小型风光互补发电系统的协调功率控制策略

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分布式风光互补系统控制与最大功率跟踪策略研究

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风光互补联合发电系统发电策略

风光互补联合发电系统发电策略
时铭序
【期刊名称】《电力设备管理》
【年(卷),期】2024()4
【摘要】本文探讨了风光互补联合发电系统发电规划策略的重要性及优化方向。

从优化项目前期装机容量配比、灵活调整发电策略、合理配置储能系统、优化系统运行管理入手,阐述了各方向的实现方法及对系统运行的影响。

通过本文分析,可以
更好地实现联合发电系统的清洁能源高效利用,推进其在全球范围内的应用和发展。

【总页数】3页(P71-73)
【作者】时铭序
【作者单位】华电四川发电有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】F42
【相关文献】
1.风能发电及风光互补发电系统在边际油田开发中的应用研究
2.基于混合系统理论的风光互补发电系统能量管理策略
3.PLC在风光互补发电系统中的应用——光伏
发电系统4.基于双转子发电机的风光互补发电系统优化策略研究5.风光水互补发
电系统发电效率分析
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风光互补电力系统中的优化调度与控制

风光互补电力系统中的优化调度与控制随着全球对清洁能源的需求不断增长，风力和光伏发电逐渐成为可再生能源领域中的主要力量。

风光互补电力系统通过将风力发电和光伏发电相结合，可以更好地利用资源，提供稳定可靠的电力供应。

然而，在实际应用中，优化调度与控制风光互补电力系统仍然面临诸多挑战。

首先，风光互补电力系统的优化调度是保证系统运行的关键。

优化调度的目标是合理配置风力和光伏发电机组的出力，以最大程度地提高系统的可持续性和经济性。

为了实现这一目标，需要考虑多个因素，包括天气变化、负荷需求、电力市场价格等。

通过建立预测模型，可以预测未来的天气和负荷需求，从而根据这些信息进行合理的调度安排。

其次，风光互补电力系统的控制策略对系统的稳定运行至关重要。

控制策略需要保证风力和光伏发电机组的出力始终与系统负荷需求匹配，避免发生电力供应不足或过剩的情况。

传统的控制方法主要基于PID控制算法，但由于风力和光伏发电的不确定性和非线性特点，传统方法往往难以满足需求。

因此，研究人员提出了一系列新的控制策略，如模糊控制、神经网络控制和模型预测控制等，用于提高风光互补电力系统的控制性能。

另外，风光互补电力系统中的储能技术也是优化调度和控制的关键。

由于风力和光伏发电的波动性，储能技术可以用来平衡电力的供需差异。

目前常见的储能技术包括电池储能、压缩空气储能和抽水蓄能等。

储能技术的选择和运行管理对系统的运行效果至关重要，需要考虑储能设备的容量、效率和充放电策略等因素。

通过合理的储能技术配置和运行管理，可以提高风光互补电力系统的可靠性和稳定性。

此外，风光互补电力系统的电网连接和运行管理也是一个重要的问题。

在风光互补电力系统中，风力和光伏发电机组通过逆变器将直流电转换为交流电并与电网连接。

然而，由于逆变器的不稳定性和控制策略的复杂性，风光互补电力系统往往容易受到电网扰动的影响，进而影响电力系统的稳定运行。

因此，需要研究电网连接和运行管理的优化方法，以提高风光互补电力系统的电网适应性和稳定性。

风力发电机组的电力调节与功率控制模型

风力发电机组的电力调节与功率控制模型1. 引言风力发电是一种可再生的清洁能源，在全球范围内得到了广泛的应用和发展。

然而，由于风力发电的依赖性和不稳定性，需要对风力发电机组进行电力调节和功率控制，以确保电网的稳定性和安全性。

本文旨在讨论风力发电机组的电力调节与功率控制模型，并提出一种有效的解决方案。

2. 风力发电机组的电力调节风力发电机组的电力调节是指根据电网负荷需求和风速变化，调整风力发电机组的输出功率。

在电网负荷低于风力发电机组的输出功率时，需要将多余的电力存储起来或者将其余放入电网；当电网负荷高于风力发电机组的输出功率时，需要从电网中补充额外的电力。

因此，电力调节对于维持电网的平衡和稳定非常重要。

3. 风力发电机组的功率控制风力发电机组的功率控制是指根据电网负荷需求和风速变化，控制风力发电机组的输出功率稳定在一个预设的目标范围内。

一方面，功率控制需要使风力发电机组的输出功率与电网需求保持一致，以满足电网的需求；另一方面，功率控制还需考虑风速变化对风力发电机组的影响，以确保风力发电机组的安全运行和寿命。

4. 电力调节与功率控制模型为了实现风力发电机组的电力调节与功率控制，需要建立相应的数学模型。

常用的模型有以下几种：4.1 传统PID控制模型PID控制模型是最常用和经典的控制模型之一。

它通过测量误差（电网需求功率与风力发电机组输出功率的差值）和控制器得到控制信号，从而实现对风力发电机组输出功率的调节和控制。

PID控制模型简单且易于实现，但在面对复杂动态环境和大幅风速变化时，可能无法满足精确控制的要求。

4.2 模糊控制模型模糊控制模型利用模糊逻辑和模糊规则对风力发电机组进行调节和控制。

由于模糊控制模型可以处理模糊性和不确定性，因此在对风力发电机组进行控制时更具适应性和鲁棒性。

但是，模糊控制模型需要事先确定模糊规则和隶属函数，对于复杂系统和精确控制要求较高的环境可能存在一定的局限性。

4.3 预测控制模型预测控制模型通过预测风速变化和电网负荷需求，得到风力发电机组的最优输出功率。

风光储联合发电系统有功控制策略研究及工程应用研究

风光储联合发电系统有功控制策略研究及工程应用研究摘要随着光伏发电、风力发电以及储能技术的快速发展与应用，风光储联合发电系统的组建成为了可能，与独立的光伏风电供电系统或者风力发电系统相比，风光互补混合发电系统更可靠，也更经济，而储能系统是风光混合发电系统的匹配和调节装置，而且造价昂贵，如何高效利用储能系统的有限容量进行电源出力、改善其运行特性成为了人们研究的热点。

本文在分析风光储联合发电系统的结构特点以及运行特性的基础上，提出了风光储联合发电系统的有功功率平抑控制研究，以期开发出性能更为稳定的风光储联合发电系统。

关键词风光储联合发电；有功控制；策略研究引言能源是人类社会发展的基础和动力，目前人类应用的最多的还是化石能源，属于不可再生能源，而且化石能源的使用还会带来大量有害气体，造成环境污染，因此使用可再生能源风能、谁能、太阳能等具有重要的意义，其中风能和太阳能是可再生能源的重要组成部分，风能发电技术和光伏发电技术应用的也比较成熟，然而由于受到季节、气候、地理条件的影响，独立的风能发电系统和光伏发电系统能量稳定性比较差，独立应用输出稳定性不高，而采用风光互补发电则可以扬长避短，提高输出的稳定性，因此组建风光储联合发电系统具有重要的意义，本文主要分析了风光储联合发电的结构特性，并提出了整个系统的有功控制策略，以期为我国的风光储联合发电技术的研发提供一定的参考。

1 风光储联合发电系统结构特性1.1 风力发电特性和光伏发电特性风力发电系统主要是由发电机和风力机组成，通过风轮、风机、发电机等将风能转变为机械能最后转变为电能，完成发电的过程，太阳能发电系统则主要是将光能转换为电能。

风力发电和太阳能发电分别受制于风力和光照这两种环境因素，如果风速不够或者光照不强，这两种独立应用的发电系统输出具有很大的不稳定性，由于地域分布和气候特点的不同，每个地方的光照和风力都有很大差别，因此独立的发电系统不能长时间保证电力的稳定输出。

风光互补供电系统技术参数

风光互补供电系统技术参数1. 引言随着社会经济的发展和人们对环境保护意识的增强，可再生能源的利用逐渐成为一种重要的能源供应方式。

风光互补供电系统是一种将风能和太阳能相结合的新型能源供电系统，可以实现可持续发展和低碳生活。

本文将介绍风光互补供电系统的技术参数及其相关内容。

2. 技术参数2.1 风力发电部分•风力发电机容量：风力发电部分是风光互补供电系统中的重要组成部分，其容量大小直接影响到系统的总体性能。

通常，风力发电机容量需要根据实际需求和资源情况进行选择。

•风轮直径：风轮直径是指风力发电机中转子叶片旋转的直径大小。

较大的风轮直径可以获得更大的转动惯量，提高了发电机的稳定性和效率。

•切入风速：切入风速是指开始产生有效功率输出所需的最低风速。

切入风速越低，风力发电机的利用率越高。

•额定风速：额定风速是指发电机在额定功率输出时所需要的风速。

额定风速一般与切入风速相近。

•切出风速：切出风速是指由于过大的风速而停止工作的最高风速。

切出风速越高，发电机在极端天气条件下的安全性越高。

2.2 太阳能发电部分•光伏组件容量：太阳能发电部分主要由光伏组件组成，其容量大小与系统总体性能有关。

根据实际需求和资源情况选择合适的光伏组件容量。

•光伏组件转换效率：光伏组件转换效率是指太阳能辐射转化为电能的效率。

较高的转换效率可以提高系统的发电性能。

•光照强度：光照强度是指太阳辐射在单位面积上的功率密度，通常以W/m²表示。

光照强度越大，太阳能发电系统产生的电能就越多。

2.3 储能部分•储能容量：储能部分用于储存由风力发电和太阳能发电产生的电能。

储能容量的大小需要根据系统的负载需求和发电能力进行选择。

•储能效率：储能效率是指储能系统从充电到放电过程中所损失的能量占总输入能量的比例。

较高的储能效率可以提高系统整体的能量利用率。

3. 风光互补供电系统设计考虑因素3.1 系统规模•需求负载：根据实际需求确定风光互补供电系统的规模，包括所需供电功率和每天供电时间等。

风光互补微网功率控制研究

风光互补微网功率控制研究摘要：微网是利用分布式发电技术实现自我综合控制、管理的系统，既能并网运行又能切换至孤岛模式运行。

本文对利用风、光天然的互补特性进行微网系统有功功率和电压稳定控制的方法进行了研究。

首先分别详细研究了风力发电系统、光伏发电系统的运行特性和控制方法，进行了并网和孤岛两种运行方式下微电网利用风光互补特性进行有功功率和电压稳定控制的仿真，结果验证了风光互补微网系统的运行可行性与稳定性。

关键词：风光互补微网；最大功率跟踪；有功功率控制；PSCAD；1 概述微电网是一种将分布式电源、负荷、储能装置、变流器以及监控保护装置有机整合在一起的小型发配电系统[1-2]。

凭借微电网的运行控制和能量管理等关键技术，可以实现其并网或孤岛运行、降低间歇性分布式电源给配电网带来的不利影响，最大限度地利用分布式电源出力，提高供电可靠性和电能质量。

将分布式电源以微电网的形式接入配电网，被普遍认为是利用分布式电源有效的方式之一。

微电网作为配电网和分布式电源的纽带，使得配电网不必直接面对种类不同、归属不同、数量庞大、分散接入的(甚至是间歇性的)分布式电源。

国际电工委员会(IEC)在《2010—2030 应对能源挑战白皮书》中明确将微电网技术列为未来能源链的关键技术之一。

本文对利用风、光天然的互补特性进行微网系统有功功率和电压稳定控制的方法进行了研究。

2 微网系统概述微电网是指由分布式电源、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等汇集而成的小型发配电系统，是一个能够实现自我控制和管理的自治系统[3]。

一方面，微电网系统可以看作成是一个小型的电力系统通过其自身的管理功能，使微电网系统中的能量得到有效的优化与平衡，保证其运行的稳定性与经济性。

风光互补发电控制系统的研究与开发

风光互补发电控制系统的研究与开发一、概述随着全球能源危机和环境问题日益严重，可再生能源的开发和利用已成为全球关注的焦点。

风光互补发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了广泛的关注。

风光互补发电控制系统是实现风光互补发电系统高效、稳定运行的关键。

对风光互补发电控制系统的研究与开发具有重要意义。

本文首先介绍了风光互补发电控制系统的基本概念、原理及其在国内外的研究现状。

接着，详细阐述了风光互补发电控制系统的关键技术和核心算法，包括风光互补发电系统的优化配置、最大功率点跟踪控制、储能系统的设计与管理、以及系统的能量管理策略等。

在此基础上，本文进一步探讨了风光互补发电控制系统的实际应用情况，包括其在不同地理环境、气候条件下的运行效果，以及在实际应用中遇到的问题和解决方案。

本文总结了风光互补发电控制系统的研究成果和展望了未来的发展方向，旨在为风光互补发电控制系统的进一步研究和应用提供参考和借鉴。

通过本文的研究，旨在推动风光互补发电控制系统技术的发展，提高风光互补发电系统的效率和稳定性，为可再生能源的广泛应用提供有力支持。

同时，也为相关领域的科研人员和工程技术人员提供有益的参考和启示。

1. 介绍风光互补发电的背景和意义随着全球能源危机和环境污染问题的日益严重，可再生能源的开发和利用成为了全球关注的焦点。

太阳能和风能作为两种清洁、可再生的能源形式，具有巨大的开发潜力和广阔的应用前景。

由于太阳能和风能的不稳定性和间歇性，单独利用这两种能源进行发电难以满足电力系统的稳定性和连续性要求。

风光互补发电技术的出现，为解决这一问题提供了新的思路。

风光互补发电系统是指将太阳能和风能两种可再生能源相互补充地利用，以提高整个能源系统的效率和稳定性。

具体来说，通过在同一地区建立太阳能电池板和风力涡轮机，可以利用太阳能和风能来生成电力，同时还可以通过电网将多余的电力输送到其他需要的地方。

风光互补发电的意义在于，它不仅可以提高发电效率，实现能源多元化供应，还能有效减少对传统能源的依赖，推动可持续发展。

风光互补发电系统优化与控制策略

风光互补发电系统优化与控制策略随着世界经济不断发展和人民生活水平的提高，对电力的需求也越来越大。

然而，传统的能源已经无法满足高速增长的能源需求，新能源的发展成为了解决这个问题的关键。

其中，风能和光能是最常见和具有发展前景的两种新能源。

风光互补发电系统作为新能源中的重要一环，对于提高新能源的利用率，推动能源转型具有巨大作用。

一、风光互补发电系统的原理风光互补发电系统将风能和光能进行有效结合，利用太阳能电池板和风力发电机对电能进行收集和转化，将它们整合在一起构成能量互补的系统，实现多元化的能源供应。

其优点在于能够有效减少风力发电和太阳能发电的不足和不稳定，使得整个能源系统更加可靠。

二、风光互补发电系统的问题及控制策略由于风力和太阳能的不可控性，风光互补发电系统存在能源不足和能量波动的问题，因此需要对其进行相应的控制策略。

下面简要探讨风光互补发电系统的问题以及相应的解决策略。

1.能量不足问题能量不足是风光互补发电系统最大的问题之一，尤其是在夜晚和阴雨天气，太阳能电池板的发电量非常有限，而风力发电机也不一定能产生足够的电能。

为了解决这个问题，可以考虑增加储能装置，如通过电池组或超级电容器等方式实现能量的存储，从而在能量紧缺的时候进行补充。

2.能量波动问题能量波动是由于风力和光照度的不可控性导致的，这种情况下，风光互补发电系统的能源产生会发生明显的变化。

因此，系统中需要加入相应的控制策略，如通过控制风力发电机桨叶的角度来实现转速和转矩的控制，或通过改变太阳能电池板的跟踪模式和角度来实现控制目标的调整。

3.多电能源协调问题风光互补发电系统中同时存在风力和太阳能电池板两种能源，如何协调这两种能源的工作状态是一个需要解决的难题。

在这种情况下，需要进行适当的功率分配和协调，以保证两种能源的平衡。

具体地，可以将风力发电机和太阳能电池板的输出功率进行统一管理和控制，使二者的功率平衡稳定，从而实现对新能源的更加高效利用。

新能源风光互补系统中的智能控制与优化

新能源风光互补系统中的智能控制与优化随着人们对环境保护意识的逐渐增强，新能源的发展已成为不可逆转的趋势。

在新能源系统中，风光互补系统受到越来越多的关注。

风光互补系统结合了风能和太阳能两种清洁能源，在电力生产中具有得天独厚的优势。

然而，如何实现新能源风光互补系统中的智能控制与优化，将对系统的效率和可靠性产生重要影响。

智能控制是新能源风光互补系统中的关键技术之一。

通过智能控制技术，系统可以实现对发电设备的精准控制，提高能源利用率。

例如，通过风速和太阳辐射的实时监测数据，智能控制系统可以自动调节风力发电机和光伏板的工作状态，使系统在不同气候条件下都能够高效运行。

同时，智能控制还可以对储能设备进行智能化管理，提高新能源风光互补系统的功率平衡和稳定性。

优化算法是实现新能源风光互补系统智能控制的重要手段。

通过合理选择优化算法，可以有效提高系统的发电效率和经济性。

例如，基于遗传算法的优化方法可以对系统中的参数进行全局搜索，找到最优解决方案。

而基于模拟退火算法的优化方法则可以帮助系统在短时间内找到较优解，提高系统的响应速度和稳定性。

通过优化算法的应用，新能源风光互补系统的性能可以得到进一步提升。

在实际应用中，新能源风光互补系统中的智能控制与优化还面临着一些挑战。

首先，不同地区的气象条件和用电需求差异巨大，如何通过智能控制技术实现对系统的智能调度成为一个难点。

其次，新能源的不稳定性和间歇性给优化算法的设计带来了一定困难，如何克服这些困难成为了优化算法研究的重要方向。

此外，新能源风光互补系统中的大数据处理和安全问题也是亟待解决的关键问题。

为了更好地解决新能源风光互补系统中的智能控制与优化问题，研究人员正在不断探索新的技术和方法。

在智能控制方面，机器学习和深度学习等人工智能技术的应用将有望为系统的智能化控制提供新的思路。

在优化算法方面，量子计算和蚁群算法等新兴算法的引入也将为系统的优化提供更多可能性。

通过不断创新和实践，新能源风光互补系统中的智能控制与优化将迎来更加美好的未来。

电力系统中的风光互补电力调度与优化策略

电力系统中的风光互补电力调度与优化策略随着环境问题和能源危机的日益突出，可再生能源在电力系统中的应用越来越重要。

其中，风电和光伏发电被广泛认可为两种最具潜力的可再生能源，但也面临着间歇性和不可控性的问题。

为了充分利用这两种能源，提高其可靠性和经济性，需要制定风光互补的电力调度与优化策略。

风电和光伏发电具有互补性的特点，可以相互弥补能源的不足。

风能具有较强的季节性和日变化性，而光能则具有较强的日变化性和小时变化性。

因此，将两种能源相结合，可以有效实现电力的稳定供应。

同时，风光互补还可以最大程度地减少对传统能源的依赖，减少温室气体排放，实现可持续发展的目标。

在电力系统中，风光互补电力调度与优化策略的核心是合理安排风电和光伏发电的发电功率，以满足电力系统的供需平衡。

根据电力需求的变化，需要预测和优化风光发电的输出功率，并与传统发电方式进行协调，实现电网的稳定运行。

下面将介绍一些常用的风光互补电力调度与优化策略。

首先，基于在线预测的策略是一种常见的风光互补电力调度方法。

通过分析历史数据和实时数据，可以预测未来一段时间内的风光发电输出功率。

利用这些预测结果，可以合理安排其他电源的调度，从而实现风光互补发电模式。

此外，在预测过程中还需要考虑天气和气象因素的影响，以提高预测的准确性。

其次，基于能量存储技术的策略也是一种常用的风光互补电力调度方法。

通过使用能量存储系统，可以将风电和光伏发电的多余能量储存起来，以备不时之需。

当风能和光能不足时，可以从能量存储系统中释放出来，实现电力供应的平衡。

能量存储技术的发展对于风光互补电力调度具有重要意义，可以提高电网的灵活性和稳定性。

此外，智能电网技术的应用也可以提升风光互补电力调度的效果。

通过使用智能电表和智能电网系统，可以实现对电力需求和发电能力的实时监测和调度。

基于这些数据，可以优化风光发电的调度，提高电力系统的可靠性和经济性。

智能电网技术还可以支持分布式能源的接入和管理，促进风光互补发电的应用。

风光柴储孤立微电网系统协调运行控制策略设计

风光柴储孤立微电网系统协调运行控制策略设计一、本文概述随着全球能源结构的转型和可持续发展目标的提出，微电网作为一种集成多种分布式电源和负荷的电力系统，受到了广泛关注。

其中，风光柴储孤立微电网系统，凭借其独立运行、自给自足的特性，在偏远地区、海岛等无常规电网覆盖的地方具有广泛的应用前景。

然而，风光柴储微电网中由于各类分布式电源的间歇性和不确定性，使得系统的稳定运行面临诸多挑战。

因此，研究风光柴储孤立微电网系统的协调运行控制策略，对于提高系统的供电可靠性、优化能源利用效率和促进可再生能源的发展具有重要意义。

本文旨在探讨风光柴储孤立微电网系统的协调运行控制策略设计。

文章将介绍风光柴储微电网的基本结构和特点，分析系统面临的主要问题和挑战。

接着，将深入研究适用于该系统的协调运行控制策略，包括功率平衡控制、能量管理优化、故障检测和恢复等方面的内容。

在此基础上，文章将提出一种基于多代理系统的协调运行控制策略，通过仿真实验验证其有效性和优越性。

文章将总结研究成果，并展望风光柴储孤立微电网系统未来的发展方向和应用前景。

通过本文的研究，旨在为风光柴储孤立微电网系统的稳定运行提供理论支持和实践指导，推动可再生能源在微电网领域的应用和发展。

二、风光柴储孤立微电网系统分析孤立微电网系统，作为一种集成了风力发电、光伏发电、柴油发电以及储能设备等多种能源形式的电力系统，具有自主供电、独立运行和高度可控等特点。

这种系统能够在主电网无法覆盖或供电不稳定的地区提供稳定、可靠的电力供应，对提升能源利用效率、优化能源结构、保护生态环境具有重要意义。

风光柴储孤立微电网系统中的风力发电和光伏发电部分，依赖自然环境条件，具有间歇性和随机性。

风力发电受风速变化影响，光伏发电则受光照强度和时间影响。

因此，这两部分电源的输出功率具有较大的波动性和不确定性。

为了平抑这种波动性，需要引入储能设备，如蓄电池、超级电容等，来存储多余电能，并在风力或光照不足时释放电能，以维持电网的稳定运行。

风光互补发电系统及其最优配置研究

风光互补发电系统及其最优配置研究随着全球能源消耗量的不断增加，对于新能源的需求也越来越大。

风能和光能是两种非常重要的新能源，被广泛应用于发电系统之中。

为了提高新能源利用率，有效利用电力资源，风光互补发电系统最优配置研究也越来越受到人们的关注和重视。

本文将阐述风光互补发电系统的优势以及如何进行最优配置。

一、风光互补发电系统的优势风光互补发电系统是将风能和光能发电系统相结合的一种发电方案。

与单一发电系统相比，风光互补发电系统有很多优势。

1. 提高发电效率对于某些地区而言，同一时段内风能和光能的产生存在着互补性。

如果设立风光互补发电系统，可以充分利用风、光等自然资源，提高了新能源的综合利用效果，达到了节能和环保的双重目的。

因此，风光互补发电系统比单一发电系统在发电效率方面更具优势。

2. 提高系统可靠性风光互补发电系统的组成部分具有互补性。

在光能不足或风能较小的情况下，风光互补发电系统可以实现系统能源的补充，保证供电的可靠性。

由于光能和风能变化比较快，如果是单独的发电系统，劣势很容易暴露出来，无法保持供电可靠性。

而风光互补发电系统在这方面表现更为良好。

3. 降低能源成本风光互补发电系统发电效率更高，降低了燃料成本，从而降低了新能源的发电成本。

系统在运作时，减少相应的能源购买成本，因为不同能源的使用互补性在进行最优配置之后也可以更好的提高这个互补性，使得风光互补发电系统的使用更加经济。

二、风光互补发电系统的最优配置从单一风能发电系统和单一光能发电系统的实际运行来看，风光互补发电系统的优势十分明显，那么在实践中，如何进行最优配置，发挥最大的效益？1. 依据区域特点确定组合方案风能和光能发电系统的特征并不相同，主要受到地理环境、气候和季节等因素的影响。

为此，最优组合方案应该结合具体地域的特点进行确定，而且在考虑安全的前提条件下，要尽可能充分利用市场规模的优势。

2. 采用合理的互补策略风光互补发电系统之间的互补具有时空性，根据不同的季节和时间差值，需要采取不同的互补方式。

风光储联合发电系统的建模及并网控制策略

风光储联合发电系统的建模及并网控制策略摘要：本文根据间接性能源并网出力波动以及不具备故障暂态电压支持能力的特征，提出了一种能够有效抑制功率波动并改善低电压穿越能力的风光联合发电系统的模型以及其相关的一些控制策略。

仿真结果表明本文提出的风光储联合发电系统模型及其控制策略可以有效的平滑抑制风光系统功率的波动，同时还能实现低电压穿越功能，保障了电网运行的安全性及稳定性。

关键词：风光储联合；系统建模；平抑功率波动；低电压穿越1、前言太阳能和风能都是新能源发电的主要利用形式，在全球未来的能源结构里占据了非常重要的地位。

太阳能和风能都具有了间歇性明显、随机性强的特征，其出力波动的幅度大，波动也没有明显的规律性，并且随着风电和光伏系统的渗透率逐渐增大，若不具备运行故障情况下的低电压穿越能力，会造成大面积退网，不利于电网的安全稳定运行。

为此，大型的风光联合发电系统模型的建立以及输出功率波动方面的研究都已经成为了现在电力系统里共同关注的一个重要课题。

2、风光储发电系统建模国内外对中小型风力太阳能发电系统功能建模与控制的主要策略有很多深入的研究方法，但对相对独立的中小型风力发电系统的研究成果却很少。

本文提出了一种基于市场优化和改进的差分进化方向算法的混合风能模型，用以互补和不断优化供电系统的利用能力。

与相对独立的风力发电或光伏供配电系统相比，该模型更经济、可靠，性能更好，分布式区域太阳能发电系统仿真验证了其抑制峰值功率波动幅度的安全性。

但基本模型不适用于大规模、过于集中的风力发电设备系统，以张家口市张北县正在建设的风能、太阳能和储能示范工程为背景环境，建立了风能和太阳能联合电站，并采用储能系统相互协调，通过特定控制策略来实现对风光软件系统振荡额定功率输出的抑制，同时提高了LVRT风光系统的稳定能力。

2.1 风力发电并网技术选择好合适的风力发电并网技术对于企业来说十分重要，要求发电器输出的幅值、电压频率及相位方面都需要与电网系统抑制。

小型风光互补发电系统控制器MPPT的研究

电气传动２００９年第３９卷第５期Ｅｌ，ＥＣＴＲＩＣＤＲＴｖＥ２００９Ｖ０１．３９Ｎｏ．５小型风光互补ＭＰＰＴ控制的研究王群京，王涛，李国丽（合肥工业大学电气与自动化工程学院，安徽合肥２３０００９）摘要：为提高小型风光互补发电系统的效率，增强系统的稳定性，使发电系统的性能得到优化．将最大功率点跟踪（ＭＰＰＴ）控制策略应用到小型风光互补发电系统中，此控制策略可以跟踪蓄电池的最大充电功率，最大程度地利用风能和太阳能，并对蓄电池充电控制方案分段优化，对蓄电池快速合理充电，实现小型风光互补发电系统的智能化控制。

关键词：风光互补｛最大功率点跟踪；蓄电池中图分类号：ＴＭ６１４，ＴＭ６１５文献标识码：ＡＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＭＰＰＴｆｏｒＳｍａｌｌ・－ｓｃａｌｅＨｙｂｒｉｄＰｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ・－ｗｉｎｄＳｙｓｔｅｍＷＡＮＧＱｕｎ－ｊｉｎｇ，ＷＡＮＧＴａｏ，ＬＩＧｕｏ－ｌｉ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｔＨｅｆｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｅｆｅｉ２３０００９，ＡｎｈｕｉｔＣｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｏｒｄｅｒｔＯｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｓｍａｌｌ—ｓｃａｌｅｈｙｂｒｉｄｐｈｏｔｏｖｏｈａｉｃ－ｗｉｎｄｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｙｏｆｍａｘｉｍｕｍｐｏｗｅｒｐｏｉｎｔｔｒａｃｋｉｎｇ（ＭＰＰＴ）ｗａｓｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｉｎｔｈｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．ＴｈｅｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｙｃａｎｂｅｕｓｅｄｔＯｔｒａｃｋｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｂａｔｔｅｒｙｃｈａｒｇｉｎｇｐｏｗｅｒ，ｗｈｉｃｈｍａｋｅｓｍａｘｉｍｕｍｕｓｅｏｆｗｉｎｄａｎｄｓｏｌａｒｅｎｅｒｇｙ．Ｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｙｏｆｂａｔｔｅｒｙｃｈａｒｇｉｎｇｉｓｏｐｔｉｍｉｚｅｄ．Ｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｃｏｎｔｒｏｌｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｒｅａｌｉｚｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｙｂｒｉｄｐｈｏｔｏｖｏｈａｉｃ・ｗｉｎｄｔｍａｘｉｍｕｍｐｏｗｅｒｐｏｉｎｔｔｒａｃｋｉｎｇ（ＭＰＰＴ）；ｓｔｏｒａｇｅｂａｔｔｅｒｙ目前小型风光互补发电系统功能还不够完善，由于成本要求，较少采用最大功率控制，蓄电池的充电控制方案也较少。

风光互补供电系统方案

风光互补供电系统方案引言在当今全球能源不断紧张的情况下，寻求可再生能源的利用方式成为了人们热切关注的焦点。

其中，风能和光能作为最为典型和常见的可再生能源已经受到了广泛的关注。

同时，随着科技的不断发展和成熟，风力发电和太阳能发电的效率也在不断提高。

本文将介绍一种风光互补供电系统方案，利用风能和光能相互补充，为我们提供可靠和稳定的供电方案。

一、系统原理风光互补供电系统是将风能发电和太阳能发电进行有机结合的一种智能供电系统。

其原理是基于风能和太阳能发电两种方式所产生的电能可以相互补充和交替使用。

当风能资源充足时，通过风力发电机组将风能转化为电能并进行储存。

当夜晚或天气状况不佳时，无法继续利用风能发电时，系统会自动切换为太阳能发电。

通过太阳能电池板将太阳能转化为电能，对系统进行补充供电。

通过风能和光能的互补利用，使得供电系统具备更高的可靠性和稳定性。

二、系统组成风光互补供电系统主要包括风力发电机组、太阳能电池板、控制系统和储能设备等组成部分。

1. 风力发电机组：风力发电机组是系统中最核心的组成部分，通过利用风力驱动发电机转子旋转，进而将机械能转化为电能。

发电机组通常由风轮、传动系统和发电装置组成。

2. 太阳能电池板：太阳能电池板是将太阳辐射能转化为直流电能的设备。

其构造是利用光电效应将太阳能转化为电能。

太阳能电池板通常由多个太阳能电池组件组成，并通过电池组串联并联而成。

3. 控制系统：控制系统是整个供电系统的大脑，负责监测风力发电机组和太阳能电池板的工作状态，并根据需求进行智能控制。

控制系统能够自动切换发电方式，并对电能进行储存和分配。

4. 储能设备：储能设备主要是用于储存通过风力发电和太阳能发电产生的电能。

常见的储能设备有电池组、超级电容和储热设备等。

储能设备能够在无法进行发电时提供稳定的电能供应。

三、系统优势风光互补供电系统有以下几个明显的优势：1. 提高供电稳定性：通过风能和光能的互补利用，无论是风能不足还是夜晚无法利用风能发电，系统都能够自动切换为太阳能发电，从而保证供电的稳定性。

风光互补发电系统功率输出的白适应控制

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ｓｕｐｐｌｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｎａｄａｐｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｙｗｈｅｒｅ
近年来，随着化石能源的短缺和全球温室效应的加剧，可再生能源的开发和利用逐渐成为世界关注的焦点。相对于其他可再生能源，风能和太阳能具有更广阔的开发前景。风光互补发电系统能够充
ＣｌｅａｎＥｎｅｒｇｙ
第２９卷第１１期２０１３年１１月文章编号：１６７４ — ３８１４（２０１３）１１－０１０１ — ０７
电网与清洁能源
ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｌｅａｎＥｎｅｒｇｙ
制器，确保对期望充电电流的跟踪。理论分析和仿真结果均表明，在互补发电系统运行中采取的控制策略的可行性。关键词：风光发电系统；自适应控制；功率跟踪

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小型风光互补发电系统的协调功率控制策略
发表时间：2018-10-12T18:10:16.763Z 来源：《防护工程》2018年第16期作者：庄旭彬许礼义
[导读] 风光互补发电系统是一种经济合理的新型能源发电系统，具有良好的应用前景
汕头福澳风力发电公司广东汕头 515000
摘要：风光互补发电系统是一种经济合理的新型能源发电系统，具有良好的应用前景。

本文对小型风光互补发电系统的整体结构进行了介绍，并分析了小型风光互补发电系统的协调功率控制策略，以期能为有关需要提供参考。

关键词：风光互补发电系统；协调功率控制；控制策略
前言
随着社会经济的快速发展，化石能源短缺以及环境污染严重等问题日益突出，世界各国逐渐重视可再生能源的开发和利用。

而风光互补发电系统是利用风能和太阳能的互补性，具有资源丰富、性价比高等优点，逐渐得到推广应用。

基于此，笔者对小型风光互补发电系统的协调功率控制策略展开了介绍。

1.系统整体结构
小型风光互补发电系统，是一种能够同时将风能和太阳能进行转换，从而产生出电能的装置。

虽然在电力生产中，由于风能与光能在获取阶段都有不稳定因素存在，但是却有着很强的互补性，因此对于风光互补系统来说，可以更好的弥补风能或光能系统独立工作时，在能源供应中出现的各种不稳定性。

同时，它还能根据负载和具体的资源条件合理的、灵活的配置系统的容量。

这样一来，既能保证减少发电系统的成本，又能在一定程度上保证供电的可靠性。

此外，风光互补系统还可以作为一种离网的分布式供能系统，可以不依赖于电网，完成对蓄电池的独立供电，并且不受地域限制，既节能又环保。

将风力和光伏所产生的电能注入蓄电池中，可以有效消除天气、环境等外界因素对电能供应产生的不良影响，保证电力供需关系能够达到平衡，此外还能在整个发电系统中，起到调节能量平衡负载的作用。

电力系统的负载可分为直流电负载和交流电负载两种类型，其中交流电负载的供电需要借助逆变器来实现。

2.系统的功率协调控制策略
2.1 光伏发电系统MPPT控制
当前社会，太阳能与风能已经成为了当前最具潜力的能源已经得到了世界各国的高度重视，而光伏发电系统也在分布式发电系统中扮演着重要角色。

就目前而言，投资费用高、转换效率低、输出电能不稳定等已经成为限制其进一步大规模推广的主要因素。

因此为了在光伏转换效率一定的前提下，最大限度地发挥光伏的性能，研究高效的MPPT控制策略以使光伏发电系统输出功率最大化，对于促进光伏发电的进一步发展有着重要的意义。

常用的MPPT控制算法主要有恒定电压法、扰动观察法、导纳增量法、模糊控制法以及智能算法。

但是这些算法在实现最大功率追踪的过程中各自存在诸多弱点，如实现复杂、精度差、速度慢等，所以研究一种易于实现、精度高、速度快的高效MPPT控制策略势在必行。

2.2 负载功率跟踪控制
在周围温度相对固定的情况下，光照强度的变化可以直接改变风光互补系统对电力的接受能力，通过图1可发现，当光伏电池处于最大功率点时其输出电压在某一恒定电压附近稳定。

例如：可以首先设计出一个优化电压，然后在根据输出电压的变化，对电压进行实时跟踪，并在跟踪过程中通过不同情况来不断对电压值进行优化，从而能够保证整个光伏电池近当前工作的最大功率。

只有当恒定电压法的功率曲线和真实的最大功率曲线在某一光照强度相交时，跟踪到的才是系统真实的最大功率点，其他情况下跟踪到的都不是系统真实的最大功率点。

优点：1.控制思路简单；2.可靠性较高；3.容易实现且系统的工作电压比较稳定。

缺点：1.精度差；2.输出功率小，跟踪效率低；
3.忽略了电池温度对开路电压的影响。

因为光伏电池的转换效率会随着温度的升高而有一定下降，光伏电池在使用时温度会升高。

以PVL-72为例，由表2-2（c）可以得到，温度每升高1℃，其开路电压随着下降0.35%。

图1 负载功率跟踪控制原理图
2.3 蓄电池充放电控制
在自然条件中，有许多不确定因素的存在，使小型风光互补发电系统也随着这些不确定因素在造成了功率出现无规则波动，从而导致风光互补发电系统中，蓄电池很少有机会能够做到一次性充电完成。

蓄电池本身对倍率有着一定要求，这些倍率在通常情况下，一般都会处于0.01~0.2C范围之间，只有这样才能保证蓄电池的放电倍率能够处于0.004~0.05C之间。

由于蓄电池长期都处于这样的工作环境下，因此对于蓄电池的充电工作，则可以采取三段式充电方式。

例如：在对蓄电池进行充电的初期，首先要对蓄电池的电荷状态SOC做好检测工作，如果蓄电池中的荷电状态处于98%以上，则表明蓄电池处于满电状态，这时就可以针对蓄电池开展涓流充电方式，以对蓄电池的自放电量所造成的损失进行补充，保证减少蓄电池发生析气反应。

如果对蓄电池进行检测的过程中，荷电状态小于98%时，就需要对蓄电池端点的电压和电流进行检测，从而判断出蓄电池的端电压Uc与设定值Uset的大小关系，如果Uc大于Uset，就需要对蓄电池进行恒压充电，从而降低水解反应问题出现，同时还能避免蓄电池充电过多，保证了蓄电池安全。

如果说UC小于Uset，那么就说明蓄电池可接受充电的电量较大，这时就需要尽可能的利用风能、光能对蓄电池实行MPPT充电，即实现对蓄电池的快速充电。

对于蓄电池的放电工作，要在放电阈值电压最低的状态下进行，当出现高于电压阈值的时候，蓄电池放电工作要能够满足其负载需
求。

一旦低于当前电压阈值，就需要立刻将蓄电池电源切断，防止过度放电现象。

3.系统仿真模型
建立在MATLAB/Simulink环境下，建立起小型风光互补发电系统仿真模型。

由此可以看出，光伏阵列和风力机在实际操作中，分别与系统中两个BUCK转换器相连，从而进行功率的协调控制工作以及对蓄电池充放电控制工作，并且将这两种工作方式连接到同一个直流母线上。

从而充放电系统就能够与功率控制系统在工作中使用同一转换器，直接起到了节约成本的作用。

控制器在当前风光互补发电系统中，运作时一般都是采用风力发电与光伏发电互补的发电方式，这样就能防止控制器在工作过程途发生故障时，系统出现全面瘫痪，从而不能对电力系统进行供电。

因此就能做到其中一个电力控制器出现故障时，另一个还能继续供电工作。

虽然这样做会造成成本提升，但是安全系数得到了很大提高。

4.仿真结果研究
4.1 分析互补性
通过图2可以了解到，一天之中的光照强度，最强时期是从早上六点到晚上六点，并且在这个时间段中，光伏阵列在日常工作中一直处于追踪最大功率的工作状态，因此对于其他时间段来说，光伏阵列则是处于休息状态。