發(fā)布時間：2017-05-26 13:15

  本文關鍵詞：風電功率預測及風電場儲能容量優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由于環(huán)境、氣候的持續(xù)惡化及石油、煤炭等非可再生能源價格的不斷上漲,世界各國均將本國的清潔可再生能源的發(fā)展提到了戰(zhàn)略意義角度上考慮。作為技術成熟度最高的風力發(fā)電正廣泛得到應用,并且其裝機容量逐年增大。因此,風力發(fā)電對電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的影響越來越受到人們的關注。 大規(guī)模風電并網給電力系統(tǒng)帶來許多影響,如電壓波動、閃變,究其原因是由于風電的間歇性和隨機性,使得風電功率預測精度不高,進而使得電力系統(tǒng)不能按照既定計劃對風電場輸出功率進行實時調度。為此,如何提高風電功率預測精度,配置合理容量的儲能設備平滑風電功率,使得風儲系統(tǒng)能夠最終實現風電場輸出功率與現有調度計劃相適應,對于促進風力發(fā)電發(fā)展,提高電網消納風電的能力,有明顯的理論意義與實際價值。 在此背景下,本文提出將儲能設備應用于風電場中,通過儲能容量的優(yōu)化配置,從不同時間級平滑風電功率,實現風電場輸出功率的平滑輸出,并使得風電場輸出功率能夠參與現有調度計劃。其主要工作可概括如下： (1)針對風速與風電功率間非線性關系對風電功率預測精度的影響,基于時間序列法和神經網絡法,對風速及風電功率的短期預測建立了改進預測模型。該模型首先用時間序列法建立風速的時間序列預測模型；其次為精確描述風速-風電功率關系,利用神經網絡法建立風速-風電功率模型,并用風速預測數據作為該模型的輸入量獲取風電功率的預測結果。該研究可以有效提高基于風速預測風電功率的預測精度,為有效調度風電功率奠定基礎,并為后續(xù)儲能容量優(yōu)化提供數據基礎。 (2)考慮到蓄電池應用中有儲能容量和最大充放電功率限制的問題,建立了計及兩者影響的蓄電池數學模型,為后續(xù)儲能容量優(yōu)化工作提供了合適模型。 (3)為減小風電功率隨機波動分量對電力系統(tǒng)的影響,提出用儲能設備平滑風電功率隨機波動頻繁的min級分量部分,并通過分析風電功率min級分量的波動特性,建立對應的儲能容量優(yōu)化配置模型。該模型在充分把握風電功率min級分量波動特性的基礎上,以概率統(tǒng)計的區(qū)間估計理論確定儲能系統(tǒng)的容量配置和最大充放電功率。該模型可以較小容量的儲能設備改善風電功率的平滑輸出,有利于減小風電功率隨機波動性對電力系統(tǒng)的不利影響。 (4)功率存儲為隨機波動的風電功率適應確定性的電網調度決策提供了可能,為使能能容量規(guī)劃兼顧考慮調度決策的適應性和風儲系統(tǒng)的運行經濟性,以適應電網調度運行計劃的風電場輸出功率時段參考值為依據,以儲能系統(tǒng)投資成本與風電場運行成本最小化為目標,以折中思想為指導,構建了計及風電場棄風能量和儲能系統(tǒng)損失能量的風電場儲能容量優(yōu)化計算模型。該模型可充分保障風電場與儲能系統(tǒng)運行的經濟性,實現指定調度計劃下風電場輸出功率的不波動或極小概率波動,進而達到風電功率與電網運行調度的平穩(wěn)、有效銜接。
【關鍵詞】：風力發(fā)電 功率預測 蓄電池 儲能容量 最大充放電功率
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TM714;TM73
【目錄】：

• 目錄4-6
• CONTENTS6-8
• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第1章 緒論12-18
• 1.1 課題研究背景及意義12-13
• 1.2 國內外研究現狀及存在問題13-15
• 1.2.1 風電功率預測現狀13
• 1.2.2 儲能技術分類13-15
• 1.2.3 風電場儲能容量優(yōu)化研究現狀15
• 1.3 本文主要工作15-18
• 第2章 基于時間序列和神經網絡法的風電功率預測18-28
• 2.1 引言18
• 2.2 基于時間序列法的風速預測模型18-21
• 2.2.1 時間序列法簡介18-19
• 2.2.2 時間序列法建模19-21
• 2.3 風電功率預測模型21-23
• 2.3.1 神經網絡法簡介21
• 2.3.2 基于風速-功率轉換公式的風電功率預測21-22
• 2.3.3 基于BP-ANN的風電功率預測模型22
• 2.3.4 評價標準22-23
• 2.4 算例分析23-26
• 2.5 小結26-28
• 第3章 蓄電池數學模型研究28-32
• 3.1 引言28
• 3.2 常用蓄電池28-29
• 3.3 蓄電池充放電數學模型29-31
• 3.3.1 蓄電池充電30
• 3.3.2 蓄電池放電30-31
• 3.4 小結31-32
• 第4章 基于風電功率波動特性的風電場儲能容量優(yōu)化32-44
• 4.1 引言32-33
• 4.2 風電功率min級分量波動特性分析33-35
• 4.3 風電場儲能系統(tǒng)優(yōu)化模型35-38
• 4.3.1 儲能容量優(yōu)化配置35-37
• 4.3.2 儲能系統(tǒng)的最大充放電功率確定37
• 4.3.3 儲能系統(tǒng)平滑效果的評價標準37-38
• 4.4 算例分析38-41
• 4.4.1 儲能容量優(yōu)化配置38-39
• 4.4.2 蓄電池最大充放電功率的確定39-40
• 4.4.3 平滑效果評估40-41
• 4.5 小結41-44
• 第5章 考慮調度計劃和運行經濟性的風電場儲能容量優(yōu)化44-58
• 5.1 引言44-45
• 5.2 儲能容量優(yōu)化模型45-48
• 5.2.1 風電場參考出力模型45
• 5.2.2 目標函數45-47
• 5.2.3 約束條件47-48
• 5.3 求解方法48
• 5.4 算例分析48-56
• 5.4.1 時間窗口為1h的算例分析49-51
• 5.4.2 不同時間窗口算例分析51-56
• 5.5 小結56-58
• 第6章 總結與展望58-60
• 6.1 本文結論58-59
• 6.2 未來展望59-60
• 參考文獻60-66
• 致謝66-68
• 攻讀碩士學位期間取得的成果68-69
• 學位論文評閱及答辯情況表69

【參考文獻】

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1 程時杰,文勁宇,孫海順;儲能技術及其在現代電力系統(tǒng)中的應用[J];電氣應用;2005年04期

2 程苗苗;康龍云;徐大明;孫耀杰;;風光復合發(fā)電系統(tǒng)中儲能單元的容量優(yōu)化設計[J];電氣應用;2006年06期

3 韓，

本文編號：396960