提高风电接纳的储热系统容量优化配置
第38卷第4期2019年4月电工电能新技术AdvancedTechnologyofElectricalEngineeringandEnergyVol.38,No.4Apr.2019
收稿日期:2018-03-15基金项目:国家电网公司科技项目(基于新能源接纳的电网调度支持技术研究应用)、国家自然科学基金项目(U1766204)、2017年吉林省发改委产业创新专项项目(2017C017-2)、吉林省教育厅“十三五”科学技术研究项目(吉教科合字[2016]第88号)作者简介:葛维春(1961-),男,辽宁籍,教授级高级工程师,博士,主要从事电力系统运行与控制、源网荷协同接纳调控技术、智能电网调控技术等方面的研究;李军徽(1976-),男,陕西籍,副教授,主要研究方向为新能源运行与控制、大规模储能技术(通讯作者)。提高风电接纳的储热系统容量优化配置葛维春1,李军徽2,马 腾2,李家珏3,高 凯1,杨继男1,王顺江1(1.国网辽宁省电力有限公司,辽宁沈阳110004;2.东北电力大学电气工程学院,吉林省吉林市132012;3.国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,辽宁沈阳110006)摘要:在东北地区,为保证冬季供暖需求,热电联产机组热出力较高,受热、电出力耦合关系限制,风电接纳空间有限。通过电锅炉等装置将电能转换为热能存储于储热系统可以起到减小负荷峰谷差、提高电网风电接纳能力的作用。以辽宁某地区供暖期风电并网受限的情况为例,以综合效益最大化为目标,考虑储热系统投资成本、运维成本、风热转化收益、节省供热燃煤收益、补偿收益等因素,建立一种储热系统辅助电网调峰的优化配置模型,通过模型求解得到最优储热系统容量配置。最后基于辽宁电网运行数据,通过算例验证了所提配置方法的有效性。关键词:风电;峰谷差;储热系统;综合效益DOI:10.12067/ATEEE1803041 文章编号:1003-3076(2019)04-0064-07 中图分类号:TM7341 引言随着雾霾问题的日益恶化,大力开发清洁能源成为解决环境问题的有效途径[1]。在可再生能源飞速发展的同时,以风电为代表的大规模新能源并网给常规电力系统带来了诸多问题[2]。根据国家能源局最新数据统计,2017年全国风电新增并网容量为1503万kW,累计并网装机容量达1.64亿kW,占全部发电装机容量的9.2%;平均弃风率仍高达12%,弃风问题不容忽视[3,4]。由于风电具有波动性、间歇性等特点,大规模风电并网给电网调峰带来巨大负担[5,6],为应对风电并网带来的调峰问题,最大化接纳风电,火电机组需留有足够的向下调节空间[7]。在东北地区,由于冬季供暖需求较大[8],热电耦合特性限制了热电联产机组的调峰能力[9],如果进一步接纳风电将造成电网调峰机组进入非常规出力[10],可能导致机组启停调峰,使冬季电网调峰问题愈加严峻[11,12]。近年来,储热系统由于具有响应速度快、建设成本低等调峰优势而受到广泛关注[13],储热系统响应速度可达分钟级,能够实现风电功率和能量的快速转移[14],储热系统完全有能力参与系统调峰[15],起到保护电力系统安全运行的作用[16,17],储热系统将成为未来能源互联网中的重要一环[18]。截至2017年底,辽宁地区风电装机占比达18.3%,并且建立了卧牛石等大型储能项目基地,故本文以辽宁地区为例进行分析。对于储热辅助电网调峰问题已有相关的研究。文献[19]提出在热电联产电厂加装储热装置,实现热电联产机组与风电场的联合调度。文献[20]考虑风电场与热电机组的整体经济收益,提出了风电场与热电机组的联合运行策略。文献[21]考虑热电机组的热电耦合约束提出了一种计及配置储热装置的热电联产电厂及碳捕集电厂的电力系统优化调度模型。文献[22]以最低运行成本为目标,分别建立火电机组、热电联产机组、电储能系统和蓄热式电锅炉的数学模型研究其综合调度方法。文献[23]构建了含热泵的风电供热项目与弃风协调的灵活运葛维春,李军徽,马 腾,等.提高风电接纳的储热系统容量优化配置[J].电工电能新技术,2019,38(4):64-70.65 行策略,并考虑其经济性,给出了确定风电供热项目最佳配置方案的方法。本文针对辽宁地区冬季供暖期调峰能力不足情况,分析了大规模风电接入对系统调峰造成的影响以及弃风产生的原因,提出利用储热系统对电网负荷“削峰填谷”,在保证电网稳定运行条件下,辅助电网调峰,提出提高风电接纳的储热系统调峰配置方法,并通过算例验证了本文所提配置方法的有效性。2 风电接入引起的调峰问题分析2.1 调峰问题分析电力系统的安全性要求电力系统电能供需保持动态平衡,调峰机组需要适应电源变化以维持电力系统动态平衡。由于风力变化具有波动性、间歇性,导致风电出力难以控制,当风电出力较大而负荷需求较小时,调峰机组需压低其出力,如果仍然无法满足电力系统供需平衡,只能采取“弃风限电”的措施以保证电力系统的安全运行。电网调峰示意图如图1所示。图1中曲线A与曲线C之差为系统峰谷差ΔP:ΔP=Pmax-Pmin(1)式中,Pmax、Pmin分别为负荷最大值和最小值。图1 电网调峰示意图[24]Fig.1 Peakshavingdiagramofpowergrid2.2 电源结构分析辽宁省电源结构以火电为主,其次为风电,调节能力较好的水电装机比较少,辽宁省各电源占比情况见表1。表1 2017年辽宁省电源容量及其比例Tab.1 PowercapacityandproportionofLiaoningprovincein2017项目装机容量/MW占总装机容量比例(%)总装机38852100火电 2474963.7风电 711018.3其他 699318.0火电机组包括热电联产机组和常规机组。由于冬季需要保证供暖,热电联产机组热出力需保持在一定水平,受热电耦合关系限制,热电联产机组电出力随热出力保持在较高水平。并且在夜间,居民及工业用电较少,为了保证电网供需平衡只能限制常规机组的出力,所以供暖期夜间调峰机组向下调节能力有限。火电机组出力与常规机组出力、供热机组出力的关系为:P=Pe+Pre(2)式中,P为火电机组出力;Pre为供热机组出力;Pe为常规机组出力。2.3 调峰能力不足引起的风电接入受限分析目前,辽宁省风电装机容量占总装机容量的18.3%。随着大规模风电接入电网,常规调峰机组在跟随负荷变化的同时,还需承担风电并网造成的调峰压力。由于给定时段(22∶00~次日6∶00)需要保证供暖,热电联产机组受热电耦合特性限制,可接纳风电空间减小,造成大量弃风,弃风电量占可发电量的比例见表2。给定时段内平均弃风率达30.9%,在0∶00~6∶00时段内弃风现象尤为严重,平均弃风率高达35.17%,风电接入严重受限,弃风现象亟待解决。表2 22∶00~次日6∶00弃风电量占可发电量比例Tab.2 Proportionofcurtailedwindpowertopowergenerationfrom22∶00to6∶00nextday 时段弃风率(%)22∶00~23∶0022.623∶00~0:0025.10:00~1:0035.11:00~2:0035.12:00~3:0035.23:00~4:0035.24:00~5:0035.25:00~6:0035.2典型日风电出力与负荷曲线如图2所示。图2中22∶00~次日6∶00为风电大发时段,期间负荷处于低谷时期;12∶00~20∶00为风电出力低谷时段,期间负荷处于高峰时期。该典型日风电功率呈现“反调峰”特性,即负荷峰谷分布与风电场出力峰谷分布在时序上呈相反特性,这种特性将加大等效负荷峰谷差,加剧电网调峰负担。冬季夜间热负荷较高,热电联产机组向下调节能力有限,式(3)为仅火电机组及风电机组供电时,66 电工电能新技术第38卷第4期
图2 典型日风电出力与负荷曲线示意图Fig.2 Schematicdiagramoftypicaldaywindpowerandloadcurve负荷与发电机组出力对应关系,由式(3)可知火电机组下压至其最低出力时,如仍无法满足风电接纳需求,只能采取“弃风限电”的措施。故夜间常为弃风严重时段,系统调峰压力较大。Pfh=P+Pwind(3)式中,Pfh为负荷功率;Pwind为风电可发功率。储热系统可以实现能量的时空平移,在负荷低谷时期,可以提高风电接纳空间,增加风电利用率,故配置一定量储热系统可以有效辅助电网调峰。配置储热系统的同时,为提高辅助电网调峰的储热系统经济效益,需要考虑储热成本及收益情况,如何配置储热容量使其效益最大化是研究的关键问题。3 储热系统辅助调峰的优化配置方法3.1 储热系统辅助电网调峰原理风电场多发电量可以通过电锅炉等设备将电能转化为热能存储于储热系统,由图2可知调峰受限时间为22∶00~次日6∶00,此时为负荷低谷时期,风电处于大发时段,为了进一步接纳风电,火电机组需要按照最小出力发电。对于超出风电接纳空间的部分,可以配置合适容量储热对这部分受限风电进行存储,此时约束条件为:Pfh-Ph.minPwind≥0{(7)式中,PC(t)为提高接纳风电功率;η为储热转换效率;Pwind为风电可发功率;T为储热系统一天动作时段数;Δt为单时段储热动作时长;PESS为储热优化配置功率。3.2 储热系统梯级调度策略依据储热系统实际工程约束,储热系统采用梯级调度,按储热容量确定调度等级,即在调度储热过程中超过调度阈值时需按级增加调度储热容量。典型日消纳弃风储热梯级调度示意图如图3所示。
图3 典型日消纳弃风储热梯级调度示意图Fig.3 Theheatstoragetoabsorbabandonedwind确定100MW为储热单位调度等级,图3中弃风曲线大于0的部分需要调度储热系统进行消纳,可以看出风电大发时段所需调度储热系统较高,但风电出力持续时间较短,导致储热系统经济性较差,故如何合理配置储热使其经济性最优化是关键问题。3.3 储热系统容量最优配置模型及收益分析以储热系统寿命期限内效益最大化为目标,同时考虑各部分的收益及自身的成本,构建一种储热系统最优容量配置方法,其目标函数为:S(E)=max{D(E)+H(E)+B(E)-CESSE-Tη1E-CPESSPESS}(8)葛维春,李军徽,马 腾,等.提高风电接纳的储热系统容量优化配置[J].电工电能新技术,2019,38(4):64-70.67 式中,E为储热优化配置容量(MW·h);CESS为储热系统容量价格(元/(MW·h));T为储热系统寿命期限(年);η1为单位热储能运维成本(元/(MW·h));CPESS为储热系统单位功率价格(元/MW);D(E)、H(E)、B(E)分别为风热转化收益、替代供热受益、补偿收益。3.3.1 风热转化收益储热系统可有效对负荷削峰填谷,提高供热机组向下调节能力,本文定义风热转化收益为在负荷低谷时期多接纳的风电功率转化的热量收益。风热转化收益为:D(E)=KEQEη(9)式中,KE为输电企业外送单位热量的价格(元/(MW·h));QE为储热系统提高风电接纳转化的热量(MW·h);η为电锅炉电热转化效率。3.3.2 替代供热收益本文定义替代供热收益为储热系统替代供热机组所减少煤炭燃烧的成本和有害气体排放收益。替代供热收益为:H(E)=(Cf+Kfb)QE(10)式中,Cf为供热机组产生单位热量的排放废气成本(元/(MW·h));Kf为煤炭的价格(元/t);b为供热机组煤耗率(kg/(kW·h))。3.3.3 补偿收益本文定义储热系统在电网调峰瓶颈期帮助消纳弃风,避免火电机组超出规定而造成机组启停所获得的补偿收益。储热系统补偿收益为:B(E)=QEPp(11)式中,Pp为电网对非常规调峰机组的调峰电量补偿价格(元/(MW·h))。根据本文提出的储热容量优化配置方法及约束条件可知,当Pfh较小,受限风电较少且受限时间较短时,根据式(8)可知,配置少量的储热E即可提高负荷低谷时段的调峰能力;根据式(9)~式(11),随配置储热容量增加,风热转化收益D、替代供热收益H和补偿收益B会快速增加,使得储热系统的收益大于储热投资成本;当Pfh较大时,受限风电较多,根据式(8)可知,所需储热系统容量E将随之增加,考虑储热系统的成本因素,当储热系统容量超过一定值时,其收益不增反降。因此,当储热系统配置容量达到一定规模时,存在最优的配置容量使得整体经济收益达到最大化。4 算例分析4.1 算例条件以辽宁省电网为例,因为冬季需要保证供暖,夜间负荷需求处于低谷时段,风电出力比较大,因此调峰问题严重。典型日负荷高峰为19944MW,负荷低谷为15771MW;设计保证规定要求的火电机组运行方式,600MW机组7台(供热机组2台),350MW机组15台(供热机组6台),300MW机组16台(供热机组6台),200MW机组23台(供热机组10台),100MW机组22台(供热机组12台),火电机组最小出力为13471MW,可以提供的风电接纳空间为2300MW。该地区负荷情况如图4所示。
平抑风电波动的混合储能容量配置及控制策略
平抑风电波动的混合储能容量配置及控制策略
摘要：构建新型电力系统是实现“双碳”目标的必由之路，已上升为国家发展战略。风能以清洁、高效、无污染等特点成为近年新能源发展的热点。风电装机规模的持续增长在带来巨大经济效益和环境效益的同时，也给电网带来了巨大的挑战。风力发电具有较强的波动性、间歇性和随机性，其对电网可靠运行、经济运行造成的不利影响也日趋严重。
关键词：混合储能系统；风电功率波动；容量配置
1电解制氢-超级电容混合储能系统功率选择与容量配置
将储能系统直接接在“源侧”，即在风电并网前对风电功率波动进行平抑，从而使风电场输出功率满足相关规定，减小风电波动对电网造成的不利影响。本文采用电解制氢-超级电容混合储能系统平抑风电波动。能量型储能元件电解槽主要用于吸收低频功率。功率型储能元件超级电容承担吸收高频功率和向电网释放功率的任务。
1.1混合储能系统额定功率选择
本文从储能系统的经济性以及最大限度满足平抑波动需求2个角度出发，制定了混合储能系统额定功率的配置原则。首先对混合储能系统输出功率Ps(t)进行概率统计，并对其进行正态分布拟合，得到拟合曲线的均值μ和σ标准差，则输出功率Ps(t)为
式中：Ps(t)为t时刻混合储能系统输出功率，其正值代表储能系统充电，负值代表储能系统放电；Pw(t)为t时刻风电原始出力；Pg-ref(t)为在满足风电场输出功率波动量标准的前提下，经过自适应滑动平均滤波（moving average
filter，MAF）算法得到的t时刻的并网功率参考值。
不同置信水平下储能系统的额定输出功率PN(p)为
式中：p为置信水平；zp为不同置信水平p对应的z分位数。
波动平抑效果和储能系统容量呈线性关系，即储能容量越大波动平抑效果越好。两者之间存在“转折点”，当储能系统的功率大于转折点对应的功率后，波动平抑效果开始趋于平缓。若继续增大储能系统容量，波动平抑效果基本不变，但系统经济性大幅度降低。因此，本文将转折点对应的功率配置为额定功率，实现在满足系统要求的前提下尽量减少储能功率配置的目标。本文通过并网功率波动率δ(t)来衡量安装混合储能系统后风电波动的平抑效果，并网功率波动率为
并网型风光储混合发电系统中储能系统容量优化研究
第３９卷第４期 ２０１２年７月 华北电力大学学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ＮｏＡｈ Ｃｈｉｎａ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｖｏ１．３９．Ｎｏ．４ Ｊｕ１．，２０１２
并网型风光储混合发电系统中储能系统容量优化研究
何勇琪，张建成，鲍雪娜
（华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室，河北保定０７１００３）
摘要：以并网型风光储混合发电系统中储能系统容量优化为目标，利用风电、光伏的发电数据和电网的调度 数据，提出合理优化配置并网型风光储混合发电系统中由超级电容器和蓄电池组成的混合储能系统容量的方 法。进行了优化计算程序的编制和算例分析，结果表明，同时考虑电网连续电能缺失总量和电网瞬时功率缺 失两方面能提高储能系统容量优化的准确性，超级电容器和蓄电池组成的混合储能系统能提高电网整体安全 性与经济性。
关键词：风光储混合发电系统；并网；混合储能系统；容量优化
中图分类号：ＴＭ６１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００７—２６９１（２０１２）０４—０００１—０５
Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｔｏｒａｇｅ ｃａｐａｃｉｔｙ ｉｎ ｇｒｉｄ－ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ
ｗｉｎｄ／ＰＶ／ｓｔｏｒａｇｅ ｈｙｂｒｉｄ ｓｙｓｔｅｍ
ＨＥ Ｙｏｎｇ—ｑｉ，ＺＨＡＮＧ Ｊｉａｎ－ｃｈｅｎｇ，ＢＡ０ Ｘｕｅ—ｎａ
（Ｓｔａｔｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ａｌｔｅｒｎａｔｅ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｐｏｗｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ Ｒｅｎｅｗａｌｄｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｓｏｕｒｃｅｓ，
Ｎｏａｈ Ｃｈｉｎａ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂａｏｄｉｎｇ ０７１００３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇ ａｔ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍａｌ ｃａｐａｃｉｔｙ ｏｆ ｓｔｏｒａｇｅ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｔｈｅ ｇｒｉｄ—ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ｗｉｎｄ／ＰＶ／ｓｔｏｒａｇｅ ｈｙｂｒｉｄ ｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｔｈｅ ｒｅａｓｏｎａｂｌｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｔｈｅ ｃａｐａｃｉｔｙ ｏｆ Ｓｔｏｒａｇｅ Ｓｙｓｔｅｍ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｃｏｎｓｔｉｔｕｔｅｄ ｂｙ ｓｕｐｅｒ ｅａ— ｐａｃｉｔｏｒ ａｎｄ ｂａｔｔｅｒｙ，ｏｆ ｔｈｅ ｇｒｉｄ—ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ｗｉｎｄ／ＰＶ／ｓｔ０ｒａｇｅ ｈｙｂｒｉｄ ｓｙｓｔｅｍ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｄａｔａ ｏｆ ｔｈｅ ｇｅｎｅｒａｔｅｄ ｅｎ— ｅｒｇｙ ｏｆ ｗｉｎｄ ａｎｄ ＰＶ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｃｈｅｄｕｌｅ ｄａｔａ ｏｆ ｔｈｅ ｇｒｉｄ．ｂｙ ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｎｄ ｅｘａｍｐｌｅ ａｎａｌｙｓｉｓ，ｉｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｉｔ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｖｅｒａｃｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍａｌ ｃａｐａｃｉｔｙ ｏｆ ｓｔｏｒａｇｅ ｓｙｓｔｅｍ ａｆｔｅｒ ｔａｋｉｎｇ ｔｈｅ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｅｎｅｒｇｙ ｌｏｓｔ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｏｗｅｒ ｏｆ ｓｔｏｒａｇｅ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｔｏ ａｃｃｏｕｎｔ ｔｏｇｅｔｈｅｒ，ａｎｄ ｔｈｅ ｈｙｂｒｉｄ ｓｔｏｒａｇｅ ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｕｌｄ ｅｎｈａｎｃｅ ｔｈｅ ｓａｆｅｔｙ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｙ ｏｆ ｔｈｅ ｇｒｉｄ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｗｉｎｄ／ＰＶ／ｓｔ０ｒａｇｅ ｈｙｂｒｉｄ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ；ｇｒｉｄ—ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ；ｈｙｂｒｉｄ ｅｎｅｒｇｙ ｓｔｏｒａｇｅ ｓｙｓｔｅｍ；ｃａｐａｃｉｔｙ ｏｐｔｉ—
光热电站的高比例可再生能源系统混合储能容量优化配置方法
Vol.40, No.3
Mar. 2021第
40 卷 第
3 期
2021 年
3 月电工电能新技术
Advanced Technology of Electrical Engineering and Energy
光热电站的高比例可再生能源系统混合储能容量
优化配置方法
周 平
1,孙 悦
2,康 朋
1,马静波
1,于洪杰
1,田 昊
1,胡 博
2,谢开贵
2
（1.国网重庆市电力公司经济技术研究院，重庆404100；
2.输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆大学，重庆400044）
摘要：
为了兼顾可再生能源的随机性和间歇性，在电力系统中通常会配置适当的储能，以此来提高
系统的灵活性。然而储能类型和设备的差异性在传统储能优化配置问题中未被充分考虑。例如，
作为一种新兴技术的光热电站，其储能系统可以实现平抑新能源功率波动、降低储能成本等效果，
在传统问题中并未考虑。因此，本文针对传统储能优化配置研究存在的问题，提出光热-抽水蓄能-
电池复合储能系统容量优化模型以缓解新能源对电力系统带来的冲击。首先分析了电力系统中电
源负荷不平衡功率的产生，结合抽水蓄能和电池储能的特性，分别用两种储能平抑低倍频和高倍频
的出力波动，然后先研究离散傅里叶变换，再以此为基础，得出两种储能的分配功率。本文综合比
较分析储能投资运行成本、系统缺电损失费用和弃风惩罚费用，构建系统混合储能优化配置模型，
利用粒子群算法进行求解。算例基于某省的实际电网，据此验证所提方法的有效性和模型的可行
性。算例表明：本文模型比某些现有的电池-抽水蓄能容量配置方法成本更优，加入光热也可节约
储能投资，减少甚至避免了该地区潮流的反转特性。
关键词：
混合储能；离散傅里叶变换；容量优化配置；抽水蓄能电站；光热电站
DOI：
10. 12067/ATEEE2012030 文章编号：
1003-3076（2021）03-0022-10 中图分类号：
TM470. 40
1
并网型风光储互补发电系统容量优化配置
并网型风光储互补发电系统容量优化配置
随着可再生能源的快速发展，越来越多的风光储互补发电系统在全球范围内得到了推广应用。并网型风光储互补发电系统能够有效利用风力发电和光伏发电的优势，同时通过储能系统实现对电力的储存和调节，从而提高电力系统的稳定性和可靠性。在建设并网型风光储互补发电系统时，对系统的容量进行优化配置是十分关键的一步。
首先，优化配置并网型风光储互补发电系统的容量应从光伏发电和风力发电两个方面进行考虑。光伏发电系统的容量应根据当地的光照条件和太阳能资源进行确定，一般来说，在太阳能资源丰富的地区，光伏发电系统的装机容量可以适当提高；而在光照条件较差的地区，则需适当降低光伏发电系统的容量。
风力发电系统的容量则应根据当地的风力资源来确定。风力资源的评估需要考虑到年均风速、风向分布、风速变化等因素。根据当地的气象数据和风能资源评估报告，确定风力发电系统的容量。同时，还需要考虑到风力发电机组的性能特点和经济因素，选择合适的风力发电机组的数量和容量。
其次，优化配置风光储互补发电系统的储能容量也是至关重要的。储能系统的容量应根据风光发电系统的出力波动和电网负荷的变化情况进行确定。一方面，储能系统应能够承接风光发电系统的瞬时功率波动，保证电网的稳定运行；另一方面，储能系统还应能够满足电网负荷的调节需求，包括平峰填谷和调峰削峰等功能。
在优化配置风光储互补发电系统的储能容量时，需考虑到能量的平衡和经济性的因素。一般来说，系统的储能容量越大，可以实现的调节范围就越大，系统的柔性和稳定性就越强，但是相应的成本也会增加。因此，在确定储能容量时，需要综合考虑系统的运行需求和经济效益，并采用合适的经济评价指标进行分析和比较，找出最佳储能容量配置方案。
此外，还应考虑到与电网的互联方式和运行管理的要求。根据具体的运行管理要求，确定风光储互补发电系统与电网的并网方式，包括直接并网、容限并网和远程直流输电等方式。同时，还需考虑到系统的运行管理和控制要求，确保风光储互补发电系统的安全稳定运行。
大型风电场用储能装置容量的优化配置
大型风电场用储能装置容量的优化配置
一、本文概述
随着全球能源结构的转型和清洁能源的大力发展，风电作为一种可再生、无污染、储量丰富的能源形式，正受到世界各国的广泛关注和重视。大型风电场的建设和运营对于减少温室气体排放、改善能源结构、促进经济社会可持续发展具有重要意义。然而，风电的间歇性和随机性给电力系统的稳定运行带来了挑战。为了解决这个问题，储能装置在风电场中的应用逐渐成为一种有效的解决方案。储能装置可以在风电大发时吸收多余的电能，在风电出力不足时释放电能，从而平滑风电出力波动，提高电力系统的稳定性。
本文旨在研究大型风电场中储能装置容量的优化配置问题。我们将对储能装置在风电场中的应用现状进行综述，分析储能装置的种类、特性和优缺点。我们将探讨储能装置容量的优化配置方法，包括容量规划、运行策略、经济性分析等方面。在此基础上，我们将建立一个数学模型，用于评估不同配置方案下的储能装置性能和经济性。我们将通过案例分析，验证所提优化配置方法的有效性和实用性，为大型风电场储能装置的配置和运营提供理论支持和实践指导。
本文的研究不仅有助于推动储能技术在风电领域的应用和发展，也有助于提高电力系统的稳定性和经济性，促进清洁能源的可持续利用和发展。
二、风电场储能技术概述
随着全球能源结构的转型和可再生能源的大力发展，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，已在全球范围内得到了广泛的应用。然而，风电的间歇性和随机性给电力系统的稳定运行带来了挑战。为了解决这个问题，风电场储能技术应运而生，成为提高风电并网性能、保障电力系统稳定的重要手段。
风电场储能技术主要包括电池储能、超级电容储能、飞轮储能等多种类型。其中，电池储能技术因其能量密度高、技术成熟、维护方便等优点，在风电场储能领域占据了主导地位。电池储能系统通过在风电大发时充电，风电出力小时放电，实现对风电出力的平滑和稳定，有效提高了风电的并网性能和利用率。
超级电容储能和飞轮储能等新型储能技术也在风电场储能领域得到了应用。超级电容储能具有充放电速度快、循环寿命长等优点，适用于风电场的短期功率波动平抑；飞轮储能则以其快速响应、无污染等特点，在风电场调频、调峰等方面发挥了重要作用。
风电出力的储能容量配置探析
风电出力的储能容量配置探析
南方电网公司积极响应国家大力发展新能源的要求，全面推进智能、高效、可靠、绿色电网发展理念，计划到2020年实现非化石能源占一次能源消费比重达26.6%，实现减排二氧化碳5.5亿吨，对南方五省区实现碳排放下降40%～45%的目标做出积极贡献。因此，新能源在能源结构中的比重必将大幅提高。
作为新能源发电的主体，风力发电具有随机性和间歇性，若直接将其全部电力并网，会对电网安全、稳定、经济运行和电网的供电质量造成不利影响，其影响随着风电渗透率变大而加剧。针对以上问题，国内现采用的解决方案主要有两个，其一是通过风电和火电混和输送并网，但火电厂建设增加污染排放，不符合国家节能减排要求。其二是利用抽水蓄能电站，但抽水蓄能电站受地理条件和水源的影响，水电站建设受到限制[1]。最近几年日本、美国、欧洲及中东地区国家采用储能技术补偿风电场出力的波动性。因此，为风能等可再生能源配置合适容量的储能是实现风电可调度运行等问题的最有效途径。
风力发电机的输出功率具有随机性，通过储能装置使风电输出完全可控，其可实现性和经济性较差。本文将机会约束规划引入到储能装置优化配置问题上，通过将传统优化中完全满足的约束条件，软化为满足约束条件的概率高于某一置信水平，使得容量配置更具实用性。本文构建了以储能成本最小为目标，以储能电池充放电限制条件为硬约束条件，以及风电吸纳水平和平稳输出为机会约束条件的优化模型，采用模拟技术和遗传算法相结合的方法求解，并验证可行性。
一、基本介绍
风电和储能混合系统输出可以实现并网运行调度目标，也可以作为微电网运行来跟踪负荷。储能系统补偿风电输出功率的波动，其充放电功率受到额定功率和荷电状态的限制，荷电状态与储能设备充放电功率的关系如（1）所示。为避免储能设备枯竭或饱和，对储能装置的能量状态进行有效的管理，保证其运行在安全范围内。
二.储能系统容量优化配置模型
2.1基于机会约束规划的储能系统数学模型
风力发电系统中储能容量的优化配置
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风力发电系统中储能容量的优化配置
作者：张方慧 傅程 孟春玲
来源：《中国科技博览》2018年第13期
[摘 要]在新能源发电中，储能是新能源发电里必不可少且尤为重要的部分，伴随着新能源利用率的不断提高，在风力发电系统的经济运行中储能系统容量配置的合理性具有十分重要的影响。所以，从风力发电产业的长远发展来看，对储能系统的容量进行合理的优化配置，在当今的风力发电系统中，具有十分重要的意义。
[关键词]风力发电系统；电池储能容量；储能容量的优化配置
中图分类号：TM614 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）13-0125-01
近些年来，在全世界范围内对于能源的产生方法中，风力发电得到了快速的发展，然而在范围不断扩大的风电系统的规模中，由于风力的产生及风力的大小受天气的影响，所以，风力发电系统的输出功率因风能的随机性和间接性发生了很大的波动，因此，对于合理准确的预测风电产生的能量造成了困难，对电力系统的安全性及稳定性提出了挑战，对于风力发电系统的经济运行也带来了问题。所以，针对上述问题，利用储能技术，来尽可能的降低由于气候等自然原因所引起的风电系统的输出功率的波动性，对于系统旋转备用容量的减少，风电产能的风电调度计划的有效执行具有十分重要的意义，而且风力发电系统运行的安全稳定及经济方面得到了兼顾。
一、风力发电系统中储能的接入方式
储能作为新能源必不可少的一部分，在风力发电系统中占有尤为重要的地位，因此，对于风力发电系统选择的储存能量的传入方式是储存容量配备装置的过程中的一种优化措施，风力发电系统中储能的接入方式分为直流侧储能接入方式和交流侧储能接入两种情况，具体实施及分析情况如下：
1.1 直流侧储能接入方式
为防止由于发生故障导致风机端电压下降，在直流侧装置储能装置可以使风机的低电压穿透能力得到提高，可以保证风机不脱离网络运转在短时间过程中。对于风力发电系统中的储存能量的装置，可以选择用超级电容器和蓄电池。对于在风机的直流侧增加储能设备的方法的执行，可以是风力发电系统的性能得到提升，当电压在直流侧过高时，可以将系统中产生的多余的能量进行储存，当风机的电压在直流侧变低时，可以将存储能量的装备中存储的能量放出，维持风力发电系统稳定运行。因此，风电直流侧加装储能装置，可以使风能的利用率得到提高，可以在低电压时，风机能够得到正常的运行。
关于提升风电就地消纳的多介质储能系统容量的优化配置
doi：10．3969/j．issn．1009－3230．2019．03．015
关于提升风电就地消纳的多介质储能系统
容量的优化配置
温庆阳，马微然，何雨哲，曹宁绩浩
（东北电力大学电气工程学院，吉林吉林132012）
摘要：文中主要探究风电就地消纳多介质储能系统容量的优化配置。应用HESS对不平
衡功率进行平抑，DFT分解不平衡功率，确定储能容量。另外，在建立以利润最大为目标的机会
约束规划储能运行策略模型的基础上进行求解，实现了合理的规划，确定了模型的有效性。
关键词：风电；HESS；系统容量；优化配置
中图分类号：TM641文献标志码：B文章编号：1009－3230（2019）03－0048－03
OptimizationofCapacityAllocationofMediumEnergyStorageSystem
forLocalConsumptionofWindPower
WENQing－yang，MAWei－ran，HEYu－zhe，CAONing－jihao
（NortheastElectricPowerUniversity，Jilin132012，JilinProvince，China）
Abstract：Thispapermainlyexplorestheoptimalconfigurationofthecapacityofthewindpoweron
－siteabsorbingmulti－mediumenergystoragesystem．Theunbalancedpowerwassuppressedby
HESS，andtheunbalancedpowerwasdecomposedbyDFTtodeterminetheenergystoragecapacity．
Inaddition，onthebasisoftheopportunityconstrainedprogrammingstrategymodelwithmaximum
风光储微电网储能系统容量优化配置
风光储微电网储能系统容量优化配置
摘要：随着新能源的快速发展，微电网系统在城市、乡村等不同场景中得到广泛应用。然而，由于风力、光照等自然因素的影响，新能源的不稳定性给微电网的可靠性和稳定性带来了很大挑战。为了提高微电网系统的可靠性和稳定性，储能系统成为微电网中不可或缺的一部分。在储能系统中，储能容量的配置是一个重要的问题。本文针对风光储微电网，通过分析储能系统的工作原理，提出一种储能容量优化配置方案，以提高微电网系统的稳定性和可靠性。期望本文的研究能为相关人员提供借鉴参考。
关键词：微电网；储能系统；储能容量；
引言：储能技术作为能源转型的关键领域，受到了越来越多的关注。与传统的电网相比，微电网系统具有更高的可靠性和更低的传输损耗。储能系统作为微电网中的一部分，能够有效地解决新能源的不稳定性问题，提高微电网系统的可靠性和稳定性。储能系统的有效运行和优化配置是实现清洁能源高效利用和应对电力需求波动的重要手段。此外，储能系统的容量大小直接影响着微电网系统的性能，因此，储能容量的优化配置是提高微电网系统性能的重要问题。
一、储能系统的工作原理
储能系统是指将能量从一个时间段转移到另一个时间段的设备，可以对电网的电能进行储存和释放。在微电网中，储能系统可以根据负荷需求进行充放电，以保证微电网系统的稳定性和可靠性。
储能系统的工作原理主要分为两种情况：一种是储能系统的充电状态，另一种是储能系统的放电状态。当储能系统处于充电状态时，可以通过外部能源输入将能量储存到电池中，以满足后续储存能量或者供电。当外部能源充足时，储能系统会尽可能地进行充电以提高电池的电量，以应对突发负荷需求或者新能源不稳定性的影响。储能系统的充电过程需要考虑外部能源的供给能力以及电池的电量限制，避免充电过程中电池的过度充电或者过度放电。当储能系统处于放电状态时，可以通过向微电网系统供电或者对负载进行供能。在微电网系统中，当新能源的产生不足或者负载需求增加时，储能系统可以通过放电来弥补能量缺口，保证微电网系统的稳定性和可靠性。储能系统的放电过程需要考虑电池的电量限制以及负载需求，以避免放电过程中电池的过度放电或者过度充电。
风光蓄互补发电系统容量的改进优化配置方法
风光蓄互补发电系统容量的改进优化配置方法
一、本文概述
随着全球能源危机和环境问题的日益严重，可再生能源的开发与利用已成为全球关注的焦点。其中，风光蓄互补发电系统以其独特的优势，如资源分布广泛、清洁无污染、可再生等，成为了当前研究的热点。然而，风光蓄互补发电系统的容量配置问题一直困扰着研究人员，如何实现系统的优化配置以提高其发电效率和稳定性，成为了亟待解决的问题。
本文旨在研究风光蓄互补发电系统容量的改进优化配置方法。我们将对风光蓄互补发电系统的基本原理和组成部分进行详细介绍，包括风力发电、光伏发电以及储能系统等。然后，我们将分析现有容量配置方法的不足，提出一种基于多目标优化算法的改进优化配置方法。该方法将综合考虑系统的经济性、可靠性以及环保性等多个目标，以实现系统容量的最优配置。
本文还将对所提出的改进优化配置方法进行详细的数学建模和仿真验证。我们将构建风光蓄互补发电系统的数学模型，并利用多目标优化算法求解最优容量配置方案。我们将通过仿真实验验证所提方法的有效性和优越性，为风光蓄互补发电系统的实际应用提供理论支持和实践指导。 本文将深入研究风光蓄互补发电系统容量的改进优化配置方法，为解决当前可再生能源领域面临的挑战提供新的思路和方法。
二、风光蓄互补发电系统的工作原理
风光蓄互补发电系统是一种结合风力发电、光伏发电和储能技术的综合能源系统。它的工作原理基于可再生能源的互补性，通过集成风力发电、光伏发电和蓄电池储能技术，实现对自然资源的最大化利用。
风力发电是利用风力驱动风力发电机组的旋转叶片，进而带动发电机产生电能。风力发电的优点在于它是一种清洁、可再生的能源，且风资源分布广泛。然而，风力发电受到风速波动的影响，存在间歇性和不稳定性。
光伏发电是利用光伏效应将太阳能直接转换为电能的过程。光伏发电具有无噪声、无污染、维护简单等优点，是一种理想的可再生能源。然而，光伏发电也受到光照条件的影响，存在日照时间和季节性的限制。