CN110620393A - 风储微电网***的储能控制方法及风储微电网*** - Google Patents
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Abstract
本发明适用于电力技术领域,提供了风储微电网***的储能控制方法及风储微电网***,所述风储微电网***的储能控制方法包括:建立超级电容器模型以及磷酸铁锂电池组模型;在并网模式下,根据所述超级电容器模型控制超级电容器储能模块对每台风力发电机组出力的中频区快变的分量进行平滑;根据所述磷酸铁锂电池组模型控制磷酸铁锂电池储能模块对风电场的低频以及中频慢变分量进行平抑。仿真结果验证了所建风、储模型及其控制策略的正确性,采用上述两种储能方式共同作用,可以很好的实现并网运行下风电出力的平滑。
Description
技术领域
本发明属于电力技术领域,尤其涉及一种风储微电网***的储能控制方法及风储微电网***。
背景技术
近年来,风力发电技术已成为最成熟的可再生能源发电技术之一。但是风电的随机性和功率波动范围大的特点使得其更大规模发展依然存在很多挑战。然而,对风储***的运行及控制进行研究,不仅可以促进新能源和储能技术的发展,还能够为偏远地区供用电问题、电网故障后的供电恢复问题提供更多的解决办法。
现有技术在分析离网稳定运行和能量供求平衡关系的基础上,提出了一种适用于含双馈感应发电机及并联型储能的孤网能量平衡关系及分层协调控制策略,以维持该风储***的电压频率稳定,但该方法仅考虑了单台风机的应用场景;现有技术还提出了一种源荷预测的储能控制策略,但该策略无法使***频率恢复到工频值,始终存在偏差;或者以风储海水淡化孤立微电网为对象进行研究,提出了孤立微电网协调控制策略,但微电网仅选用了电能质量要求不高的可控负荷,无法扩展应用到要求更高的场景下。
由此可见,现有的风储***的储能控制方法普遍存在仅考虑了单台风机的应用场景,无法使***频率恢复到工频值,始终存在偏差,无法扩展应用到电能质量要求更高的场景下使用的问题。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种风储微电网***的储能控制方法,旨在解决现有的风储***的储能控制方法普遍存在仅考虑了单台风机的应用场景,无法使***频率恢复到工频值,始终存在偏差,无法扩展应用到电能质量要求更高的场景下使用的问题。
本发明实施例是这样实现的,一种风储微电网***的储能控制方法,包括:
在并网模式下,通过超级电容器储能模块对每台风力发电机组出力的中频区快变的分量进行平滑;
通过磷酸铁锂电池储能模块对风电场的低频以及中频慢变分量进行平抑。
本发明实施例的另一目的在于一种风储微电网***,包括风电场、超级电容储能模块、磷酸铁锂电池储能模块以及微电网负荷;其中,
所述风电场由若干台风力发电机组组成,每台风力发电机组的直流侧通过DC/DC变流器并入所述超级电容器储能模块;
所述磷酸铁锂储能模块通过DC/AC变流器和变压器接在所述风电场外侧。
本发明实施例提供的风储微电网***的储能控制方法,通过建立超级电容器模型以及大功率磷酸铁锂电池组模型,在并网模式下,通过超级电容器储能模块对每台风力发电机组出力的中频区快变的分量进行平滑,以及通过磷酸铁锂电池储能模块对风电场的低频以及中频慢变分量进行平抑;仿真结果验证了所建风、储模型及其控制策略的正确性,采用上述两种储能方式共同作用,可以很好的实现并网运行下风电出力的平滑。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的风储微电网***的储能控制方法的实现流程图;
图2为本发明实施例提供的超级电容器等效电路模型图;
图3为本发明实施例提供的Thevenin等效电路模型图;
图4为本发明实施例提供的磷酸铁锂电池单体放电UL曲线图;
图5为本发明实施例提供的磷酸铁锂电池单体放电SOC曲线图;
图6为本发明实施例提供的简化的串并联电池组模型图;
图7为本发明实施例提供的磷酸铁锂电池组UL*和SOC曲线图;
图8为本发明实施例二提供的风储微电网***的储能控制方法的实现流程图;
图9为本发明实施例提供的本发明实施例提供的并网模式下风电平抑控制框图:(a)单台风电机组出力平抑;(b)风电场出力平抑;
图10为本发明实施例三提供的风储微电网***的储能控制方法的实现流程图;
图11为本发明实施例提供的频率无差调控的下垂控制框图;
图12为本发明实施例提供的基于下垂控制的无差调频控制策略框图;
图13为本发明实施例提供的风储微电网***的结构示意图;
图14为本发明实施例提供的实测风速随时间变化曲线图;
图15为本发明实施例提供的并网模式下风电的有功平抑对比图:(a)经SC平滑前后单台风电机组出力;(b)经锂电池平滑前后风电场出力;
图16为本发明实施例提供的SC和磷酸铁锂电池组功率输出随时间变化曲线图;
图17为本发明实施例提供的离网模式下源、荷、储功率变化图;
图18为本发明实施例提供的锂电池变压器高压侧电压、电流随时间变化曲线图;
图19为本发明实施例提供的微电网频率波形图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。
本发明实施例提供的风储微电网***的储能控制方法,通过建立超级电容器模型以及大功率磷酸铁锂电池组模型,在并网模式下,通过超级电容器储能模块对每台风力发电机组出力的中频区快变的分量进行平滑,以及通过磷酸铁锂电池储能模块对风电场的低频以及中频慢变分量进行平抑;仿真结果验证了所建风、储模型及其控制策略的正确性,采用上述两种储能方式共同作用,可以很好的实现并网运行下风电出力的平滑。
为了进一步阐述本发明为实现预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例,对依据本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效,详细说明如下。
图1示出了本发明实施例一提供的风储微电网***的储能控制方法的实现流程图,为了便于说明,仅陈述与本发明实施例相关的部分,详述如下:
在步骤S101中,建立超级电容器模型以及磷酸铁锂电池组模型。
在本发明实施例中,超级电容器(Super capacitor,SC)是介于电容器和化学电池之间的新型储能装置。其等效电路图如图2所示。其中电容采用Cep为理想电容器,Res为串联电阻,电阻Rep为并联内阻,代表超级电容器的自放电损耗。
超级电容器的平均功率可表示为:
超级电容器的存储能量可表示为:
超级电容器的SOC可表示为:
式中,USC为超级电容器端电压,ISC为流过超级电容的电流,Uup为电压上限,Udown为电压下限,u0为初始电压。
在本发明实施例中,对于磷酸铁锂电池单体的建模,本发明采用Thevenin模型,如图3所示。该模型同时考虑了电池的容、阻性特点,是极具代表性的电路模型。
该模型中Cp、Rp分别为电池的极化电容及极化电阻,等效模拟电压的渐变特性;Uc为极化电容端电压;Uoc为单体电池开路电压;Ro为欧姆内阻,来模拟电压突变的电阻特性。UL、IL为电池的外电压和电流。由基尔霍夫定律可知,
磷酸铁锂电池单体SOC可表示为
式中,SOC0为电池SOC初始值,Q为电池标称容量,μi=0,1为充放电效率(i=0为充电,i=1为放电)。
在本发明实施例中,为获得磷酸铁锂单体电池的模型参数,参照《FreedomCAR电池试验手册》中的HPPC测试方法。不考虑试验温度的影响,以额定电压3.2V、额定容量100AH的磷酸铁锂单体电池为研究对象进行参数辨识,获得的各SOC点的HPPC试验数据由表1给出。
表1各SOC点的Thevenin模型参数
SOC | C<sub>p</sub> | R<sub>p</sub> | U<sub>oc</sub> | R<sub>o</sub> |
0.1 | 22665 | 0.1105 | 3.1380 | 0.2475 |
0.2 | 29981 | 0.1375 | 3.2218 | 0.2474 |
0.3 | 32560 | 0.1153 | 3.2582 | 0.2463 |
0.4 | 34692 | 0.1083 | 3.2798 | 0.2460 |
0.5 | 35963 | 0.1043 | 3.2981 | 0.2458 |
0.6 | 38205 | 0.1310 | 3.3136 | 0.2459 |
0.7 | 39755 | 0.1258 | 3.3264 | 0.2464 |
0.8 | 40694 | 0.1538 | 3.3467 | 0.2468 |
0.9 | 34503 | 0.2538 | 3.4050 | 0.2468 |
利用最小二乘法原理对上述数据进行多项式拟合,得到SOC与Uoc函数关系:
Uoc=8.6859×SOC5-21.8925×SOC4+
21.6930×SOC3-10.6960×SOC2+
2.8299×SOC+2.9424 (6)
在MATLAB/Simulink中搭建Thevenin电路模型,并将参数导入仿真模型中,得到磷酸铁锂单体电池仿真模型。图4、5分别为3.2V/100AH磷酸铁锂电池单体以2、1、0.5、0.3倍率进行放电的端电压UL、SOC特性曲线。可以看出,任意放电电流情况下,>0.2时单体电池端电压基本处于3.2V以上,且当在0.9~0.1的变化区间时,端电压仅变化了0.3V左右,符合磷酸铁锂电池单体放电特性。
在本发明实施例中,在所建立的磷酸铁锂电池单体基础上,对其大功率电池组进行建模,图6给出了简化的串并联电池组Thevenin等效电路模型。分别为电池组的等效极化电容和等效极化电阻;为等效开路电压和等效欧姆内阻;分别为端电压和流过电池组的等效电流。
对模型进行如下假设:
1)不考虑温度对电池的影响;
2)假定各电池单体SOC和UL在各时刻均相等。
得到磷酸铁锂电池组的数学模型如下:
式中,m、n分别为电池组的串、并联个数。所建磷酸铁锂电池组模型先由9个单体并联,再由375组并联电池组串联而成。得到该模型额定功率为2MW,额定电压为1200V,额定容量为900AH。
图7为该电池组恒流充、放电端电压和SOC曲线,其中充电效率为μ0=1,放电效率为μ1=0.95。
仿真结果显示,对1200V/900AH磷酸铁锂电池组进行恒流充、放电(1666.7A),充、放电时间分别为1944s、2046s,即额定功率运行情况下的充放电周期为1h左右。符合磷酸铁锂电池组的充放电特性。
在步骤S102中,在并网模式下,根据所述超级电容器模型控制超级电容器储能模块对每台风力发电机组出力的中频区快变的分量进行平滑。
在本发明实施例中,风速的随机变化使得风力发电机输出功率存在不同频区的分量:低频区(0.01Hz)、中频区(>0.01Hz且<1Hz)、高频区(1Hz)分量。而风电出力的高频分量可由风机叶片惯性吸收,超低频分量波动缓慢、功率变化率较小,对电网影响小。因此,余下的中频及部分低频分量需要加入储能***进行平抑。因此选择响应快速的功率型储能装置超级电容器来平滑单台风机出力的中频区快变的分量。
在步骤S103中,根据所述磷酸铁锂电池组模型控制磷酸铁锂电池储能模块对风电场的低频以及中频慢变分量进行平抑。
在本发明实施例中,基于以上所述,选择高稳定性、容量大的能量型储能装置磷酸铁锂电池来平抑风电场的低频及中频慢变分量。
本发明实施例提供的风储微电网***的储能控制方法,对超级电容器、磷酸铁锂电池组进行了数学模型分析,并搭建了仿真模型,验证了两种储能模型的正确性和可行性;另外,通过超级电容器储能模块对每台风力发电机组出力的中频区快变的分量进行平滑,以及通过磷酸铁锂电池储能模块对风电场的低频以及中频慢变分量进行平抑;仿真结果验证了所建风、储模型及其控制策略的正确性,采用上述两种储能方式共同作用,可以很好的实现并网运行下风电出力的平滑。
图8示出了本发明实施例二提供的一种风储微电网***的储能控制方法的实现流程图,为了便于说明,仅陈述与本发明实施例相关的部分,其与上述实施例类似,不同之处在于,还包括:
在步骤S801中,根据低通滤波算法,计算出风电平抑目标值。
在本发明实施例中,采用低通滤波算法实现风电平抑目标值的计算,储能***的充电功率可表示为
τ=1/2πfc (12)
式中,Pw为平抑前的风电功率,1/(1+τs)为低通滤波器,τ为时间常数;fc为截止频率。
以30s为时间尺度研究SC作用下风电秒级波动的平抑效果;以10min为时间尺度研究磷酸铁锂电池作用下风电场功率平抑效果。低通滤波器的截止频率分别为fc_SC=(1/30s)=0.033Hz、fc_Li=1/(5min)=0.0033Hz。图9为两储能变流器的控制策略。
图10示出了本发明实施例三提供的一种风储微电网***的储能控制方法的实现流程图,为了便于说明,仅陈述与本发明实施例相关的部分,其与实施例一类似,不同之处在于,还包括:
在步骤S1001中,在离网模式下,以线路的频率波动值作为储能控制的输入,经无差调频下垂控制和电压电流双闭环控制得到变流器控制信号。
在步骤S1002中,根据所述变流器控制信号,使储能响应频率波动输出功率,以将微电网频率维持在49.85~50.15Hz之间。
在本发明实施例中,频率是***电能供用平衡的重要标志,有功功率的供需平衡直接体现在这一指标上。在微电网并网运行时,各微电源控制目标为尽可能提高可再生能源利用率,因此多采用PQ控制,其频率特性由所接入的配电网决定;而离网运行时,微电网的频率特性是由多个微电源、负荷的频率特性共同决定,供用电不平衡会直接引起频率、电压的紊乱,影响***的稳定运行。而PQ控制的电源输出功率不变,此时需要下垂控制(下称“V-F控制”)的储能***起调频、调压作用。
传统下垂控制根据下垂曲线得到逆变器的参考电压频率fref和幅值uref,再经电压电流双闭环跟踪电压参考值,进而调整逆变器的输出功率,使储能响应源荷功率差额进行充放电,如图11。但传统下垂控制为有差控制,供用电不平衡时,无法使***频率恢复至50Hz,因此引入频率无差调控环节。
图11中Kf、Kv为有功-频率、无功-电压的下垂系数,Pn、Qn和Pess、Qess分别为储能输出有功、无功初始值和瞬时有功、无功值。本文只考虑微电网内有功变化,下垂系数Kf可表示为
其中,Pmax、Pmin分别为微电网内负荷有功功率,fmax、fmin为微电网***中频率的最高、最低值,fn为额定频率,即工频50Hz。
图12为离网模式下锂电池储能***采用的控制策略。以线路的频率波动值作为储能控制的输入,经无差调频下垂控制和电压电流双闭环控制得到变流器控制信号,使储能响应频率波动输出功率,从而使微网频率维持在49.85~50.15Hz之间。
本发明实施例提供的风储微电网***的储能控制方法,在风机直流侧并入超级电容器来平抑单台风机出力的中频快变分量,可有效缓解锂电池平抑整个风电场出力、维持离网状态下电压频率稳定的工作压力,延长锂电池的使用寿命。
图13示出了本发明实施例提供的风储微电网***的结构示意,为了便于说明,仅陈述与本发明实施例相关的部分,详述如下:
该风储微电网***,包括风电场1301、超级电容储能模块(未在图中示出)、磷酸铁锂电池储能模块1302以及微电网负荷1303。
所述风电场1301由若干台风力发电机组组成,每台风力发电机组的直流侧通过DC/DC变流器并入所述超级电容器储能模块;
所述磷酸铁锂储能模块1302通过DC/AC变流器和变压器接在所述风电场外侧。
在本发明实施例中,基于所建储能模型搭建该风储微电网***,给出了风力发电机组直流侧接超级电容、风电场外侧接磷酸铁锂电池的风储微电网结构和并/离两种运行模式下储能的控制策略。为研究方便,仅对微网中的有功功率进行研究,即在功率因数为1的情况下,验证所提风储微网架构和功率、频率控制方法的正确性。
具体而言,图13为本发明实施例所建的35kV风储微电网的结构图,主要分为三部分:小型风电场(由5台直驱永磁风力发电机组组成,每台风电机组直流侧通过DC/DC变流器并入超级电容器)、磷酸铁锂储能***(通过DC/AC变流器和变压器接在风电场外侧)、配电网负荷。
本发明实施例提供的风储微电网***,通过超级电容器储能模块对每台风力发电机组出力的中频区快变的分量进行平滑,以及通过磷酸铁锂电池储能模块对风电场的低频以及中频慢变分量进行平抑;仿真结果验证了所建风、储模型及其控制策略的正确性,采用上述两种储能方式共同作用,可以很好的实现并、离网两种运行模式下运行下风电出力的平滑与微电网频率控制的有效性,可以实现风电可靠入网与风储微电网离网稳定运行,为风储微电网的广泛发展与应用提供了一定的理论指导。
以下以具体仿真实验检验本发明实施例提供的风储微电网***中磷酸锂铁电池储能模块对风电平抑与维持微电网频率稳定的作用,详述如下:
为验证所建风储微电网中磷酸铁锂电池对风电平抑与维持微电网频率稳定的作用,本发明在MATLAB/Simulink仿真环境中搭建了风储微电网仿真模型。具体仿真参数如下:选取直驱永磁风力发电机组,其中每台风力机组叶片半径为56.5m,额定风速为9m/s;发电机极对数为44,额定转速为14r/min,额定功率为2MW;直流母线电压为1200V。超级电容器额定功率为400kW,额定容量为4.2MJ,电压上限为864V,电压下限为414V。磷酸铁锂电池组额定功率为2MW,电池容量为900AH,电压上限为1331V,电压下限为1099V。
并网模式下储能平抑风电出力:
图14为某风电场60min内的实测风速,图15为SC平抑前后单台风电机组出力对比图和锂电池平抑前后整个风电场的有功出力对比图。
超级电容器、磷酸铁锂电池输出功率如图16。
就单台风电机组而言,在30s的时间尺度内未经SC平抑的风机出力最大波动量为0.55MW,经SC平抑后的风机出力最大波动量为0.32MW。就风电场而言,5min的时间尺度内,平抑前的最大出力波动为1.64MW,经锂电池平抑后,最大出力波动为0.37MW。无论是单台风机还是风电场出力,经混合储能平抑的有功出力明显更为平滑,可更好地满足风电的入网要求。
离网模式下锂电池平抑微网频率波动:
为更为直观地分析该风储微电网在离网状态下对风电和负荷波动准确响应的问题,设定微电网负荷初始值为7MW,此时风电场、储能均以稳定值输出功率运行(6.9MW、0.1MW)。微网稳定运行至12min时,风电场输出功率突增至9MW,并持续运行12min;负荷用电在36min时刻由7MW突增至7.4MW,持续运行时间亦为12min。
由图17可以看出,锂电池不仅响应风电场出力波动,同时也对负荷出力波动进行了补偿。在12-24min、36-48min内,锂电池补充微网内源荷功率差额,吸收2MW、输出0.5MW,以维持微电网供用电平衡和频率稳定。
图18、19分别为锂电池接入35kV交流母线接口处的电压、电流和微电网***的频率波形图。可以看出,锂电池迅速响应风电出力波动和负荷波动,相电压幅值稳定在28577V(即线电压有效值为35kV),波动变化量较小可忽略不计;源、荷功率变化的两时间段内,锂电池电流快速跟随参考值,补充功率缺额;整个仿真阶段,频率响应超调小且能较快恢复到50Hz。锂电池在基于下垂控制的无差调频控制策略下,可以及时响应微网内供用电不平衡引起的频率波动,将频率波动维持在49.85~50.15Hz之间,使微电网在离网状态下能够稳定运行。
综上,本发明通过仿真研究得出以下结论:
1)对超级电容器、磷酸铁锂电池组进行了数学模型分析,并搭建了仿真模型,验证了两种储能模型的正确性和可行性。
2)在此基础上针对并/离网两种运行情况,建立了风储微电网仿真模型,仿真结果验证了所建风、储模型及其控制策略的正确性。在风机直流侧并入超级电容器来平抑单台风机出力的中频快变分量,可有效缓解锂电池平抑整个风电场出力、维持离网状态下电压频率稳定的工作压力,延长锂电池的使用寿命。
应该理解的是,虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种风储微电网***的储能控制方法,其特征在于,包括:
建立超级电容器模型以及磷酸铁锂电池组模型;
在并网模式下,根据所述超级电容器模型控制超级电容器储能模块对每台风力发电机组出力的中频区快变的分量进行平滑;
根据所述磷酸铁锂电池组模型控制磷酸铁锂电池储能模块对风电场的低频以及中频慢变分量进行平抑。
2.根据权利要求1所述的风储微电网***的储能控制方法,其特征在于,还包括:
根据低通滤波算法,计算出风电平抑目标值。
3.根据权利要求2所述的风储微电网***的储能控制方法,其特征在于,所述根据低通滤波算法,计算出风电平抑目标值的步骤,具体包括:
根据低通滤波算法,计算出一定时间尺度内超级电容器储能模块作用下风电秒级波动的平抑值以及磷酸铁锂电池储能模块作用下风电场功率平抑值。
4.根据权利要求2所述的风储微电网***的储能控制方法,其特征在于,所述根据低通滤波算法,计算出风电平抑目标值的步骤,具体包括:
根据平抑前的风电功率、低通滤波器、时间常数以及截止频率,确定***充电功率。
5.根据权利要求4所述的风储微电网***的储能控制方法,其特征在于,所述***的充电功率Pess的计算公式为:
τ=1/2πfc
式中,Pw为平抑前的风电功率,1/(1+τs)为低通滤波器,τ为时间常数;fc为截止频率。
6.根据权利要求1所述的风储微电网***的储能控制方法,其特征在于,还包括:
在离网模式下,以线路的频率波动值作为储能控制的输入,经无差调频下垂控制和电压电流双闭环控制得到变流器控制信号;
根据所述变流器控制信号,使储能响应频率波动输出功率,以将微电网频率维持在49.85~50.15Hz之间。
7.根据权利要求6所述的风储微电网***的储能控制方法,其特征在于,所述离网模式下,下垂系数Kf表示为:
其中,Pmax、Pmin分别为微电网内负荷有功功率,fmax、fmin为微电网***中频率的最高、最低值。
8.一种风储微电网***,其特征在于,所述风储微电网***包括风电场、超级电容储能模块、磷酸铁锂电池储能模块以及微电网负荷;其中,
所述风电场由若干台风力发电机组组成,每台风力发电机组的直流侧通过DC/DC变流器并入所述超级电容器储能模块;
所述磷酸铁锂储能模块通过DC/AC变流器和变压器接在所述风电场外侧。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111446725A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-24 | 太原理工大学 | 一种用于微电网的混合储能调频控制方法 |
CN112260296A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-01-22 | 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 | 一种用于平抑间歇性负荷的混合储能***优化方法及装置 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103311940A (zh) * | 2013-07-08 | 2013-09-18 | 东南大学 | 一种微电网负荷储能一体化控制方法 |
CN105470993A (zh) * | 2016-01-28 | 2016-04-06 | 山东鲁能智能技术有限公司 | 一种微电网***并网转孤网的稳定控制方法 |
CN109904866A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-06-18 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种多元储能的微电网并网协调控制方法及其*** |
-
2019
- 2019-11-11 CN CN201911096670.7A patent/CN110620393A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103311940A (zh) * | 2013-07-08 | 2013-09-18 | 东南大学 | 一种微电网负荷储能一体化控制方法 |
CN105470993A (zh) * | 2016-01-28 | 2016-04-06 | 山东鲁能智能技术有限公司 | 一种微电网***并网转孤网的稳定控制方法 |
CN109904866A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-06-18 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种多元储能的微电网并网协调控制方法及其*** |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
杨帆 等: "双极锂电池-超级电容混合储能的协调控制及功率分配", 《可再生能源》 * |
谢卫才: "一种基于虚拟同步发电机的多逆变器微电网频率无差调节策略", 《电力***保护与控制》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111446725A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-24 | 太原理工大学 | 一种用于微电网的混合储能调频控制方法 |
CN111446725B (zh) * | 2020-04-03 | 2023-03-31 | 太原理工大学 | 一种用于微电网的混合储能调频控制方法 |
CN112260296A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-01-22 | 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 | 一种用于平抑间歇性负荷的混合储能***优化方法及装置 |
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