CN110299714A - 一种风电储能系统能量管理控制方法及控制系统 - Google Patents
一种风电储能系统能量管理控制方法及控制系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110299714A CN110299714A CN201910550155.5A CN201910550155A CN110299714A CN 110299714 A CN110299714 A CN 110299714A CN 201910550155 A CN201910550155 A CN 201910550155A CN 110299714 A CN110299714 A CN 110299714A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- energy
- storage system
- wind
- power
- storage
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 title claims abstract description 175
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 230000005611 electricity Effects 0.000 title claims abstract description 24
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims abstract description 25
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 30
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 9
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 7
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 claims description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 4
- 230000005684 electric field Effects 0.000 claims description 3
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 abstract description 5
- 230000004044 response Effects 0.000 abstract description 5
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 4
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 description 1
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
-
- H02J3/386—
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
- H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
- Y02E10/70—Wind energy
- Y02E10/76—Power conversion electric or electronic aspects
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E70/00—Other energy conversion or management systems reducing GHG emissions
- Y02E70/30—Systems combining energy storage with energy generation of non-fossil origin
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
- Control Of Eletrric Generators (AREA)
Abstract
本公开提出了一种风电储能系统能量管理控制方法及控制系统,通过对风‑储联合发电系统的数据的采集,通过风电并网的储能系统能量管理控制方法对储能系统的充放电状态进行控制,从而对并网风电功率进行调控,能够有效的规避不需要调整的时间段,高效的利用了储能系统,获得相对更好的功率特性和经济性,提高风电并网电能质量,实现储能系统快速的功率响应能力和功率的双向调节。根据风电功率波动量和储能转速,控制储能系统充放电功率,能够较好的控制储能系统的荷电状态,避免的过度利用储能系统,有效的平抑了风电功率的波动,改善了风电系统电压质量。
Description
技术领域
本公开涉及储能系统相关技术领域,具体的说,是涉及一种风电储能系统能量管理控制方法及控制系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息,并不必然构成在先技术。
随着风电装机容量快速增长,全国已形成至少八个千万千瓦级风电基地,风电功率的强波动性和不确定性,使得大规模风电汇集区域呈现高风电渗透、局部电网薄弱的典型的特征。与分布式光伏并网类似,高渗透率风电接入情况下,风电功率的变化会导致电网电压的激增或者骤降,会引起一系列的电压质量问题,甚至可能超出电压标准。由于风能间歇性和随机性,风独立运行系统很难提供连续稳定的能量输出,加入储能装置组成风光储联合发电系统,同时配合能系统对电能的存储和释放,改善整个风电系统的功率输出特性,缓解风电等可再生能源的间歇性和波动性与电力系统需要实时平衡之间的矛盾,降低其对电网的不利影响。因此,如何保证风电并网电压质量,增强风电功率的电网友好性提高风电的接纳规模和保障风电可持续发展亟需解决的问题。
当前,在提高风电并网电能质量方面已有较多研究,多数是利用传统的调节设备,调节设备主要包括利用静止无功发生器、STATCOM以及无源电力滤波兼无功补偿装置等。该类方法投资小,但是传统补偿设备不具备毫秒级功率动态调节的能力,功能单一,并且容量利用率低,经济性差,具备一定的局限性。
发明内容
本公开为了解决上述问题,提出了一种风电储能系统能量管理控制方法及控制系统,通过对风-储联合发电系统的数据的采集,通过风电并网的储能系统能量管理控制方法对储能系统的充放电状态进行控制,从而对并网风电功率进行调控,能够有效的规避不需要调整的时间段,高效的利用了储能系统,获得相对更好的功率特性和经济性,提高风电并网电能质量,实现储能系统快速的功率响应能力和功率的双向调节。根据风电功率波动量和储能转速,控制储能系统充放电功率,能够较好的控制储能系统的荷电状态,避免的过度利用储能系统,有效的平抑了风电功率的波动,改善了风电系统电压质量。
为了实现上述目的,本公开采用如下技术方案:
一个或多个实施例提供了一种风电并网的储能系统能量管理控制方法,包括如下步骤:
采集风电功率数据以及储能状态数据,获得风电功率波动和储能系统的实时状态;
根据获得的风电功率波动和储能系统的实时状态利用模糊算法计算储能装置的充放电功率参考值;
设定充放电功率参考值为设定值,控制储能系统的充放电状态。
一种风电并网的储能系统能量管理控制系统,包括:
数据分析层:用于采集风电功率数据以及储能状态数据,获得风电功率波动和储能系统的实时状态;
决策管理层:用于根据获得的风电功率波动和储能系统的实时状态利用模糊算法计算储能装置的充放电功率参考值;
调度控制层:用于设定充放电功率参考值为设定值,控制储能系统的充放电状态。
一种电子设备,包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令,所述计算机指令被处理器运行时,完成上述方法所述的步骤。
一种计算机可读存储介质,用于存储计算机指令,所述计算机指令被处理器执行时,完成上述方法所述的步骤。
通过采集风-储联合发电系统的数据采用模糊控制方法对储能系统的充放电状态进行控制,对并网风电功率进行调控,能够有效的规避不需要调整的时间段,高效的利用了储能系统,获得相对更好的功率特性和经济性,提高风电并网电能质量,实现储能系统快速的功率响应能力和功率的双向调节。根据风电功率波动量和储能转速,控制储能系统充放电功率,能够较好的控制储能系统的荷电状态,避免的过度利用储能系统,有效的平抑了风电功率的波动,改善了风电系统电压质量。
与现有技术相比,本公开的有益效果为:
本公开通过对风-储联合发电系统的数据的采集,通过风电并网的储能系统能量管理控制方法对储能系统的充放电状态进行控制,从而对并网风电功率进行调控,能够有效的规避不需要调整的时间段,高效的利用了储能系统,获得相对更好的功率特性和经济性,提高风电并网电能质量,实现储能系统快速的功率响应能力和功率的双向调节。根据风电功率波动量和储能转速,控制储能系统充放电功率,能够较好的控制储能系统的荷电状态,避免的过度利用储能系统,有效的平抑了风电功率的波动,改善了风电系统电压质量。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解,本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开,并不构成对本公开的限定。
图1是本公开实施例1的风-储联合发电系统;
图2是本公开实施例1的储能系统的主电路拓扑结构图;
图3是本公开实施例1的能量管理控制系统总体框图;
图4是本公开实施例1的采用模糊推理确定储能系统输出功率的参考值的原理图;
图5是本公开实施例1的模糊推理表;
图6是本公开实施例1的模糊推理结果;
图7是本公开实施例1的充放电控制策略系统图;
图8是本公开实施例1中的示例的风电功率图;
图9是本公开实施例1中的示例的风电功率波动图;
图10是采用本公开实施例1方法后的储能系统运行荷电状态曲线;
图11是采用本公开实施例1方法后的储能系统储能输出功率曲线;
图12是采用本公开实施例1中的控制方法前后的PCC电压变化曲线对比图。
具体实施方式:
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出,以下详细说明都是示例性的,旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。需要说明的是,在不冲突的情况下,本公开中的各个实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将结合附图对实施例进行详细描述。
如图1所示,风-储联合发电系统可以包括风力发电机组、储能系统以及控制储能系统充放电的能量管理控制系统,能量管理控制系统通过控制各类控制器以及采用相应的控制方法实现利用控制储能充放电状态改善电网电能质量。储能能量管理控制系统主要采集及检测到风电风力发电机组的输出功率、储能系统的充放电状态,单元节点电能质量信息等,并结合储能系统的控制模块实现储能系统的控制,进行能量的优化管理。
建立其风-储联合发电系统的设计模型,使其满足并网点电压质量要求时允许的风电功率波动范围。当风电场以恒功率因数1.0运行时,得到并网点电压,具体为:
V=1+(b0L-P2x∑)(x0L+xt2)
也可以得到电压的增量,具体为:
ΔV=[2ΔPP+(ΔP)2]x∑(x0L+xt2)
并网点电压质量要求时风电功率波动范围,具体为:
其中:P是风电功率平均值,ΔP是风电功率波动量x0,b0是单位长度的线路参数;xt1是风电并网点变压器参数;xt2是上级电网参数;V是并网点电压;xΣ=x0L+xt1+xt2。
储能系统可以采用如图2所示的主电路拓扑。由于永磁同步电机具有调速范围宽、功率密度高、效率高、功率因数高等突出优点,可以选用永磁同步电机并通过背靠背双PWM变流器和LCL滤波器联网运行的方式作为储能系统的储能单元。
假设磁路不饱和、空间磁场呈正弦分布、不计涡流损耗。永磁同步电机在静止dq坐标系下的电压方程,具体为:
可确定磁链方程,具体为:
转矩方程,具体为:
Te=1.5np(iqψd-idψq)
转矩平衡方程,具体为:
式中,R、L分别是电阻、电感;下标s、r分别表示与定子、转子相关的量;下标d、q分别表示dq坐标系中的相应分量;np转子极对数;J转子的转动惯量;TL是负载转矩;Te是电磁转矩;ωr是转子电角速度。以上6个方程构成了完整的储能系统数学模型。
所述能量管理控制系统,如图3所示,可以包括数据分析层、决策管理层、调度控制层,通过对风-储联合发电系统的数据的采集,通过风电并网的储能系统能量管理控制方法对储能系统的充放电状态进行控制,从而对并网风电功率进行调控,能够获得相对更好的功率特性和经济性,提高风电并网电能质量,实现储能系统快速的功率响应能力和功率的双向调节。
在一个或多个实施方式中公开的技术方案中,能量管理控制系统可以采用如下一种风电并网的储能系统能量管理控制方法,可以包括如下步骤:
步骤1、采集风电功率数据以及储能状态数据,获得风电功率波动和储能系统的实时状态;
步骤2、根据获得的风电功率波动和储能系统的实时状态利用模糊算法计算储能装置的充放电功率参考值;
步骤3、设定充放电功率参考值为设定值,控制储能系统的充放电状态。
所述步骤1中,采集风电功率数据获得风电功率波动具体为:根据该风电场出力监测的历史值,取典型日实际出力数据进行分析,获得风电功率波动,风电功率波动是指风电实际有功出力的随时间的变化情况,可以用风电功率波动量ΔP表示。
储能系统的实时状态具体包括:储系统能的运行状态和储能系统输出功率(即充放电功率)的变化。运行状态是指当前储能系统是处于充电状态、放电状态还是不动作状态。
所述步骤2、根据获得的风电功率波动和储能系统的实时状态利用模糊算法计算储能装置的充放电功率参考值的方法,步骤具体为:
步骤21、确定模糊推理的输入输出,并将输入输出模糊化:将风电功率波动量ΔP模糊化为7个语言值{PB,PM,PS,Z,NS,NM,NB},对应的论域取值为:{-3,-2,-1,0,1,2,3},储能系统的SOC模糊化为3个语言值{较低B,适中M,较高S},对应的论域取值为{-1,0,1},输出为充放电功率参考值Pr模糊化为7个语言值{PB,PM,PS,Z,NS,NM,NB},对应的论域取值为:{-3,-2,-1,0,1,2,3},可以如图4和5所示。
步骤22、设定模糊推理规则,根据模糊推理规则计算模糊逻辑推理控制器的输入为风电功率波动量ΔP和储能系统的SOC,输出为储能系统的充放电功率参考值Pr=-1.0~1.0pu,放电Pr为正,充电Pr为负。pu是标幺值,是一个参考单位,是可以设定的单位,例如1000V可以设定为1pu,那么按照设定的标幺值,2000V就是2pu。
对于储能系统的SOC进行分层控制构建SOC分层控制策略,对储能系统充放电功率进行实时修正,确保储能系统具有良好工作性能。因此将储能分为3个层次,其中0.4≤SOC≤0.7为适中,0≤SOC≤0.4为低层,0.7≤SOC≤1为高层。
本实施例中储能系统风电功率波动量ΔP,可以具体表示为:
ΔP=P(t)-P
公式中P为风电功率的平均值,P(t)为当前风电功率值。
所有的风电功率波动都会引起风电并网点电压越限,因此设定储能系统的动作死区。可以设定风电功率波动为-0.049P~0.051P作为储能系统的动作死区,储能系统的控制约束条件为:
其中:Pr是储能系统的充放电功率;PESrated是储能系统的额定功率;SOC是储能系统的荷电状态。可以将储能系统的动作死区对应的风电功率波动定义为风电功率波动偏差较低的范围。
推理规则可以如图5所示,模糊推理表的基本推理规则:当风电功率波动偏差较大且为正值时,或者是储能系统SOC较低时,使储能系统处于充电状态;当系统波动偏差较大且为负值时,或者是储能系统SOC较高时,使储能系统处于放电状态;当系统波动偏差较低时,或者是储能系统SOC适中时,储能系统处于保持状态。所述保持状态是指储能系统不进行运行状态的切换。图6为模糊推理结果。
所述步骤3中,设定充放电功率参考值为设定值,控制储能系统的充放电状态。具体的控制储能系统的充放电状态的充放电控制策略可以采用图7的控制方法,网侧变流器控制储能系统与电网的功率交换,机侧变流器控制直流母线电压间接实现功率控制。
其中网侧变流器控制策略采用电网侧电感电流外环和变流器侧电感电流内环的双闭环控制;机侧变流器控制策略采用电流内环和电压外环的双闭环控制。
具体的,网侧变流器控制方法采用电网侧电感电流IL1外环和变流器侧电感电流IL2内环的双闭环控制,分别输入的是风电波动功率和储能的实时功率,实现储能系统与电网的功率交换。
机侧变流器控制策略采用电流内环和电压外环的双闭环控制,通过采集储能系统中永磁同步电机输出侧电流和变流器之间的电压Udc输出,经过坐标变换和SVPWM调制,控制机侧变流器的工作状态实现功率控制。
为了说明本实施例的效果进行了仿真实验,下面通过具体的仿真示例具体说明本实施例的方法及效果。
以一台1.5MW双馈风电机组和额定功率为0.3MW的储能系统为例,建立风-储仿真模型。分别对风-储联合系统运行时储能的运行工作状态和安装储能系统前后的PCC电压进行分析。数据采样间隔Ts=1s;仿真时长100s,储能系统采用永磁同步电机的作为储能单元,其中储能额定容量为4500Wh,额定功率为0.5MW,设定良好的储能运行状态为0.1≤SOC≤0.9。
根据该风电场出力监测的历史值,取典型日实际出力数据进行分析,风电实际有功出力如图8所示,主要采集及检测到风电单元的输出功率、储能系统的充放电状态,单元节点电能质量信息等获得风电功率图如图8所示,根据步骤1获得风电功率波动量ΔP如图9所示风电功率变化迅速,风电输出在-0.218P~0.213P间剧烈波动,设定风电功率波动为-0.049P~0.051P作为储能的动作死区,不进行储能系统的工作状态的切换。因此风电功率波动量超过0.051P时,储能系统应该充电,风电功率波动量低于-0.049P时,储能系统应该放电。
执行本实施例的控制方法后,如图10所示,储能系统运行荷电状态曲线在0~2s、47~80s以及94~100s这3个时间段内,储能处于放电状态;在3~4s、41~47s以及81~94s这3个时间段内,储能处于保持状态,不进行充放电;其余时间处于充电状态。
储能输出功率变化如图11所示。在0~2s、47~80s以及94~100s这3个时间段内,储能处于放电状态;在3~4s、41~47s以及81~94s这3个时间段内,储能系统处于保持状态,不进行充放电;其余时间处于充电状态。
图12:PCC电压变化曲线;在仿真系统参数不变的情况下,对比储能系统采用本实施例的控制方法前后的PCC电压。图中With ES:表示采用本实施例的控制方法,Without ES表示未采用本实施例的控制方法。
由图12可以看出,若风电以平均功率恒定输出,PCC处的电压值为0.9549pu,PCC电压随着风电功率的波动发生波动,且二者成负相关关系。对比接入储能系统前后的PCC电压曲线知:在接入储能后,由于有功一定程度的波动得到抑制,PCC处电压波动仍然存在且相对变小,从而相对程度上改善了风电系统的电压稳定性。
通过仿真分析,当风-储联合系统采用本实施例的控制方法后,能够有效的规避不需要调整的时间段,高效的利用了储能系统。通过能量管理系统能很好地控制储能的充放电状态,使得储能系统的荷电状态处于0.1~0.8之间。仿真结果验证了能量管理系统控制方法的有效性。通过模糊算法建立的能量管理系统,根据风电功率波动量和储能转速,控制储能系统充放电功率,能够较好的控制储能系统的荷电状态,避免的过度利用储能系统,有效的平抑了风电功率的波动,改善了风电系统电压质量。
实施例2
本实施例提供一种风电并网的储能系统能量管理控制系统,包括:
数据分析层:用于采集风电功率数据以及储能状态数据,获得风电功率波动和储能系统的实时状态;
决策管理层:用于根据获得的风电功率波动和储能系统的实时状态利用模糊算法计算储能装置的充放电功率参考值;
调度控制层:用于设定充放电功率参考值为设定值,控制储能系统的充放电状态。
实施例3
本实施例提供一种电子设备,包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令,所述计算机指令被处理器运行时,完成实施例1中的方法所述的步骤。
实施例4
本实施例提供一种计算机可读存储介质,用于存储计算机指令,所述计算机指令被处理器执行时,完成实施例1中的方法所述的步骤。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已,并不用于限制本公开,对于本领域的技术人员来说,本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本公开的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述,但并非对本公开保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本公开的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。
Claims (10)
1.一种风电并网的储能系统能量管理控制方法,其特征是,包括如下步骤:
采集风电功率数据以及储能状态数据,获得风电功率波动和储能系统的实时状态;
根据获得的风电功率波动和储能系统的实时状态利用模糊算法计算储能装置的充放电功率参考值;
设定充放电功率参考值为设定值,控制储能系统的充放电状态。
2.如权利要求1所述的一种风电并网的储能系统能量管理控制方法,其特征是:采集风电功率数据获得风电功率波动具体为:根据该风电场出力监测的历史值,取典型日实际出力数据进行分析,获得风电功率波动即为风电实际有功出力的随时间的变化情况。
3.如权利要求1所述的一种风电并网的储能系统能量管理控制方法,其特征是:储能系统的实时状态为储系统能的运行状态和储能系统的输出功率的变化。
4.如权利要求1所述的一种风电并网的储能系统能量管理控制方法,其特征是:根据获得的风电功率波动和储能系统的实时状态利用模糊算法计算储能装置的充放电功率参考值的方法,步骤具体为:
步骤21、确定模糊推理的输入输出,输入为风电功率波动量ΔP和储能系统的SOC,输出为储能系统的充放电功率参考值Pr,并将输入输出模糊化;
步骤22、设定模糊推理规则,根据模糊推理规则计算储能系统的充放电功率参考值Pr。
5.如权利要求1所述的一种风电并网的储能系统能量管理控制方法,其特征是:模糊算法的推理规则为:当系统波动偏差较大且为正值时,或者是储能系统SOC较低时,使储能系统处于充电状态;当系统波动偏差较大且为负值时,或者是储能系统SOC较高时,使储能系统处于放电状态;当系统波动偏差较低时,或者是储能系统SOC适中时,储能装置处于保持状态。
6.如权利要求1所述的一种风电并网的储能系统能量管理控制方法,其特征是:设定充放电功率参考值为设定值,控制储能系统的充放电状态,具体的包括:通过网侧变流器控制储能系统与电网的功率交换,通过机侧变流器控制直流母线电压间接实现功率控制。
7.如权利要求1所述的一种风电并网的储能系统能量管理控制方法,其特征是:通过网侧变流器控制储能系统与电网的功率交换具体为:网侧变流器控制方法采用电网侧电感电流外环和变流器侧电感电流内环的双闭环控制,分别输入的是风电功率数据和储能系统的实时功率,实现储能系统与电网的功率交换;
或者
机侧变流器控制直流母线电压间接实现功率控制具体为:机侧变流器控制方法采用电流内环和电压外环的双闭环控制,输入为储能系统中永磁同步电机输出侧电流以及网侧变流器与机侧变流器之间的电压输出,经过坐标变换和SVPWM调制,控制机侧变流器的工作状态实现功率控制。
8.一种风电并网的储能系统能量管理控制系统,其特征是,包括:
数据分析层:采集风电功率数据以及储能状态数据,获得风电功率波动和储能系统的实时状态;
决策管理层:根据获得的风电功率波动和储能系统的实时状态利用模糊算法计算储能装置的充放电功率参考值;
调度控制层:设定充放电功率参考值为设定值,控制储能系统的充放电状态。
9.一种电子设备,其特征是,包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令,所述计算机指令被处理器运行时,完成权利要求1-7任一项方法所述的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征是,用于存储计算机指令,所述计算机指令被处理器执行时,完成权利要求1-7任一项方法所述的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910550155.5A CN110299714A (zh) | 2019-06-24 | 2019-06-24 | 一种风电储能系统能量管理控制方法及控制系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910550155.5A CN110299714A (zh) | 2019-06-24 | 2019-06-24 | 一种风电储能系统能量管理控制方法及控制系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110299714A true CN110299714A (zh) | 2019-10-01 |
Family
ID=68028545
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910550155.5A Pending CN110299714A (zh) | 2019-06-24 | 2019-06-24 | 一种风电储能系统能量管理控制方法及控制系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110299714A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111162551A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-05-15 | 国网内蒙古东部电力有限公司 | 一种基于风电功率超短期预测的蓄电池充放电控制方法 |
CN113364014A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-09-07 | 西安交通大学 | 一种风力发电功率储能平抑系统、控制方法及控制系统 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001157364A (ja) * | 1999-11-25 | 2001-06-08 | Nissin Electric Co Ltd | 電力系統安定化装置及びその制御方法 |
CN102522763B (zh) * | 2011-12-23 | 2014-02-26 | 中国电力科学研究院 | 储能系统平抑风电功率波动的控制方法 |
CN103956758A (zh) * | 2014-05-20 | 2014-07-30 | 电子科技大学 | 一种风储系统中储能soc优化控制方法 |
CN104600728A (zh) * | 2014-12-29 | 2015-05-06 | 国网新疆电力公司经济技术研究院 | 一种平抑风电功率波动的混合储能容量配置优化方法 |
CN104779630A (zh) * | 2015-05-08 | 2015-07-15 | 武汉大学 | 一种平抑风电输出功率波动的混合储能系统容量配置方法 |
CN105406498A (zh) * | 2016-01-13 | 2016-03-16 | 沈阳工业大学 | 风力发电混合储能系统控制方法 |
CN106067679A (zh) * | 2016-07-03 | 2016-11-02 | 东北电力大学 | 改善风电并网电能质量的飞轮储能能量管理系统的设计方法 |
-
2019
- 2019-06-24 CN CN201910550155.5A patent/CN110299714A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001157364A (ja) * | 1999-11-25 | 2001-06-08 | Nissin Electric Co Ltd | 電力系統安定化装置及びその制御方法 |
CN102522763B (zh) * | 2011-12-23 | 2014-02-26 | 中国电力科学研究院 | 储能系统平抑风电功率波动的控制方法 |
CN103956758A (zh) * | 2014-05-20 | 2014-07-30 | 电子科技大学 | 一种风储系统中储能soc优化控制方法 |
CN104600728A (zh) * | 2014-12-29 | 2015-05-06 | 国网新疆电力公司经济技术研究院 | 一种平抑风电功率波动的混合储能容量配置优化方法 |
CN104779630A (zh) * | 2015-05-08 | 2015-07-15 | 武汉大学 | 一种平抑风电输出功率波动的混合储能系统容量配置方法 |
CN105406498A (zh) * | 2016-01-13 | 2016-03-16 | 沈阳工业大学 | 风力发电混合储能系统控制方法 |
CN106067679A (zh) * | 2016-07-03 | 2016-11-02 | 东北电力大学 | 改善风电并网电能质量的飞轮储能能量管理系统的设计方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
郭家宝: "《光伏发电站设计关键技术》", 31 March 2014, 中国电力出版社 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111162551A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-05-15 | 国网内蒙古东部电力有限公司 | 一种基于风电功率超短期预测的蓄电池充放电控制方法 |
CN113364014A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-09-07 | 西安交通大学 | 一种风力发电功率储能平抑系统、控制方法及控制系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Hu et al. | A coordinated control of hybrid ac/dc microgrids with PV-wind-battery under variable generation and load conditions | |
Lamsal et al. | Output power smoothing control approaches for wind and photovoltaic generation systems: A review | |
Nadour et al. | Comparative analysis between PI & backstepping control strategies of DFIG driven by wind turbine | |
CN102354992B (zh) | 风电场无功功率控制方法 | |
Wang et al. | Utilisation of kinetic energy from wind turbine for grid connections: a review paper | |
WO2021253368A1 (en) | Coordinated control system and method of wind turbine and statcom for suppressing unbalanced voltage in dispersed wind farm | |
CN110206686A (zh) | 一种用于风力发电机组的自适应最大功率跟踪控制方法 | |
Alonso et al. | Integrated local and coordinated overvoltage control to increase energy feed-in and expand DER participation in low-voltage networks | |
CN110299714A (zh) | 一种风电储能系统能量管理控制方法及控制系统 | |
Verma et al. | Battery energy storage-based system damping controller for alleviating sub-synchronous oscillations in a DFIG-based wind power plant | |
Yan et al. | Frequency control and optimal operation of low-inertia power systems with HVDC and renewable energy: A review | |
Shi et al. | Frequency regulation control and parameter optimization of doubly-fed induction machine pumped storage hydro unit | |
Zhu et al. | An improved kinetic energy control strategy for power smoothing of PMSG-WECS based on low pass filter and fuzzy logic controller | |
Zhu et al. | An improved fuzzy logic based DC-link voltage control strategy for smoothing output power of the PMSG-WECS | |
Zhou et al. | Control strategy of DFIG and SVG cooperating to regulate grid voltage of wind power integration point | |
Palsson et al. | Control concepts to enable increased wind power penetration | |
Yadav et al. | Multimachine stability improvement with hybrid renewable energy systems using a superconducting magnetic energy storage in power systems | |
Zhu et al. | Kinetic energy based output power smoothing control and parameters design for PMSG-WECSs | |
Sanchez et al. | Dynamic model of wind energy conversion systems with variable speed synchronous generator and full-size power converter for large-scale power system stability studies | |
Albasheri et al. | Control And Power Management of DC Microgrid Based Wind/Battery/Supercapacitor | |
Li et al. | A novel power control scheme for distributed DFIG based on cooperation of hybrid energy storage system and grid-side converter | |
CN115800296B (zh) | 远海风电经vsc-mtdc并网系统的电压频率协同支撑方法 | |
Bi et al. | An improved SOC balancing strategy for HVDC modular energy storage system based on low bandwidth communication with enhanced current regulation accuracy | |
CN116937546A (zh) | 一种考虑风储并网的电网低频振荡抑制方法及系统 | |
CN105811435A (zh) | 一种智能储能发电系统的无功补偿方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20191001 |