含大规模风电的电力系统储能电源优化配置研究

【摘要】：随着化石能源危机、温室效应等问题的日益突出,风力发电得到了快速发展。然而,由于受风速和自身技术特点的限制,风电出力具有随机性、难预测性和可调度性差等特点。随着风电容量在电力系统中所占比例的增加,大规模风电的集中接入会增加电网在功率平衡和稳定控制问题的复杂性,给电力系统的安全运行带来巨大的挑战。而储能技术具有快速响应能力,有助于实现电力系统在各种工况下的功率和能量平衡,对于提高电网安全经济运行和风电利用率具有重要意义。 本文深度剖析风电出力的特性,提出了基于小波变换理论对风电出力进行多时间尺度建模的思想。采用小波变换得到对风电出力变化的时频特性,通过对风电出力变化的时频特性分析,进而得到风电出力在不同时间尺度变化周期下的出力特点。通过数据测试,结果表明了基于小波变换理论对风电出力进行多时间尺度分析的优越性。结合几种相对成熟的储能电源的运行特性,给出储能电源在含风电电力系统中的运行方式,提出了含大规模风电电力系统中储能电源的优化配置思路。从电力系统规划的角度,针对含大规模风电电力系统中储能电源的优化配置问题,对基于平滑风电出力短时波动性的储能电源容量优化配置、基于弥补风电出力预测误差的储能电源容量优化配置、基于含风电电力系统调峰需求的储能电源容量优化配置等三个方面的问题做了专题研究。在此基础上,提出了基于分解协调的含风电电力系统的多元储能电源优化配置方法。 研究并提出了一种平滑风电短时波动性的储能电源充放电功率优化方法,并建立了储能电源容量优化配置模型。针对风电的短期波动性,提出了一种考虑前瞻性效应的储能电源优化运行方法(PSPE)。该方法以控制风电出力相邻两个时间段的波动幅度为目标,在储能电源的充放电策略中,考虑了前瞻周期Tval内的风电出力波动对当前时刻充放电决策的影响,使得储能的充放电功率优化更加全局化。并采用多阶段时序滚动优化方法来制定整个周期内的储能电源充放电功率,获得最大化的平滑效果。在此基础上,以风电储能联合系统的的总费用最小为目标,建立了储能电源容量优化配置模型。结果表明,提出的方法能够更加有效的改善风电出力的短期波动性,从而以较小的投资成本获得最大化的平滑效果。 研究了基于弥补风电预测误差的储能电源容量优化配置方法。针对风电出力预测误差对接入系统功率平衡的影响,结合风电接入系统的负荷特性及常规机组调节特性,提出了以新型储能弥补风电预测误差带来的功率不平衡为目标的储能与含风电系统协调优化运行的方法。该方法首次考虑优先利用常规机组的冗余调节容量来调节风电预测误差,其次利用储能装置弥补常规机组吸收后的风电预测误差,并对储能装置的运行状态进行优化。基于储能的最优运行状态,研究储能装置在系统中补偿风电预测误差的容量需求,在风电并网系统的风电利用率、供电可靠性以及系统经济性之间取得一个最优的平衡。 研究了基于含风电电力系统调峰需求的储能电源优化配置问题。针对风电出力的随机性、难预测性等特点,借鉴well-being思想,建立了含风电电力系统调峰容量需求模型。在此基础上,基于系统的边际发电成本,提出了抽水蓄能电站抽水／发电功率优化方法。进而,建立了基于含风电电力系统调峰需求的抽水蓄能电站容量优化模型。模型综合抽水蓄能电站的投资成本及其给系统带来的运行成本效益和容量成本效益,对抽水蓄能给系统带来的净收益进行评估。应用本文提出的模型对一个测试系统进行仿真计算和分析,结果证明了本文模型的有效性和合理性。 根据不同时间尺度变化周期的风电出力对储能电源配置种类及容量需求的特点,指出考虑不同储能电源重合作用的耦合区域,对多元储能电源进行协调优化配置的必要性。以前面三部分研究为基础,提出了基于分解协调的含风电电力系统的多元储能优化配置方法。基于风电在不同时间尺度变化周期的出力分量,将含风电的电力系统多元储能优化配置问题分解为各个子模型。在子模型单独优化的基础上,考虑不同时间尺度下储能电源之间重合作用的耦合区域,对多元储能的配置进行协调优化,使得优化结果更加全局。 【关键词】：大规模风电 储能电源优化配置 电力系统调峰 抽水蓄能电站 新型储能 风电预测误差 风电短期波动 well-being分析原理 离散小波变换 多元储能优化配置 分解协调法
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-13
• 1 绪论13-25
• 1.1 课题的研究背景和意义13-16
• 1.1.1 国内外风电发展现状13-14
• 1.1.2 风电接入电力系统带来的问题14-15
• 1.1.3 储能电源与风电相互作用分析15-16
• 1.2 国内外研究现状16-21
• 1.2.1 基于平滑风电短期波动性的储能电源应用研究现状17-18
• 1.2.2 基于弥补风电预测误差的储能电源应用研究现状18-19
• 1.2.3 基于满足含风电系统调峰需求的储能电源应用研究现状19-21
• 1.3 本文所做的主要工作21-25
• 2 含大规模风电电力系统储能电源优化配置思路25-39
• 2.1 引言25-27
• 2.2 基于小波变换的风电出力多时间尺度分析27-33
• 2.2.1 离散小波变换(Discrete Wavelet Transforms,DWT)27-28
• 2.2.2 基于小波变换的风电出力多时间尺度建模28-30
• 2.2.3 数据测试30-33
• 2.3 储能电源运行特性分析33-34
• 2.3.1 能量型储能电源33-34
• 2.3.2 功率型储能电源34
• 2.4 含大规模风电电力系统储能电源优化配置思路34-37
• 2.4.1 储能接入含风电电力系统的运行方式34-36
• 2.4.2 含风电电力系统的储能优化配置思路36-37
• 2.5 小结37-39
• 3 基于平滑风电短期波动性的储能电源优化配置研究39-53
• 3.1 引言39-40
• 3.2 储能-风电联合系统模型40-41
• 3.2.1 研究系统40
• 3.2.2 BESS充放电模型40-41
• 3.3 平滑风电短期波动的储能充放电功率优化41-45
• 3.3.1 运行目标41
• 3.3.2 储能装置充放电功率优化运行方法41-45
• 3.4 基于平滑风电短期波动性的储能容量优化配置模型45-46
• 3.4.1 目标函数45
• 3.4.2 约束条件45-46
• 3.5 算例分析46-52
• 3.5.1 PSPE效果验证46-48
• 3.5.2 T_(val)对风电平滑效果的影响48-49
• 3.5.3 储能电源容量优化配置结果49-51
• 3.5.4 风电波动越限惩罚成本灵敏度分析51-52
• 3.6 小结52-53
• 4 基于弥补风电预测误差的储能电源优化配置研究53-68
• 4.1 引言53-54
• 4.2 基于弥补风电预测误差的系统协调优化运行模型54-59
• 4.2.1 风电场出力模型54-56
• 4.2.2 常规机组冗余调节容量获取模型56-58
• 4.2.3 储能电源运行状态优化58-59
• 4.3 基于弥补风电预测误差的储能容量优化配置模型59-60
• 4.3.1 目标函数59
• 4.3.2 约束条件59-60
• 4.4 算例分析60-67
• 4.4.1 测试系统60-62
• 4.4.2 储能电源需要吸收的风电出力预测误差62-63
• 4.4.3 储能电源最优运行状态63-64
• 4.4.4 基于弥补风电预测误差的储能电源容量优化64-66
• 4.4.5 不同风电接入容量下的最优储能配置容量66-67
• 4.5 小结67-68
• 5 基于含风电电力系统调峰需求的储能电源优化配置研究68-83
• 5.1 引言68-69
• 5.2 含大规模风电的电力系统调峰容量需求模型69-72
• 5.2.1 调峰容量需求场景分类69-70
• 5.2.2 调峰容量需求场景削减70-71
• 5.2.3 含风电电力系统调峰容量需求模型71-72
• 5.3 基于含风电电力系统调峰需求的储能电源容量优化配置模型72-77
• 5.3.1 目标函数72-73
• 5.3.2 约束条件73-75
• 5.3.3 优化方法75-77
• 5.4 算例分析77-81
• 5.4.1 测试系统77-78
• 5.4.2 基于含风电系统调峰需求的抽水蓄能容量优化配置78-79
• 5.4.3 抽水蓄能的投资成本对最优配置容量的影响79-80
• 5.4.4 不同风电接入容量下的最优抽水蓄能配置容量80-81
• 5.5 小结81-83
• 6 基于分解协调的含风电电力系统多元储能优化配置研究83-94
• 6.1 引言83-85
• 6.2 基于分解协调的含风电电力系统多元储能优化配置模型85-88
• 6.2.1 多时间尺度风电出力模型85
• 6.2.2 基于分解协调的多元储能优化配置模型85-88
• 6.3 算例分析88-92
• 6.3.1 测试系统及方案设计88-89
• 6.3.2 基于分解协调的多元储能优化配置结果89-91
• 6.3.3 新型储能电源成本灵敏度分析91-92
• 6.4 小结92-94
• 7 结论与展望94-97
• 7.1 全文总结94-95
• 7.2 研究展望95-97
• 致谢97-99
• 参考文献99-110
• 附录1 攻读博士学位期间发表论文110-111
• 附录2 攻读博士学位期间参加科研情况111

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