，并不意味此时Δf也到达峰值，因此需等到Pref略有回落时方能达到峰值。
（2）控制指令保持阶段，是一个缓冲过渡过程阶段。
其中储能的输入始终保持PD控制的结束时的参考值Phd，依靠柴油发电机调速系统的调节能力让频率快速回落至零；参数Thd为控制指令保持时间，它决定了这一阶段的性能，而Thd的取值需根据柴油机调速系统特性其确定。
（3）控制指令指数衰减阶段，控制指令按照指数形式衰减至零附近，由于要求衰减速度缓慢，因此柴油机的输出波动相对较小，从而使得频率波动得以抑制。
其中参数Kfb和Tfb分别为衰减系数和衰减时间，它们共同决定这一阶段的系统性能，Kfb为一个小于1的无量纲正实数，其取值决定了参考指令回落的速度，但同时要兼顾在衰减过程中不能给系统造成较大的频率波动，而参数Tfb的取值则由储能控制指令由Phd和Kfb共同决定的，在衰减结束期后，储能控制指令应接近零值。
其控制图如下：若t为时间，n为指数变量，即对（t -Tpd -Thd– to）/Ts取整数后的值，则改进的能量调度策略用表达式可表示为：文献四：微电网储能系统控制及其经济调度方法储能系统的经济调度方面，为实现电力储备设备的经济效益最大化，提出采取依据分时电价调度储能设备的方法，并考虑了储能系统的备用经济效益。
具体操作如下：1、以储能系统的剩余电量为状态变量，时间尺度为1h，储能系统的状态分以下三种：其中Wn，t+1为储能系统n在时间段t内的剩余电量；Pn，t 为储能系统的充电效率；An为第n个储能系统的充放电效率系数；△T为时长。
2、从运行经济效益最大化的角度，建立考虑电价的储能系统的经济调度数学模型为：式中：Ct为当前t时段内电价。
约束条件为：电池荷电状态、最大充放电功率及电池电压。
文献五:考虑调度计划和运行经济性的风电场储能容量优化计算此文献提出考虑风电场储能系统适应电网调度决策的储能容量优化计算模型。
本文的储能量优化模型可在适应现有电网调度运行方式前提下，达到最佳经济效益，实现单一时段内风电功率的平稳输出。
1、风电场储能系统储能容量优化的目标函数是风电场储能系统成本(包含运行成本和投资成本)最小，如下式所示：式中: 分别为风电场弃风能量和储能系统损失能量的对应单价；为风电场弃风能量成本；为储能系统损失能量成本；蓄电池容量额定值即为风电场优化储能容量额定值；为储能容量单位容量价格；m s为储能装置安装成本；Kw，Kp，K I为运行成本和投资成本的折中系数。
其中其风电场弃风能量和储能系统损失能量分别如式：式中：为用于描述风电场弃风能量及储能系统损失能量情况的布尔量；为机组运行限T 为考察时段，本文为一年。
2、计算方法步骤1：输人风电机组输出功率及风电场输出功率时段参考值。
步骤 2：置粒子群维数，最大迭代次数，计算精度为。
步骤 3：初始化粒子群的位置和速度，即给定当次计算下的c 值。
步骤 4 ：按式、计算当前下的和，按式计算所求粒子适应度值。
步骤 5 ：将每个粒子适应度值与其个体极值进行比较，如较优，则更新当前的个体极值P，其中n为当前循环次数。
步骤 6 ：将每个粒子适应度值与全局值进行比较，如较优，则更新当前全局极值。
步骤 7 ：计算式中：C1和 C2为粒子权重系数；W叫为惯性权重和，r1和r2 为(0 ，1)内均匀分布的随机数；Xi和Vi为第i维粒子的位置和速度；g为约束因子。
步骤 8：判断当前迭代次数与误差值是否满足要求，不满足更新值，返回步骤7，否则终止。
结论：关于储能系统的能量调度有多种不同的方法，但其归根到底都利用了储能系统的双向充放电的性能，即在用电高峰期释放电能以补充电能的不足，用电低谷期吸收电能将电能储存起来，从而保证了供电系统的可靠性和电能质量，并且有利于电力系统的经济运行。