配合风电接入的储能系统研究

【摘要】：在能源短缺，环境保护等问题日益突出的背景下，开发清洁能源，发展低碳经济，成为了世界各国的共同选择。风能是一种取之不尽、用之不竭的可再生能源,在众多可再生能源与新能源技术中，风力发电具有很好的规模化开发条件和商业化发展前景与潜力。风力发电并网运行是实现风能大规模开发应用，实现大力发展绿蓝能源的重要途径。风电场的输出功率受随机变化的风速影响而波动，这是限制风电场并网规模的主要因素。配置储能系统是平抑风电场输出功率波动的有效途径，虽然蓄电池储能技术这些年发展十分迅速，但目前储能系统的成本十分昂贵。本文就以如何利用有限容量的蓄电池容量平抑风电场输出功率的有功波动，使其达到允许并入电网的要求为出发点就电池储能系统对风场出力的影响以及风力发电与蓄电池储能系统相配合的策略进行研究。 本文首先介绍了电池管理系统中电池端电压的测量方法及电池组的均衡方案，重点提出了一种蓄电池端电压无源检测的策略并通过实验进行了验证；在分析比较各种风场有功功率平滑的方法之后提出了采用基于风功率预测的储能系统能量管理方案来进行有功功率的平滑；接着，介绍了风功率输出预测方法并采用卡尔曼滤波的方法进行预测优化；之后，在考虑不同的风/储配比和电池储能系统可接受的吞吐功率的情况下提出储能系统能量管理的策略。 在风场有功功率平抑部分，本文在上述方法的基础上以化德49.5MW风场为例进行了算例分析，主要包括以下内容：1，对化德49.5MW风场的功率输出波动特性进行了详细的分析；2，采用移动平均法和基于风功率预测的储能系统能量管理方案分别实现风场功率平抑；3，比较在不同的储/风配比（即储能容量MWh与风电厂容量MW比为40%，45%，50%，55%，?，200%）的情况下得出该控制策略的功率波动平抑效果。结果表明：相对于平抑前42.596MW/15min的功率波动率，平抑后最大功率波动率为22MW/15min，下降了48.35%。而且，在整个平抑过程中，该功率控制策略及控制参数优化方法对电池的SOC进行了有效的管理，这极大地维护了系统的稳定运行。 【关键词】：风电并网 电池储能系统 风功率预测 卡尔曼滤波 能量管理
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM614;TM91
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第 一 章 绪论12-23
• 1.1 课题背景12-13
• 1.2 国内外研究现状13-21
• 1.2.1 风力发电技术及应用现状13-15
• 1.2.2 电池储能技术的研究现状15-18
• 1.2.3 将储能系统用于风力发电系统的研究状况18-21
• 1.3 课题研究内容21-23
• 第二章 电池管理系统23-36
• 2.1 电池组管理的必要性和方法23-24
• 2.2 电池组端电压测量24-33
• 2.2.1 电路原理25-27
• 2.2.2 光耦线性度验证及温漂特性27-28
• 2.2.3 温漂校正方法28-29
• 2.2.4 试验结果29-33
• 2.3 串联电池组的均衡方案33-35
• 2.3.1 相邻电池间的均衡33
• 2.3.2 不相邻单体件的均衡33-35
• 2.4 小结35-36
• 第三章 基于电池储能的风场有功功率平抑控制策略36-42
• 3.1 风电有功功率波动平抑原理36-38
• 3.2 均值法38-39
• 3.2.1 平均值法（AVG）38
• 3.2.2 简单移动平均法（SMA）38-39
• 3.2.3 指数移动平均法（EMA）39
• 3.3 低通滤波器法39-40
• 3.3.1 低通滤波原理39-40
• 3.4 风电有功功率波动平抑指标40-41
• 3.5 小结41-42
• 第四章 风场输出功率预测42-56
• 4.1 时间序列分析42-44
• 4.1.1 时间序列的主要分析方法42-44
• 4.2 时间序列模型44-47
• 4.2.1 白噪声时间序列44
• 4.2.2 自回归模型44-45
• 4.2.3 移动平均模型45
• 4.2.4 自回归移动平均模型45-46
• 4.2.5 整合自回归移动平均模型46-47
• 4.3 模型识别及参数估计47-51
• 4.3.1 模型识别47-48
• 4.3.2 参数估计48-51
• 4.4 基于卡尔曼滤波的风电功率预测优化51-55
• 4.4.1 离散卡尔曼滤波器介绍52-54
• 4.4.2 预测优化54-55
• 4.5 小结55-56
• 第五章 电池储能系统的能量管理策略研究56-61
• 5.1 电池储能系统能量管理策略56-58
• 5.2 基于粒子群算法的参数优化58-60
• 5.2.1 粒子群算法概述58-60
• 5.2.2 基于 PSO 的控制参数优化60
• 5.3 小结60-61
• 第六章 不同功率平抑方法的效果对比61-77
• 6.1 风场的功率输出波动分析61-63
• 6.2 简单平移平均法63-66
• 6.2.1 在不考虑储能系统 PCS 额定功率上限的情况下：63-64
• 6.2.2 考虑电池储能系统的吞吐功率上限64-66
• 6.3 基于粒子群参数优化的有功平抑法66-76
• 6.3.1 风功率预测时序模型求解66-69
• 6.3.2 卡尔曼预测优化69-71
• 6.3.3 能量管理策略的参数优化71-76
• 6.4 小结76-77
• 第七章 总结及展望77-79
• 参考文献79-82
• 致谢82-83
• 攻读学位期间取得的研究成果及发表的学术论文83

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