【摘 要】
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随着传统化石燃料的枯竭,人类环保意识的逐步提高,能源问题逐步成为全球关注的重点问题。与此同时,利用风能、光能等自然资源的新能源发电技术,迎合当下需要,正在世界上高速发展。由于陆地风力发电存在占地面积大、噪音扰民等的利用限制,使得海上风力发电逐步兴起。风能具有随机性,该特性会导致风力发电功率波动,进而在并网时会给稳定电能质量带来影响,给储能设备和电网调度规范带来严峻的考验。本文拟采用由大容量储能锂电
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随着传统化石燃料的枯竭,人类环保意识的逐步提高,能源问题逐步成为全球关注的重点问题。与此同时,利用风能、光能等自然资源的新能源发电技术,迎合当下需要,正在世界上高速发展。由于陆地风力发电存在占地面积大、噪音扰民等的利用限制,使得海上风力发电逐步兴起。风能具有随机性,该特性会导致风力发电功率波动,进而在并网时会给稳定电能质量带来影响,给储能设备和电网调度规范带来严峻的考验。本文拟采用由大容量储能锂电池和超级电容组成的混合储能系统,一方面平抑海上风电功率波动,另一方面存储电能。使平抑后的并网功率在中国国家风电并网标准要求的一分钟和一小时两种时间尺度上,均满足要求。主要研究内容包括:(1)在小波包分解层数方面进行改进,使其在满足国家风电并网标准的同时,避免造成过度分解,导致增加混合储能容量配置成本。并依据分解结果,根据不同频段功率的波动幅度,结合电网和储能设备特性,设计完成海上风力发电能量管理策略;(2)分析了超级电容器和大容量储能锂电池的特性,结合平抑和存储海上风力发电电能的应用场景,选择合适的仿真模型。以快速平抑高频功率波动为目标,设计了超级电容器组协调控制策略,最后利用MATLAB仿真验证该策略的平抑效果;(3)基于标准粒子群算法优化后期易陷于局部最优解的问题,本文将动态加速因子应用到标准粒子群算法,提高算法的前期搜索速度,尽可能在前中期完成对最优解的搜寻,避免运行至算法后期,使整体优化过程得到改善。以混合储能系统投资成本最少为目标,利用改进粒子群算法优化储能设备容量,并给出粒子群算法改进前后优化速度对比,验证了改进方法的有效性。
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