本文關(guān)鍵詞：風(fēng)電波動(dòng)實(shí)時(shí)平抑中的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)控制策略及容量配置方法研究

  更多相關(guān)文章： 風(fēng)能波動(dòng)平抑 混合儲(chǔ)能系統(tǒng) 超短期風(fēng)速合成 低通濾波算法 粒子群優(yōu)化算法 容量?jī)?yōu)化配置

【摘要】：隨著風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的發(fā)展以及綠色能源的推廣,全球風(fēng)電總裝機(jī)容量不斷增大,風(fēng)電滲透率水平也不斷提高。但是,由于風(fēng)電功率具有較強(qiáng)的隨機(jī)性與波動(dòng)性,會(huì)給大電網(wǎng)電能質(zhì)量帶來(lái)不可忽視的影響,同時(shí)也給電網(wǎng)調(diào)度規(guī)劃帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。對(duì)此,各國(guó)都針對(duì)風(fēng)電場(chǎng)并網(wǎng)問(wèn)題制定了相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。本文采用由儲(chǔ)能電池和超級(jí)電容組成的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)作為功率補(bǔ)償裝置,平抑風(fēng)電功率波動(dòng),使其分別在一分鐘和半小時(shí)兩個(gè)時(shí)間尺度上均滿足相應(yīng)的并網(wǎng)要求。主要研究?jī)?nèi)容包括： 1.提出了一種基于月平均風(fēng)速的超短期風(fēng)速合成方法。首先根據(jù)威布爾分布與風(fēng)速日形狀曲線,由月平均風(fēng)速生成十分鐘平均風(fēng)速；再根據(jù)湍流模型與Vor-karman功率譜密度,由十分鐘平均風(fēng)速生成秒級(jí)風(fēng)速。 2.提出了一種基于自適應(yīng)濾波的實(shí)時(shí)平抑控制策略。首先,根據(jù)兩個(gè)時(shí)間尺度上風(fēng)電功率波動(dòng)的關(guān)系,自適應(yīng)調(diào)整低通濾波算法的濾波系數(shù),確定使風(fēng)電并網(wǎng)功率波動(dòng)在兩個(gè)時(shí)間尺度上均滿足要求的混合儲(chǔ)能功率；然后,考慮到儲(chǔ)能電池能量密度大、充放電持續(xù)時(shí)間長(zhǎng),而超級(jí)電容功率密度大、充放電迅速的特點(diǎn),根據(jù)儲(chǔ)能電池荷電狀態(tài)和充放電改變次數(shù),自適應(yīng)調(diào)整低通濾波算法的濾波系數(shù),協(xié)調(diào)控制儲(chǔ)能電池吸收低頻功率波動(dòng),超級(jí)電容吸收高頻波動(dòng)。 3.提出了考慮實(shí)際平抑控制策略的、能夠連續(xù)對(duì)風(fēng)電波動(dòng)進(jìn)行平抑的儲(chǔ)能系統(tǒng)最小容量確定方法。以典型日為研究對(duì)象,以最小化儲(chǔ)能系統(tǒng)一天的荷電變化量以及儲(chǔ)能系統(tǒng)容量為優(yōu)化目標(biāo),以電池與超級(jí)電容荷電狀態(tài)的限制為約束,建立混合儲(chǔ)能系統(tǒng)容量配置優(yōu)化模型,將實(shí)時(shí)平抑控制策略融入改進(jìn)的PSO算法中進(jìn)行求解。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)能波動(dòng)平抑 混合儲(chǔ)能系統(tǒng) 超短期風(fēng)速合成 低通濾波算法 粒子群優(yōu)化算法 容量?jī)?yōu)化配置
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM614
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-21
• 1.1 課題研究背景及意義11-12
• 1.2 風(fēng)電并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)及風(fēng)能預(yù)測(cè)方法12-15
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)外并網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)風(fēng)電功率波動(dòng)的限制12-13
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)外風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方法13-15
• 1.2.3 國(guó)內(nèi)外風(fēng)速合成方法研究15
• 1.3 儲(chǔ)能技術(shù)的發(fā)展及其在風(fēng)力發(fā)電中的應(yīng)用15-19
• 1.3.1 國(guó)內(nèi)外儲(chǔ)能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀16-17
• 1.3.2 儲(chǔ)能技術(shù)在風(fēng)電并網(wǎng)中的應(yīng)用17-19
• 1.4 本文主要工作19-21
• 第2章 超短期風(fēng)速合成方法21-30
• 2.1 基于兩參數(shù)威布爾分布和風(fēng)速特性風(fēng)速合成21-23
• 2.1.1 兩參數(shù)威布爾模型和風(fēng)速時(shí)間特性介紹21-23
• 2.1.2 10分鐘平均風(fēng)速合成23
• 2.2 基于風(fēng)速湍流特性的短期風(fēng)速合成23-26
• 2.2.1 湍流模型和Vor-karman功率譜密度23-24
• 2.2.2 秒級(jí)風(fēng)速合成24-26
• 2.3 一年秒級(jí)風(fēng)速合成26-29
• 2.3.1 風(fēng)速的威布爾特性和vor-karman功率譜驗(yàn)證26-27
• 2.3.2 風(fēng)速合成仿真27-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第3章 風(fēng)電波動(dòng)實(shí)時(shí)平抑目標(biāo)功率確定30-43
• 3.1 帶混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的風(fēng)電場(chǎng)介紹30-31
• 3.2 低通濾波算法介紹31-34
• 3.2.1 基于低通濾波算法的風(fēng)電平抑應(yīng)用31-32
• 3.2.2 低通濾波算法原理32-34
• 3.3 不同時(shí)間尺度風(fēng)電波動(dòng)的關(guān)系模型34-36
• 3.3.1 風(fēng)電功率波動(dòng)率定義34-35
• 3.3.2 不同時(shí)間尺度波動(dòng)關(guān)系35-36
• 3.4 基于參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整的低通濾波算法風(fēng)電實(shí)時(shí)平抑策略36-39
• 3.5 算法仿真結(jié)果39-42
• 3.6 本章小結(jié)42-43
• 第4章 混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制策略43-53
• 4.1 混合儲(chǔ)能系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型43-45
• 4.2 基于改進(jìn)的低通濾波算法的混合儲(chǔ)能協(xié)調(diào)控制策略45-49
• 4.3 算例分析49-51
• 4.4 本章小結(jié)51-53
• 第5章 結(jié)合實(shí)時(shí)控制策略的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置53-64
• 5.1 混合儲(chǔ)能系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置目標(biāo)函數(shù)53-55
• 5.1.1 以1天為單位的儲(chǔ)能系統(tǒng)荷電狀態(tài)變化量53-54
• 5.1.2 目標(biāo)函數(shù)54-55
• 5.2 混合儲(chǔ)能系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置約束條件55-56
• 5.3 基于改進(jìn)的PSO算法的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化流程56-57
• 5.4 混合儲(chǔ)能系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化仿真分析57-63
• 5.4.1 研究對(duì)象選擇57-59
• 5.4.2 案例比較59-63
• 5.5 本章小結(jié)63-64
• 第6章 結(jié)論與展望64-66
• 6.1 本文結(jié)論64-65
• 6.2 未來(lái)展望65-66
• 參考文獻(xiàn)66-71
• 作者簡(jiǎn)歷71-72
• 致謝72

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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本文編號(hào)：965134