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ag真人合格~heji⒍vip:基于预测控制的储能系统多时间尺度动态响应优化研究

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简介ag真人合格~heji⒍vip:基于预测控制的储能系统多时间尺度动态响应优化研究

本文发表在《全球能源互联网》2020年第3期,受国家自然科学基金项目(51907024)资助。 文章导读风电作为无污染可再生能源的代表,得到了广泛应用。 然而,随着风电渗透率的不断增加,其随机性和不稳定性已经成为影响微网可靠运行及其电能质量的巨大挑战。 风电的峰谷特性及波动性给电力系统带来诸多负面影响,且风电预测误差具有随时间延长而增大的特点。

针对上述问题,本研究提出一种基于模型预测控制(MPC)技术的储能系统多时间尺度动态响应优化技术,利用不同储能系统的容量与响应速度特性,滚动优化风电系统的输出功率。 此外,在上下2层滚动优化过程中选取不同的滚动时域及预测步长,结合离散傅里叶变换所得的幅频特性曲线,得到MPC策略的滚动时域及预测步长对优化结果的影响并进行原理分析,最终验证所提方法的有效性和可行性。

文章亮点1)利用双层储能系统改善了风电的峰谷特性及波动性问题;2)利用MPC技术解决了由于风电预测误差随时间延长而增大而导致的优化控制策略与实际需求偏差较大的问题;3)证实了针对不同风电功率的特征,通过调整MPC的滚动时域及步长可以达到更优的调节效果。

摘要风电固有的随机性使其难以在长时间尺度上被准确预测,且预测误差随预测时间的延长而增大,导致用于抑制风电随机性的储能控制策略往往与实际需求偏差较大。

为了有效应对风电的动态随机性,应用由不同响应能力及容量的储能单元组成的混合储能系统,提出一种基于多时间级分层思想与模型预测控制(modelpredictivecontrol,MPC)理论相结合的混合储能分层MPC优化策略,实现对风电和储能的精准控制。 在对风电进行周期预测的基础上构建储能分层动态响应优化模型,上层优化利用大功率慢速响应储能单元在长时间尺度上对风电进行能量转移,下层优化利用小功率快速响应储能单元在短时间尺度上平滑风电波动,且上层优化结果作为下层优化的状态变量。

通过分层MPC,不同时间级的风电周期预测信息不断滚动更新,各层间的储能优化控制也可得到有效协调。 针对微网中的风储联合发电系统,通过改变分层MPC的滚动时域及步长,得到适用于算例的最优参数。

仿真结果验证了该策略可以动态响应风电变化,并有效改善风储系统输出的峰谷特性和波动性。 主要内容微网内的风储联合发电系统由风电系统、双层储能系统及双层MPC控制器组成。

Tags: 电力 

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