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      考慮蓄電池記憶效應(yīng)的風(fēng)光儲(chǔ)混合系統(tǒng)控制策略研究

      2018-03-08 12:36:20殷志敏章旭泳劉平平
      浙江電力 2018年1期
      關(guān)鍵詞:記憶效應(yīng)風(fēng)光出力

      殷志敏,章旭泳,俞 強(qiáng),繆 正,劉平平

      (國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司湖州供電公司,浙江 湖州 313000)

      0 引言

      隨著可再生能源發(fā)電技術(shù)的不斷發(fā)展和石油價(jià)格的上漲,在偏遠(yuǎn)地區(qū)的發(fā)電系統(tǒng)中,可再生能源發(fā)電成為研究熱點(diǎn)[1-3]。在對(duì)風(fēng)能、太陽(yáng)能等可再生能源的研究中,有關(guān)可再生能源的效率、平抑風(fēng)電出力波動(dòng)、提高出力預(yù)報(bào)精度及混合出力形式的改善,已成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)[4-6]。

      但可再生能源發(fā)電也有其固有的不足之處,最重要的就是出力的不確定性和不可預(yù)測(cè)性[7-9]?;旌峡稍偕茉窗l(fā)電系統(tǒng)中多種資源的互補(bǔ)特性以及合適的控制策略在一定程度上能夠產(chǎn)生良好的出力特性[9-12]。同時(shí)利用儲(chǔ)能系統(tǒng)來(lái)平抑出力波動(dòng)和補(bǔ)償出力預(yù)報(bào)誤差能夠有效改善可再生能源出力的隨機(jī)性和間歇波動(dòng)性等問(wèn)題[13-15]。

      以下利用風(fēng)電和光電的短期線性預(yù)測(cè)手段,提出了考慮記憶效應(yīng)的蓄電池儲(chǔ)能充放電控制策略,建立了風(fēng)光儲(chǔ)混合系統(tǒng)各子系統(tǒng)模型,采用PSO(粒子群優(yōu)化)算法,對(duì)某實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)和光伏電站進(jìn)行了算例分析。優(yōu)化仿真結(jié)果表明:該控制策略能大大提高風(fēng)光儲(chǔ)混合系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性,具有較好的實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值。

      1 風(fēng)光儲(chǔ)混合系統(tǒng)子系統(tǒng)模型的構(gòu)建

      圖1是風(fēng)光儲(chǔ)混合系統(tǒng)的示意圖。該系統(tǒng)以孤島模式運(yùn)行,系統(tǒng)中包含風(fēng)力發(fā)電機(jī)(以下簡(jiǎn)稱風(fēng)機(jī))、太陽(yáng)能光伏陣列和蓄電池。風(fēng)能和太陽(yáng)能是主要電源,蓄電池是備用儲(chǔ)能系統(tǒng)。

      圖1 風(fēng)光儲(chǔ)混合系統(tǒng)示意

      1.1 風(fēng)機(jī)輸出特性模型

      風(fēng)機(jī)機(jī)械功率輸出的空氣動(dòng)力系統(tǒng)理想模型方程為:

      式中:ρ為空氣密度;R為風(fēng)機(jī)葉片半徑;v為葉尖來(lái)風(fēng)速度;Cp為風(fēng)機(jī)的風(fēng)能利用系數(shù)。

      風(fēng)速是風(fēng)電功率輸出特性的主要影響因素,一般采用4分量模型進(jìn)行風(fēng)速模型的描述。風(fēng)速4分量包括:基本風(fēng)分量VA、陣風(fēng)分量VB、漸變風(fēng)分量VC和隨機(jī)風(fēng)分量VD。

      (1)基本風(fēng)分量:通過(guò)風(fēng)電場(chǎng)測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)獲得的Weibull分布參數(shù)近似確定,根據(jù)Weibull分布的數(shù)學(xué)期望值可得公式(2)。

      (2)陣風(fēng)分量:表示短時(shí)間內(nèi)風(fēng)速突然變化的特性。

      式中: Vs=(maxG/2){1-cos[2π(t/TG)-(T1G/TG)]};T1G,TG,maxG分別表示陣風(fēng)起動(dòng)時(shí)間、陣風(fēng)變化周期和最大值。

      (3)漸變風(fēng)分量:描述風(fēng)速的漸變特性。

      式中: Vγ=maxR[1-(t+T2R)/(T1R-T2R)]; maxR, T1R,T2R,TR分別表示漸變風(fēng)幅值、初始時(shí)間、終止時(shí)間和保持時(shí)間。

      (4)隨機(jī)風(fēng)分量:隨機(jī)風(fēng)分量一般采用隨機(jī)噪聲風(fēng)來(lái)描述。

      φi為0~2π均勻分布的隨機(jī)變量;F為擾動(dòng)范圍;KN為地表粗糙系數(shù);μ為相對(duì)高度的平均風(fēng)速;N為頻譜取樣點(diǎn)數(shù);ωi為各個(gè)頻率段的頻率。

      圖2為4種風(fēng)速特性典型曲線,根據(jù)上述4種風(fēng)速成分的組合可以模擬自然風(fēng)的風(fēng)速,因此實(shí)際作用在風(fēng)機(jī)上的風(fēng)速可以用式(6)表示[31]。

      圖2 4種風(fēng)速特性典型曲線

      1.2 光伏輸出功率模型

      可以在電流源上并聯(lián)一個(gè)二極管D作為光伏電池模型,如圖3所示。

      式中:Iph是常量;Voc是光伏電池單元的電壓;Io是飽和電流;m是理想的因子;k是Bultsman常數(shù);Tc是光伏單元的溫度;ID為流經(jīng)二極管的電流。

      圖3光伏單元等效模型

      1.3 蓄電池模型

      一般蓄電池電氣模型等價(jià)于1個(gè)電壓源E串聯(lián)1個(gè)電阻Ro,如圖4所示。

      蓄電池的端電壓為:

      圖4 蓄電池等效模型

      圖5所示的蓄電池模型中包含2個(gè)量,一個(gè)是寬度c,對(duì)應(yīng)最小可用電量q1;另一個(gè)是寬度(1-c),對(duì)應(yīng)限制的最大充電量q2。

      蓄電池的電量模型可表示如下:

      圖5 蓄電池出力原理

      1.4 考慮蓄電池記憶效應(yīng)的兩象限斬波器模型

      在構(gòu)建的混合系統(tǒng)中,采用含兩象限斬波器的蓄電池充放電電路,如圖6所示。

      圖6 兩象限斬波器的蓄電池充放電電路

      斬波器用于風(fēng)機(jī)與光伏能量管理系統(tǒng)中,當(dāng)風(fēng)光混合系統(tǒng)輸出功率高于負(fù)荷時(shí)蓄電池充電,當(dāng)系統(tǒng)負(fù)荷缺電時(shí)通過(guò)控制蓄電池放電。

      考慮到蓄電池記憶效會(huì)產(chǎn)生過(guò)充和過(guò)放現(xiàn)象,將斬波器電感值提高到原來(lái)的2倍,并采用快速充放電控制策略,可以有效避免蓄電池記憶效應(yīng)。

      2 算例分析

      以新疆電力調(diào)度中心EMS(能量管理系統(tǒng))獲取的新疆吐魯番某風(fēng)電場(chǎng)(148.5 MW)2017年風(fēng)電全年出力數(shù)據(jù)和哈密某光伏電站(54.5 MW)出力數(shù)據(jù)為樣本,采樣時(shí)間間隔均為1 min,累計(jì)有效總數(shù)據(jù)為572 566個(gè),以蓄電池作為儲(chǔ)能設(shè)備,對(duì)文中所述風(fēng)光儲(chǔ)控制策略的正確性和可行性進(jìn)行計(jì)算分析。

      圖7為采樣間隔為10 min時(shí)該風(fēng)電場(chǎng)全年出力數(shù)據(jù)。圖8為該風(fēng)電場(chǎng)全年典型平均風(fēng)速。圖9為該光伏電站在不同溫度和不同光照強(qiáng)度下的I-V曲線。

      圖7 風(fēng)電場(chǎng)實(shí)際出力

      圖8 風(fēng)電場(chǎng)典型年平均風(fēng)速

      圖10為加裝儲(chǔ)能前后風(fēng)光功率波動(dòng)情況,采樣間隔為1 min,實(shí)線為未加裝儲(chǔ)能前的風(fēng)光功率,虛線為加裝儲(chǔ)能后風(fēng)光儲(chǔ)合成出力??梢悦黠@看出,接入儲(chǔ)能裝置后的風(fēng)光儲(chǔ)功率曲線變得平滑,波動(dòng)明顯減小。

      圖11采用文中所提控制策略,為避免蓄電池的記憶效應(yīng),將蓄電池SOC(荷電狀態(tài))限制在15%~85%之間,能有效防止蓄電池產(chǎn)生過(guò)充和過(guò)放現(xiàn)象。

      圖9 光伏電站不同溫度T和光照強(qiáng)度S下的光伏I-V曲線

      圖10 加裝儲(chǔ)能前后的風(fēng)光功率波動(dòng)情況

      圖11 考慮蓄電池記憶效應(yīng)后24 h的SOC變化

      采用PSO算法,對(duì)風(fēng)光系統(tǒng)和風(fēng)光儲(chǔ)系統(tǒng)2種模式進(jìn)行了成本計(jì)算。其中,風(fēng)光系統(tǒng)成本為風(fēng)光固定投資成本,風(fēng)光儲(chǔ)總系統(tǒng)為風(fēng)光儲(chǔ)固定成本減去儲(chǔ)能補(bǔ)償?shù)娘L(fēng)光棄風(fēng)成本。從圖12可以看出風(fēng)光儲(chǔ)混合系統(tǒng)的總成本要明顯低于單一模式下的風(fēng)光系統(tǒng)總成本。在同一負(fù)荷下,由于蓄電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電能有效彌補(bǔ)風(fēng)光系統(tǒng)與負(fù)荷之間的能量差值,節(jié)約由此而產(chǎn)生的費(fèi)用,從而提高了經(jīng)濟(jì)性。

      3 結(jié)語(yǔ)

      圖12 風(fēng)光儲(chǔ)混合系統(tǒng)與單一風(fēng)光系統(tǒng)成本對(duì)比

      建立了風(fēng)光儲(chǔ)混合系統(tǒng)子系統(tǒng)模型,提出考慮記憶效應(yīng)的蓄電池系統(tǒng)控制策略,利用風(fēng)光的短期線性預(yù)測(cè)手段,采用PSO算法,對(duì)新疆某含儲(chǔ)能的實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)和光伏電站進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,并對(duì)風(fēng)光儲(chǔ)混合系統(tǒng)與單一模式下的風(fēng)光系統(tǒng)總成本進(jìn)行了對(duì)比分析,結(jié)果表明:考慮記憶效應(yīng)的蓄電池儲(chǔ)能系統(tǒng)控制策略能夠提高風(fēng)光儲(chǔ)混合系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性,具有較好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

      [1]殷志敏,晁勤,王一波,等.波動(dòng)率優(yōu)于國(guó)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)的風(fēng)電場(chǎng)儲(chǔ)能容量經(jīng)濟(jì)優(yōu)化配置[J].可再生能源,2016,34(1)∶86-94.

      [2]殷志敏,晁勤,王純琦,等.基于風(fēng)儲(chǔ)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的儲(chǔ)能容量?jī)?yōu)化配置[J].可再生能源,2016,34(1)∶64-71.

      [3]ZHIMIN YIN,QIN CHAO.An Optimization Calculation Method of Wind Farm Energy Storage Capacity based on Economic Dispatch[J].International Journal of Hybrid Information Technology,2016,9(9)∶231-244.

      [4]周雙喜,王海超,陳壽孫,等.風(fēng)力發(fā)電運(yùn)行價(jià)值分析[J].電網(wǎng)技術(shù),2006,30(14)∶98-102.

      [5]盛四清,檀曉林,李歡,等.含風(fēng)電場(chǎng)的互聯(lián)電力系統(tǒng)備用容量?jī)?yōu)化[J].電網(wǎng)技術(shù),2013,37(11)∶3067-3072.

      [6]張麗英,葉廷路,辛耀中,等.大規(guī)模風(fēng)電接入電網(wǎng)的相關(guān)問(wèn)題及措施[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2010,30(25)∶1-9.

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      [8]嚴(yán)干貴,劉嘉,崔楊,等.利用儲(chǔ)能提高風(fēng)電調(diào)度入網(wǎng)規(guī)模的經(jīng)濟(jì)性評(píng)價(jià)[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2013,33(22)∶45-52.

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      [11]陸秋瑜,胡偉,鄭樂(lè),等.多時(shí)間尺度的電池儲(chǔ)能系統(tǒng)建模及分析應(yīng)用[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2013,33(16)∶86-93.

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      [13]徐群,呂曉祿,武乃虎,等.考慮電池壽命和過(guò)放現(xiàn)象的風(fēng)電場(chǎng)儲(chǔ)能容量?jī)?yōu)化[J].電網(wǎng)技術(shù),2014,38(6)∶1505-1511.

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