為提高風(fēng)光儲系統(tǒng)的可調(diào)度性,建立了風(fēng)光儲發(fā)電系統(tǒng)儲能電站控制模型。結(jié)合風(fēng)/光電站的運行實際,將風(fēng)力、光伏發(fā)電的功率預(yù)測結(jié)果表示為模糊變量,給定實際功率數(shù)據(jù)曲線,以其短期預(yù)測曲線作為計劃出力曲線,以實際出力曲線和計劃出力曲線的均方根誤差最小、預(yù)測合格率最大、充放電功率平緩及儲能電量維持合理范圍為目標(biāo),以風(fēng)/光電站及儲能電站發(fā)電限值為約束條件,通過相關(guān)機會目標(biāo)規(guī)劃方法對多目標(biāo)任務(wù)進(jìn)行追蹤,利用模糊模擬及動態(tài)粒子群算法進(jìn)行求解,依據(jù)超短期預(yù)測曲線進(jìn)行滾動計算,得出控制時段內(nèi)實際出力曲線。算例仿真結(jié)果表明,該儲能控制策略符合風(fēng)光儲電站的運行實際,可使風(fēng)光儲發(fā)電系統(tǒng)很好地跟蹤計劃出力曲線。 

【文章來源】：熱力發(fā)電. 2020,49(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

風(fēng)光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)儲能電站控制模型Fig.1Thecontrolmodelofenergystoragepowerstationinwind/PV/energystoragepowersystem

154熱力發(fā)電2020年http://www.rlfd.com.cn備的儲能電站的最大充/放電功率為20MW，儲能裝置最大電量為30MW·h，最小電量為3MW·h。在仿真階段，其初始電量為18MW·h，充放電效率均為0.87，放電率ρ為0.01。該算例以風(fēng)電和光伏電站實際功率曲線為起始數(shù)據(jù)，如圖2所示。功率預(yù)測的誤差的分布參數(shù)由歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)得到[16]，為驗證出力計劃跟蹤性能，本文超短期功率預(yù)測參數(shù)σ取2.0，正、負(fù)誤差的統(tǒng)計平均值E+和E–分別取為10和–10；短期功率預(yù)測參數(shù)σ取2.3，正負(fù)誤差的統(tǒng)計平均值E+和E–分別取為30和–30。該仿真設(shè)定的儲能控制周期為1日，參考新能源功率預(yù)測系統(tǒng)考核要求，1日選定96個點，每點間隔15min；超短期預(yù)測數(shù)據(jù)為16個點，每點間隔15min。圖2風(fēng)力/光伏發(fā)電實際功率曲線Fig.2Theactualpowercurvesofwind/PVpowergeneration由圖2可知，沒有儲能裝置參與的風(fēng)、光出力曲線變化劇烈，這也符合自然情況。計劃出力曲線根據(jù)風(fēng)光實際出力曲線預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行反推，使用最小二乘法進(jìn)行曲線擬合，計劃出力曲線應(yīng)盡可能平緩。通過對每個功率點使用超短期預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行滾動計算，得出全天的實際出力曲線。儲能控制不僅要保證出力曲線匹配出力計劃，而且要保證儲能電站不過早進(jìn)入滿充和無電狀態(tài)。利用動態(tài)粒子群算法求解，風(fēng)光儲系統(tǒng)計劃出力與實際出力結(jié)果如圖3所示，儲能電站的剩余電量如圖4所示，儲能電站的充放電功率如圖5所示。由圖3可知，風(fēng)光儲聯(lián)合發(fā)電系統(tǒng)的實際出力曲線相對平滑，且與計劃出力曲線的變化趨勢保持一致，能夠較好地跟蹤計劃?

風(fēng)光儲系統(tǒng)計劃出力與實際出力Fig.3Theplannedoutputcurveandactualoutputcurveofthewind/PV/energystoragehybridsystem

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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