大型风电场用储能装置容量的优化配置

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大型风电场用储能装置容量的优化配置

大型风电场用储能装置容量的优化配置一、本文概述随着全球能源结构的转型和清洁能源的大力发展，风电作为一种可再生、无污染、储量丰富的能源形式，正受到世界各国的广泛关注和重视。

大型风电场的建设和运营对于减少温室气体排放、改善能源结构、促进经济社会可持续发展具有重要意义。

然而，风电的间歇性和随机性给电力系统的稳定运行带来了挑战。

为了解决这个问题，储能装置在风电场中的应用逐渐成为一种有效的解决方案。

储能装置可以在风电大发时吸收多余的电能，在风电出力不足时释放电能，从而平滑风电出力波动，提高电力系统的稳定性。

本文旨在研究大型风电场中储能装置容量的优化配置问题。

我们将对储能装置在风电场中的应用现状进行综述，分析储能装置的种类、特性和优缺点。

我们将探讨储能装置容量的优化配置方法，包括容量规划、运行策略、经济性分析等方面。

在此基础上，我们将建立一个数学模型，用于评估不同配置方案下的储能装置性能和经济性。

我们将通过案例分析，验证所提优化配置方法的有效性和实用性，为大型风电场储能装置的配置和运营提供理论支持和实践指导。

本文的研究不仅有助于推动储能技术在风电领域的应用和发展，也有助于提高电力系统的稳定性和经济性，促进清洁能源的可持续利用和发展。

二、风电场储能技术概述随着全球能源结构的转型和可再生能源的大力发展，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，已在全球范围内得到了广泛的应用。

然而，风电的间歇性和随机性给电力系统的稳定运行带来了挑战。

为了解决这个问题，风电场储能技术应运而生，成为提高风电并网性能、保障电力系统稳定的重要手段。

风电场储能技术主要包括电池储能、超级电容储能、飞轮储能等多种类型。

其中，电池储能技术因其能量密度高、技术成熟、维护方便等优点，在风电场储能领域占据了主导地位。

电池储能系统通过在风电大发时充电，风电出力小时放电，实现对风电出力的平滑和稳定，有效提高了风电的并网性能和利用率。

超级电容储能和飞轮储能等新型储能技术也在风电场储能领域得到了应用。

风力发电系统中储能容量的优化配置

风力发电系统中储能容量的优化配置作者：张方慧傅程孟春玲来源：《中国科技博览》2018年第13期[摘要]在新能源发电中，储能是新能源发电里必不可少且尤为重要的部分，伴随着新能源利用率的不断提高，在风力发电系统的经济运行中储能系统容量配置的合理性具有十分重要的影响。

所以，从风力发电产业的长远发展来看，对储能系统的容量进行合理的优化配置，在当今的风力发电系统中，具有十分重要的意义。

[关键词]风力发电系统；电池储能容量；储能容量的优化配置中图分类号：TM614 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）13-0125-01近些年来，在全世界范围内对于能源的产生方法中，风力发电得到了快速的发展，然而在范围不断扩大的风电系统的规模中，由于风力的产生及风力的大小受天气的影响，所以，风力发电系统的输出功率因风能的随机性和间接性发生了很大的波动，因此，对于合理准确的预测风电产生的能量造成了困难，对电力系统的安全性及稳定性提出了挑战，对于风力发电系统的经济运行也带来了问题。

所以，针对上述问题，利用储能技术，来尽可能的降低由于气候等自然原因所引起的风电系统的输出功率的波动性，对于系统旋转备用容量的减少，风电产能的风电调度计划的有效执行具有十分重要的意义，而且风力发电系统运行的安全稳定及经济方面得到了兼顾。

一、风力发电系统中储能的接入方式储能作为新能源必不可少的一部分，在风力发电系统中占有尤为重要的地位，因此，对于风力发电系统选择的储存能量的传入方式是储存容量配备装置的过程中的一种优化措施，风力发电系统中储能的接入方式分为直流侧储能接入方式和交流侧储能接入两种情况，具体实施及分析情况如下：1.1 直流侧储能接入方式为防止由于发生故障导致风机端电压下降，在直流侧装置储能装置可以使风机的低电压穿透能力得到提高，可以保证风机不脱离网络运转在短时间过程中。

对于风力发电系统中的储存能量的装置，可以选择用超级电容器和蓄电池。

风力发电系统中储能容量的优化配置

（ＢＥＳＳ）ｉｓｂｕｉｌｔ．Ｔｈｅｎ，ａｃａｐａｃｉｔｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙｏｆｔｈｅｅｎｅｒｇｙｓｔｏｒａｇｅｓｙｓｔｅｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｉｓｓｔｒａｔｅ－
ＥｎｅｒｇｙＳｔｏｒａｇｅＣａｐａｃｉｔｙＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＷｉｎｄＰｏｗｅｒＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ
ＣＨＥＮＧＳｈｉｊｕｎ，ＺＨＡＮＧＬｉｚｉ（ＳｔａｔｅＫｅｙＬቤተ መጻሕፍቲ ባይዱａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＡｌｔｅｒｎａｔｅＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｗｉｔｈＲｅｎｅｗａｂｌｅＥｎｅｒｇｙＳｏｕｒｃｅｓ，Ｎｏｒｔｈ
中图分类号：ＴＭ９１１文献标志码：Ａ文章编号：１００３ — ８９３０（２０１５）０３ — ００７１ — ０５
ＤＯＩ：１０．３９６９￣．ｉｓｓｎ．１００３ — ８９３０．２０１５．０３．１３
第２７卷第３期
２０１５年３月
电力系统及其自动化学报
ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＵ－ＥＰＳＡ

风电场中储能系统的功率和容量优化配置

风电场中储能系统的功率和容量优化配置文艺;张步涵;毛承雄;王魁;毛彪;曾杰;陈迅【摘要】With the installed capacity of wind power increasing, the influence of wind power on the eco- nomic and stable operation of the power system are drawing more and more attention. Among the methods that have been put forward in order to smooth the wind-power output volatility, the implementation of en- ergy storage system to improve the performance of wind energy generation is a quite promising approach,and it is a meaningful topic on which we study how to choose energy storage device with the smallest ca- pacity to achieve a long-time stable output of the wind farm. A solution of the optimization of the power and capacity of energy-storage device is put forward in this paper, where the standard deviation of the wind-power output fluctuation is set as the objective function. The optimization is programmed based on the CPSO algorithm, and the validity of this solution is verified with practical examples.%针对如何用最小的储能装置实现风电场长时间稳定输出的课题，对风电机组中储能装置的配置功率、配置容量的大小及其对风电机组有功功率输出的优化作用进行了研究，提出了以风电机组及储能装置的输出功率波动标准差为指标的储能系统的功率和容量优化方案，并编写了基于CPSO算法的目标函数优化程序，针对单台风力发电机组一天的风电功率数据进行了优化计算，得出了储能装置额定容量及额定功率的优化组合方案，验证了该方案的有效性．【期刊名称】《湖北工业大学学报》【年(卷),期】2012(027)001【总页数】4页(P18-21)【关键词】风力发电;储能系统;风电功率平抑;优化配置;CPSO算法【作者】文艺;张步涵;毛承雄;王魁;毛彪;曾杰;陈迅【作者单位】强电磁工程与新技术国家重点实验室华中科技大学,武汉430074;强电磁工程与新技术国家重点实验室华中科技大学,武汉430074;强电磁工程与新技术国家重点实验室华中科技大学,武汉430074;强电磁工程与新技术国家重点实验室华中科技大学,武汉430074;强电磁工程与新技术国家重点实验室华中科技大学,武汉430074;广东电网公司电力科学研究院,广东广州510600;广东电网公司电力科学研究院,广东广州510600【正文语种】中文【中图分类】TM614由风力发电并网引起的电力系统经济性和稳定性问题越来越受到人们关注.要达到保证系统安全稳定运行且最大化利用风能的目标，运用储能装置已成为广大学者的共识［1－3］，研究如何用最小的储能装置实现风力发电长时间稳定、经济运行是一个有意义的课题.文献［4］将负荷设为恒定值，以风电机组输出功率特性函数和风速概率分布函数为基础，提出一种大型风电场长时间稳定输出所需储能容量的计算方法.文献［5］根据电网对可再生能源功率输出的不同要求和蓄电池自身运行约束，提出了BESS动态充放电策略和两种优化目标，给出了系统中BESS配置数量.目前涉及风电机组配置储能系统时的容量及功率选择方案大多从电力市场的经济角度［6］出发，或由风速预测的累积误差［7］来确定，没有评估储能系统平滑风电有功功率输出的效果.样本标准差［8－9］可以反映一组随机数据个体间的离散程度，同样可以用于评估风电机组有功功率输出，以及用于确定储能系统的功率和容量.本文在综合考虑系统稳定性和经济性的基础上，提出了以减小风电机组及储能装置有功输出的标准差作为储能容量及功率优化配置的评判标准，并编写基于CPSO算法的程序来分析目标函数，通过具体算例验证该优化方案的有效性.1 储能容量及功率优化方案1.1 目标函数一个较大的标准差，代表大部分的数值和其平均值之间差异较大；而一个较小的标准差，则代表这些数值和其平均值之间差异较小.本文采用样本标准差作为风电机组及储能装置有功功率输出波动的评价指标.风电机组及储能装置的有功输出功率样本标准差式中，Pav为一个周期内风电的平均有功功率，且为风电场在时段t输出的有功功率）；为储能装置在时段t的充、放电功率；T为一个周期内的时段数，也即样本的个数.1.2 约束条件1.2.1 储能装置能约束式中为储能装置在时段t末储存的能量；ESmin为储能装置的最小储存能量；ESmax为储能装置的最大储存能量，本文假定ESmin＝0.02ESN，ESmax＝0.98ESN（ESN为储能装置的额定容量）.1.2.2 充放电功率约束储能装置存在充放电功率极限约束，又由于储能装置属于风电场的组成部分，故任一时刻储能装置的充电功率必然小于风电场的输出功率.故有：式中分别为储能装置的最大充电功率和最大放电功率.假定同一时段内储能装置的充放电过程不可同时进行（当所取的时段足够短时，该假定必然成立），即下式成立：1.2.3 能量平衡约束式中，σ为储能装置在单个时段持续时间内的自放电率.1.2.4 初始储能 E0＝C（已知），注意到约束条件式（1），若令表示储能装置在时段t的输出功率表示储能装置放电＜0表示储能装置充电此时约束条件式（1）自然满足.此时目标函数变为：1.2.5 充放电次数约束设储能装置的充电状态为uch（t），放电状态为udisch （t）.当电池充电，即＜0时，uch（t）＝1，udisch（t）＝0；当电池放电，即Pts ＞0时，udisch（t）＝1，uch（t）＝0.则储能装置的充放电次数约束为：式中充放电次数λ1，λ2的具体取值可根据负荷预测情况、储能装置的寿命及其在系统运行中所发挥的作用等因素综合考虑确定.综上所述，基于样本标准差的储能装置容量和功率优化方案的目标函数为约束条件为s.t.2 混沌粒子群优化（CPSO）算法粒子群优化［10］（PSO）算法是一种基于群体智能的随机寻优算法，通用性强，所需调节参数少，但其初始化是随机的，对个体的质量不能保证，且易陷入局部最优解.混沌可在一定范围内不重复的遍历所有状态，避免陷入局部极小点，但搜索通常需要大量的迭代次数才可获得较好的解［11］.故将混沌算法与基本粒子群算法结合起来，形成混沌粒子群算法：利用混沌的遍历性，产生大量初始种群，从中选取优良个体用于迭代，在迭代过程中对粒子位置产生混沌扰动，尽量避免其陷入局部极值［12－13］.利用CPSO算法分析系统风电功率标准差的程序流程如图1所示.图1 利用CPSO算法计算目标函数的程序流程图3 算例分析位于湖北省咸宁市通山县的九宫山风力发电场规划总装机容量156MW，目前一期工程总装机容量为13.6MW，由16台Gamesa的G58－850kW风力发电机组组成.风力发电机塔高44m，风叶直径56m.本文的算例分析将采用九宫山风电场额定功率为850kW的双馈风电机组2009年4月18日的有功功率数据.该数据以15min为时间间隔（图2）.分析时假定储能装置自放电率σ＝0，初始储能E0＝ESmin.图2 九宫山风电机组日有功功率曲线图3 分别给出了无储能及储能装置额定容量为1.90MWh，额定功率分别为100kW、250kW、465 kW时风电机组及储能装置的风电输出功率.可见，当储能装置额定容量一定时，随着其额定功率的不断增大，风电功率波动逐渐减小.当储能装置额定容量为1.90MWh、额定功率为465kW时可以完全稳定输出.图3 无储能及储能装置额定容量1.9MWh时三种不同额定功率下系统输出功率图4 分别给出了无储能及储能装置额定功率为465kW，额定容量分别为0.6MWh、1.3MWh、1.9 MWh时的风电输出功率.可以看出，当储能装置额定功率一定时，随着其额定容量的不断增大，风电功率波动逐渐减小.图4 无储能及储能装置额定功率为465kW时三种不同额定容量下系统输出功率图5 给出了储能装置额定容量分别为0.15MWh、 0.3MWh、 0.5MW、0.7MWh、1MWh、1.25MWh、1.5MWh、1.75MWh、1.9 MWh等情况下，系统输出功率的标准差（即目标函数σwp）随额定功率的变化曲线.由图5可以得出：1）当储能装置额定容量一定时，随着额定功率的不断增大，σwp一开始减幅较大，随后趋于稳定，这是由于额定功率较小时，储能装置充放电功率受到额定功率的限制，而当额定功率较大时主要受储能装置容量的限制；2）当储能装置额定功率一定时，随着额定容量的不断增大，σwp的变化趋势同1），这是由于额定容量较小时，储能装置容量约束成为主要约束，而当额定容量较大时，充放电功率极限约束成为主要约束.图5 目标函数值随储能装置的额定容量和功率变化曲线当储能装置容量为1.90MWh，额定功率为465kW，迭代次数足够多时，σwp会收敛于0，即风电机组可以完全保持恒功率输出，则该风电机组所需配置的储能装置最大为1.90MWh－465kW.另外，根据实际系统所能允许的风电功率波动的情况，可以配置不同参数的储能装置.考虑储能装置平滑功率波动的效果，由图5可以得出风电机组所需配置的储能装置容量及功率组合方案（表1）.由表1可知，如果选取额定容量为1.5MWh的储能装置，则其额定功率最好配置为350kW，即配置额定功率大于350kW的储能装置意义不大.表1 储能装置额定容量及额定功率组合优化方案额定容量／MWh额定功率／kW 额定容量／MWh额定功率／kW 0.15 100 0.3 150 0.5 200 0.7 200 1 300 1.25 300 1.5 350 1.75 400 1.9 465 －－4 结束语本文的算例分析部分针对一天的风电功率数据进行了优化计算，实际上应选不同季节的有代表性的风电数据，并兼顾储能装置运行维护费用等诸多因素，才能确定更好的容量优化配置方案.［参考文献］［1］黄亚峰.风电机输出功率波动平抑控制的可行性研究［D］.吉林：东北电力大学，2007.［2］张步涵，曾杰，毛承熊，等.电池储能系统在改善并网风电场电能质量和稳定性中的应用［J］.电网技术，2006，30（15）：54－58.［3］贾宏新，张宇，王育飞.储能技术在风力发电系统中的应用［J］.可再生能源，2009，27（6）：10－15.［4］韩涛，卢继平，乔梁，等.大型并网风电场储能容量优化方案［J］.电网技术，2010，34（1）：169－173.［5］丁明，徐宁舟，毕锐.用于平抑可再生能源功率波动的储能电站建模及评价［J］.电力系统自动化，2011，35（2）：66－72.［6］Wang X Y，Mahinda Vilathgamuwa D，Choi S S.Determination of Battery Storage Capacity in Energy Buffer for Wind Farm［J］.IEEE Transaction on Energy Conversion，2008，23（3）：868－878.［7］Toshiya Nanahara.CaPacity Requirement for Battery Installed at a Wind Farm［J］.IEEJ Transactions on Power and Energy，2009，129（5）：645－652.［8］Lubosny Z，Bialek J W.SuPervisory Control of a wind Farm［J］.IEEE Transactionson Power Systems，2007，22（3）：985－994.［9］Tomoki Asao，Takahashi R，Murata T，etc al.Evaluation method of Power rating and energy capacity of Super－conducting Magnetic Energy Storage system for output smoothing control of wind farm［C］／／18thInternatioal Conference on Electrical Machines（ICEM2008），2008：1－6.［10］高尚，杨静宇.群智能算法及其应用［M］.北京：中国水利水电出版社，2008.［11］王凌，刘波.微粒群优化与调度算法［M］.北京：清华大学出版社，2008. ［12］蒙文川，邱家驹.电力系统经济负荷分配的混沌粒子群优化算法［J］.电力系统及其自动化学报，2007，19（2）：114－119.［13］高鹰，谢胜利.混沌粒子群优化算法［J］.计算机科学，2004，31（8）：13－15.。

风电场储能系统的优化方案

风电场储能系统的优化方案第一章引言随着全球对清洁能源的需求日益增加，风能作为一种可再生资源得到越来越广泛的认可和应用。

然而，风电场的可再生能源自身特性以及不稳定的发电特点也给电网的稳定性和可靠性带来一定的挑战。

因此，储能系统的引入成为了解决风电场可预测性和可调度性的重要手段。

本文将重点研究风电场储能系统的优化方案。

第二章风电场需求与储能系统2.1 风电场的特点风电场是一种以风能为动力的发电系统，主要利用风轮驱动风力发电机产生电能。

风能资源的分布不均、强度随时间变化以及预测性差是风电场的主要特点之一。

2.2 储能系统的引入为了应对风电场发电的间断性和不稳定性，储能系统被引入作为稳定能量供应的备用装置。

储能系统能够将风电场的电能储存起来，并在需要时释放，从而提高风电场的可调度性和可靠性。

第三章风电场储能系统的类型3.1 电池储能系统电池储能系统是目前应用较为广泛的一种储能技术，可分为铅酸电池、锂离子电池、钠硫电池等类型。

其优点包括能量密度高、循环寿命长等。

3.2 压缩空气储能系统压缩空气储能系统利用风电场过剩电能压缩空气，再在需要时释放空气驱动涡轮发电机发电。

该系统具有储能效率高、运行稳定性好等优点。

3.3 超级电容储能系统超级电容储能系统充放电速度快，可以承受高频率的循环充放电，适用于频繁充放电场景，但能量密度相对较低。

3.4 氢能储能系统氢能储能系统将风电场电能转化为氢气，再通过燃料电池进行发电。

该系统具有储能效率高、长期储运成本低等优点。

第四章风电场储能系统的优化方案4.1 储能系统容量规划在优化风电场储能系统方案中，首先需要确定储能系统的容量规划。

容量过小会导致储能能力不足，容量过大则会造成不必要的投资成本。

根据风电场的发电特性以及负荷需求，通过建立模型分析确定最优容量。

4.2 储能系统调度策略针对不同的风速及风能预测情况，制定合理的储能系统调度策略至关重要。

调度策略应根据电网需求、储能系统的状态和电价等因素进行优化，以最大化储能系统的效益。

大型风电场用储能装置容量的优化配置

此 , 以我国浙江沿海地区的一个大型风力发电场连续 3 个月的运行数据为基础 , 根据不同风电场和储能系统的容
量配比关系进行仿真分析 , 借助储能装置来抑制风电系统固有的波动 , 使风电这种间歇性、波动性很强的可再生能
源变得“ 可控、可调” , 使电网对这种最接近规模化发展的能源调度变为可能 , 提出了一种配置大规模储能系统的方
Optimization Configuration for Capacity of Energy Storage System in Large-scale Wind Farm
L IANG Liang , L I Jian-lin , H UI Do ng (China Elect ric Pow er Research Instit ute , Bei jing 100192 , China)
2 风电场运行数据统计及分析
浙江省作为我国经济较为发达的一个沿海省区 , 对于能源有着巨大的需求。因此在发展常规能源的基础上积极发展可再生能源 , 建成了众多大型风力发电场。本文选取位于浙江省天台山地区的一个大型风电场进行统计分析。风电场共有 780 kW 额定功率的失速定桨距型风力发电机 14 台。功率统计数据时间跨度为 2009-08 —2009-12 , 数据采样时间间隔为 1 min 。风电场额定输出功率为 11 MW 。由于风电场输出功率统计时间长达 4 个月并且功率数据采样时间间隔很短 , 因此可以更加真实地反映出风力发电系统在长时间尺度下输出有功功率的变化情况 , 为制定相应的储能系统平滑策略提供参考。
基金资助项目 :国家自然科学基金(50907067);国家重点基础研究发展计划(973 计划)(2010CB227206)。

风力发电系统中储能容量的优化配置

Electric Power Technology296风力发电系统中储能容量的优化配置罗朗川（广东粤电湛江风力发电有限公司，广东湛江 524000）摘要：在风力发电系统过程当中加强对储能系统容量的进一步优化能更好地推进风力发电产业的长远发展。

本篇文章就在这样的背景之下，深入探讨了在风力发电系统过程当中，储能容量的有效提升方式，从更好地提高风力发电的效率，推进其风力发电的能源供应。

关键词：风力发电系统；电池储能系统；容量优化能源是一个国家发展的重点,为了尽可能地满足人们对能源的需求,为此大量开采了许多不可再生能源。

过度的开采导致人与环境之间的相处问题逐渐增加,进一步使得温室气体在大气当中的含量越发上升，导致地球气候发生了巨大的变化。

为了更好的推进人与自然的和谐相处,国家越发推崇清洁能源的开发，其中利用风能来进行电力发电是一种较为重要的清洁能源产生形式，本篇文章就在此基础之上，深入探讨风能发电在系统当中储能容量的优化配置问题。

1 风力发电系统以及储能容量的概述利用自然风吹动风机叶片进行转动，风机转轴推动发电机，进而产生了电能，这整个过程就是风力发电，其主要是将风能有效的转化为机械能，进而将机械能通过一定的转化方式变成电能。

风力机和发电机则是整个风力发电系统当中的核心部件，其自身的性质直接影响了整个电能收集的质量，同时也切实关乎风能的利用效率。

但是利用风力发电有一个最为关键的问题，就是风能是相对不可预测的。

其能量会受到多种因素影响，所产生的电能时多时少，时间也不固定，为此就需要在整个风力发电系统当中设计有效的储能。

优秀的储能方法可以在风力相对较为富足或者负荷较轻的时候将一部分的分能量储存在储能设备当中。

一旦风力不足，其储能系统可以进行一定能量的输出，保证整体风力的发电功率稳定，这样也起到了电力调峰平滑输出的有效作用。

2 风力发电系统当中常用的储能技术2.1 物理储能技术利用抽水来进行能量的储存。

这过程是先将产生电能较为富余的部分转化为水的势能在用电高峰时将储存的这一部分势能再转化为电能。

风力发电系统中储能容量的优化配置

2.2、储能容量优化分析
夏季白天时间长，阳光充足，光伏发电量大。冬季白天时间短，光照强度弱，光伏发电量少。夏季风速较弱，风力发电产量少；冬季风速大，风机转速快，故而发电量多。
假设负荷日用电量保持不变，则其月耗电量为日用电量乘以当月天数，则负荷每月的耗电量。
验证电量平衡原理：风光每年总的发电量310781.23kWh，负荷年总耗电量310250kWh，二者数值上相差不大，故满足要求。系统每月的电量差额。
储能装置的充电管理策略为：在净负荷大于零的情况下，对储能装置进行充电管理。如果分布式电源的发出的电量能够满足负载的要求，在计及荷电常数等约束条件之后，判断是否对设备开始充电，如果满足各项约束条件的要求，则对其进行充电工作，反之就放弃这部分电能。
储能装置的放电管理策略为：在净负荷小于零的情况下，对储能装置进行放电管理。分布式电源全部处于工作的状态下仍然不能够满足负荷的要求，这个时候就需要储能装置或者配网补偿缺额的功率。首先，如果储能装置在工作范围之内即荷电常数大于极小值或处于储能装置放电功率约束条件之内的时候，就可以通过储能装置来补偿功率的缺额；其次，若储能装置不在工作范围之内，就需要通过配电网来跟随净负荷。该时间段内的负荷要求通过分布式电源和储能装置不能够被满足，系统因此会产生负荷缺额。
关键词：风力发电系统；储能容量；优化
微电网系统中，由于风光等分布式电源出力的随机性以及不可控性，离网运行的微电网很难保证系统中功率的平衡。因此有必要在系统中配置一定容量的储能装置，不仅可以提高系统电能的供需平衡度，还可以在改善系统供电的可靠性上起到一定的作用。考虑到各种储能单元价格的差异以及储能效果的不同，故而在选择储能装置的时候，在取得负荷、电源以及储能容量的最优配置的前提下，应该获得最高的经济效益。

针对风电场群的储能系统优化配置方法研究

针对风电场群的储能系统优化配置方法研究随着风功率装机容量的增加，风电场群的建设成为了现代能源系统的重要组成部分。

风电厂发电的不稳定性使得储能系统突显其重要性，通过对储能系统的优化配置，可以有效提高风电场群的发电率，缓解电网压力，提高整体发电效率。

本文将探讨储能系统在风电场群中的配置及其优化方法。

一、风电场群的储能系统配置储能系统是将电能在其容器内储存为潜在能量，待需要时，将潜在能量转化为电能的设备。

储能系统可分为电化学储能、热储能、机械储能等多种类型，其中机械储能更加适合风电场群的应用。

风电场群的储能系统配置需要考虑以下几个方面：1. 储能容量储能容量越大，储存的电能就越多，风电场群的不稳定性对其的影响也就越小。

因此，储能容量应当根据需要进行灵活配置，但同时需考虑到成本因素。

2. 功能扩展在实际运行中，储能系统无法满足所有需求，因此应当考虑加入功能扩展，如频率响应和自愈能力。

频率响应作为防止电网短暂波动的手段应特别考虑，有助于维护电网稳定性。

3. 系统连通性储能系统必须与风电场群相互连接，以便实现机械储能的收集、储存和释放能力。

此外，储能系统应与电网相互连接，向电网供电并从电网吸收能量。

二、储能系统优化配置储能系统的优化配置能够有效提高风电场群的发电效率，减轻电网压力。

针对此问题，本文提出以下优化配置方案：1. 基于历史数据的储能容量优化基于历史数据分析，确定最佳的储能容量，以提高风电场群的发电效率。

在储能容量已满的情况下，如果风电场群发电功率突然增加，超出电网容量，部分风电场需要降低其功率以缓解电网压力，储能系统则能更好地抵消这些功率波动。

2. 基于预测的储能放电策略将风速、风向等参数纳入预测模型中，得到未来的风能发电数据。

根据预测数据，综合考虑电网价格、储能系统容量和成本等因素，确定最佳的储能放电策略，以优化储能系统的使用效率。

3. 基于频率响应的储能系统优化具有频率响应功能的储能系统可以快速响应电网的瞬态需求，即在电网电压出现短暂波动时，储存的机械能能够被快速释放，满足电网需求。

风电场容量优化配置研究

风电场容量优化配置研究随着全球对可再生能源需求的不断增加，风能发电作为其中一种重要的清洁能源正受到广泛关注。

风电场的容量优化配置研究便是针对如何更好地利用风能资源，实现风电场的最佳配置和运营。

在进行风电场容量优化配置研究时，首先要考虑的是风能资源的评估和预测。

风能资源的评估可以通过建立气象测风塔和风动力学模型的方法来实现。

利用风能资源的评估和预测结果，可以得到不同风速下的风能利用曲线，从而推断出适合不同风电机组的容量配置。

其次，针对风电场的容量优化配置，需要考虑多个因素的综合影响。

首先是地理条件，包括地形、气候、地貌等，这些因素都会对风能资源的分布和利用产生影响。

在不同地理条件下，可以通过优化风电机组的布局和密度，实现对风能资源的最佳配置。

其次是电力系统的需求和容量。

风电场的容量配置应该考虑到电力系统的需求，以便在供电方面取得平衡。

此外，还需要考虑电力系统的传输和配电能力，以免超过电网的承载能力。

另外，还需考虑风电场的经济性和可行性。

在最佳容量配置中，需要考虑投资成本、电力收益、运维成本等因素，以实现风电场的经济效益。

风电场容量优化配置研究中，还需要考虑风电场的运行和维护。

风电机组的容量配置应尽量满足电力需求，但也需要考虑稳定性和可靠性。

风电场的配电网应具备可靠性和灵活性，以适应不同负载需求的变化。

同时，为了提高风电场的运行效率和延长设备寿命，还需要合理安排维护周期和维护方式。

为了实现风电场容量优化配置，研究人员可以采用多种方法和技术。

其中之一是基于模型的优化方法。

这种方法通过建立数学模型和优化算法，寻找最佳容量配置方案。

另外，还可以采用仿真和模拟技术，通过模拟不同场景下的风电场运行情况，评估不同容量配置方案的效果。

此外，还可以借助数据分析和机器学习技术，对大量历史数据进行挖掘和分析，以预测未来风能资源的变化趋势，为容量配置提供参考。

总结起来，风电场容量优化配置研究是为了更好地利用风能资源，实现风电场的最佳配置和运营。

考虑调度计划和运行经济性的风电场储能容量优化计算

考虑调度计划和运行经济性的风电场储能容量优化计算一、本文概述随着全球对可再生能源需求的不断增长，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，已经得到了广泛的关注和应用。

然而，风电的间歇性和不可预测性给电网的稳定运行带来了挑战。

为了应对这些挑战，风电场通常会配备储能系统来平滑输出功率波动，提高风电的可调度性和经济性。

储能容量的优化计算是风电场储能系统设计的关键步骤，它直接影响到储能系统的投资成本和运行效益。

本文旨在研究风电场储能容量的优化计算方法，综合考虑调度计划和运行经济性。

我们将分析风电场的出力特性以及储能系统在风电场中的应用场景。

然后，我们将建立风电场储能容量的优化计算模型，该模型将综合考虑风电预测误差、调度计划、储能系统的充放电效率以及经济性等因素。

接着，我们将采用合适的优化算法求解该模型，得到最优的储能容量配置方案。

我们将通过案例分析验证所提方法的有效性和实用性。

本文的研究结果将为风电场储能容量的优化计算提供理论支持和实践指导，有助于推动风电场的可持续发展和经济效益的提升。

本文的研究方法和思路也可为其他类型可再生能源储能系统的容量优化计算提供参考和借鉴。

二、风电场储能系统的基本原理风电场储能系统是一种重要的技术手段，用于解决风电场发电的不稳定性和不可预测性。

储能系统可以在风力资源丰富的时段储存多余的电能，然后在风力资源稀缺或需求高峰时段释放储存的电能，从而实现风电场的稳定运行和电力供应的平衡。

风电场储能系统主要基于两种技术原理：物理储能和化学储能。

物理储能主要包括抽水蓄能、压缩空气储能和飞轮储能等。

这些技术利用物理过程储存和释放能量，具有储能容量大、储能周期长等特点，但建设和运营成本相对较高。

化学储能则主要依赖电池技术，如锂离子电池、铅酸电池和钠硫电池等。

化学储能系统通过化学反应将电能转化为化学能储存起来，具有储能密度高、响应速度快等优点，因此在风电场储能领域得到了广泛应用。

在风电场储能系统中，储能容量的优化计算至关重要。

风力发电场的布局与容量优化

风力发电场的布局与容量优化一、引言随着环保意识的增强和可再生能源的重要性日益凸显，风力发电作为一种清洁能源逐渐受到关注。

建设风力发电场是提供可再生能源的重要方式，而合理的布局与容量优化对于风力发电场的性能和经济效益具有重要影响。

二、风力发电场的布局要素1.资源分析：风电资源的空间分布、风速和风向的变化规律等是风力发电场布局的基础。

通过风能资源评估，准确判断风速、风向、年平均风能密度等因素，以选择合适的风力发电场布局地点。

2.土地利用：风力发电场需要占地较大，因此选址时需要考虑环境保护、土地利用的可行性以及与周边土地利用的协调性。

3.电网接入：风力发电场需要将发电的电能输送到电网中，因此距离电网的距离和电网负载能力是布局的重要因素。

合理的电网接入可以提高风力发电场的电能输送效率。

三、风力发电场布局策略1.单机布局和多机组布局：单机布局指每台风力发电机组站立在独立的基础上，适合于风能资源稀缺的场地。

多机组布局则是将多台风力发电机组以一定间距进行排列，可以提高发电效率。

2.优化布局算法：采用优化算法（如遗传算法、粒子群算法等），结合资源分析、土地利用和电网接入等要素，寻求最佳的风力发电场布局方案。

优化布局算法能够在考虑多个因素的情况下寻求最优解，提高风力发电场的发电效益。

四、风力发电场容量优化策略1.风力发电机组布设密度：在保证风力发电场布置合理的前提下，提高风力发电机组的布设密度，可以增加风力发电场的容量，提高发电效率。

2.风力发电机组容量匹配：根据风力资源与风力发电机组的功率特性，选择合适的风力发电机组容量，以提高风力发电场的利用率和经济效益。

3.提高装机容量：通过增加风力发电机组的数量、提高单个风力发电机组的容量或采用大型风力发电机组等方式，提高整个风力发电场的装机容量。

五、案例分析以某风力发电场为例，通过风能资源评估和优化布局算法，选址并布局合适的风力发电机组。

通过提高风力发电机组的容量和数量，并优化风力发电机组的布设密度，实现了风力发电场容量的优化，并提高了发电效率和经济效益。

风储联合系统的储能容量优化配置

风储联合系统的储能容量优化配置王小蕾;顾佳;周佳威【摘要】大规模风电并网给电力系统安全稳定运行带来了新的挑战.储能系统在提高风电接入能力方面具有广阔的应用前景,然而储能的高容量成本制约了风储联合系统的发展.为解决大规模风电并网的功率波动问题,在考虑风电出力波动性和电池储能系统自身运行约束的基础上,提出了风储联合系统的储能容量优化配置策略.算例结果表明,只有当系统惩罚成本的减少足以弥补储能投资的增加时,风电场才有动力投资储能.通过合理配置储能容量,能够在平抑风电功率波动的基础上,提高风电场运行经济性.【期刊名称】《浙江电力》【年(卷),期】2018(037)009【总页数】4页(P14-17)【关键词】风力发电;储能系统;容量优化配置;控制策略【作者】王小蕾;顾佳;周佳威【作者单位】国网江苏省电力有限公司苏州供电公司, 江苏苏州 215000;国网江苏省电力有限公司苏州供电公司, 江苏苏州 215000;国网苏州供电公司苏州电力设计研究院有限公司, 江苏苏州 215000【正文语种】中文【中图分类】TM6140 引言环境污染和能源紧张促进了可再生能源的快速发展。

由于可再生能源特有的波动性、间歇性和随机性，其大规模并网所带来的功率波动将给电力系统的安全稳定运行带来极大的挑战[1-4]。

储能技术作为提高电力系统对可再生能源发电接纳能力的有效技术而备受关注，国内外已相继规划建设多项风光储示范工程基地。

现有研究表明，储能系统具有快速响应特性和灵活的充放电能力，能实时平抑风电输出功率波动，采用储能系统与风电场联合运行已成为改善风电场出力波动的重要方法之一[5-8]。

对于已建成的风电场，为提高风电利用率，满足风电并网标准，风电场可配备一定容量的储能实现风电的顺利入网。

风电场要配置储能，一方面意味着成本的增加，另一方面意味着电能质量和整体运行性能的提升。

储能系统容量越大，平抑风电功率波动的效果越好，相应的成本也越高。

风电储能容量优化计算

大型并网风电场储能容量优化方案2021-08-17 00:00 原文链接为减少大型并网风电场输出功率不稳定给系统频率造成的较大影响，在Matlab平台中仿真了风电机组输出功率随风速变化的规律，以风电机组输出功率特性函数和风电场风速概率分布函数为根底，提出了一种计算大型风电系统长时间稳定输出所需储能容量的方法，并用实际风电场数据验证了该方法的有效性，以期为风电场设计提供决策参考。

0 引言风能是一种清洁的可再生能源，风力发电是风能利用的主要形式。

风力发电作为一种特殊的电力，其原动力是风。

自然界风的变化是很难预测的，风速和风向的变化影响着风力发电机的出力。

风力发电机输出功率的不稳定性使风力发电具有许多不同于常规能源发电的特点。

大规模风电场并网对系统稳定性[1-2]、电能质量[3-6]的影响不容无视，假如这些问题得不到适当的处理，不仅会危及负荷端用电，甚至可能导致整个电网崩溃，而且会制约风能的利用，限制风电场的规模。

我国?可再生能源开展“十一五〞规划?[7]指出，在“十一五〞期间全国将重点建立约30个10万kW以上的大型发电场和5个百万kW 级风电基地。

大型风电并网将对电网运行的稳态频率产生一定影响。

风电场优化输出[8]是保证电网频率稳定的重要技术问题。

文献[9]用飞轮储能系统来实现风电机输出功率补偿，具有储能密度大、充放电速度快且无环境污染的优点。

文献[10]仿真研究了串并联型超级电容器储能系统对平滑风力发电系统输出功率的影响，具有高功率密度、高充放电速度、控制简单、转换效率高、无污染等特点。

文献[11]研究了电池储能系统(battery energy storage system，BESS)在改善并网风电场电能质量方面的应用情况，具有快速的功率吞吐率和灵敏的4 象限调节才能。

文献[12-14]对超导储能装置(superconducting magnetic energy storage，SMES)在并网型风力发电系统中的应用作了深化研究，发现超导储能系统具有良好的动态特性、4 象限运行才能和无损储能等优势。

浅析风力发电系统中储能装置的优化设计

浅析风力发电系统中储能装置的优化设计摘要：风能资源是一种重要的新能源，通过风力发电系统中储能技术的应用可以增强风力发电系统的稳定性，从而更好地利用这种新能源。

为此，笔者着重分析了风力发电储能技术的内涵、特点以及分类，并分别对分布式储能技术和集中式储能技术进行了详细的阐述，希望能够对相关技术人员起到启发和借鉴作用，提高风力资源的利用效率与水平。

关键词：风力发电系统；储能技术；分布式储能技术；集中式储能技术现阶段，随着社会经济的不断发展，资源短缺的问题也越来越严重，新能源的开发成为人们关注的焦点问题。

为此，很多国家很早就开始了对新能源的探索，并取得了很好的成效。

在风力发电方面，风力具有很强的随机性，并且风力的来源缺乏稳定性，这是利用风力发电的瓶颈性问题。

为了解决风力的不稳定性问题，必须要利用储能技术，增强风力发电的稳定性与可靠性。

1 风力发电储能技术概述现阶段，科学技术的发展速度日新月异，人们对新能源的利用水平也在不断提高。

在风力发电方面，人们也研发出了很多先进的储能技术，并在实践中逐步应用和推广。

概括起来，在风力发电系统中应用储能技术，可以达到以下几个方面的效果。

1）储能技术可以增强发电系统的稳定性，从而避免了风力资源稳定性差的问题。

2）在储能技术的作用下，风力发电系统的稳定运行还可以确保整个电网系统的稳定，从而为人们提供更加稳定的电量运输，满足人们对能源的需求，对能源的大规模应用提供能量支持，在电量功率等方面也更加符合人们的需要，可以在资源的有效应用方面发挥更大的作用，不断提供风力发电系统的质量与水平。

3）通过在风力发电系统中应用储能技术，可以确保电力系统中有足够大的电量，从而可以长期、稳定地为人们提供电力支持，有效缓解能源短缺的现状。

总而言之，通过在风力发电系统中应用储能技术，可以充分满足人们对电力资源的需求，并能够根据电力系统的应用情况作出相应的调整，从而增强了电力系统的稳定性与适应性，为电力企业带来经济效益的同时，也带来了巨大的社会效益，有利于将电力资源进行优化配置，从而降低了电力企业的投资成本和电能的使用成本，确保了整个电力系统的稳定与平衡。

风电储能联合优化配置及运行策略研究

风电储能联合优化配置及运行策略研究摘要：风电是一种清洁能源，多年来由于其环保和低污染等优势，在世界各地被迅速推广，然而风力发电具有的非直接性和不稳定等劣势阻碍了其大规模推广。

储能系统能够有效降低风电对电网的干扰。

因此研究风电储能联合优化的配置策略以及运行方案，对我国风力发电行业和我国清洁能源行业具有重要的意义。

关键词：风电；联合储能；优化配置；运行当前，气候变暖，温室效应日益显著，大力发展环保能源已成为世界各国的重要工作，各个国家也在充分落实碳中和理念。

在我国十三五规划中，清洁能源的使用已成为我国发展中的一项重要政策。

风能是一项清洁能源，由于低污染和清洁等一系列优势，使其在世界范围内得到广泛的普及，然而风力发电的不稳定性阻碍了其发展。

因此，对风电储能系统的优化配置方案以及运行策略进行研究，具有十分明显的作用。

一、风电储能的重要性风电的大规模使用对我国清洁能源的发展具有巨大的推动作用，然而由于风电具有不确定性和间接性强的特点，其大规模发展会对电力系统的正常运行带来重大影响，需要对风电网的协调性进一步强化。

降低风电功率的波动对风电规模化发展十分重要，而储能装备则能够有效地减少该波动，已日益成为风电系统控制功率波动的重要举措。

在风力发电过程中，风力发电输出功率过大时，可将剩余的电能以合理的方式进行储存，而在风力发电功率不足时，则能够通过储存的电能进行补充，以此来最大限度地保持风力发电输出功率的稳定。

此外，风电储能的优化配置还能够克服储能系统过大导致的风电系统经济成本过高、运行寿命短等一系列问题。

所以风电储能技术的大规模推广有利于风电产业的迅速发展。

在英国、美国和德国，清洁能源的使用占全国发电总量的40%左右，而在我国，该比值只有5%左右。

根据我国能源开发部门的条例，我国到2025年可再生资源的使用将高于15%，2030年比值将接近20%。

风电储能的应用能够提高风力装置的容量，大幅度改善我国能源结构，缩减非再生能源的使用，因此在我国风力发电中占据着越来越重要的作用。

风光火储系统储能容量优化配置及电力外送模式研究

风光火储系统储能容量优化配置及电力外送模式研究在可再生能源的舞台上，风光火储系统如同一位多面手，它集风能、光能和火力发电的优势于一身，为我们的能源供应增添了一抹亮色。

然而，这位多面手的表演是否精彩，关键在于其储能容量的优化配置以及电力外送模式的选择。

本文将对此进行深入探讨。

首先，我们要明确一点，储能容量的优化配置是风光火储系统的心脏。

正如心脏需要根据身体的需要进行调节一样，储能容量也需要根据电力需求的变化进行动态调整。

这种调整不是简单的“一刀切”，而是需要考虑到多种因素，如天气条件、电力市场价格、用户需求等。

这就像是一位厨师在烹饪时，不仅要考虑到食材的新鲜度，还要考虑到食客的口味偏好，才能做出令人满意的菜肴。

其次，电力外送模式的选择则是风光火储系统的血管。

血管负责将心脏泵出的血液输送到身体的各个部位，而电力外送模式则负责将储能容量优化后产生的电力输送到用户手中。

在这个过程中，我们需要考虑到电力的稳定性和可靠性，就像血管需要保持畅通无阻一样。

因此，我们需要选择一种能够保证电力稳定输送的外送模式。

那么，如何实现储能容量的优化配置呢？这就需要我们运用一些数学模型和方法了。

例如，我们可以使用线性规划方法来确定最佳的储能容量配置方案；我们也可以使用模拟退火算法来搜索全局最优解；我们还可以使用遗传算法来模拟自然选择的过程，从而找到最佳的储能容量配置方案。

这些方法就像是我们手中的工具箱，我们可以根据实际需要选择合适的工具来解决问题。

在确定了储能容量的优化配置方案后，我们就可以进一步研究电力外送模式了。

在这里，我们需要考虑的因素有很多，如电网的稳定性、电力市场的价格波动、用户的用电习惯等。

这些因素就像是一道道关卡，我们需要一一攻克才能找到最佳的电力外送模式。

例如，我们可以使用博弈论来分析电网的稳定性问题；我们也可以使用时间序列分析来预测电力市场的价格波动；我们还可以使用聚类分析来研究用户的用电习惯。

这些方法就像是我们手中的指南针，可以帮助我们在复杂的环境中找到正确的方向。