多时间尺度的电池储能系统建模及分析应用_陆秋瑜
储能技术在电力系统中的应用与优化研究
储能技术在电力系统中的应用与优化研究储能技术是在电力系统中扮演着重要角色的创新技术之一。
它的引入能够解决电力系统中的多种问题，提高系统的可靠性和灵活性。
本文将探讨储能技术在电力系统中的应用以及如何进行优化研究，以期推进电力系统的发展。
一、储能技术的应用1. 储能技术在电网调度中的应用储能技术可以存储过剩的电力，并在需求高峰期释放出来，以平衡供需之间的差距。
这对于电力系统的调度非常重要，可以避免电力供应不足或浪费。
此外，储能技术还可以提供备用电力，确保系统在突发情况下的稳定运行。
2. 储能技术在电力市场中的应用储能技术可以灵活地参与电力市场，通过购买低价的电能并在高价时出售，实现利润最大化。
与此同时，储能技术还可以提供稳定的调频和削峰填谷服务，为电力市场的平稳运行做出贡献。
3. 储能技术在可再生能源领域的应用可再生能源的变化性和不可控性限制了其在电力系统中的应用。
储能技术的引入可以解决这一问题，它可以储存可再生能源的多余电力，并在需要时释放出来，实现电力系统的可靠性和稳定性。
二、储能技术在电力系统中的优化研究1. 储能技术容量优化储能技术的容量决定了其在电力系统中的作用。
通过研究历史负荷数据和电力市场价格，可以确定储能技术的最佳容量。
优化容量可以实现成本最小化，并提高电力系统的运行效率。
2. 储能技术调度策略优化储能技术的调度策略对于实现电力系统的最优运行至关重要。
优化调度策略可以根据电力市场价格、可再生能源的预测等因素，实现储能技术的最大收益。
此外，考虑电力系统的安全稳定性、负荷需求和供应可靠性等因素，可以制定更加合理的调度策略。
3. 储能技术与电网规划的协同优化电力系统的规划和储能技术的引入应该相互协同，实现最佳效果。
通过分析电网规划与储能技术的关联，可以确定最佳的储能技术部署方案，提高电力系统的可持续发展。
三、储能技术在电力系统中的挑战与前景1. 挑战储能技术的成本、效率、安全性等方面仍面临一定的挑战。
《电力大数据》2020年1-12期总目录
２０２０年１２月第２３卷第１２期电力大数据２０２０年总目录 Ｄｅｃ ２０２０，Ｖｏｌ ２３，Ｎｏ １２ＰＯＷＥＲＳＹＳＴＥＭＳＡＮＤＢＩＧＤＡＴＡＧｅｎｅｒａｌｃｏｎｔｅｎｔｓｉｎ２０２０《电力大数据》２０２０年１～１２期总目录第１期□大数据专题基于集中器ＳＩＭ卡状态分析的异常检测 董重重，王 吁，夏水斌，孙秉宇，何 欢，王先培（１）…………基于Ｑ－Ｌｅａｒｎｉｎｇ算法用户最优充电站运营研究 刘 燕，贾肇伟，高 虹（８）………………………………………基于倾角传感器及不同杆塔类型的输电线路覆冰监测研究 殷蔚翎，黄 良（１４）………………………………………………基于人工智能的风机塔筒倾覆智能预警系统建设与开发 陈万勋，刘春波，赵坚强（２１）……………………………………基于蛛状网拓扑智能变电站“三层一网”通信系统研究 单梦琦（２８）………………………………………………………基于数据可视化的隔离开关运检辅助决策 门业堃，于 钊，宋 威，侯宇程，钱梦迪，滕景竹（３７）…………基于大数据挖掘的电网监控信息智能监控研究 孙云岭，徐建建，李 飞，李少博，苏玉京，李 芸（４５）…………智能变电站集中式站域测控装置设计与实现 辛明勇，杨 婧，高吉普，王 宇，张 历，汪明媚（５１）…………基于大数据的电力环保数据平台建设 雒 军，唐 坚，赵 喆，王 佩，闫 强，陈 星（５８）…………新能源综合服务平台及在配电网中的应用研究 王建平，李 莎，罗子昀，王永琦（６４）……………………………节能灯谐波指纹的测试研究与分析于 洋，李成升（７０）…………气象模拟仿真技术在电力安全应急培训中的应用与研究 陈肖龙，刘 航，李卓晖，张宝星，潘岐深，张荣鑫（７８）…………基于负荷曲线的配网支线负荷电流计算研究与应用 林 元（８４）………………………………………………………第２期□大数据专题基于ＦＡＨＰ的电网企业配电变压器供应商分级管理评价模型 代 洲，尹 华，李桧禹，毛 磊（１）……………………………贵州省近６０年气温变化特征分析及对输电线路运维的影响 刘发勇，犹珀玉（９）………………………………………………基于大数据平台的点负荷近中期负荷预测及行业负荷增长 特征分析李 健，王琛，林韶生，杜佩仁（１７）……………………智慧能源区块链平台及典型应用分析与设计 裴求根（２６）………………………………………………………大数据技术在火电厂ＳＣＲ脱硝系统中的应用 唐 坚，尹二新，路光杰，陈 鸥，张 军，刘永岩（３２）…………基于电力物联网和ＧＩＳ融合的变电智能运检系统研究 李 飞，赵大兴（３８）………………………………………………电力领域科技查新系统的设计与实现 韦嵘晖，王庆红，孙辛博，王洪俊（４６）……………………………基于ＲｅｔｉｎａＮｅｔ模型的鸟巢智能检测 时 磊，杨 恒，周振峰，杨刘贵，张 辉，杜 浩（５３）…………电网转型背景下地市级智能电网示范区规划研究 唐小璐，赵伟然，古 含，何 鑫（５９）……………………………基于高层气象大数据的风电场中长期风功率预测研究 李 飞，纪 元（６６）………………………………………………基于决策流程的电网强降雨及地质灾害应急信息系统研究 苏华英，唐延婧，夏晓玲，田连杰（７３）……………………………无人机载多载荷输电线路巡检方法研究 陈科羽，王 萍，，石书山，周筑博，杨鹤猛（８０）…………………面向电力物联网的电力大数据应用 王海洋，赵忠强，唐建华（８７）……………………………………第３期□大数据专题基于大数据的台区行业聚合分类方法及分类特征分析 李 健，林韶生，陈 芳，杜佩仁（１）……………………………实时电价下用户侧电力需求响应模型优化策略及数字仿真 谈竹奎，汪元芹，赵 菁，刘 斌，刘 敏（１０）…………………设备监控信息大数据与设备模型的互校验及实用化事件分析 高 志，樊锐轶，米 超，王大海，胡庆博，冯 超（１９）…………利用大数据实现电能计量装置运行状态质量评估 妙红英，李 蒙，王艳芹，王 松，洪 虹，康 强（２７）…………基于稳态波形分解与神经网络的负荷识别方法 陈伟伟，洪彬倬（３４）………………………………………………基于大数据的导线悬垂面脱冰跳跃高速摄影测量方法研究 马晓红，吕乾勇，毛先胤，徐舒蓉，王建国，唐 敏（４０）…………基于ＢＰ神经网络的输电线路隐患预放电识别研究 杨 旗，曾华荣，黄 欢，马晓红，毛先胤，张露松（４７）…………大数据理念下的供应商分析及应用研究 方茂欢，贺绍鹏，陈金猛，李 屹，郝嘉诚（５５）…………………基于Ｈａｄｏｏｐ和ＨＢａｓｅ的输变电设备数据聚合平台 陈 锐，吴应双，曹 杰，刘明顺（６２）……………………………基于用户行为的分时电价时段划分和价格制定 陈巨龙，黄剑平，张 裕，代 江（６９）……………………………智能变电站二次系统组网结构与信息传输优化研究 唐孝舟，刘青红，孙长兰，章叶青，葛立青（７７）…………………电力大数据第２３卷考虑多场景新能源预测的月度机组组合研究 赵 倩，赵翔宇，苏华英，汪明清，游成彬，黄红伟（８５）…………第４期□大数据专题基于故障概率的配电设备排查路径规划 马天佚，朱建明，杨 霖，张 驰（１）……………………………多源信息融合的微服务化电网事故追忆 韦洪波，曹 伟，叶桂南，韦昌福，何伊妮（８）……………………基于人工智能的电网调度操作智能防误系统建设及实践 蔡新雷，齐 颖（１６）………………………………………………电力物联网中５Ｇ边缘计算技术的研究 王 亮，鲜 柯（２４）………………………………………………基于ＬｏＲａ技术的低压集抄系统运行可靠性分析 孙 航，梁丹丹，郝凤柱，何 毅，张 鸷（３１）…………………基于规则和机器学习的核电文件分发系统研究 刘帝勇，杨 强，岳振兴（３９）……………………………………基于大数据模式识别机器学习算法的热力站动态能耗指标 预测模型王 炎，张海增，胡新华，赵 隽，李 添（４７）………基于ＸＧｂｏｏｓｔ的线路覆冰测量中激光测距的误差研究 曾华荣，谢百明，王 冕，林呈辉，高吉普（５４）…………………多虚拟电厂接入的主动配电系统优化经济调度 邵倩文，姚 璐，谢 威，李舒佳，谢 敏，李建钊（６２）…………基于预期完成率的月内滚动机组组合研究 田年杰，苏华英，刘明顺，李 赟，黄红伟，游成彬（７１）…………电能表运行误差与状态评价模型研究 王晨丞，张君胜，蒲丽娟，何培东，杜 斌，赵智辉（７９）…………存在反向有功电量低压用户的研判方法研究 马 浩，王立斌，武超飞，赵国鹏，马婷婷（８６）…………………第５期□大数据专题基于生存分析模型的电力设备故障预测方法 王春波，陈 刚，周 融，马莉娟（１）……………………………基于人工智能技术的电网调度控制业务研究 范英乐，王 浩，白玉东，李 熙（９）……………………………基于神经棒的电力变压器离线图像识别研究与应用 曾 惜，王 冕，王林波，龙思璇，吕 飞，陈华彬（１６）…………低照度液晶屏幕图像增强算法 张薇薇，王 彦，张庆伟，付龙明，黄 辉（２３）…………………一种改进的ＲＧＢ－ＤＳＬＡＭ室内空间三维重建方法 余兆凯，彭晓峰，邱昌杰，李 训，常友谦（３０）…………………综合能源热力潮流节点标幺值模型及算法实现 陈 晓，齐文斌，平 原，谭志海，刘兴艳（３８）…………………考虑发电能力匹配性的输变电设备检修优化方法 李 豹，袁 泉，张 蔷，卢明富，张德亮，黄红伟（４６）…………大数据技术在配网单线图自动成图的应用研究 何雄坤，周宏志，聂 辉，陈满超，齐志刚（５４）…………………基于数据驱动的物资储检配一体化系统研究和应用 彭 坤，朱长征，高书怡，朱孝峰，潘 敏，李 刚（６４）…………基于大数据的发电量预测分析数据平台建设 张睿锐，徐俊强，童 琪（７２）……………………………………一种云计算数字签名技术的研究与实现 杨凯利，瞿 强，张永超，张其静，娄红红（８０）…………………面向电网实时运行风险的快速定级方法研究及应用 罗 艳，陈子敬，高 浩，粟 景（８６）……………………………第６期□大数据专题基于用户停车行为统计的电动汽车快速充电站最优规划 陈巨龙，刘振铭，薛 毅，廖志军，郑方鹏，徐立新（１）…………大数据环境下基于Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法的分组负荷预测研究 史 静，南开辉，周 琪，谈 健，李 琥（９）……………………基于改进的ＳＡＥ和ＤＣＴ的自适应无人机巡线图像识别算法研究 王 鑫，李天睿，焦睦涵，刘萌森，刘逸涵（１７）…………………基于ＫＣ－ＬＳＳＶＭ－ＭＡＦＳＡ的并网光伏微网系统的能量管理 黄 柯，李佳蓉，杨璐瑜，陈 爽（２６）……………………………基于ＢＰ神经网络模型的输电线路造价预测模型研究 张宇晨，张宇霖，封春菲，王 晨（３５）…………………………基于ＴＯＰＳＩＳ的私自增容专变电力用户排查方法 王立斌，张思为，马 浩，赵 佩，李梦宇（４３）…………………基于多级属性加密的零信任访问授权控制方法研究与设计 黄 何，刘 劼，袁 辉（５１）……………………………………基于大数据分析的电力用户多维价值识别精准营销投入产出 模型研究姚丹靖，褚 燕（５７）……………………………………基于大数据技术的配网故障抢修分析预测系统的设计与实践 王海洋，迟兆江，蔡鹏飞（６３）……………………………………数据标签研究与应用李阿勇，税 雪，宋志伟（６９）………………基于泛在感知及Ｐｙｔｈｏｎ编程的线损问题区间快速定位方法 黑 阳，单宇南，李文澜，张 维，郝旭东，胡一平（７５）…………基于同步向量的配电网运行数据监测装置设计 曾 惜，王元峰，王林波，杨琦岑，蔡广林（８５）…………………第７期□大数据专题基于ＦａｃｅＮｅｔ的无人值守变电站智能监控终端 宗祥瑞，王 洋，金 尧，周 斌，任新颜，庞玉志（１）…………基于大数据的电网状态估计精细化分析 刘 爽，张 硕，郑 璐，王兴才，金宜放，王 铎（９）………… 第１２期《电力大数据》２０２０年总目录数据挖掘技术在反窃电工作中的应用研究 秦 娜，高振江，白泽明，栾德佳，李雨庭（１６）…………………水火电发电权交易机制及水电市场化发展模式探究 吕 翔，吴引航，戴晓娟，卢冬雪，陈雨果（２４）…………………基于随机模型预测控制的能源互联网双层协调优化调度 蒋泽甫，张 彦，高 华，何向刚，周杨林（３１）…………………一种基于ＳＱＬｉｔｅ数据库的电网滚动规划分布式收资方法 俞秋阳，何俊峰，常宝立，王新宝（３９）……………………………利用差分－花粉算法实现反时限过流优化 罗 琨，罗晨瑀，刘 丽，李正新，周 坤，郝东方（４６）…………变电站双星形并联电容器组电容量快速测量方法 杨 旗，谢百明，陈沛龙，文 屹，马晓红，陈 竹（５４）…………基于数据分析的ＭＧＰ并网系统电气端口的谐波特性 陈巨龙，薛 毅，李庆生，张裕，何向刚（６２）……………………基于聚类分析的低压配电设备误告警识别方法 冯 义，李中文，晋 斌，张腾飞（７２）……………………………一种基于主站多源信息的配网故障定位方法研究 练 寅，王 荣，刘安茳，王昆伦（７９）……………………………贵州火电机组机网耦合扭振典型故障分析与寿命评估 徐章福，邓彤天，李志凌，姜延灿（８６）……………………………第８期□大数据专题基于电力大数据的新能源跨区域消纳研究 彭 旭，郭耀松，刘 琼，周兆南，白 鑫，高 翔（１）…………基于小波变换的多路基坑尺寸检测降噪评估 张 周，胡 科，张 鹏，林 佳，胡涤尘（９）……………………基于多层协作负荷辨识技术的新型智能电表研制及应用 田 欣，王克南，宁 蒙，邓士伟，李世洁（１８）…………………考虑稳控系统动作策略的大电网实时风险评估 康 鹏，陈俊全，姚 刚，宋 弦，白宏宇，杨 帅（２６）…………基于电力大数据的多源异构数据融合技术研究与应用 毛先胤，文 屹，马晓红，黄 欢，张 辉，余 容（３３）…………考虑设备利用效率和规划执行情况的配电网规划投资分配模型 张 彦，高 华，刘金森，李丽娟（４０）……………………………基于ＰＳＯ－ＬＳＳＶＭ的输电杆塔腐蚀失重回归拟合研究和分析 王 立，李 振，王 伟，杨世平，刘 恒（４７）…………………基于营配大数据的配网故障定位系统的设计与实现 袁忠军，王 丹，段湛辉，陈业伟，李明勇，张宁欢（５６）…………基于健康度与重要度的配电网线路评价 林 元（６３）………………………………………………………基于新型滑模观测器的ＭＭＣ子模块ＩＧＢＴ开路故障诊断方法 刘方艳，汤亚芳（７１）………………………………………………基于电量守恒原理台区拓扑计算模型研究与应用 梁旭常，汪 毅，黄兆鹏，靳 光，刘 林，王 鹏（７９）…………深度调峰工况下外圈配水湿式冷却塔模拟研究 王锁斌，邓彤天，王红波，李晨宇（８６）……………………………第９期□大数据专题基于电网电厂数据交互的居民垃圾分类激励方法及效果预测 方 响，王 亿，夏 霖，孙智卿，徐祥海，侯伟宏（１）…………基于无线传感器与边缘网关的变电站全物联体系方案 朱 成，黄 娅，刘 沁，张 力，刘光程，周哲夫（１０）…………基于大数据技术的电网自然灾害应急救援能力评价体系研究 秦浩然，夏银宽（１８）………………………………………………基于改进粒子群算法的接地网腐蚀诊断研究 陈敬友，付 明，张 军，张 超，杨尊富，雷治炼（２６）…………基于用电信息的电力能效服务潜在客户挖掘 王立斌，马 浩，杨 鹏，张 晶，张肖杰（３４）…………………基于模糊聚类与互信息的电网运营指标类间筛选策略 李嘉周，尹 远，刘俊勇，王电钢，黄 林，唐 杰（４２）…………基于监控ＰａａＳ的大数据治理研究 王 军，宋 尧，于全喜，宁 楠，廖清阳（５０）…………………考虑抽蓄电站运行特性的电网经济调度方法 袁 泉，周 鑫，张 蔷，周毓敏，黄红伟，李 展（５８）…………基于改进内点法的电热联合系统优化研究 陈 晓，谭志海，平 原，刘兴艳，李玉芬（６６）…………………ＳＰＷＭ逆变器输出共模电压影响因素研究 江 娜，曾 鹏，艾 波，李 锦，王生平，谢明威（７４）…………机网系统耦合作用下贵州火电机组轴系扭振建模与实测验证 徐章福，邓彤天，李志凌，姜延灿（８５））…………………………第１０期□大数据专题基于一维卷积神经网络和自注意力机制的非侵入式负荷分解 蒙 亮，于 超，张希翔，覃智君（１）……………………………弱约束关联下考虑社会属性的低压居民台区负荷预测 卢德龙，缪继东，吕培强，殷 勤，吴 阳（９）……………………基于多维特征模糊聚类的负荷用户精准用电管理策略 殷新博，王 数，陆 芸（１７）……………………………………ＲＩＭＡ－ＭＳＦＤ组合模型在甘肃省水力发电量预测中的应用 成禹蓉，冶海廷（２５）………………………………………………大数据思维推进光伏扶贫管理创新的实践及应用研究 罗 凡，徐兰兰，边海源，杨照逵，白闻强，王小龙（３４）…………基于移动边缘计算的电力需求响应业务分配研究 胡 波，王建红（４２）………………………………………………基于大数据的企业用能数据共享分析平台设计与实现 张 颖，郭思炎，张益辉（４９）……………………………………电力大数据第２３卷基于云计算的小水电远程集控平台的设计与实现 陈云鹏，郑黎明，邱生顺，刘德文，李晓波，杜 炜，陈庆锋（５５）……基于数据中台的电力数据报表模型研究与应用 张 帆，杨 志，李文娟，胡锡双，张 乐（６３）…………………基于规划工具的配电网规划现状数据分析研究 关守姝，董小虎，孙 强，冯 涛，韩天华（７０）…………………南方电网发电侧运行备用容量统计研究及应用 李慧勇，杜 旭，方必武，杨 林，郭自豪，丁 刚（７９）…………电力数据标签库建设及服务能力研究 郭 敏，林晓静，尹泽楠，万 凯（８６）……………………………第１１期□大数据专题基于电网大数据的故障风险分析研究 裴求根，杨舒涵，卢宾宾（１）………………………………………基于改进ＦａｓｔｅｒＲＣＮＮ的配网架空线路异常状态检测 王超洋，罗敬一（９）………………………………………………基于ＡＩ大数据技术的无人机巡线研究 王 勇，王永旺，郭建勋（１７）……………………………………基于大数据的输电线路无人机巡检路径追踪方法 吴晏芳，梁智勇，陈冠胜，黄 浩，姜 南，魏子力（２４）…………基于边缘计算的ＧＩＳ母线热特性状态辨识研究 程占峰，夏 博，李波涛，王兴江，朱思尧（３１）…………………基于大数据技术的交直流混合主动配电网规划模型构建 胡 波，赵善龙，庞伟林（３８）……………………………………呼和浩特地区电网基于大数据的ＢＰ神经网络短期负荷预测 姜海洋，周芮冰，王烁罡，周定均，刘昌新，云 卿（４７）…………智慧家庭储能系统配置与运行双层优化 胡厚鹏，林晓明，钱 斌，梁 雾，刘安茳，练 寅（５５）…………基于出力－等值容量特性的光伏出力预测方法 吴 雨，张 宇，赵紫恒，连 欣（６３）……………………………基于电力大数据分析的综合能源服务分析与服务策略制定 曹 敏，白泽洋，巨 健（７２）……………………………………基于电量实时计算的市场监测数字化分析研究与应用 王林信，罗世刚，江 元，李竣业（７９）……………………………基于大数据分析的火电机组节能诊断与能效管理 张 平，孙雪丽（８６）………………………………………………第１２期□大数据专题Ｘ射线数字成像技术与图像人工智能诊断的探索与实践 谢百明，李 波，樊 磊（１）………………………………………基于大数据多元电网动态参数应用的研究 谢怀影，于 淼，贾 威，赵 军，李 婷，王钒宇（１０）…………基于ＣＥＥＭＤＡＮ－ＷＰＴ的台区线损组合变权预测模型研究 周 彬，李宜伦，张异殊，王国栋，蔡娇彧，牛 俊（１８）…………基于大数据分析的园区综合能源企业能效评价 郭 飞，王 波，王 亮，史渊源，胡建军，李秀广（２９）…………基于数据挖掘的南网异地容灾数据负载分析及磁盘空间预测 姜 南，梁智勇，吴晏芳，黄 浩，魏子力，吴浩珊（３７）…………江苏核电基于Ｓｏｌｒ与ＨＢａｓｅ的ＣＣ１设备信息工作台的设计 与实现 朱云飞，杨 强，秦绪涛，张钧鸣（４４）…………………………社会治理视角下的城市大脑电力驾驶舱设计及应用 王 亿，陈 奕，方 响，宣 弈，徐祥海，孙智卿（５０）……基于电力负荷大数据的负荷分析方法及其在无锡地区疫情 期间的应用 董金哲，白晨阳，刘志仁，於慧敏，胡晓青，李 澄（５７）……基于电力大数据的企业复工复产模型研究及应用 王林信，江 元，罗世刚，李竣业（６５）…………………………融合气象信息的配网故障特征挖掘和故障预报研究 周小华，范美鹏，袁雪松，舒文雄（７２）…………………………居民用电行为分析及潜力研究 杨 宏，邓晨成，邹 芹，石 莹（８０）…………………………《电力大数据》２０２０年１～１２期总目录 （８９）………………………………………………。
多源储能系统能量管理与功率分配模型优化
多源储能系统能量管理与功率分配模型优化摘要：为解决电网突发性故障导致系统稳定性下降，提高电网功率和系统频率的共同稳定，本文借助IEEE 9 bus(Institute of Electrical and Electronics Engineers 9 bus)系统模拟故障，利用互补群惯量中心相对运动变换(Complementary Cluster Center of Inertia Relative Motion, CCCOI-RM)模型计算功角曲线，对功率分配进行优化。
研究表明，单一蓄电池系统会在0.4秒识别故障现象，但会造成有功缺额16kw；多源储能系统在0.4秒识别出故障时间的同时会提供大量功率继续支撑系统，保证功率和系统频率共同稳定。
本研究在保证低碳环保的发展环境下，对提升电力系统整体稳定性，加强功率控制效果起到重要作用，进一步证实了故障发生时多源储能系统的可行性，起到在保证响应时间的情况下提高系统频率稳定性的作用。
关键词:多源储能系统;能量管理;功率分配模型; IEEE 9 bus系统; CCCOI-RM变换1.前言随着人类科学技术的发展，电能已经成为目前最重要的能源之一。
自电力工业兴起，电的建设成为重中之重，各国电力系统都在不断发展，试图在保证电能运输的同时降低电能损耗。
我国能源资源虽然十分丰富，但存在分布不均问题，早在“十一五”时期大批电网便开始建设，通过建设了西电东输工程连接了不同电网。
近年来，全球环境的变化，让可持续发展与可再生能源技术变成了电网发展的新目标。
为符合碳中和战略，多源储能系统电网的研究越发重要。
低碳环保电网设计在多源系统领域取得了重大进展。
研究发现，多源储能系统可以更有效的提升能源产业发展并且具有强化电力系统控制效果的作用[1]。
不过多种能源形式间存在复杂能量转化关系，加之可再生能源存在随机波动的特点，也为交直流混联电力系统的功率平衡能力与紧急功率控制带来挑战。
Li 等人研究发现，通过电流前馈控制有助于提高直流电压动态响应，进而实现对交流频率和直流电压更好的一致控制[2]。
基于IEC61850的蓄电池储能系统信息建模与运行
基于IEC61850的蓄电池储能系统信息建模与运行邓卫;裴玮;沈子奇;赵振兴【摘要】结合蓄电池储能系统(BESS)的典型应用需求,扩展IEC61850相关逻辑节点类,建立蓄电池储能系统智能电子设备(IED)信息模型,并针对信息模型提出对应的信息交互实现方法.开发了一套分布式能源示范系统对所提信息模型进行测试,该系统的各组成单元均配置IED.测试结果表明,所提信息模型能够准确解析能量管理系统(EMS)下达的控制方式指令与运行调节设定值,并进行快速、准确的响应.【期刊名称】《电力自动化设备》【年(卷),期】2014(034)012【总页数】8页(P131-138)【关键词】蓄电池;储能;IEC61850;智能电子设备;分布式能源;信息模型【作者】邓卫;裴玮;沈子奇;赵振兴【作者单位】中国科学院电工研究所,北京100190;中国科学院电工研究所,北京100190;中国科学院电工研究所,北京100190;中国科学院电工研究所,北京100190【正文语种】中文【中图分类】TM9120 引言随着建设经济、环保和低碳社会需求的日益强烈，热电联供 CHP（CombinedHeat and Power）、光伏、风电等分布式能源DER（Distributed Energy Resource）受到广泛关注，成为国内外能源领域的研究热点。
DER在增强供电可靠性、改善电能质量、实现清洁可再生能源规模化接入等方面发挥着重要的作用[1-3]。
DER中发电技术与储能技术（如超导储能、超级电容器、飞轮、蓄电池等）相结合能够形成运行灵活的综合供能系统[4-6]，可以进一步提高多类型能源利用效率，降低化石能源消耗与二氧化碳排放，促进低碳电力与低碳社会的快速发展。
在储能设备应用日益广泛的同时，由于各设备制造厂商提供的通信接口与规约不尽相同，给多类型储能设备的系统快速集成与功能灵活扩展带来了一定的障碍，如何有效地组织、管理日益增多的储能设备，成为一项具有理论与现实意义的研究课题。
考虑时间相关性的风储系统多模式协调优化策略
如图１所示，其 中：Ｐｔ 为 风 储 联 合 系 统 向 电 网 提 交 的日前发电计 划，Ｐｔ ｍａｘ 和 Ｐｔ ｍｉｎ 分 别 为 其 最 大 和 最 小值；ΔＰｗｉｄｅ 为电 网 允 许 的 风 电 出 力 与 计 划 值 的 偏 差；αｕｐ，ｔ 和αｄｏｗｎ，ｔ 分别为出力越上下限的惩罚价格 。
图 １ 惩 罚 费 用 示 意 图 Ｆｉｇ．１ Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｐｅｎａｌｔｙ ｃｏｓｔ
惩 罚 费 用 为 图 １ 阴 影 区 域 的 极 小 值 ，可 用 式 （２）
表示：
烄Ｃｔω ≥αｕｐ，ｔ［ＰωＷｔ＋Ｐωｄｔ－Ｐωｃｔ－（Ｐｔ＋ΔＰｗｉｄｅ）］
烅Ｃｔω ≥αｄｏｗｎ，ｔ［（Ｐｔ－ΔＰｗｉｄｅ）－（ＰωＷｔ＋Ｐωｄｔ－Ｐωｃｔ）］
６
模 型 对 电 池 储 能 进 行 了 详 细 的 描 述 ，并 计 及 了 电 价 、 风 电 和 储 能 运 行 效 率 的 影 响 ；文 献 ［７］对 风 储 系 统 进 行分阶段优化，在日 前 阶 段 根 据 储 能 容 量 进 行 削 峰 填谷，实时调度阶段 则 根 据 储 能 运 行 限 制 条 件 实 现 计划跟踪。但文 献 ［６－７］均 没 有 考 虑 风 电 的 不 确 定 性。文献［８］采用 风 电 波 动 场 景 描 述 风 电 的 不 确 定 性，以风储联合系统 上 网 收 益 及 惩 罚 费 用 的 数 学 期 望为优化目标，并提 出 了 限 制 蓄 电 池 频 繁 充 放 电 的 约束条件，但未 量 化 考 虑 储 能 的 运 行 费 用。 上 述 研 究中储能的应用场 景 主 要 包 括 削 峰 填 谷、计 划 跟 踪 或两者兼顾的模式。不同应用场景对储能的功率、 容量和充放电次数 要 求 有 所 不 同。 文 献 ［９］从 规 划 层面讨论 了 不 同 模 式 下 储 能 的 适 用 条 件 及 影 响 因 素，对储能 选 型 及 容 量 规 划 具 有 一 定 的 指 导 意 义。 综 合 已 有 的 研 究 ，主 要 存 在 ３ 点 不 足 ：① 储 能 的 运 行 优化是一个典型的 多 阶 段 决 策 问 题，各 时 段 之 间 具 有紧密的联系，而目 前 多 数 研 究 采 用 的 风 电 不 确 定 性模型并没有考虑 风 电 波 动 的 时 间 相 关 性；② 对 于 风储联合系统的高维随机规划问题缺乏快速有效的 优化求解方法；③ 缺 乏 从 运 行 角 度 对 风 储 系 统 最 优 运行模式的影响因 素 分 析，导 致 调 度 人 员 难 以 把 握 储能在不同模式间的调配额度及调控范围。
电力电子化电力系统多时间尺度时变动态小干扰稳定问题
电力电子化电力系统多时间尺度时变动态小干扰稳定问题目录一、内容概述 (2)1. 电力系统发展现状 (3)2. 研究背景与意义 (4)3. 本文研究目的与内容概述 (6)二、电力电子化电力系统概述 (7)1. 电力电子化电力系统的定义 (8)2. 电力电子化电力系统的特点 (9)3. 电力电子化电力系统的发展历程 (10)三、多时间尺度分析理论及方法 (11)1. 多时间尺度分析理论的基本概念 (13)2. 多时间尺度分析方法的分类 (14)3. 多时间尺度分析方法的实施步骤 (15)四、时变动态小干扰稳定问题解析 (16)1. 小干扰稳定的定义及重要性 (18)2. 时变动态小干扰稳定的数学模型 (19)3. 时变动态小干扰稳定的判断依据 (20)五、电力电子化电力系统的小干扰稳定分析 (20)1. 电力电子化电力系统的小干扰稳定特性 (22)2. 电力电子化电力系统小干扰稳定的影响因素 (23)3. 电力电子化电力系统小干扰稳定的评估方法 (24)六、多时间尺度在电力电子化电力系统中的应用 (26)1. 多时间尺度在电力系统稳定分析中的应用概述 (27)2. 多时间尺度在电力电子化电力系统小干扰稳定分析中的具体应用案例293. 多时间尺度分析方法的优势与局限性 (30)七、案例分析 (31)1. 案例分析一 (32)2. 案例分析二 (34)3. 案例分析三 (36)八、提升电力电子化电力系统稳定性的措施与建议 (38)1. 优化电力电子化电力系统的设计与运行方式 (39)2. 加强小干扰稳定的监测与预警 (40)3. 提升电力设备的性能与质量，加强设备维护与管理等 (41)一、内容概述随着电力电子技术的飞速发展，电力系统正经历着前所未有的变革与挑战。
电力电子化电力系统多时间尺度时变动态小干扰稳定问题已成为当前研究的热点与难点。
这一问题涉及到电力系统在多种时间尺度上的动态行为，包括秒级、分钟级、小时级乃至更长周期的时间尺度。
电网规划运行数据库与集成管理平台的设计与实现
电网规划运行数据库与集成管理平台的设计与实现金小明;吴鸿亮;周保荣;杨柳;毕兆东;俞秋阳【摘要】In the planning and operation of power grid, various types of data such as generation planning, load forecast, network topology, electrical parameters, etc. are needed. At present, the statistics of these data are from different sources. Incomplete information is also existed. Therefore, this paper puts forward a design scheme of an integrated database management platform for power grid planning and operation to solve this problem. The integrated database management platform is based on a distributed software architecture and Oracle database for data storage, which covers all the data requirements for power system planning and operation and provides user defined component models. The scheme has been implemented in China Southern Power Grid. The platform provides data interface for all kinds of advanced applications.%电网规划设计和运行管理中，需要使用电源规划、负荷预测、网络拓扑、电气参数等各类信息。
储能系统的建模与优化
储能系统的建模与优化论文摘要：本文以为主题，深入研究了储能技术在电力系统中的应用。
首先介绍了储能系统的基本原理和分类，然后详细分析了储能系统建模和优化的方法与技术，包括能量存储介质的选择、系统运行模式的设计等方面。
接着探讨了储能系统在电力系统中的作用和价值，以及对电力系统稳定性、经济性和环保性的贡献。
最后，提出了未来储能技术的发展趋势和挑战，为推动储能系统在电力领域的广泛应用提供了参考。
1.引言随着全球能源需求的不断增长和对环境保护的日益重视，清洁能源技术逐渐成为解决能源安全和环境污染等问题的重要途径。
储能技术作为清洁能源系统中的关键组成部分，其在提高能源利用率、增强电力系统灵活性和稳定性方面发挥着不可替代的作用。
因此，储能系统的建模与优化成为当前能源领域的研究热点之一。
2.储能系统基本原理与分类2.1 储能系统概述2.2 储能系统分类及应用领域2.3 储能系统工作原理与特点3.储能系统建模方法3.1 储能器件建模3.1.1 电池储能系统建模3.1.2 超级电容器储能系统建模 3.1.3 压缩空气储能系统建模 3.2 储能系统整体建模3.2.1 离散模型3.2.2 连续模型3.2.3 混合模型4.储能系统优化技术4.1 储能系统优化目标4.2 储能系统优化方法4.2.1 能耗优化4.2.2 能量转换效率优化4.2.3 系统运行参数优化4.3 储能系统优化算法4.3.1 遗传算法4.3.2 粒子群算法4.3.3 蚁群算法4.3.4 模拟退火算法5.储能系统在电力系统中的应用5.1 电力系统需求特点5.2 储能系统作用和意义5.2.1 调峰填谷5.2.2 频率调节5.2.3 电能质量提升5.3 储能系统经济性分析5.3.1 成本收益分析5.3.2 投资回收期评估5.4 储能系统环保性评估5.4.1 减排效果5.4.2 碳排放计算6.未来储能技术发展趋势与挑战6.1 储能技术发展趋势6.1.1 多元化储能技术发展6.1.2 智能化储能系统应用6.1.3 多能互补系统集成6.2 储能技术挑战与解决方案6.2.1 储能系统成本降低6.2.2 储能系统安全可靠性提高6.2.3 储能系统规模化应用7.结论本文通过深入研究储能系统的建模与优化，系统地介绍了储能技术在电力系统中的应用及其在能源领域的重要性。
储能系统中电池成组技术及应用现状
储能系统中电池成组技术及应用现状下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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大规模储能电站多电池簇储能单元的分析与优化
大规模储能电站多电池簇储能单元的分析与优化魏照中I叶冬挺I许飞21.上海电气电站工程公司上海2011002.上海电气国轩新能源科技有限公司上海201100摘要：随着储能行业的发展•多电池簇储能单元具有很大的市场前景。
针对大规模储能电站多电池簇储能单元的短路电流问题.进行了分析和优化.并在Etap软件中进行了仿真验证。
所进行的分析和优化为储能电站的高效、安全运行提供了理论依据。
关键词：锂电池；储能单元；分析；优化中图分类号：TM91文献标志码：A文章编号：1674-540X(2021)01-020-05Abstract:With the development of the energy storage industry,multi-cell cluster energy storage unit has great market prospect.In view of the short-circuit current problem of the multi-cell cluster energy storage unit of large-scale energy storage power station,the analysis and optimization were carried out・and the simulation verification was carried out in Etap software.The analysis and optimization performed provide a theoreticeil basis for the efficient and safe operation of the energy storage power station.Keywords:Lithium Battery;Energy Storage Unit；Analyses;Optimization1研究背景随着分布式能源、可再生能源、能源互联网的快速发展.全球正经历一场史无前例的能源变革。
多维时空尺度电力储能协同控制实证技术
多维时空尺度电力储能协同控制实证技术嘿，朋友们！今天咱来聊聊多维时空尺度电力储能协同控制实证技术。
这玩意儿可神奇啦，就好像是电力世界里的魔法大师！你想想看，电就像那调皮的小孩子，一会儿跑这儿，一会儿跑那儿，不好好管理可不行。
而多维时空尺度电力储能协同控制实证技术呢，就是能管住这“调皮孩子”的厉害角色。
咱平时用的电，可不是随随便便就来的，得经过好多环节呢。
就像一场接力赛，这个环节没跑好，后面可就麻烦啦。
那这时候多维时空尺度电力储能协同控制实证技术能干啥呢？它能让这个接力赛跑得更顺溜，让电在该出现的时候出现，该多的时候多，该少的时候少。
它就像是一个超级大管家，把电力的方方面面都安排得妥妥当当。
不同的时间、不同的地点，它都能精准调控。
这可不是一般人能做到的呀！比如说，大夏天大家都开空调，电的需求量一下子就上去了，这要是没管好，那不得停电啦？但有了它，就不用担心，它能及时调配电力，让大家都能舒舒服服吹空调。
再比如说晚上，很多地方用电少了，那多余的电咋办呢？这时候多维时空尺度电力储能协同控制实证技术又发挥作用啦，它能把多余的电储存起来，等需要的时候再放出来，是不是很厉害？这就好比你有个超级大口袋，能把东西先装起来，要用的时候再拿出来。
这技术对咱们的生活影响可大了去了。
没有它，咱的生活可能就没那么方便啦，时不时就来个停电啥的，那多闹心呀！它让咱们的电用得更安稳、更可靠。
而且啊，这技术还在不断发展呢！就像一棵树，不断地生根发芽，越来越强大。
以后说不定能给我们带来更多的惊喜呢！所以说呀，多维时空尺度电力储能协同控制实证技术真的是个了不起的东西。
它就像是电力世界的定海神针，让一切都有条不紊地运行着。
咱可得好好感谢那些研究这技术的人，是他们让我们的生活变得更美好呀！咱也得期待着它能越来越厉害，给我们带来更多的福利！这就是我对多维时空尺度电力储能协同控制实证技术的理解，你们觉得呢？原创不易，请尊重原创，谢谢!。
基于模型预测控制含可再生分布式电源参与调控的配电网多时间尺度
Abstract Fully digging the dynamic reactive power and voltage regulation capability of renewable distributed generation (RDG) is of great significance for improving the voltage stability problem caused by randomness of RDG outputs and load fluctuations in the distribution system. A multi-time scale reactive power optimization model for distribution network based on model predictive control is established, which includes a day-ahead optimal regulation layer and a real-time rolling control layer. The day-ahead optimal regulation focuses on the economics of operation. Large-scale reactive power regulation is performed through the coordination and cooperation of various reactive power devices, and sufficient dynamic reactive power reserve is retained to response dynamic regulations and reduce operational risk. The real-time rolling control focuses on the stability of the system operation and is implemented based on the ultra-short-term forecast of RDG and load. According to the demand of reactive power compensation, correction of decision-making feedback is
适应电力市场多成分直接交易的日内发电计划模型和方法
适应电力市场多成分直接交易的日内发电计划模型和方法蔡秋娜;杨韵;陆秋瑜;闫斌杰【摘要】在当前大用户直购电背景下,机组合同电量计划要求刚性完成,而负荷偏差、故障检修等因素发生变化时,可能造成电量计划无法精确执行.随着交易成分越来越复杂,对于不同成分电量计划完成进度的均衡性提出了更高的要求.因此,电网公司迫切需要一种高效精确的日发电计划模型和方法,在保证电网安全运行的前提下滚动调整机组出力,完成不同交易成分下合同电量进度均衡目标.为此,提出了适应电力市场多成分直接交易的日内发电计划模型和方法,实时跟踪机组合同电量的完成进度,采用滚动建模方法,对不同交易成分设置不同二次惩罚系数,实现对机组合同电量完成进度的精确、均衡控制.以中国某省级电网为算例的测试结果表明,所提模式、模型与方法极大提高了机组电量完成率与均衡性.%At the background of direct electricity purchasing by big customers at present, it is required to rigidly complete contract electricity quantity, while due to changes of some factors such as load deviation and fault overhaul, contract electricity quantity may not be accurately completed. With transaction components become more and more complicated, higher requirement is put forward upon equality of complete schedule of different component of electricity quantity. Therefore, power grid corporations are eager to need a kind of high efficient and accurate intraday generation scheduling model and method which can realize rolling adjustment on unit output and complete the target of keeping schedule equality of the contract electricity quantity on the premise of ensuring safe operation of the power grid. Thus, this paper presents intraday generation scheduling model and methodadaptive to multi-component direct transaction in the electricity market which can real-timely track complete schedule of contract electricity quantity. By using rolling modeling method, the model and method sets different quadratic penalty coefficients for different transaction components so as to realize accurate and balanced control for complete schedule of contract electricity quantity. Testing result of one provincial power grid also indicates the proposed model and method can greatly improve completion rate and equality of electricity quantity.【期刊名称】《广东电力》【年(卷),期】2017(030)005【总页数】6页(P35-39,76)【关键词】电力市场;多成分直接交易;合同电量;二次惩罚系数;均衡性【作者】蔡秋娜;杨韵;陆秋瑜;闫斌杰【作者单位】广东电网有限责任公司电力调度控制中心,广东广州510600;广东电网有限责任公司电力调度控制中心,广东广州510600;广东电网有限责任公司电力调度控制中心,广东广州510600;广东电网有限责任公司电力调度控制中心,广东广州510600【正文语种】中文【中图分类】TM7322015年3月，随着标志性文件《中共中央国务院关于进一步深化电力体制改革的若干意见》(中发〔2015〕9号)正式下发，新一轮电力体制改革全面铺开[1]，在这种背景下，要完成由传统计划模式向市场模式的转变，大用户直购电交易是一个重要的突破口[2-4]。
储能电池建模与状态估计研究进展
储能电池建模与状态估计研究进展李卓昊;杨添强;石琼林;蒋凯【期刊名称】《新型电力系统》【年(卷),期】2024(2)2【摘要】储能电池具有能够平滑可再生能源输出,提高电力系统灵活性和应对电力需求峰谷等优势,有助于推动可再生能源发展,从而应对环境污染和能源紧缺的双重压力。
目前市场主流的储能电池为锂离子电池,具有高比能特性,同时新型储能电池也在蓬勃发展,其中全钒液流电池具有高安全性的优势,液态金属电池具有超长循环寿命,在电力储能领域具有重要应用前景。
储能电池的建模和状态估计对提高储能电池系统性能,确保其安全性以及优化维护效率至关重要,因此文中对锂离子电池、全钒液流电池和液态金属电池的建模和状态估计进行综述。
首先,介绍了储能电池状态估计的整体框架,对基于实验的方法、基于模型的方法和基于数据驱动的方法进行整体介绍,并对荷电状态(state of charge,SOC)、健康状态(state of health,SOH)和剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)进行概括;然后,从原理出发,分别总结了不同储能电池体系的内部工作过程、模型构建、状态估计与电池管理过程;最后,对不同储能电池体系的主要工作特性进行横向对比和总结,旨在为储能电池选择和发展提供启示。
【总页数】22页(P140-161)【作者】李卓昊;杨添强;石琼林;蒋凯【作者单位】强电磁技术全国重点实验室(华中科技大学)【正文语种】中文【中图分类】TM7【相关文献】1.风光互补式电动汽车充电站储能锂电池的实时状态估计2.基于扩展卡尔曼滤波的储能电池能量和功率状态联合估计方法3.基于电池荷电状态的大容量电池储能系统建模与控制特性分析4.“锂离子电池—超级电容”混合储能系统的建模与状态估计5.基于改进概率神经网络的储能电池荷电状态估计因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
提高风电消纳能力的储能优化配置方法
提高风电消纳能力的储能优化配置方法陆秋瑜;胡伟【摘要】针对提高风电消纳能力的储能优化配置问题，提出了综合考虑风储系统、常规机组和电网相互关系的储能随机规划模型。
模型首先通过序贯蒙特卡洛仿真法准确模拟了风储联合系统的长期运行特性，然后利用模拟数据计算风电场弃风比例指标，进而提出了以弃风比例为约束、投资成本最小的储能功率和容量配比优化方法。
基于 IEEE RTS 系统进行了仿真计算，模拟结果体现了风电场弃风的季节性和日特性，验证了所提模型的有效性，并进一步讨论了储能类型和风电时空特性对储能配置方案的影响。
%In allusion to the problem of energy storage optimization configuration for improving wind power absorption,a stochastic programming model for energy storage comprehensively considering of interaction of wind storage system,con-ventional units and power grids is proposed. Firstly,the model correctly simulates long-term operational characteristic by means of sequence Monte Carlo simulation method,uses simulating data to calculate proportional index of wind power cur-tailment in the wind power field,and then proposes an optimizing method for matching stored power and capacity which takes wind power curtailment as constraint and minimizes investment cost. On the basis of IEEE RTS system,simulating cal-culation is carried out and results reflect seasonality and daily characteristic of wind power curtailment in the wind power filed and verify effectiveness of the model. It also further discusses affect on energy storage configuration scheme byenergy storage types and temporal and spatial characteristics of wind power.【期刊名称】《广东电力》【年(卷),期】2015(000)012【总页数】6页(P19-24)【关键词】储能配置;风电消纳;随机规划;序贯蒙特卡洛仿真;弃风比例【作者】陆秋瑜;胡伟【作者单位】广东电网有限公司电力调度控制中心，广东广州 510060;清华大学电机工程与应用电子技术系，北京 100084【正文语种】中文【中图分类】TM614近年来为应对日益严峻的全球气候变化和能源安全挑战，以风电为代表的可再生能源迅速发展。
考虑季节特性的多时间尺度电动汽车负荷预测模型
考虑季节特性的多时间尺度电动汽车负荷预测模型
牛牧童;廖凯;杨健维;向悦萍
【期刊名称】《电力系统保护与控制》
【年(卷),期】2022(50)5
【摘要】当前对电动汽车(Electric Vehicle, EV)充电负荷预测的研究大多集中在短期单一时间尺度,且鲜有考虑在较长时间尺度下不同季节电动汽车充电负荷存在的
差异。
基于此,提出一种考虑季节特性的多时间尺度电动汽车负荷预测模型。
首先,
考虑季节特性对EV的电池最大载电量、里程耗电量和空调耗电量的影响,结合时空分布规律建立短期日内的电动汽车充电负荷预测模型。
其次,为了展现从短期(短时间尺度)到中长期(长时间尺度)的多时间尺度特性,建立考虑多种因素影响的Bass修正模型预测未来不同年份的EV保有量。
结合短期EV充电负荷预测模型,可延展至中长期EV充电负荷的预测,从而实现综合短期、中长期的多时间尺度EV负荷预测。
最后,采用上海市气温信息及行车数据进行仿真验证。
结果表明,所提模型可以有效
地预测未来数年EV发展趋势以及考虑季节特性的多时间尺度EV充电负荷。
【总页数】12页(P74-85)
【作者】牛牧童;廖凯;杨健维;向悦萍
【作者单位】西南交通大学电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】U46
【相关文献】
1.考虑电动汽车换电站负荷特性的电网管理效益分析
2.考虑城市土地功能变化与负荷特性的城市电力负荷预测模型
3.考虑时空特性分布的电动汽车充电负荷预测
4.考虑电动汽车充电负荷空间分布的系统特性分析
5.考虑季节因素的电动汽车充电负荷建模与优化充电
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电力系统态势感知
实测的振荡频率 与实测振荡模式相关的机组
整合信息
EMS人机系统
动态预警系统 小干扰计算
振荡模 式分析
清华大学电机系柔性输配电系统研究所
11
2005.10.29 振荡分群实例
群2:获嘉站 群1:三峡送出系统
清华大学电机系柔性输配电系统研究所
12
南方电网多直流协调广域闭环控制系统
GPS/北斗 卫星
高坡 控制与测量子站
现有的调度安全分析与决策系统存在严重缺欠
模型管理 限额管理 故障集管理
电网实时监控 与智能告警
网络分析
CASE管理
遥测遥信 相量量测 二次信息
设备参数 电网模型
故障集
在线整合潮流
数据准备
实时方式
研究方式
静态稳定分析 暂态稳定分析 动态稳定分析 电压稳定分析
静态稳定 分析结果
暂态稳定 分析结果
预警信息
清华大学电机系柔性输配电系统研究所
8
8
基于随机扰动响应的低频振荡特征量感知
罗平—百色线路有功功率5分钟曲线（正常稳态运行）
实际电网在稳态运行中，由于负荷投切等随机性扰动，在发电机、母线、 线路中均存在小幅波动，而这种波动反映了当前系统的固有动态特性--发展了”类噪声识别技术”
分析结果可用于调度员监测与决策、控制系统自适应等
352.8 424.1 201.4 238.9 179.7 402.2 100.0 460.0 320.0 382.6 424.2 201.4 238.9 179.7 402.1 100.0 460.0 320.0 382.6 421.2 201.4 239.0 245.6 401.7 100.0 460.0 320.0 382.7 420.8 201.4 239.0 256.1 402.8 100.0 460.0 320.0 382.6 308.8 201.4 238.9 299.6 401.2 100.0 460.0 320.0
基于改进教与学算法的配电网无功优化
基于改进教与学算法的配电网无功优化蒋嘉焱;李红伟;向美龄;刘宇陆;林山峰【摘要】Reactive power optimization(RPO) of the distribution power system has received extensive attention,and intelligence heuristic algorithm has been widely applied,but there are still some shortcomings.This paper uses TeachingLearning-BasedOptimization(TLBO)to solve the reactive power optimization problem.TLBO is simple and has better convergence ability and quick convergence rate.More importantly,it does not need the control parameters which should be set in other intelligence algorithms.In this paper,the elitist strategy has been introduced in TLBO to further strengthen the searching ability and improve stability of the algorithm.The paper chooses the minimization of the active network loss as the optimization objective and builds the mathematical model of RPO problem.The improved IEEE33 bus system is adopted to test the algorithm.The results show that the Elitist TeachingLearning Based Optimization (ETLBO) has higher robustness and convergence and better optimization results.The paper provides a new method and some ideas to solve the RPO problem of the distribution power system.%在解决配电网无功优化问题中,智能启发式算法得到了广泛应用,但仍存在一些不足.采用了教与学优化算法求解含分布式电源的配电网无功优化问题.教与学优化算法算法简单,取消了其他智能算法求解时需设定的控制参数,收敛速度快,收敛能力强.现将精英策略引入教与学算法,改进了该算法的搜索能力,提高了求解的稳定性.以有功网损最小为目标建立了无功优化模型,并基于改进的IEEE 33母线配电网系统进行仿真计算,结果验证了基于精英策略改进的教与学算法具有更强的收敛性和鲁棒性,能获得更好的优化结果,为配电网无功优化问题求解提供了一种新的方法和思路.【期刊名称】《电网与清洁能源》【年(卷),期】2017(033)007【总页数】7页(P58-63,84)【关键词】配电网;无功优化;教与学算法;精英策略;分布式电源【作者】蒋嘉焱;李红伟;向美龄;刘宇陆;林山峰【作者单位】西南石油大学电气信息学院,四川成都610500;西南石油大学电气信息学院,四川成都610500;西南石油大学电气信息学院,四川成都610500;西南石油大学电气信息学院,四川成都610500;西南石油大学电气信息学院,四川成都610500【正文语种】中文【中图分类】TM76配电系统无功优化是指在满足系统安全运行约束的前提下，通过优化控制无功电源容量及可调变压器分接头的位置，从而达到改善电压质量和降低系统网损的目标，以保证电力系统安全、经济运行[1]。
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t 1 t
1 电池储能模型建立及适用场景讨论
1.1 1.1.1 建立电池储能模型 戴维南等效电路模型 戴维南等效电路模型是目前使用最为广泛的 电池储能模型
[13]
，如图 1 所示。理想电压源 Eb 为
电池开路电压，与 SOC 有关；RS 为电池中电极板、 电解液和间隔板的电阻；电阻 RC 和电容 C 组成过 电势网络，用于表示电池的极化反应过程。
(1)
式中：Ib 为电池电流，以放电为正方向；SAh 为电池
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中
国
电
机
工
程
学
报
第 33 卷
0 引言
随着能源危机的加剧及对环境问题的高度重 视，以风电为代表的可再生能源在世界各国得到迅 速发展。我国 2012 年风电机组总装机容量已达到 7 532 万 kW[1]，同时规划到 2020 年底建成 7 个 千万 kW 级大型风电基地，届时风电装机容量将达 到 1.5 亿 kW。然而，风电具有较强的间歇性和波 动性，目前的风功率预测精度仍不能满足运行要 求[2]。大规模风电并网将对电力系统调度控制、运 行品质以及系统安全稳定性产生不利影响[3-5]， 间歇 性电源的输出和消纳问题已成为制约其规模化发 展的主要瓶颈。 近年来储能技术得到了快速发展，正在逐步改 变传统电力系统不可大量存储电能、发用电必须实 时平衡的局面。大规模储能技术在提高间歇式电源 的可控性方面具有广阔的前景，它的成功应用将突 破间歇性电源与电网协调控制的技术瓶颈、显著提 高间歇性电源的接入能力。其中电池储能以其响应 速度快、能量密度高、功率和容量配置灵活、适用
第 16 期
陆秋瑜等：多时间尺度的电池储能系统建模及分析应用
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范围广等优点，可在电力系统削峰填谷、平抑风电 波动、 稳定控制等多种场景发挥重要作用[6-8]。 由于 电池储能为电化学反应过程，难以采用常规物理模 型对其进行详细的描述，因此储能静态控制多采用 考虑容量限制的恒功率简化模型[8-9]， 暂态控制则采 用电压源内阻模型[7]或一阶惯性环节[10]模拟储能 系统，不考虑参数变化的影响。然而电池储能系统 的工作特性与其充放电功率和荷电状态 (state of charge，SOC)等因素直接相关，这样简化的模型无 法对储能的应用效果进行有效的验证。建立适用于 不同应用场景的多时间尺度电池储能仿真模型，是 储能优化配置和控制的基础。文献[11]基于实验数 据对储能系统的电压电流进行线性插值，但本质上 并没有对储能本身进行建模，只是得到了系统的数 值模型。文献[12]采用戴维南等效电路模型，但没 有考虑 SOC 对模型参数的影响，仅适用于仿真时 间较短的场景。文献[13]详细介绍了铅酸电池等效 电路的参数随开路电压和温度的变化，并给出了参 数估计的经验公式，但并没有考虑充放电电流的影 响，公式中的参数也较难获取。 储能系统的建模应基于其应用场景，简单的模 型将无法体现电池特性，而过于复杂的模型可能大 大增加控制策略的求解与应用的复杂度。本文将从 储能系统级控制的角度出发，建立适用于电力系统 控制的电池储能通用仿真模型。该模型可反映大容 量储能系统的外部特性，是对其内部多模块复杂化 学反应的简化。模型计及 SOC 和充放电电流对参 数的影响，参数可通过实验数据拟合得到。通过实 测放电电压电流曲线验证了模型的有效性。在此基 础上，本文将分析并讨论该模型在电力系统优化运 行和控制的不同应用场景中的主导因素，提出不同 时间尺度下模型的实用简化方法。最后以电池储能 平抑风电波动性为例，仿真电池储能平抑风电输出 波动的效果，比较不同模型的优缺点及其对储能容 量规划的影响。 1.1.2
图1 Fig. 1
Eb
电池戴维南等效电路模型 Thevenin battery model
戴维南等效电路可代表电池储能系统的静态 和暂态特性。在电池恒电流放电过程中，其电压的 下降将经历 3 个主要阶段[14]。 1）暂态过程：RS 的存在使得电流变化的瞬间 电压即刻发生跌落，随后电压以指数方式衰减至稳 态，衰减的时间常数为 CRC，其时间尺度通常为毫 秒至秒级，随后电路进入稳态。 2） 缓慢下降过程： 主要由 Eb 随 SOC 的下降而 减小导致。 3）迅速下降至截止电压：在放电后期电池内 阻的迅速增大成为主导因素，导致电池电压快速下 降， 若及时切断电路， 电池电压可恢复至开路电压， 若继续放电将导致电池永久性的损坏，直接影响电 池的寿命。 电池的充电过程与之类似，在此不再赘述。 电池模型参数的测量及拟合方法 图 1 所示的戴维南等效电路中的参数会随着 SOC、充放电状态和电流、温度和电池老化程度而 变化，在中长期仿真中必须计及这些因素的影响。 由于学科分类的不同，在电力系统控制中一般不考 虑储能内部复杂的电化学反应，往往忽略参数变化 的影响，从而限制了该模型在电力系统优化控制中 的应用。由于物理模型难以描述电化学反应机理， 模型参数只能通过实验的方法获取。从储能系统级 控制的角度考虑， SOC 和充放电电流与控制策略的 优化有直接联系，因此本文仅考虑这两种因素，其 他因素的影响可采用类似的方法予以考虑。 1）SOC 计算方法。 电池荷电状态 SOC 反映了电池的剩余容量， 可为电池容量规划和运行控制提供重要依据，也是 储能系统区别于常规电源/负荷的最主要特征。 目前 SOC 常用的估计方法有安时计量法、开路电压法、 神经网络法和 Kalman 滤波方法等[15]。本文采用使 用最为广泛的安时计量法，计算公式为
LU Qiuyu1, HU Wei1, ZHENG Le1, MIN Yong1, LUO Weihua2, GE Weichun2, WANG Zhimite Key Lab of Power Systems, Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Haidian District, Beijing 100084, China; 2. Liaoning Electrical Power Co. Ltd., Shenyang 110006, Liaoning Province, China) ABSTRACT: The rapid development of battery energy storage technology has provided a new solution for integrating large scale wind power; however, the accurate simulation model for battery energy storage system (BESS) in power system application has not been developed yet. In this paper, a BESS model based on Thevenin circuit was developed. In this model, the model parameters fitting method based on experimental data was proposed, and the influences of state of charge (SOC) and charged/discharged current on model parameters were taken into account. Further, the critical factors in various application scenarios were analyzed to facilitate the proposed model to be feasible in multiple time scales. The effectiveness of the presented model was verified by the measured voltage and current data. Finally, the model was applied to alleviate low frequency wind power volatility to test the control effect of BESS, and the advantages and disadvantages of different models and their impacts on BESS capacity allocation was further discussed. KEY WORDS: battery energy storage; multi-time scales battery model; parameter fitting method; wind power volatility alleviation; battery capacity allocation 摘要： 大容量电池储能技术的快速发展及应用为大规模风电 的接入与消纳提供了新的解决思路与方法， 但电池储能在电 力系统应用中的建模问题一直没能得到较好的解决。 建立基 于戴维南等效电路的电池储能系统仿真模型，并在模型
基金项目：国家高技术研究发展计划(863 计划)(2011AA05A112)； 国 家 科 技 支 撑 计 划 (2011BAA01B02) ； 国 家 自 然 科 学 基 金 重 大 项 目 (51190101)；国家电网公司科技项目；辽宁省电力有限公司科技项目。 The National High Technology Research and Development of China 863 Program (2011AA05A112); Key Project of the National Eleventh-Five Year Research Program of China (2011BAA01B02); Project Supported by National Natural Science Foundation of China (51190101).