日本NEC锂电池储能范文

锂电池储能 第1篇 为了前进电网功率、安稳性, 早已将铅酸电池引入电网中作为储能设备, 但因为铅酸电池自身的短寿数, 充放电倍率小等原因, 一贯无法满足电网储能运用的要求。跟着电池工作研讨的深化, 出现的磷酸铁锂电池因其寿数长、安全功用好、本钱低等利益, 成为储能设备的志向选择[1,2,3,4,5,6,7]。 2 蓄电池功用比较 磷酸铁锂电池与其他动力电池比较, 循环寿数长出4倍, 比能量也高许多, 单体电压也是电池中最高的, 安全环保, 但是因为材料和出产技术的原因, 其本钱较高, 不过磷酸铁锂电池在锂离子电池中本钱是较低的。 3 磷酸铁锂电池功用 由图1可以看出单体磷酸铁锂电池在15年间运用后容量由190Ah下降到150Ah, 下降40Ah。从底子上讲, 影响锂电池寿数的一个要害要素是固体电解质界面膜。在锂离子电池初次充放电进程中, 电极材料与电解液在固液相界面上产生反应, 构成一层覆盖于电极材料表面的钝化层。这种钝化层是一种界面层, 具有固体电解质的特征, 是电子绝缘体一同是Li+ 的优异导体, Li+ 可以通过该钝化层自由地嵌入和脱出, 这层钝化膜被称为“固体电解质界面膜” (solid electrolyte interface) , 简称SEI膜[8]。SEI膜具有有机溶剂不溶性, 在有机电解质溶液中能安稳存在, 而且溶剂分子不能通过该层钝化膜, 然后能有用避免溶剂分子的共嵌入, 避免了因溶剂分子共嵌入对电极材料构成的损坏, 可以很大前进电极的循环功用和运用寿数。 由图2可以看出同块电池放出的容量和温度高低是相关的。跟着温度的升高电池放出的容量在变大, 但是电池在放电途径上放出来的容量才具有运用价值, 因为过了放电途径后电压会急剧下降, 电池处理系统 (BMS) 也会对电池进行维护, 会使系统待机直至停机。磷酸铁锂电池放电途径在3.3V左右, 由功用曲线可以看出60℃下电池放出的容量最多, 但是高温会损坏电池自身的内部机理, 使电池更易接受充电电流, 也加速了栅极腐蚀速度和气体的生成分出, 然后缩短其寿数, 所以经常坚持运用环境在常温25℃时是发挥电池功用及保证运用寿数的要害条件。 电池充电时先恒流充电至充电截止电压后转恒压充电, 即蓄电池浮充。关于蓄电池来说, 充电方法包括恒流充电, 恒压充电和恒功率充电, 但是每一种充电方法都是充至截止电压时转为蓄电池浮充电方法, 就是改用小电流给电池持续充电, 也叫涓流充电。这种浮充情况对电池有许多利益。首要在浮充电压规划内时电池的栅板腐蚀处于最慢的情况, 可延伸电池运用寿数;再次, 可以补偿电池因自放电构成的容量丢失, 保证电池满足电力;还有可以克制活性物质重结晶构成的硫酸盐化。这个浮充电压不是人为设定的, 而是电池出厂时电压设定了浮充电压, 只需往后电压处于浮充电压规划内时就自动构成了浮充电流。图4闪现的是将纵坐标调到3.2V到3.36V之间时电池的放电特性, 可以很直观地看出电池3.3V左右的放电途径。 关于磷酸铁锂单体电池而言有许多利益, 但是因为是新式电池, 出产技术水平有限, 构成电池间存在着一同性的问题, 而储能系统均是由许多的单体成组构成, 除了对单体电池功用有要求外, 对成组往后系统的功用要求更高, 所以研讨成组后电池堆功用更有实用价值, 下文便翻开对锂电池堆的运用分析。 4 运用分析 以某微网中储能系统为例, 储能设备是由432支单体180Ah, 3.2V磷酸铁锂电池构成两并216串额定容量248kWh, 额定电压691.2V的电池堆, 接入微网400V侧Ⅰ段母线。 4.1 系统参数设置 系统中电池堆充溢电时总电压在720V左右, 这是因为充溢电后, 大部分的电池电压在3.35V附近, 按照系统结构产生的总电压就在720V附近, 而每次充电后每支电池的电压都不相同, 是因为电池中一同性问题的存在, 故每次充电结束后的总电压也都不尽相同。系统放电结束后, 电压常在692V附近, 这是因为电池处理系统为了维护电池进行了参数设置, 使电池在放电结束后电压常在3.2V附近。 因电池厂家针对运用方对电池循环寿数的要求和自身电池的维护, 在电池处理系统中进行了告警和维护的设置。当系统检测到电池的参数抵达报警门限时, BMS会与逆变器通讯, 逆变器宣告待机的指令, 下次操作只需正常操作就可以康复;当参数抵达维护门限时, 逆变器下发停机缺点指令, 下次操作需求人为查看出现维护事情的原因并修改才华够控制电池堆, 这样便可以更好地维护电池堆。本系统将单体充电过压告警设置为3.6V, 充电过压维护为3.9V, 放电欠压告警为3V, 放电欠压维护为2V, 这样电池堆充电过压告警门限遍设为777.6V, 过压维护门限为842.4V, 放电欠压告警门限设为648V, 欠压维护门限为432V。一同为了保证电池堆的运用年限, 初始充放电深度设置在67%, 可保证循环寿数高于5500次, 按照1天1充1放核算, 则可运用15年。所以因为门限值的设置, 使电池堆供给的能量缺少248kWh, 在BMS中, 初始设置额定电池堆容量为190kWh, 校正电池容量为190kWh, 剩余电池容量为0kWh。额定电池容量是由厂家供给的, 校正电池容量是指电池实践可以充入/放出的容量, 剩余电池容量就是根据额定容量和校正容量的差值得到的剩余容量, 而闪现屏中闪现的荷电情况 (soc) 为剩余电池容量与校正电池容量的比值。这样的初始设置, 使得soc对应于0%到100%之间改动。 4.2 电池的电压跳变 图5和图6由BMS软件中得到, 图5为1号电池组充电结束时的示目的, 图6为1号电池组放电结束时的示目的。 图5中可看出电池一同性的差异, 在充电进程中要比充电结束静置后电压差值大, 充电中最大电压差值为50mV, 即差值比为1.5%, 这个值很小而且在动态中。静置后每一支电池的电压都差不多在3.33V左右, 相差很小。一同可以通过长时间的监测, 找出容量小的或大的电池来便于替换, 避免损坏电池堆的整体功用。图5中闪现充电结束后电压有一个回落。图6相同也可以看出放电进程中比放电结束静置后电压差值大, 放电结束后电压有一个回升, 静置后每支电池的电压差也会变小。这一次的循环充放电标明电池在充放电时电压会不断的不坚定, 而充放电结束时都会有一个小的电压跳变。 因为电池自身有内阻, 在外接电源给电池充电中, 内阻会有必定分压, 当BMS检测电池电压到3.6V时, 通讯至逆变器, 逆变器下发待机指令, 即断开充电回路, 内阻分压就会瞬间消失, 所以电池两头电压 (可以理解为开路电压) 就会瞬间减小, 抵达必定值;当电池放电中, 电池为电源, 内阻当然也会产生电压, 当检测抵达报警门限电压时, 系统待机间断放电, 内阻分压也回瞬间消失, 所以电池电压就会瞬间增大, 抵达必定值。所以因为内阻分压的存在就会出现电压跳变这一现象。而内阻分压这一现象可以定义为“电池虚压”。 电池虚压的存在有必定利益, 在BMS中设置有门限值, 在充放电进程中只需有一支单体电池的虚电压抵达门限值就会出现告警, 所以系统待机。这样一来, 可以更好地维护电池, 只需BMS不出现问题就不会出现严峻的过充过放现象。但是, 电池虚压的存在也会导致电池不易发挥更大的功用, 所以电池内阻越小越好, 一同设置好门限值对发挥功用也至关重要。本系统设置的门限值只能让储能堆放出82.6%的容量, 这样可以保证电池的运用寿数, 保证循环次数。 4.3 均衡分析 本系统中选用自动均衡, 又叫有源均衡, 就是在某支电池接近过充时, 通过搬移该电池充电电流到其他没有充溢的电池中去, 而不是像被动均衡相同充电电流变成热, 相同放电进程也相同。因为没有热耗散问题, 所以系统均衡电流可以比较大, 均匀均衡电流为2A, 最大可以做到5A。均衡电路如图7所示。 本系统中的均衡是在充电进程中进行均衡, 放电时不做均衡。当一支电池电压高了, 就把电流搬移到接近的两支电池中, 当一支电池电压低了, 接近的两支电池就把电流搬移到该支电池, 直到在均衡翻开电压差门限值以内时间断搬移。本系统均衡翻开电压门限值为3.3V, 即电池电压抵达3.3V就翻开均衡电路进行动态均衡;均衡翻开电压差门限值为0.02V, 即在两支电池电压差抵达0.02V时翻开均衡。图8为关均衡和开均衡时第2串电池的功用对比, 图9为关均衡和开均衡时第1组电池的充电功用对比。 图8中系列1是关掉均衡时第2串电池的电压充电曲线, 系列2是翻开均衡时第2串电池的电压充电曲线。选第2串是因为在BMS软件中发现第2串在全部电池中的电压是最高的。两者都是在电池静置时初步充电, 系列1中电压偏高, 所以翻开均衡时可以更好地涣散电流, 让每一块电池的电压大小更趋于一同。图9中, 前面的充电曲线为关均衡时的充电曲线, 再以相同倍率对电池放电, 然后翻开均衡充电。因为电池是新电池, 电池的内阻和容量都很接近, 所以开/关均衡时效果并不明显, 但是关均衡时第1组电池的电压仍是较开均衡时偏高, 而且通过BMS记载的数据, 关均衡时闪现充入187kWh, 开均衡时闪现充入191kWh, 所以开均衡时电池充入的容量比较多, 多均匀充入2.1%。而关均衡充电时最大电压差为0.0373V, 开均衡充电时最大电压差为0.0318V, 这说明在动态充电中本系统具有必定的均衡效果, 充溢电后最大电压差为0.0057V, 电池组内电池一同性很好, 满足系统的要求。其它组电池情况相同, 具有出色的一同性。 5 定论 该系统中, 为了保证电池寿数, 充放电时最大运用0.3C即108A的电流, 因为很大的电流充放电易使锂离子许多调集构成枝晶, 会刺穿隔膜构成电池内部短路, 对电池构成损害, 正常工作时常运用0.2C附近的电流充放电。经多次的充放电实验, BMS闪现均匀充入或放出的电量在206kWh附近, 逆变器闪现均匀充入或放出的电量在212kWh附近, 故该系统逆变消耗大概在2.8%;而电池堆均匀充入常在207kWh附近, 均匀放出常在200kWh附近, 故系统储能功率大致在96.6%。满足电网储能的运用要求。 本文中解说了电池电压跳变的原因, 一同提出了“电池虚压”这一概念, 承认了电池处理系统设置的门限值和校正电池容量值, 保证了储能系统的正常工作, 并通过充放电实验验证了系统中自动均衡的效果, 为其它微网储能的运用供给了根据。 参看文献 [1]张宾, 林成涛, 陈全世.电动轿车用LiFePO4/C锂离子蓄电池功用[J].电源技术, 2008, 32 (2) :95-98. [2]王治华, 殷承良.电动轿车用LiFePO4锂离子电池安全性分析[J].电池工业, 2008, 13 (3) :169-172. [3]赵淑红, 吴锋, 王子冬.磷酸铁锂动力电池工况循环功用研讨[J].电子元件与材料, 2009, 28 (11) :43-47. [4]张宾.电动轿车用动力锂离子电池的电压特性[J].电池工业, 2009, 14 (6) :398-403. [5]华宁.锂离子蓄电池正极材料LiFePO4研讨发展[J].电子元件与材料, 2007, 26 (12) :1-4. [6]赵新兵, 谢健.新式锂离子电池正极材料LiFePO4的研讨发展[J].机械工程学报, 2007, 43 (1) :69-76. [7]张宾.电动轿车用磷酸铁锂离子电池的PNGV模型分析[J].电源技术, 2009, 33 (5) :417-421. 锂电池储能 第2篇 我国储能网讯：储能工业的翻开与新动力以及智能电网的运用亲近相关。储能电池是新动力工业翻开的要害环节，也是调控电能质量、优化动力功率的重要方法，在新动力并网运用以 及电网自身的发电、输电、配电和用电等环节具有无足轻重的效果。 赛迪经智近日在京发布《我国储能电池工业翻开战略研讨(2013年)》。研讨陈说在深化研讨国际储能电池工业翻开趋势、我国储能电池工业政策和运用商场、各种储能电池技术工业翻开情况的基础上，提出了未来几年我国储能电池工业翻开趋势，为地方政府和企业布局 我国储能电池商场供给抉择计划参看和翻开主张。 通讯基站、家庭和数据中心以及新动力运用：储能电池的三大商场运用发力点 从我国国内储能电池工业的翻开趋势看，我国的储能电池规划商场领域还会合在通讯基站和数据中心运用商场，新动力储能运用还处于演示阶段。考虑未来通讯基站、数据中心以及新动力储能商场的翻开趋势，估计到2015年我国储能电池工业规划会从2012年的60亿 元增加到85亿元。 移动通讯网络的翻开是通讯基站储能电池翻开的基础。到2011年，3G网络覆盖全国全部地级以上城市及大部分县城、乡镇、首要高速公路和景色区等，3G制作总出资4,000亿元，3G基站逾越40万个，3G用户抵达1.5亿户。手机发送信号和光纤入户需求基站支撑，而基站的运营需求储能电池供给安稳的电源。估计未来五年通讯储能领域大约有1200亿元的规划，每年通讯储能商场的资金规划抵达50亿-60亿元人民币。 家庭式储能和数据中心储能都是近年来兴起的储能电池领域。家庭式储能电池商场在日本、欧洲现已得到繁荣的翻开。以日本为例，由地震引发的动力危机，刺激日本政府针对储能系统提出补助计划，2万美元以上的锂电池储能系统只需通过SII认证，即可取得30～50%不等的补助。而大型的云核算中心包括以SaaS、虚拟化等方法存在的云核算相关运用服务翻开、云数据中心、灾备中心等超大型机房制作也为储能电池商场带来新的增加点。 风力与太阳能发电均属间歇功用源发电，并网需求运用储能系统“缓冲”，然后从头转变为交流电再输到电网。此外，分布式新动力运用也需求储能系统进行能量的储存结束高效运用。按照商场遍及预期，2020年我国电力装机抵达1500GW，风电占比10%(150GW)，光伏发电占比接近3.5%(50GW)。配套储能设备的功率按照风电与光伏装机容量的15%核算(国网规划要求配备比例抵达风电装机容量的20%以上)，需求配备1.2亿度电的储能电池，以单位千瓦时电池设备500美元的售价核算(初期电池设备售价将在1200美元/度以上)，十年内 锂电池储能 第3篇 1 “油改电”轮胎吊过转道存在的首要问题 如图1所示：过道指轮胎吊从一个堆场通过无电区不转向进入另一个堆场；转道指轮胎吊从一个堆场通过无电区转向后进入另一个堆场。“油改电”轮胎吊在堆场内依托电力工作；当过转道时，轮胎吊从市电区进入无电区，需求从用电情况切换为用油情况，依托柴油建议机的动力结束过转道，进入堆场后再从用油情况切换为用电情况。这一进程存在以下问题：（1）耗油量较大，结束1次附近堆场的过道耗油约4.5 L；（2）过转道时建议机一再启停，简略构成积碳、建议电压缺少等问题，导致建议机缺点大幅增加；（3）因为需求等候建议机启停和可编程逻辑控制器系统重启，轮胎吊过道耗时通常逾越，转道耗时则更长，导致作业功率下降；（4）因为柴油燃烧不充分，导致轮胎吊在过转道时排放许多废气和黑烟，而且噪声较大，不符合节能环保要求。 2 “油改电”轮胎吊电池储能过转道改造计划规划 2.1 电池类型 “油改电”轮胎吊电池储能过转道改造计划选用电池储能方法为轮胎吊过转道供给能量。在选择电池类型时，需求概括考虑电池的储能容量、运用寿数、回收功用、环保功用、安全功用和价格等要素。北二集司的“油改电”轮胎吊已结束全控整流方法的能量回馈，可以将起升安排下降的势能转化为电能反应至电网；因此，在电池的储能容量方面，首要考虑满足大车行走安排的需求。经比较，毕竟选择铅炭电池作为储能介质（见表1）。 表1 常见电池类型功用比较 2.2 规划政策 （1）电池系统在满充的情况下可以为轮胎吊供给至少或连续转场（其间包括6次过转道）的动力能量。 （2）电池系统向轮胎吊的主回路供给电压为的直流电源，并通过逆变设备向辅佐回路供给轮胎吊转场所需的频率为，电压为的三相交流正弦波电源。 2.3 参数核算 按照规划政策，电池系统应当满足轮胎吊大车行走安排工作的峰值功率需求和稳态功率需求，即 式中：Q为电池储能容量；P为轮胎吊大车行走安排功率； 为功率；Q'为轮胎吊结束1次转向的能耗；t为转场时间；s为相邻堆场的转场间隔；v为轮胎吊转场均匀速度；n为转场区间；I为电池放电电流；U为大车行走安排电压。 轮胎吊大车行走安排功率为，大车行走安排电压为，翻开自动纠偏时的功率为0.9，转场均匀速度为/s，转场最远间隔为，包括6次转向（耗时，耗能 h）。经核算，电池储能容量应当大于 h，均匀放电容量为 h。 2.4 电池系统结构 如图2所示：（1）铅炭电池组（共96节电池，每节电池电压6 V，放电容量 h）作为储能设备为轮胎吊供给过转道所需的能量；（2）充电设备由高频开关电源和脉冲维护模块组成，用于电池组充电和维护；（3）电池巡检模块担任实时监测电池组中每节电池的电压，为电池组的工作情况供给确诊根据；（4）应急电源设备用于市电电源与逆变器电源之间的无缝切换；（5）监控设备担任监控各子系统的工作情况并存储前史数据，监控内容包括交流输入电参数、直流输出电参数、电池组充电情况和电池组维护情况等；（6）远程监控单元根据互联网技术对整个系统的工作情况实施远程监控。 3 “油改电”轮胎吊电池储能过转道改造计划实施 3.1 实施进程 （1）将电池、应急电源设备、充电设备、电源巡检模块等集成在电池房中。 （2）撤除轮胎吊海侧建议机房，将电池房放置在原建议机房的位置，调整电池房的重心，以保证轮胎吊海侧重心不偏移及大车纠偏效果不受影响。 （3）在电池房与轮胎吊陆侧电气房之间敷设动力线、控制线等。 （4）在电池房可编程逻辑控制器与轮胎吊可编程逻辑控制器之间建立衔接，并设置相关维护，如电池低电压预警等。 （5）上电后，检验电池情况，并记载运用效果。 3.2 远程监控 本计划选用GPRS-DTU模块实时监控电池系统。如图3所示，通过232串口通讯建立可编程逻辑控制器模块与GPRS-DTU模块的通讯衔接，将电池组的电压、电流、环境温度、荷电情况等数据通过GPRS网络传至后台服务器，并使其他核算机以浏览器的方法访问服务器以取得数据。 3.3 实施效果 北二集司于2015年5月对2台“油改电”轮胎吊实施电池储能过转道改造。截至现在，电池系统工作安稳，轮胎吊过转道操作简略、方便且无噪声，取得出色的经济效益和社会效益。 （1）经济效益 轮胎吊每年过转道油费节约12.5万元左右；每次过道时间缩短左右，过转道功率明显前进；建议机缺点减少，每台建议机每年材料维护本钱和人工本钱节约1.5万元左右。总的来看，该计划3年左右即可回收本钱。 （2）社会效益 因为轮胎吊过转道时的耗油量减少，估计每年可减少CO2排放量以上，减少SO2排放量以上。此外，建议机噪声完全消除，极大地改善司机及其他作业人员的作业环境。 （修改：张敏 收稿日期：2015-10-26） 锂电池储能 第4篇 轮胎式集装箱起重机 (RTG) 是从20世纪70年代初逐渐翻开起来的一种集装箱堆场作业的专用装卸设备。常规RTG的能量源为柴油发电机组, 其能量转化功率低且能耗大。在动力日趋紧张的今日, 如何减少能量消耗及合理回收其制动阶段产生的能量成为现在研讨的必然趋势。混合动力RTG就是将起重机下放集装箱时开释的能量收集起来, 转化为电能, 然后在需求时从头供给给起重机。这种RTG不只节能环保, 而且可以保证常规RTG操作活络的优势。 近年来, 双向DC-DC变换器以其优异的特性在数控机床、地铁、电力机车、电动轿车等领域得到了广泛的运用。文中混合动力RTG再生制动能量选用锂电池组进行存储, 出于对串联电池数量与高电压电机的对立及对制动能量回收的考虑, 促进双向DC-DC变换器在混合动力RTG上的运用, 而双向DC-DC变换器是影响混合动力RTG功用的重要要素之一。 对混合动力RTG的研讨早已成为国内外注重的关键, 尤其是双向DC-DC变换器的建模与控制在混合动力RTG方面的运用。文献[1]首要从根据超级电容器的混合动力RTG的能量处理和控制战略方面进行研讨;文献[2-3]运用情况空间均匀法建立三电平双向DC-DC变换器的小信号模型, 运用二项式准则和巴特沃斯准则对DC-DC变换器的控制器进行规划, 结束了根据超级电容器的混合动力RTG的制动能量回收和不间断工作情况。 为了更好地仿照混合动力起重机系统的工作进程, 文中根据混合动力RTG工作的各个作业方法的特征, 针对锂电池储能系统充放电方法的不同规划了不同的控制战略, 按时间节点进行切换, 并进行了建仿照真, 来结束控制战略。 1 混合动力RTG结构及作业方法 混合动力系统 (Hybrid Power System) 创造于19世纪末, 现已被成功地运用于电动轿车领域。鉴于其在轿车上的成功运用, 近年来混合动力系统已成为工程机械节能降耗、下降废气排放的重要研讨课题之一, 而混合动力RTG正是其工程运用的一种具体表现。混合动力RTG通过柴油建议机和锂电池组系统协同作业, 将再生制动时产生的能量转化为电能, 存储在锂电池组中, 需求时可以运用, 然后减少柴油消耗和废气排放。 对常规RTG的改造首要是混合动力RTG系统的运用, 混合动力系统首要由小功率柴油发电机组、锂电池组和双向DC-DC变换器组成, 其作业原理及能量活动如图1所示。 混合动力RTG系统中, 结束能量传递的中心单元是双向DC-DC变换器, 其功用是监测机组工作情况, 并结束对锂电池组的充放电, 控制能量活动的传输方向。 该混合动力系统在工作进程中首要有3种作业方法:柴油发电机方法、再生发电方法和锂电池组放电方法。图2 (a) 为柴油发电机方法, 当RTG起重机处于加速前进集装箱或平移情况, 电动机负载从柴油发电机组取得能量。图2 (b) 为再生发电方法, 当RTG起重机处于前进集装箱减速工作和下放集装箱时, 负载电动机处于发电方法, 并通过双向DC-DC变换器给锂电池组进行充电。图2 (c) 为锂电池组放电方法, 当RTG起重机处于再次加速前进集装箱情况, 且锂电池组储能满足时, 电动机负载从锂电池组取得能量, 锂电池组通过双向DC-DC变换器放电。 2 混合动力RTG的要害技术 混合动力RTG起重机的要害性技术是对锂电池组和双向DC-DC变换器的研讨, 锂电池组作为储能元件, 双向DC-DC变换器用来控制锂电池组的充放电。接下来将分别对其进行介绍。 2.1 锂电池组 现在用于混合动力RTG能量储蓄单元的首要有超级电容器和锂电池2种。 超级电容器具有功率密度高、充电时间极短和运用寿数特别长等利益;但是, 超级电容器的漏流自放电现象比较严峻, 长时间的放置会内耗掉能量, 易受充放电流和温度等要素的影响, 作为动力电源难以控制。 锂电池具有储存容量大、放电电流安稳、无污染及安全功用好等利益, 是RTG上志向的能量储蓄单元。现在将锂电池作为能量储蓄单元而且运用得较好的, 是日本住友重工研发的混合动力电源系统 (Hybrid Power System) 。整个锂电池系统由许多小的供电单元组成, 对每个小供电单元进行电池温度和充电量的监测, 监测其充、放电是否过量, 而且在整个操作进程中坚持电池的输出功率处于安稳情况, 然后前进电池的运用寿数。住友重工的实测数据标明, 该电池系统的运用寿数可达7.5年, 较好地改善了锂电池寿数较短的缺点[4]。 文中选择Thevenin模型作为锂电池的等效电路模型。该电路模型由一个志向电压源、内阻抗Rd和并联R0C组成, 在该模型中增加的阻容并联环节, 比较原模型, 能更准确地描绘锂电池的特性照应[5,6]。 等效电路模型如图3所示。 2.2 双向DC-DC变换器 双向DC-DC变换器具有多种拓扑结构, 其间半桥双向DC-DC变换器具有结构简略、可靠性高、易结束电压的双向控制的特征, 能满足混合动力RTG对能量变换设备的特殊要求[7,8]。 图4给出了半桥双向DC-DC变换器的拓扑结构。 现以前进安排为例进行说明。当吊具前进集装箱时, 能量流向是由柴油发电机组供给到电动机负载;当吊具下放集装箱时, 能量流向是将电动机再生制动能量回送到锂电池组 (通过DC-DC变换器控制) , 剩余部分消耗在制动电阻上;当吊具前进集装箱且锂电池组储能满足时, 能量流向是由锂电池组供给到电动机负载 (通过DC-DC变换器控制) , 直到锂电池组放电结束, 柴油发电机初步供能。由此可见, 双向DC-DC变换器是控制能量流向的要害设备。 3 混合动力系统控制战略 根据前述混合动力RTG系统作业方法的不同, 双向DC-DC变换器分别作业在Boost方法和Buck方法。当起重机负载处于再生制动情况, 且由锂电池组供电时, 双向DC-DC变换器作业于Boost方法, 保证起重机的正常工作;当起重机负载处于发电情况时, 双向DC-DC变换器作业于Buck方法, 然后结束对再生能量的回收。混合动力RTG系统需求保证双向DC-DC变换器的输出电压、电流坚持在一个安稳的规划内, 在升压进程中, 能有用地减少逆变系统输入的直流电压纹波, 保证驱动功用;在降压进程中, 使变换器电压输出平稳, 减少电活不坚定对电池充电功用所构成的影响。下文将对双向DC-DC变换器两种作业方法控制器进行规划, 并结束仿真实验。 3.1 Boost控制器规划 轮胎式起重机系统首要是结束对集装箱的前进、平移和下放操作。当混合动力系统处于以下两种情何况锂电池组电量满足时, 双向DC-DC变换器作业于Boost方法:前进集装箱时加速情况和平移情况。针对双向DC-DC变换器的Boost方法, 选用电压-电流双闭环控制结构, 其结构如图5所示。 电压控制器根据电压设定值与输出电压之间的过失, 实时调度电流设定, 电流控制器控制脉宽调制信号, 使输出一直随从给定, 安稳输出电流和电压。 当由锂电池组给电动机负载供能时, 锂电池组电压无法满足要求, 双向DC-DC变换器需工作在Boost方法。此时, 坚持Q1关断, 设Q2的占空比为D′ (D=1-D′) , 等效负载R=75Ω, 根据文献[9-10]可知, 电流环的被控系统占空比扰动d̂到锂电池组侧电流扰动îBa的传递函数Gid (s) 为: 电流环控制器Gi Ba (s) 选用PI调度器, 即: 式中:Kip为电流环的比例调度器;Kii为电流环的积分调度器。 电压环的被控系统锂电池组侧电流扰动îBa到直流母线电压扰动v̂BUS的传递函数Gvi (s) 为: 电压环控制器Gv BUS (s) 选用PI调度器, 即: 式中:Kvp为电压环的比例调度器;Kvi为电压环的积分调度器。 3.2 Buck控制器规划 当混合动力系统处于以下两种情况时, 双向DC-DC变换器作业于Buck方法:前进集装箱时减速情况和下放集装箱情况。因为系统处于前进集装箱减速情况的时间比较短, 且此情况下制动能量不易回收, 所以该系统首要对下放集装箱操作时的再生制动能量进行回收, 并存储于锂电池组中。 针对双向DC-DC变换器的Buck方法, 分别规划了单闭环的电流和电压两种控制器, 分别通过对锂电池组侧电流和母线电压信号的跟踪来结束将再生制动能量存储于锂电池组中。 4 实验效果及分析 为了验证上述控制战略的有用性, 运用仿真软件PLECS进行数值仿真, 仿照混合动力RTG系统前进、下放集装箱时, 双向DC-DC变换器从电动升压到制动降压的作业进程, 以电磁转矩的正负信号作为变换器升降压切换的控制信号。 本研讨建立了一个最大储能量为60 Ah的锂电池组储能系统, 锂电池组等效电路参数:C=49 F, Rd=0.88Ω, R0=1Ω;电感L=400μH, 直流母线电容CBUS=300μF。4.1 4.1 仿真效果 混合动力RTG前进集装箱且锂电池组供电进程中, 电感电流、母线电压以及电动机负载的电枢电流和电磁转矩的波形图, 如图6所示。 整个前进集装箱的进程包括加速前进、匀速前进和减速前进工作三个阶段。在加速前进进程中, 出现电动机负载建议电流远大于额定建议电流现象, 但是因为在实践的起重机工作进程中, 负载电机一贯处于工作情况, 底子不会出现这种现象, 故波形图中0.2 s之前的波形可以忽略不记。从0.2 s初步起重机处于加速前进阶段, 从0.5 s初步起重机处于匀速前进阶段, 从0.7 s初步起重机处于减速前进阶段。 从母线电压的波形中可以看出, 在减速前进阶段电动机负载再生的能量很难被存储于锂电池组中, 而是消耗在能量转化的进程中。 混合动力RTG下放集装箱进程中, 电感电流、母线电压以及电动机负载的电枢电流和电磁转矩的波形图, 如图7所示。整个下放集装箱的进程包括加速下放、匀速下放和减速下放工作三个阶段。从0.2 s初步起重机处于加速下放阶段, 从0.5 s初步起重机处于匀速下放阶段, 从1.5 s初步起重机处于减速下放阶段。图7 (a) 是选用电流环控制器时所得实验波形, 图7 (b) 是选用电压环控制器时所得实验波形。 4.2 效果分析 混合动力RTG下放集装箱的进程是再生制动能量回收的要害阶段, 通过分别选用电流环控制器和电压环控制器结束集装箱下放进程中的仿真实验。 由图7可看出, 在再生制动能量的回收进程中, 选用电流环控制器时, 母线电压下降到200 V左右, 不利于制动能量的回收;而选用电压环控制器时, 母线电压坚持安稳处于500 V左右, 抵达很好的能量回收效果, 结束了较高的再生能量回收功率。 选用电压环控制器充电, 在1 s时: 负载电机动能:184 rad/s×5 N⋅m=920 W; 200 V锂电池组充电功率:200 V×15.4 A/2×50%=770 W; 能量回收功率:770 W/920 W=84%。 5 结语 本文分析了混合动力RTG系统各个作业方法的特征, 并对再生制动能量回收进程分别规划了混合动力系统电流环和电压环控制战略。通过PLECS仿真, 有用地结束了混合动力RTG系统前进和下放集装箱进程的仿真实验。仿真效果标明, 选用电压环控制器可以结束再生制动能量较高功率的回收, 然后使整个系统可以选用小功率的柴油机发电组, 并抵达节能减排的目的。 参看文献 [1]KIM Sang-Min, SUL Seung-Ki.Control of rubber tyred gantry crane with energy storage based on supercapacitor bank[J].IEEE Transactions on Power Electron, 2006, 21 (5) :1420-1427. [2]GRBOVIC P J, DELARUE P, LE MOIGNE P, et al.Modeling and control of the ultracapacitor-based regenerative controlled electric drives[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2011, 58 (8) :3471-3484. [3]GRBOVIC P J, DELARUE P, LE MOIGNE P, et al.A bidirectional three-level DC-DC converter for the ultracapacitor applications[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2010, 57 (10) :2415-2430. [4]陈光.根据锂电池的混合动力RTG[J].港口装卸, 2011 (6) :35-36. [5]Dubarry M, Vuillaume N, Liaw B Y.From Li-ion single cell model to battery pack simulation[C]//Proceeding of 2008IEEE International Conference on Control Applications.[S.l.]:IEEE, 2008:708-713. [6]CHEN Min, RINCON-MORA G A.Accurate electrical battery model capable of predicting runtime and I-V performance[J].IEEE Transactions on Energy Conversion, 2006, 21 (2) :504-511. [7]马奎安, 陈敏.超级电容器储能系统充电方法控制规划[J].机电工程, 2010, 27 (7) :85-88. [8]丁惜瀛, 于华, 李健, 等.根据含糊PI控制的电动轿车双向DC/DC变换器[J].大功率变流技术, 2012 (1) :13-16. [9]徐德鸿.电力电子系统建模及控制[M].北京:机械工业出版社, 2005. 梯次运用车用电池储能系统初探 第5篇 曹妃甸智能电网概括制作工程坐落在唐山曹妃甸工业区, 计划在2012年底2013年头 (一期) 建成1座含1个大巴车的换电工位及2个大巴车的充电工位的大型充换电站, 占地约2000m2, 可以满足曹妃甸工业区内10辆电动大巴车辆的充电及工作需求。 为了最大化发挥和运用车用动力电池的剩余价值, 延伸动力电池运用寿数, 电动轿车选择的电池具备在储能系统持续运用条件。通过梯级运用方法, 不光可以延伸电池运用寿数, 下降动力电池全寿数周期本钱, 还可以在电网缺点时为重要负荷供电, 平抑充电行为的随机性, 控制负荷不坚定, 前进电网电能质量。 本次研讨结合曹妃甸充换电站的制作, 通过运用其动力电池建立梯次运用电池储能系统, 首要用于负荷低谷储能、负荷高峰阶段给电动轿车补偿电能。 2 国内外现状 自从锂离子电池在北京奥运纯电动客车取得成功工作后, 该方法现已在上海世博会等处得到推行运用, 但在电动轿车大规划商业推行中尤其是车用动力电池的运用方面仍存在一些问题: 2.1 锂离子电池的本钱较高且车用寿数只需3-4年, 这给电池收购和运营方带来了极大的背负。 2.2 锂离子电池直接选择构成资源的严峻糟蹋。 当电动轿车电池的容量下降到额定容量的80%后就不宜持续运用, 假如直接将电池选择, 将构成资源的严峻糟蹋。 2.3 电动轿车锂离子电池的出路问题亟待处理。 根据唐山曹妃甸未来电动轿车翻开猜想, 电动轿车抵达30辆时对应的锂离子电池将达4500k Wh, 锂离子电池的“出路”问题日渐凸显。 2.4 充电站负载不坚定性给充电站配电带来了困难。 因为充电站负荷存在明显的不坚定性, 在充电站建立储能系统是平抑充电站负载改动的重要处理途径。 3 研讨的理论和实践根据 3.1 为抵达纯电动轿车运用寿数的批量动力电池供给选择机制和点评方法; 给出储能运用条件下梯次运用电池容量、可用功率衰退规矩;提出动力电池储能系统的均衡计划;构成动力电池梯次运用经济性分析陈说, 为动力电池的定价机制供给参看。 3.2 梯次运用电池储能系统的安稳供电技术研讨: 梯次运用电池储能系统内储能变流器在电压源离网方法和电流源并网方法之间进行平稳切换, 在切换进程中应保证负载的安全供电以及梯次运用电池储能系统的安稳工作。 3.3 梯次运用电池储能系统中的电能质量问题研讨: 在非志向电网环境下, 通过研讨梯次运用电池储能系统中谐波相互效果的机理, 以及电网谐波与变流器的相互效果, 通过合理的控制方法, 尽量消除电网布景谐波对变流器输出电流畸变的影响, 通过储能变流器集成谐波补偿和无功补偿功用, 前进微网内部的电能质量。 4 研讨内容和规划计划 4.1 探求动力电池的梯次运用需求建成1套含25k W储能变流器, 100k Wh储能电池及相应的智能配电系统、电池处理系统、能量调度系统等在内的梯次运用电池储能系统, 以便探求车用选择锂离子动力电池在储能系统中的运用方法, 以及储能系统在电动轿车充电站中的工作方法及规矩。 4.2 具体的规划计划 4.2.1 梯次运用电池储能系统 根据微网能量控制系统处理, 梯次运用电池储能系统可保证对用户供电的可靠性和电能质量。微网技术可以前进供电的可靠性, 成为处理冲击性负荷功率不坚定的重要方法。梯次运用电池储能系统可以在电网缺点或反常等情况下与外部配电网断开, 依托储能坚持梯次运用电池储能系统内部负荷的正常电力供给, 结束并网方法和离网方法之间活络转化。典型的梯次运用电池储能系统结构如图所示。 4.2.2 电池梯次运用选择成组计划 制作100k Wh车用选择锂离子动力电池储能系统, 用以平抑充换电站负荷不坚定, 在负荷高峰阶段放电给电动轿车充电, 在负荷低谷充电将能量存储起来, 起到移峰填谷的效果。 在对车用选择电池进行梯级运用时, 需求对梯级运用电池从头选择成组。本研讨拟选用选择下来纯电动客车锂离子动力电池, 首要将车用动力电池组拆箱为单体, 建立车用选择锂离子动力电池检验途径, 通过表面查询、承认老化程度、测量电池电压与内阻, 选择损坏、老化、失效的电池, 并进行回收运用;其次将电池单体放置在检验途径上, 按照给定的检验方法, 分别检验电池的容量和峰值功率, 根据效果对电池进行分类, 结合储能系统运用要求和电池箱电压容量等级, 组成新的电池组。 选定必定量的电池, 按照选定的储能工况进行寿数检验, 分析电池容量衰退规矩, 内阻改动特性, 分析储能用电池的运用寿数间断方法。 对电池进行电化学拆解, 分析不同阶段的电池 (如容量衰减30%、40%、50%、60%等) 的要害材料 (正极材料、负极材料、电解液、隔膜、SEI膜) 结构和功用的改动, 以及锂离子在碳负极材料上的嵌入、脱嵌及扩散行为, 从电池充放电内涵机理角度研讨电池的老化特性。 4.2.3 梯次运用电池处理系统 1) 处理系统 储能用梯次运用电池处理系统选用分布式拓扑结构, 系统由一个主控单元 (BCU, Battery Control Unit) , 多个检测单元 (BMU, Battery Measure Unit) 。各个单元之间通过高速CAN总线进行互联, 结束数据的实时传输与控制。BMU担任单体电池电压检测、电池温度检测、均衡控制以及风机控制, 并将采集的电池数据和检测单元的实时作业情况通过CAN总线发送给BCU或其他监控设备。BCU担任电池组作业电流测量、充放电量 (AH) 累计、总电压检测、绝缘检测、SOC预算。BCU通过CAN总线收集BMU的数据并在线分析电池系统的作业情况, 根据分析效果进行电池组缺点报警、电池组最大容许充放电功率猜想、电池组SOC预算、充放电处理。BCU供给2路独立的高速CAN, 分别与功率控制系统 (PCS, Power Control System) 、监控系统等通讯, 以供外部设备更合理的管控电池组的充放电, 优化电能的运用调度, 前进锂电池组的整体功用;一同, 在系统工作进程中, 实时监控电池组的具体情况。 2) 主控单元 主控单元 (BCU) 作为储能电池处理系统的控制中心, 担任系统工作进程的监控、数据处理、控制战略结束和外界通讯控制, 配备了轿车等级中心控制处理器及丰盛的外设资源。 3) 检测单元 检测单元 (BMU) 是获取电池情况最直接和最重要的部分, 通常检测单元被设备在电池箱内部, 接近电池附近, 担任该箱单体电池电压检测、电池温度检测、均衡控制、风机控制等。 4.2.4 储能变流器 储能变流器能结束交流母线与电池组之间的双向可控的能量交流, 满足电池的充放要求。储能变流器选用单级结构, 额定功率为25k W, 中心直流电压为650V, 输出端与380V三相交流母线链接。选用电流源/电压源切换方法作业, 在并网情况下控制电池充放电功率, 起到双向可控负载的效果, 结束系统能量的均衡控制;在离网方法下, 可保证重要负荷的供电, 结束梯次运用电池储能系统供电和用电的平衡。在电网单薄区域, PCS可结束无功补偿功用, 前进本地供电电能质量。 4.2.5 智能配电柜设备 智能配电柜给电网、负荷、储能变流器等供给接入的端口, 并将负荷按照重要性分为一级负荷和二级负荷。当电网有电时将电网接入, 给全部负荷供电;当电网无电时, 断开与电网的衔接并切除一般负荷, 通过微网的孤岛工作给重要负荷供电。 智能配电柜包括1个变流器端口、1个电网端口、1个一般负荷端口、2个重要负荷端口 (即一级、二级负荷端口) , 每个端口都配备断路器。在电网端口设置电压、电流、功率和频率的测量环节, 负荷端口设置电流和功率测量环节。 4.2.6 微网的监控调度系统 监控调度处理系统是本储能系统的控制中枢, 实时采集储能电池、储能变流器、智能配电柜等的工作参数和情况信息, 将这些信息通过人机界面闪现, 一同运用这些信息结束梯次运用电池储能系统的调和控制和缺点维护, 监控调度系统通过网络与系统其它各部分坚持实时通讯。 梯次运用电池储能系统的政策是在监控调度系统的控制下, 调和系统各部分的作业, 以满足在并网和离网情况下负荷的供电要求, 以及电池的守时维护。为抵达此政策, 需求在系统及组成部分的层面拟定完善的能量调度、情况切换、工作监控和缺点维护战略。 在并网情况下, 一般负荷及重要负荷都通过智能配电柜接入梯次运用电池储能系统, 在并网情况下, 一方面储能系统可储存电网的能量, 满足电网缺点情况下重要负荷的供电需求, 一同可通过在电网的用电低谷时段存储能量, 用电高峰时段开释能量, 以运用电网的峰谷电价差, 下降用电本钱。在离网情况下只保存重要负荷及储能系统调和作业, 保证供电的质量, 结束供电和用电的功率平衡。 5 预期政策和效果方法 5.1 预期抵达的政策 5.1.1 建立25k W/100k Wh车用选择锂离子电池储能演示系统, 结束移峰填谷、离网工作功用; 5.1.2 演示运用于梯次运用电池储能用的电池处理系统; 5.1.3 演示运用于储能系统的能量处理系统, 保证用户供电可靠性和电能质量; 5.1.4 演示运用于微网条件下的储能变流器, 可以结束并离网切换。 5.2 效果方法 通过研讨电池选择方法, 可以将抵达纯电动轿车运用寿数的动力电池进行从头配组进行大型电力储能运用, 为锂离子电池的梯级运用供给可靠的保证, 然后有用地下降电池本钱, 使电动轿车和充电站的运营出现可盈余的空间, 一同满足国家对智能电网翻开战略的需求, 促进国家新动力工业的翻开, 然后带来巨大的社会效益。 光伏储能电池SOC预算研讨 第6篇 要害词：建模,SOC,仿真 近年来跟着国民生活水平的前进, 动力与环境问题得到越来越多的注重, 光伏发电以其明显的动力、环保和经济效益, 得到了大力翻开支撑。为了前进光伏发电系统供电质量, 配备储能电池对错常重要的一个方法[1]。针对适用于光伏发电系统储能的电池:磷酸铁锂电池, 其SOC的预算不只对延伸电池运用寿数具有指导意义, 而且还为储能变换器切换供给根据。锂电池SOC的预算研讨, 首要要建立高精度的电池模型。本文选用二阶RC等效电路模型来仿照电池外特性, 并运用安时积分法与EKF相结合的SOC预算方法来预算电池SOC[2]。 1 电池等效电路模型分析 1.1 锂电池等效电路模型 常用电池建模方法有3种:实验建模、电化学建模、电池等效电路建模。等效电路模型运用电源、电阻、电容器件来仿照电池动态特性, 现在得到广泛运用[3]。提出的比较老到的等效电路模型有Rint模型、RC模型、Thevenin模型和PNGV模型等[4]。等效电路模型能适用于各种电池, 且其情况空间方程可以通过等效电路推导出来, 便于运用不同的方法进行分析与实验。介于等效电路模型以上许多的利益, 本文拟选用二阶RC等效电路模型来仿照磷酸铁锂电池的动态特性。二阶RC模型的参数辨识简略, 情况空间方程简略建立, 与一阶RC等效电路模型比较[5], 能有用前进电池的动态照应特性, 较三阶及以上模型, 大大减轻了运算量。 等效电路模型电路图如下图1所示, UOC:电池开路电压;0R:电池欧姆电阻;1R、1C并联电路仿照电池电化学极化效应, 2R、C2并联电路仿照电池浓差极化效应。 1.2 二阶RC模型情况方程 根据基尔霍夫定律, 上述等效电路的情况方程为: 上述情况方程以电容电压值作为情况变量, 电池端电压作为输出变量。式中开路电压值UOC为关于SOC的函数, 其联络可将电池实验所得数据代入MATLAB中, 调用拟合函数得到:UOC=f (SOC) 。 1.3 模型参数辨识 仿照真实的电池特性前, 需求对电路模型参数进行辨识, 需求辨识的参数有:UOC、0R、1R、1C、2R、C2。常用电池参数辨识方法有:离线参数辨识、在线参数辨识。这儿介绍离线参数辨识取得电路模型的参数。 电池在充放电时, 相应参数值并不相同。电池模型的参数辨识选用在恒温 (25℃) 条件下, 运用恒流脉冲充、放电的方法。以放电实验为例, 具体讲述相应实验过程。计划选用1C放电倍率, 对电池进行循环放电, 每次放电360s间断放电, 中止1h, 电池SOC下降10%, 依次循环放电十次, 测量电池端电压与电池SOC, 由此可得出SOC与UOC的对应值。在MATLAB中建立相应查表程序, 即可根据SOC值得到相应情况下的UOC。 对电池进行单脉冲放电实验, 放电初步与放电结束时的电压骤变是由电池内阻0R构成的, 因为并联网络电容的存在, 电容两头电压不能骤变, 因此在放电初步和结束时电压会有一个缓慢改动进程。放电初步时, 电池静置满足长时间, RC网络可视为零情况照应, 放电结束时, 视为零输入照应。选用最小二乘法拟合脉冲放电结束后的电压照应曲线, 得到对应的时间常数τ1、τ2的值;拟合脉冲放电初步时电压的照应曲线, 结合之前得到τ1、τ2, 可取得对应电阻1R、2R的值, 再根据公式C=τ/R, 便可核算出相对应电容值。 2 电量预算 2.1 安时积分法 安时积分法是最常用的预算电池SOC的方法, 根据上一时间电池的剩余电量, 对一个采样时间段内电池流入和流出的电流进行积分核算, 然后得到其时时间电池SOC。它的预算方法可用公式 (2) 来表达。 SOC (t0) :SOC初始值, CN:电池额定容量, η:充放电功率, i:放电时电流取负, 充电时电流取正。实践运用中, 因为电流测量过失等要素, 长时间堆集, SOC预算过失将越来越大。本文结合EKF算法, 不只能改善SOC预算进程中累积过失的影响, 而且在初始值SOC (t0) 存在过失的情况下, 也能在短时间内收敛到SOC真实值。 2.2 EKF算法 由上文分析可知, 输出方程对错线性的, 因此要选用卡尔曼滤波 (KF) 算法适用于非线性系统的改善算法:EKF算法, 对电池SOC进行预算。该算法结合安时积分法, 通过测量电池端电压对情况变量进行实时修改。这种算法不依赖初始值, 也不需求很长的静置时间, 具有较高的准确性、收敛性和可行性。 等效电路模型的离散情况空间方程如下式: 电流I (k) 为输入, 端电压UL (k) 为输出。情况变量Xk有3个分量:SOC (k) 、U1 (k) 、U2 (k) , iω (k) 是进程噪声, νk是测量噪声。 对情况空间方程进行线性化处理, 将输出方程中的非线性函数翻开成Taylor级数并省略二阶及以上项, 得到近似的线性化模型。令: 系统线性化后运用KF算法来结束具体的滤波估计等处理。KF算法的核算进程如下: 2) 猜想k时间情况变量值以及协方差矩阵: 3) 根据系统测量的实践输出值校正其时的情况预估值: 卡尔曼增益: 情况与协方差更新: 重复上述过程 (2) 、 (3) 。KF算法不断“猜想-校正”, 运用实时测量电压校正预算值, 减少了累积过失对系统的影响;由上一时间的运算效果, 考虑噪声和过失, 在很大程度上克制了噪声的影响。 3 仿真实验 通过MATLAB上的仿真实验验证电池模型与EKF算法的精度。在MATLAB中建立电池等效电路模型, 选用MATLAB自带电池仿照真实锂电池, 等效电路模型与MATLAB自带电池输出电压如图2所示。选用EKF算法预算出的电池SOC与电池SOC真实值的对比效果如图3所示。 4 定论 文中以3.2V/5Ah磷酸铁锂电池作为研讨政策, 选用二阶RC等效电路模型, 对模型参数进行离线辨识, 在安时积分法的基础上选用EKF算法对电池进行电量预算, 在MATLAB中进行仿真验证。根据仿真效果可知, 所建立的二阶RC等效电路模型能很好的与MATLAB自带的电池模型匹配, 选用二阶RC等效电路模型结合EKF算法能很好的对锂电池SOC进行预算。 参看文献 [1]兰国军, 栗文义, 文博, 等.分布式储能在风/光/储系统中的运用研讨[J].电气自动化, 2014 (5) :48-50. [2]沈丹.电动轿车电池组单体电池处理系统研讨[D].上海:同济大学, 2008. [3]汪涵, 郑燕萍, 蒋元广等.实用型磷酸铁锂电池SOC高准度算法研讨[J].电源技术, 2011 (10) :1198-1200, 1207. 锂电池储能 第7篇 1 海岛型新动力资源的首要类型及特征 新动力又称可再生动力, 是指传统动力 (煤、石油、天然气、核电以及水电) 之外的各种动力方法, 首要包括了风能、太阳能、生物质能、地热能、核聚变、海洋能、以及可再生动力衍生出来的生物燃料和氢所产生的能量。在舟山区域其新动力工业首要涉及到风电、太阳能、潮流能等。 风电资源:舟山群岛处于东南滨海风能丰盛地带, 具有丰盛的风能资源。根据《浙江省舟山市风电翻开规划陈说》 (初稿) , 至2015年舟山可累计建成风电装机容量约860MW, 其间陆上风电场约260MW (现已投产或在建的项目有岱山衢山项目40.5MW, 定海岑港项目45MW, 定海长白项目12MW, 拟建定海小沙项目30MW, 定海金塘项目25.5MW) , 近海风电场约600MW (拟建普陀六横项目500MW) 。至2020年, 舟山风电总装机容量可达1850MW, 其间陆上风电场约300MW, 近海风场约1550MW;至2030年, 总装机容量可达2900MW, 其间陆上风电场约300MW, 近海风电场约2600MW[1]。 太阳能资源:根据我国太阳能资源分布计算分析, 浙江省大部分区域日照属四类区域, 舟山区域太阳能资源在全省属较高水平, 全年日照时数为1400h~2200h。在每平方米面积上一年内接受的太阳辐射总量为4190MJ~5016MJ, 有必定的太阳能开发价值。 潮流能资源:舟山群岛不光具有丰盛的风能, 在星罗棋布的群岛中, 峡谷许多、水深流急, 潮流能蕴藏量更是惊人。舟山潮流能具有适当大的开发潜力, 有专家估计可开发资源占有全国潮流能资源的50%以上。根据资源分析, 其资源规划抵达2400万千瓦。 现在具有开发价值中占较大比例是风电、太阳能资源, 其分别受风力和光能的捆绑, 发电具有间歇和不可控的特征。潮流能遭到潮流的影响, 相对风电和太阳能输出更加安稳, 但是其资源现在处于开发实验阶段, 量能较小, 具有不坚定性特征。这些新动力, 若大规划直接接入电网, 将对电网的安稳性和可调度性构成必定的困扰, 因此跟着近几年风电的许多翻开后, 地方政府和电力部分的支撑力度逐渐衰退。跟着新动力电能贮藏技术的翻开, 改善了新动力的随机性和不坚定性, 这将或许再次推动新动力的翻开, 有用结束新动力发电的峻峭输出和有用调度。 2 各种储能设备的比较特征 现在储能技术按照其作业原理首要分为三类, 分别是物理储能、电磁储能和化学储能。 (1) 物理储能。首要是抽水蓄能电站、压缩空气蓄能以及飞轮储能。抽水蓄能电站现在首要处理的是电网高峰低谷直接的平衡, 为使发电频率坚持安稳, 水轮机-发电机组往往选用采取恒速恒频工作方法。压缩空气储能首要根据天然的岩洞或人工储罐的方法, 将殷实的电能做功将空气压缩, 需求时再将空气开释出来做功发电。这两种方法都或许具有大规划、高的能量转化率、长寿数和低工作本钱的利益, 但是其需求特殊的自然条件才华很好的结束, 若人工创造条件, 一次制作本钱过高。飞轮储能首要中心技术掌握在美国、德国等国外厂家手里, 国内的理论研讨和工程实践做了一些作业, 但是发展缓慢, 而且遭到技术水平的捆绑, 其动力转化功率较低, 大功率实践难度较大。因此物理储能方法较少运用在海岛的新动力储能系统中。 (2) 电磁储能。首要是指超导储能和超级电容器等两种方法。其间超导储能是运用由超导制成的线圈, 将电网供电励磁产生的磁场能量储存起来, 在需求时再将存储的能量送回电网或作它用, 其具有照应速度快、转化率高、比容量大等利益[2], 其首要是改善电网的暂态特性, 因为其能量坚持在几分钟以内, 所以现在不是很适宜作为新动力的储能设备。超级电容器和超导有类似的特性, 也是首要前进电能质量, 而且按照现在的水平, 只能做到最大100kW左右, 容量太小。 (3) 化学储能。首要指钠硫电池、液流电池、铅酸电池、镍镉 (镍氢) 电池和锂电池。钠硫电池是在300℃的高温环境下作业, 其正极活性物质是液态的硫, 负极活性物质为液态金属钠, 中心是多孔陶瓷隔板。钠硫电池创造于20世纪60年代, 由美国福特公司首要创造, 后来因为功用前进、安全保证、本钱和规划化等原因, 原先涉足的出产厂家陆续推出研讨, 现在只需日本的NGK公司具有老到的钠硫电池出产和研发系统, 在日本投入工作最大单体储能系统达8MW/58MWh[3]。液流电池, 也称电化学液流电池, 一般称为氧化恢复液流电池, 其间若正负极活性物质全运用钒盐溶液的称之为全钒液流电池, 其正负极电解液分隔各自循环, 其特性是能完全深度放电, 存储寿数长, 但是能量密度低、占地面积大以及日常维护困难等原因, 而且处于商业化初期。铅酸电池是现在比较照较老到的储电技术, 其具有价格低廉, 安全功用相对可靠等利益, 但是因为其充电速度慢、能量密度低、寿数短以及或许出现硫酸溢出等坏处, 特别是环保的不友好性, 工作翻开遭到捆绑。镍镉 (镍氢) 电池。因为金属镉的环境污染问题, 镍镉电池将被镍氢电池替代, 镍氢电池由镍镉电池改善而来, 其具有较高的能量密度、环境友好、运用寿数较长等利益, 但是因为存储氢的材料铂、镍资源的稀缺性捆绑了其规划化的翻开, 现在国内上海电力公司制作的100kW储能实验区建立了100kW×1.5h的镍氢电池储能系统。锂电池许多运用于手机、数码产品中, 不只具有高比能量、高比功率、高能量转化率等利益, 还具有环境友好, 长寿数等特征, 跟着国内锂电工作规划化的翻开, 运用工作从手机和数码工作向电动轿车工作翻开, 而且本钱逐年下降, 特别是根据磷酸铁锂电池等开发和运用, 安全性和运用寿数等得到很大的前进, 使得锂电成为化学电池储能日益老到。其间现在最大的锂电储能系统坐落智利, 系统总容量达12MW, 已于2009年11月建成投产。 以上几种常用的储能技术在电力系统中的运用方向的比较如 (表1) [4]。 3 运用于海岛新动力项目的储能设备的要求 遭到海岛地域的捆绑, 一般适宜海岛新动力储能设备需求以下五个方面的要求[5]。 (1) 长寿数, 考虑到风电和太阳能设备的运用寿数, 因此要求储能系统能抵达10~15年以上的运用寿数, 循环寿数 (70%DOD (深度放电) ) 逾越3000次。 (2) 高充电功率, 储能设备功率需求大于85%, 储能系统功率需求逾越70%。 (3) 出资, 要求更低的一次性出资和更快的出资时间。 (4) 运营本钱, 要求更低的日常维护工作本钱。 (5) 安全环保, 需求日常运营中更加可靠的安全功用和环境友好型。 跟着技术的翻开, 多种储能方法都将或许在未来满足以上的要求。电力储能领域是跟着新动力出现的新式工业, 多种技术道路都存在博弈, 翻开途径还在探求中, 技术并非老到。相对而言化学储能方法是较为老到的电力储能方法, 其间铅酸电池、锂离子电池、钠硫电池、全钒液流电池等都各有优缺点。跟着锂电池技术在国内外电动轿车领域大翻开的带动下, 单位本钱不断下降, 使得锂电作为动力储能成为或许, 其具有长寿数、高充电功率、低运营本钱和环境友好等特性较好的满足了海岛新动力项目储能设备的要求, 将成为储能领域一个重要的技术翻开方向。 4 国内锂电池工作的特征 锂离子电池的原材料首要包括正负极材料、电解液、电极基材、阻隔膜和罐材等。其间, 正极材料是锂电池中最为要害的原材料, 直接抉择了电池的安全功用和电池能否大型化, 一同也是锂电池本钱占比最高的材料, 约占锂电池电芯材料本钱的1/3左右。现在, 正极材料首要有镍钴锂 (LiNiCoO2) 、锰酸锂 (LiMn2O4) 和磷酸铁锂 (LiFePO4) 等, 负极材料为石墨。 此前, 锂电池本钱之所以高于镍氢电池, 首要原因就在于其正极材料运用的是以贵金属钴为材料的钴酸锂, 锰酸锂和磷酸铁锂因为本钱优势更为明显, 正逐渐成为锂电池的首要翻开方向。也即, 锂电池之战首要在锰酸锂与磷酸铁锂之间翻开。与锰酸锂比较, 磷酸铁锂的容量密度更高, 前者为1 0 0~1 1 5 m A h/g, 后者为1 3 0~140mAh/g;充放电寿数更长, 前者为500次以上, 后者可达1500次以上;作业温度区间更大, 前者为0℃~50℃, 后者则为-40℃~70℃;磷酸铁锂的出产本钱也要低于锰酸锂。 因此安全功用好且大电流的磷酸亚铁锂作为储能设备是翻开前景最好的。2010年磷酸锂铁电池商场规划达1, 588亿元。其间以电动轿车商场占比重最大, 抵达61%[6]。长时间而言仍将以轿车商场规划最大, 风电、太阳能储能设备的电池需求也不容小觑。总之, 磷酸亚铁锂电池商场商机无穷。 我国锂电池工业系统具有以下几个特征:原材料供给丰盛, 其间现已探明的锂资源基础储量抵达523万吨, 仅次于玻利维亚的540万吨[6];本钱控制底子到位, 磷酸锂铁电池A级品零售价位8元/Ah, 技术含量比较高的高端500Ah电池组, 价格也在15元/Ah;工作竞赛剧烈, 从事于锂电工作的企业抵达上千家, 2009年, 国内锂电产量为15亿只, 产能约为25.5亿Ah/a[7];工作调和翻开, 电动轿车、智能电网和其他储能工业之间的联络正在加深。当然锂电工作依然还有捆绑翻开的要素。比如技术要求, 因为为了满足储能设备的电压和容量的要求, 通常是锂电池通过并联构成必定容量的电池组, 再将电池组进行串联前进电压, 各个电池较难构成共同的充放电曲线, 因此或许就会产生充放电不均衡性, 然后出现整体储能设备中出现部分充电缺少和过放电的现象, 毕竟导致储能设备整体功用和寿数下降;部分中心部件依然依赖与进口, 比如锂电池中一个重要组成部分隔膜底子靠进口, 国内仅单个厂家掌握了隔膜制作技术, 若能将类似的中心部件结束规划化国产化, 将或许持续下降整个锂电池的整体制作本钱;规划化有待加强, 尽管有上千家涉锂企业, 以及锂电池工作2010年将出现爆发性需求增加, 但是截至上一年全国结束磷酸铁锂电池批量出产的企业有12家, 年产量2400t[6], 扩展锂电池的出产规划化, 前进自动化水平, 下降本钱, 这些需求资金的许多介入, 其他还需求配套电池处理系统和充电设备等设备的许多先期投入, 因此整体翻开锂电储能工作, 还有待时日。 5 储能设备在新动力电场中的配备 储能设备在新动力商场中的配备首要分两方面, 其一是独立新动力 (光伏、风电) 系统中装机容量和储能电池需求量之间的配备比例, 其二是并网新动力 (光伏、风电) 系统中装机容量和储能电池需求量之间的配备比例。 针对独立新动力 (光伏、风电) 系统中装机容量和储能电池需求量之间的配备比例问题, 文献[8]根据选用2V, 2000Ah的阀控铅酸电池为基础数据探讨了我国新动力储能电池工业技术经济分析。其研讨定论为在独立光伏系统中, 储能配备每kW独立光伏系统对应储能电池需求为6kAh, 根据一般单个磷酸铁锂电池的电压等级为3.5V, 通过容量折算6kAh×2V=3.43kAh×3.5V, 因此在独立光伏系统每kW配备磷酸铁锂电池比例为3.43kAh。独立风电系统中储能配备为:每k W独立风电系统对应储能电池需求为4k Ah, 根据一般单个磷酸铁锂电池的电压等级为3.5V, 通过容量折算4kAh×2V=2.28kAh×3.5V, 因此在独立风电系统中, 每kW配备磷酸铁锂电池比例为2.28k Ah。 在独立新动力系统中, 假定的商场对储能电池的蓄电为30个小时, 根据研讨材料[8,9]闪现, 新动力 (光伏、风电) 并网储能调峰技术对储能电池的要求为蓄电3h~4h, 因此对每kW光伏系统并网后需配备贮藏锂电池为0.34kAh~0.46kAh, 每kW风电系统并网后需配备贮藏锂电池为0.23kAh~0.30kAh。 以配备3h的贮藏锂电为参看, 风力发电机组选用780kW, 则需配锂电780×0.23k Ah=179.4kAh, 锂电容量为179.4kAh×3.5 V=627.9kWh=209.3kW×3h, 若4台780kW的风力发电机组, 需求近相等风力发电机组的容量 (209.3×4=837kW) 的蓄能3h的锂电池。中科院研讨人员也通过数据拟合得出, 为了满足风电输出功率极限以及容量极限的要求, 在储能系统输出容量为750kW/4h、风力发电机单机容量为780kW时, 储能系统可以满足绝大多数时间内将1~4台规划的风电场系统输出功率每分钟不坚定捆绑在装机容量的10%以内[10]。因此在小规划的储能系统和风电场规划坚持1∶4的功率比较为合适。在大规划的风电场中, 考虑到多台风力发电机的自滑润性, 可以下降整体风电场输出功率的不坚定, 因此可以恰当下降储能系统的容量配备规划。 6 展望 尽管现在我国锂电池在新动力领域的没有大规划的运用, 但是跟着风力和光伏发电的容量不断扩展, 需求大规划的化学储能系统, 作为锂资源大国的我国, 必然会加大锂电工作的出资力度, 前进锂电池的功用, 因此无污染的锂电池将是新动力储能设备一个不错的选择。跟着国家电网与河北省张北县就制作全国第一个景色储能概括演示项目 (开发规划为50万千瓦风电、10万千瓦太阳能光伏发电、7.5万千瓦化学储能, 建成后该项目将成为国际上最大的太阳能光伏发电场、最大的景色储实验中心、第一个超百万千瓦风电会合输出检测基地、国际上规划最大的景色储三位一体演示工程) 协作协议书的签定, 预示着储能技术在新动力的高效果运用中将会有更加广大的前景。 参看文献 [1]李程, 李剑, 崔芳芳.舟山海岛电网规划计划探讨[J].浙江电力, 2011, 6:7. [2]甄晓亚, 尹忠东, 孙舟.先进储能技术在智能电网中的运用和展望[J].电气时代, 2011, 1:45. [3]史正军, 李勇琦.MW级电池储能站在电网中的运用[J].科技风, 2010, 19. [4]张文亮, 丘明, 来小康.储能技术在电力系统中的运用, 电网技术[J].2008, 4:1～9. [5]Xiaobin Huang, Beibei Jiang, Researchon Lithium Battery Energy StorageSystem in Wind Power, 2010 Interna-tional Conference on Electrical andControl Engineering (ICECE) :1200～1203. [6]中投顾问工业研讨中心, 电气器件制作业研讨部.2011年至2015年我国锂电池工作出资分析及前景猜想陈说[R].2 0 1 1, 5. [7]中投顾问工业研讨中心.2010年至2015年我国锂电池正极材料工作出资分析及前景猜想陈说[R].2010, 5. [8]范宝骥.我国新动力储能电池工业技术经济分析[D].吉林大学硕士学位论文, 2 01 0, 5. [9]Liang Liang, Li Jianlin and Hui Dong, An Optimal Energy Storage CapacityCalculation Method for 100MW WindFarm, 2010 International Conference onPower System Technology:1～4. 锂电池储能 第8篇 跟着动力危机和环境污染问题的日益杰出,国际各国大力翻开风力发电,我国已有越来越多的大型风电场相继并网工作。与常规电源比较,风能是一种随机性、间歇功用源,而且现在风电出力猜想精度不高[1],这些特征导致风电场不能供给持续安稳的可控功率,发电可调度性差,大规划的风电并网将对系统的调峰调频、安全安稳、电能质量等产生严峻影响。因此,改善风电场的电能质量,前进风电场输出功率安稳性的研讨越来越遭到注重。 现在,选用储能系统与风电场协作工作已成为滑润风电场出力功率不坚定的重要途径之一[2-4],国内外已有一些相关的研讨效果。文献[5-7]研讨了选用飞轮等快速照应的储能设备调度风电单机出力不坚定的控制方法,实验证明有出色的滑润效果,但此类控制方法尚不能用于大型风电场。文献[8-9]运用电池储能来减小风电场的输出功率不坚定对电网的影响,建立了根据异步发电机的风力发电系统和根据等效电路的电池储能系统( battery energy storage system,BESS) 数学模型,并规划了一种控制器。其研讨的关键是BESS的电路参数的设定以及控制器的控制信号的调度战略。文献[10]选用一阶低通滤波原理平抑风电出力不坚定,根据双时间标准优化滤波时间常数,然后将风—储联合输出1 min级和30 min级功率不坚定限定在规矩规划内。文献[11- 12]选用根据电池荷电情况( SOC) 反应的控制方法来修改风—储联合系统中电池出力的大小,以避免电池出现过充过放,但存在不能连续滑润调度的缺点。 但是,现在的研讨方法大都是即时调度,即只根据其时时间的风电出力不坚定来承认储能的出力,而很少考虑未来的风电功率不坚定对其时时间储能的充放电行为的影响; 实践上储能系统其时的充放电战略不只会改动其时风—储联合系统的出力,而且很或许影响其未来的不坚定平抑才干,进而影响未来时间的风—储联合输出功率的滑润性。 下降风电出力的改动速率,需求配备具有功率快速照应才干的储能设备,而对储能容量的要求一般不高。研讨发现,BESS可以快速、独登时调度有功功率,补偿功率不平衡量。其他,电池储能电站还具有能量密度高、转化功率高、制作周期短、站址适应性强等利益。因此,本文选取BESS作为储能系统与风电场联合工作。 鉴于此,本文着眼于运用BESS平抑风电功率的分钟级不坚定,提出了一种新的BESS平抑风电功率短期不坚定的工作控制战略———超前控制战略,然后更好地平抑风电短期不坚定,前进风电出力质量,增强风电的并网才干。超前控制战略在简略的控制战略的基础上,通过引入风电猜想可信周期,考虑了未来的风电功率不坚定对储能电池其时的充放电行为的影响,是一种具有前瞻性的方法。通过算例分析,验证该方法对风电功率的短期不坚定的滑润效果。 1风—储联合系统 在风电场侧配备电池储能设备,使电池储能与风电场调和出力,构成风—储联合工作的系统,其原理见图1。 图1中: PB为BESS的充/放电功率; PW为风电场的出力; PZ为风—储联合输出功率。其间: BESS设备在风电场的并网点,对风电场的出力进行会合控制和调度。电池储能设备被视为具有正负出力值的发电机组,其间,出力为正标明BESS放电,反之标明充电。通过拟定BESS的工作战略,控制其与风电场协同出力,将接入系统的风—储联合输出功率PZ的不坚定控制在必定规划内,以满足系统的调频要求或减小对电网频率安稳性的影响。 2 BESS和风电调和工作战略 本文以改善并网风电场输出功率的短期不坚定为研讨政策,根据电力系统的调频需求,尽或许减小风电场输出功率在每个时间的不坚定崎岖。为了充分发挥储能设备的容量效益,减小与风电场协作的储能容量规划,节约本钱,一般并不要求把并网风电场的出力平抑为一条平稳的直线,只需其不坚定的情况能满足入网需求即可。 为了定量说明所提出的工作控制方法对风电场出力的滑润效果,本文选用了两个点评政策: 工作期内风—储联合输出功率的不坚定越限幅值总和 ΔPS以及不坚定越限概率pout。ΔPS和pout越小则标明滑润效果越好。 2. 1相关政策的定义及说明 1) 可信周期T0: 现在风电猜想仍存在不准确性,且猜想时前瞻时间越长,其精度越低。在本文的研讨中,假定风电猜想的可信周期为T0,即以为T0内的风电猜想值准确无误,不考虑该时间段风电猜想的不准确性。 2) 功率不坚定 ΔP: 当风电功率的采样间隔为 Δt时,任一时间与前一刻的采样值之差为风电的 Δt不坚定率( 如10 min不坚定率) 。则风—储联合系统的功率不坚定为: 式中: t为工作周期内的任意时间; PZ( t) 为t时间的风—储联合出力。 3) 政策不坚定率Det: 政策不坚定率是指风电接入电网准则中容许风电出力不坚定的上限,即通过BESS的滑润,尽量将风电不坚定控制在( - Det,Det) 以内。它是拟定BESS充放电战略的底子根据之一,即 因为不同系统的调频才干不同,可以接受的风电不坚定率也不同。因此,政策不坚定率Det的取值须根据具系统统的要求进行调整。 4) 不坚定越限幅值总和 ΔPS: 整个工作周期T内任意相邻采样时间功率不坚定逾越政策不坚定率的差值之和。定义公式如下: 5) 不坚定越限概率pout: 整个工作期内任意相邻时间功率不坚定逾越政策不坚定率的时间占总时间的比例。定义公式如下: 2. 2BESS平抑风电功率短期不坚定的工作战略 为了平抑风电功率的分钟级不坚定,本文提出了一种新的BESS工作控制战略———超前控制战略。 作为对比研讨,首要介绍一种简略的工作控制方法。 2. 2. 1其时控制战略 其时控制战略只计及储能系统的自身工作捆绑和其时时间的风电功率不坚定对储能设备的充放电行为的影响。 BESS的出力要遭到其额定功率和容量的捆绑, 即电池储能的工作捆绑: 式中: EB( t) 为t时间BESS的剩余储电量; Em为BESS的额定电量容量; Pm为BESS的额定功率容量; PB( t) 为t时间BESS的出力,正值标明放电,负值标明充电; η 为充放电功率; SOC( t) 为BESS的能量情况。 在满足自身捆绑条件的前提下,当风电功率不坚定逾越政策不坚定率Det时BESS充电或许放电,不然坚持上一时间的情况不变。BESS的情况控制战略为: 该战略存在必定的缺点,即因受自身SOC的捆绑较多,BESS的电量容量不能得到充分运用。因为在协作风电场出力时,BESS在某时间的SOC是在此之前全部时间的前史充放电累积的效果; 而此时BESS的出力不光要遭到SOC的捆绑,还将累积到SOC上,进而影响BESS鄙人一时间甚至未来全部时间的出力。假定某时间不坚定越限,而BESS的SOC已降至0( 或升至1) ,不能持续放( 充) 电,导致此时的风电得不到滑润。假如在不坚定不越限的时间,BESS在满足自身捆绑的条件下持续充( 放) 一部分电能,就可为后续时间供给必定的放电电量或留出必定的充电空间,然后减小受SOC捆绑的几率,也就相应地减少了不坚定越限概率以及越限幅值总和。因此,本文提出了具有前瞻性的超前控制战略。 2. 2. 2超前控制战略 超前控制战略既考虑了BESS前史充放电的累积效果以及其时时间的风电功率不坚定,还通过向前瞻一个周期T0( 取为风电猜想可信周期) ,将未来前瞻周期内风电的出力情况作为抉择计划要素之一来控制BESS在其时时间的充放电行为。 假如前瞻周期内某时间BESS因充/放空间缺少而无法平抑风电功率不坚定,那么BESS其时时间的出力在保证其时不坚定不越限的前提下,若还存在电量和功率空间,则持续充/放部分电能,给前瞻周期内的后续时间供给更多的放电量或充电空间。下面将具体谈论在超前控制战略下BESS充放电功率PB大小的承认准则。 由式(1)、式(2)可知: 为便利谈论,令 ΔP( t) = PW( t) - PZ( t - Δt) , 则 在式( 14) 中,ΔP( t) 为其时风电出力相关于前一时间联合出力的功率不坚定,结合其取值及超前控制战略思想抉择其时时间BESS出力PB( t) ,使得风—储联合功率不坚定尽量不越限。BESS的充放电情况控制战略分析如下。 1) 情况不变: 若其时时间及前瞻周期T0内的全部时间的 ΔP( t + kΔt) 均不越限,则PB( t) = 0,由式( 14) 可知 ΔPZ( t) = ΔP( t) 不越限。 2) 充电情况: 充电抉择计划条件及充电功率大小如式( 15) 所示。若 ΔP( t) > Det,其时时间越限,为减小联合功率不坚定,储能系统应充电,PB( t) < 0; 若其时时间联合系统出力不越限,但在前瞻周期内,根据风电出力猜想值,某t + kΔt时间要求储能系统放电( ΔP( t + kΔt) < - Det) ,但该时间储能系统没有满足的放电电量,则即便其时时间不越限,储能系统也持续充一部分电能,为t + kΔt时间供给必定的放电电量。 式中: k = 1,2,…,T0/ Δt - 1。 3) 放电情况: 放电抉择计划条件及其放电功率大小如式( 16) 所示。放电时的具体分析与充电时类似, 此处不再赘述。 式中: k = 1,2,…,T0/ Δt - 1。 由上述分析可知,超前控制战略可以运用储能系统有限的储能容量取得更好的滑润效果,将风— 储联合不坚定尽量捆绑在政策不坚定率内。 在风—储系统联合工作时,选用翻滚规划法,向前翻滚实行该控制战略。翻滚规划法具有活络和环境适应性强的特征,在拟定了其时必守时期内的计划后,按照计划的实行情况和环境改动,调整和修订未来的计划,并逐期向前移动。运用翻滚规划法不断向前更新BESS的出力,可以使BESS的充放电行为更能反映风电的最新不坚定情况,然后在工作期内得到较为滑润的风—储联合功率。 在风—储联合系统工作时,设翻滚期等于风电功率的采样周期,工作周期T = 24 h。以式( 15) 、 式( 16) 所示的BESS情况抉择计划为中心,运用翻滚规划法,拟定了超前控制战略的流程图,如图2所示。 3算例分析 本文以某风—储联合系统为例,运用提出的控制战略,分析BESS平抑风电功率不坚定的滑润效果。 该风电场的装机容量为100 MW,核算中全部标幺值以100 MW为基准值。因系统的二次调频是分钟级,故风电功率采样周期取为10 min,且BESS的充放电控制周期与之同步。 3. 1超前控制战略效果分析 假定与风电场协作工作的BESS额定功率标幺值为0. 1,即实践值10 MW; 以额定功率持续放电的时间为1 h,即BESS的额定容量为10 MW·h; 储能设备的电量初始值E0取10 MW·h,即初始为满充情况; 政策不坚定率Det取0. 02,即实践值2 MW; 前瞻周期T0= 3 h。 根据该风电场风电出力前史数据,从春、夏、秋、 冬四季分别选取4个典型日,核算各典型日原始风电、其时控制战略以及超前控制战略下的不坚定越限概率pout及越限幅值总和 ΔPS,核算效果见表1。从表1中可以看出,原始风电不坚定的越限幅值总和及越限概率是适当大的,越限概率为18% ~ 30% 。其时控制战略在必定程度上减小了不坚定越限概率及总越限幅值,而选用超前控制战略明显得到了更好的滑润效果。 为了更清楚地看出两种控制战略效果的不同, 以典型日1为例,给出两种不同控制战略下BESS的SOC曲线图( 见图3) 和风电不坚定滑润效果对比图( 见图4) 。 由图3可以明晰地看出两种控制战略下电池工作情况的不同。在13: 10—14: 00期间,BESS会阅历大崎岖的放电进程,在超前控制战略下,为使得BESS有满足的放电电量,BESS在12: 00—13: 00期间在满足工作捆绑和其时风电出力不坚定捆绑的前提下,先预充一部分电量,为未来时段的放电需求作预备,然后取得更好的滑润效果。 由图4可知,原始风电不坚定对政策不坚定率2 MW /10 min越限的概率很大,其最大不坚定率可达18. 8 MW /10 min; 选用其时控制战略使BESS与风电场协作工作,越限概率明显下降,最大不坚定值降为8. 9 MW /10 min; 选用超前控制战略控制与风电场协作工作BESS,越限概率进一步减小,最大不坚定值仅为2. 8 MW/10 min,风—储联合工作的出力不坚定率简直全部捆绑在了政策不坚定率规划内。在24 h的工作周期内,其时控制战略BESS充放电次数为50次,总放电量为5. 86 MW · h,而超前控制战略BESS的充放电次数为59次,总放电量为8. 29 MW·h。比较于其时控制战略,超前控制战略充分运用了已设备的蓄电池储能设备,取得了更好的不坚定滑润效果。 3. 2前瞻周期对滑润效果的影响 关于超前控制战略,前瞻周期的长度会对控制战略的实行效果有必定的影响。从电力系统实践动身,BESS充放电控制战略的前瞻周期应不大于风电猜想的可信周期。本末节通过对前瞻周期T0取不同的值,分析前瞻周期对风/蓄联合系统出力滑润效果的影响。 在表2中,T0= 0标明其时控制战略。其时瞻周期T0增大时,风电功率不坚定越限幅值总和及不坚定越限概率随之减小。这说明增大控制战略的前瞻周期长度,即前进风电猜想水平,可以得到更好的滑润效果。其时瞻周期大于2 h后,再增大前瞻周期对风电出力的滑润效果现已没有进一步的改善,即出现了丰满现象,这是因为BESS遭到了额定容量的捆绑。 图5给出了4个不同典型日风—储联合出力的不坚定越限幅值总和随前瞻周期长度的改动曲线。在前几个小时内,不坚定越限幅值总和随前瞻周期的增加而大幅减小。但跟着前瞻周期持续增大,其减小的崎岖不再明显并毕竟丰满。这说明,向前瞻的时间变长,对滑润效果的积极效果是有限的。而且从图中可以看出,关于该风电场的出力情况,各典型日的丰满点略有不同,如典型日2和3是从1 h初步丰满,而其他两个典型日的丰满点在2 h。经许多核算发现,有明显滑润效果的前瞻周期长度,即滑润效果丰满点,与风电出力的短期不坚定情况也是亲近相关的。 3. 3BESS的容量对滑润效果的影响 如前文所述,BESS对风电功率不坚定的平抑程度会遭到其额定容量的捆绑。因此,下面分析比较不同的BESS设备容量下的不坚定滑润效果。 假定BESS以额定功率持续放电的时间为1 h, 即BESS的额定电量容量随其额定功率同步改动。 BESS的额定功率容量Pm分别取标幺值0,0. 05, 0. 1,0. 15,0. 2,则4个典型日的核算效果如表3所示。 由表3可知,当BESS的额定功率容量Pm逐渐增大时,滑润效果越来越好。但当Pm增加到0. 1 ( 标幺值) 时,不坚定越限幅值总和 ΔPS及越限概率pout现已适当小,再持续增大容量对不坚定的滑润效果已不明显。这说明,从技术角度讲,不需求为了前进风电功率不坚定的滑润效果而无限增大储能容量。因此,关于具体的风电场和电力系统,应该合理配备储能的容量,使其既能减小风电功率不坚定对系统频率安稳性的影响,又能满足经济性的要求。 由上述算例分析可知,在相同的工作周期内,超前控制战略使得BESS能量容量得到更充分的运用。但从BESS运用寿数角度来看,更高的运用率会增加BESS的充放电次数,在必定程度上下降其运用寿数。因此,在工程实践运用中,应结合实践情况,选取适宜的前瞻周期时长和储能容量,然后在滑润风电不坚定效果和BESS寿数( 经济效益) 之间取得最佳平衡。 4结语 在风电场侧配备快速照应的电池储能设备,使其与风电场调和工作,是结束风电场出力不坚定控制的有用方法之一,对增劲风电上网电量具有重要意义。本文以改善风电场出力不坚定性为政策,提出了一种新的BESS平抑短期风电功率不坚定的工作控制战略———超前控制战略。超前控制战略在简略工作战略的基础上,考虑了未来的风电功率不坚定值对储能设备其时的充放电行为的影响,是一种具有前瞻性的控制方法。算例效果验证了该方法的有用性, 对风电功率的短期不坚定有很好的滑润效果。该研讨为进一步翻开风电场侧储能设备的容量优化配备奠定了理论基础。 摘要：为了改善风电场出力特性,提出了一种新的电池储能平抑风电场出力短期不坚定的工作控制战略——超前控制战略。超前控制战略根据其时的简略控制战略,考虑了未来的风电出力不坚定对储能设备的其时充放电行为的影响,是一种具有前瞻性的方法。在超前控制战略中,引入了风电猜想可信周期的概念,并通过翻滚优化核算结束电池储能的动态控制。该方法可下降储能电池的荷电情况捆绑对其充放电行为的影响,可有用前进储能电池的运用功率。运用该工作控制战略对某大型风电场与电池储能联合工作系统的出力特性进行了研讨,效果证明了该战略的有用性。 锂电池储能 第9篇 蓄能电站在电力系统中所起的效果可分为静态功用和动态功用[1,2],而由此产生的电力系统技术经济改善的可量化政策称为蓄能电站的静、动态效益。蓄能电站的静态功用是指其调峰填谷功用[3];动态功用则是指其承当事端备用、负荷备用,满足发电及负荷陡坡部分需求等工作备用功用[4,5]。跟着可再生动力的规划化运用,现代蓄能电站动态功用的首要目的是克制可再生动力电站以短时、剧烈为特征的功率不坚定[6]。比较抽水蓄能电站[1,2,3,4,5],电池储能电站BESS(Battery Energy Storage System)具有体积小、对地舆条件要求少、照应时间短等特征,这使得BESS在功用和条件上更能担任克制可再生动力输出功率不坚定的任务。另一方面,传统的铅酸类蓄电池尽管在功用上能满足上述动态功用,但存在的容量小、体积大、工作捆绑多、自放电率大、寿数短等缺点捆绑了其在这方面大规划运用。而新式蓄电池比较传统的蓄电池具有能量比高、充放电循环功率高级利益,这使得由新式蓄电池组成的BESS在动态功用运用方面有很广大的前景。 设备在负荷侧的BESS有多种构成和调度方法,但概括起来有2种典型的方法。 方法1:混合组网和调和调度方法。与多种不同一次动力的分布式电源和部分区域的负荷构成区域电网,区域电网与主网之间有明晰的解列点或联络线,与配电网有公共接点并联网工作的微型电网就是一个模范。当其与大电网相连时,为了坚持系统工作的安全可靠性,电力调度部分一般预先设定一日内区域电网(或微网)与主网衔接线(或公共接点)交流功率的大小与方向;又因为BESS反应极快,投运和爬坡时间可以忽略,所以BESS的工作即以坚持衔接线上(或公共接点)交流功率为给定值作为控制政策。 方法2:独立组网和自主工作方法。设备在负荷侧的BESS独立组网并根据预设控制政策自主工作,所需补偿的功率是整个系统负荷随机不坚定和随机电源注入功率间的差值,以此保证部分区域供电质量在可接受的规划之内。与大电网解列后独立工作的微网和独立设备于负荷侧的大型储能系统均可视为此种方法的模范。因为可再生动力电站出力的不知道和不可控,并不能完全保证对区域内负荷的正常、持续供电。在这种情况下,BESS的工作政策调整为保证负荷供电的连续性和充裕性,即当电能盈余时充电,当电能缺额时放电,工作功用的点评政策可所以频率合格政策或停电时间、停电电量政策。 针对存在许多可再生动力功率注入的区域负荷(或微网)中BESS动态功用,本文建立了以钠硫电池为例的新式BESS动态充放电模型,并针对负荷区域(或微网)不同的工作方法提出了优化调度战略,建立了相应的效果点评政策并给出了算例效果。 1 BESS动态功用建模 针对上述2种工作方法,本文建立了相应的新式BESS动态调度模型。设单位时间间隔为Δt,总研讨时段为n。BESS动态模型政策函数和捆绑条件如下。 政策函数1最小化: 政策函数2最小化: 政策函数1对应于第1种工作与控制方法,式(1)标明t时间区域电网的功率值总和Psum(t)与给定的衔接线的协议功率PTL(t)的间隔。Psum(t)即为区域电网输出至衔接线的功率值,其数值上等于t时段系统中风电场出力Pwind(t)、光伏系统输出功率PPV(t)和负荷Pload(t)所组成的功率不坚定加上BESS的投运容量PBESS(t),见式(3)~(5)。式(3)中Wd(t)和Wc(t)分别为单个BESS在t时段的放电和充电电量(单位MW·h),NBESS为BESS的配备数量,Δt为单个时段的持续时间。σ为BESS在单个时段的持续时间内的自放电率,这儿取0.05%/5 min。式(5)标明的负荷功率值Pload(t)都是由静态部分Pload,sta(t)和动态部分Pload,dyn(t)2个部分组成,静态部分即负荷的猜想值,动态部分即随机不坚定部分。 政策函数2对应于第2种工作与控制方法,式(2)标明一天内负荷侧的停电电量WNS(MW·h)。其间,tNS(·)是停电时间函数,即若满足括号内条件,则函数值等于相应的停电持续时间;若不满足,则函数值等于0。 式(6)~(9)描绘的是BESS充放电的捆绑,一同考虑到单位时间段内BESS的充电量和放电量遭到额定充放电速度、充放电功率、单位时间长短以及剩余电量的捆绑。min{}为取较小值函数;Plim(t)为时段的充电功率捆绑(MW),数值上等于t时段系统中的发电量,包括传统发电机PG(t)、风电场出力Pwind(t)和光伏系统输出功率PPV(t)减去负荷值Pload(t)所盈余的部分,见式(8);Wmax和Wmin分别为单个BESS剩余电量W(t)(MW·h)的最大容许值和最小容许值;W(t-1)为上一时段的BESS的剩余电量,见式(11);Pd、Pc分别为单个BESS的额定放电和充电功率;ηd、ηc分别为BESS的放电和充电的功率,这儿均取87%;为了避免充放电的冲突,uc和ud分别为充电和放电的情况标志,uc和ud只能为非负整数,当uc和ud均为0时标明BESS工作在浮充情况,见式(9)。 式(10)(11)描绘的是每时段之间剩余电量W(t)的递推动程。当BESS倍出力放电时,因为蓄电池自身的放热和维护等原因,会导致放电时间的大幅缩短[7,8,9];这儿引用文献[10]中对NAS电池储能电站建模时的等价方法,即在BESS倍出力工作时,参加相应的电量赏罚Wloss(t)(MW·h),见式(10);Npulse标明了BESS的过放电才干,是一个无量纲的倍数;td(Npulse)为Npulse对应的BESS最长放电时间,具体数值可查表1得到;表1是根据BESS的实践工作情况[11,12,13,14]订制出的9种放电方法,式(10)中的8即标明额定放电时的Npulse与td(Npulse)的乘积;式(11)标明BESS剩余电量前后时段的递推联络。 式(12)~(17)标明W(t)应满足的捆绑。其间式(13)是为了满足下一天的BESS正常工作而设的,即规矩BESS剩余电量一天的均匀值Wavg须大于等于一天的初始值,这样就可以保证BESS在第二天及往后可以持续正常作业。式(15)标明当剩余电池电量不满足倍数放电相应的赏罚电量时,则不能以该倍数放电。式(16)标明一天BESS剩余电量初始值为60%。式(17)中WBESS为BESS的额定电量(MW·h)。 2 模型的求解及结束 为了将上述BESS动态模型适宜于实践情况,并符合负荷侧的工作要求,必须对BESS模型做必定修改。 在现行实践BESS工程中[15,16,17,18]均将BESS的充放电动作值离散并固定,以便工作时的选择。所以这儿也将充放的动作捆绑条件离散化并编号定义为相应的情况,具体见表2。 表2中Npulse扩展为充放电的倍数;Wup(t)代表了t时间BESS的电量增加量,正为充电,负为放电。那么相应关于BESS充放电量的捆绑也应修改,见式(18)~(20)。 2.1 方法1时模型的解法及框图 由第1节可知,BESS的动态功用模型是一个多阶段非线性规划问题,而求解模型的进程就适当于对各时间BESS充放电动作进行仿照的进程,即在满足捆绑条件的前提下,从表2中选择每个时间对应的BESS动作情况使得政策函数最小。但因为BESS设备在负荷侧,分布式电源的出力和负荷改动是随机的,无法准确预知各时间该区域内的各项功率值,即在t时间时无法得到t+1时间的各项功率值,所以BESS只能根据其时功率总和Psum(t)与联络线的协议功率PTL(t)来进行平抑不坚定。从数学的角度来讲,在这种情况下原有模型实践并不能求得全局最优解,也无法保证BESS剩余电量的捆绑。所以在求解时需将BESS剩余电量的捆绑移入政策函数1中,见式(21)。 式(21)中t为仿照工作中其时时间。注意到此时将BESS转化为一个多政策规划的问题,加上2个政策单位、数量级不一,所以这儿选用标幺值法,其间P*sum(t)、P*TL(t)、W*(0)、W*(t)为标幺值。基准值Pb取50 MW,Wb取Wmax。a、b为权重系数,可以取任意的正数,具体数值根据不同的系统配备而不同。 其他需求说明的是,在解法中的新政策函数仅仅作为BESS在每时间的动作根据,并不作为全天平抑效果的点评政策,全天的平抑效果仍用原始政策函数来点评。 具体的算法框图见图1。 2.2 方法2时模型的解法 当区域电网孤立工作时,BESS必须保证区域电网内尽或许少地停电,即取政策函数2。 在志向情况下,若BESS的功率和储能量充分大,BESS可完全满足负荷需求,当以全天各时段区域功率总和Psum(t)均等于0为平抑政策,结束区域内无停电情况。但是实践工作中BESS并不必定能将每时间区域总功率值平抑至政策值,且系统容许有必定的功率备用和盈余。所以需将BESS平抑政策定为发电出力大于负荷功率。其他,负荷侧BESS工作时无法得到全天的功率和停电时间,所以相同应将政策函数2转化为BESS可实行的方法,并将剩余电量的捆绑同上也移入政策函数中,得到新的政策函数,见式(22)。其间Paim为全天BESS的平抑政策,即系统备用值。Paim为人为承认,这儿将Paim定为大于等于0的某个功率值。得到的多政策规划问题仍用标幺值法求解。 因为区域负荷孤立工作的时长往往是事前不知道的,所以这儿时间可以设为任意值,n取正整数。相同式(22)只作为BESS工作时的动作准则,模型的点评政策仍用原政策函数即式(2)。具体的算法框图仍如图1所示。 3 算例分析 3.1 算例系统介绍 所选用负荷的动态部分Pload,dyn(t)遵守N(0,0.022)的正态分布,给定总的负荷值如图2所示(n为时段数,后同)。选用遵守a=8,k=1.72的Weibull分布仿照风速,并设定风机切入风速3.6 m/s,额定风速13m/s,切出风速25 m/s,单台风机额定功率1.5 MW。系统中的风力发电功率注入用27台风机等值,得到该区域内风力发电总注入功率如图3所示。仿照得到区域内光伏面板总注入功率如图4所示。则得到区域内功率值总和Psum(t)如图5所示。为了便于分析和比较2种工作方法,本文算例共同以一天作为研讨政策,时间间隔取Δt=5 min,则总研讨时段数为288。 从图2~6可看到此区域内可再生动力总装机量已逾越本地负荷值,但是因为其动力的间歇性,还并不能保证对负荷的可靠供电。其他可看到,本地负荷在夜间较低,这就为将本地剩余的功率反送入电网创造了条件。给定的联络线上协议交流功率值如图6所示,设功率流向大电网的方向为正方向,这儿设协议功率值每1 h更新一次,还可设2 h、3 h不等,见后文。 BESS的储能介质选取典型的钠硫蓄电池,标准选择为额定充电功率为0.72 MW,放电功率为0.6 MW,额定电量为4.8MW·h,充放电功率如前所述均取87%。 3.2 方法1时的算例效果与分析 先考虑区域电网与系统互联时的情况,则以式(21)为政策函数。当NBESS取20时的平抑效果和相应BESS的剩余电量改动见图7。为比较不同配备下负荷侧BESS的平抑效果,在此将运用BESS前政策函数值与运用BESS后政策函数值的比值定义为ε,ε越大说明优化效果越好。 图7(a)为平抑前后功率Psum(t)和联络线功率PTL(t)的差值的改动曲线,可以看到,模型在保证BESS剩余电量的一同,大幅减小了功率不坚定。政策函数1的值从34756.79 MW2降为2246.74 MW2,ε为15.47。从图中还可以计算出,平抑后功率值小于联络线协议功率的那部分所对应的政策函数1的值为743.82 MW2,大于联络线协议功率的那部分所对应的政策函数1的值为1 502.91 MW2,是协议功率值以下的2.02倍。这是因为BESS在工作时设置了高倍率放电方法,而出于寿数等考虑并未设置高倍率充电方法[15,16],见表2。这就导致了在负荷侧BESS配备数量有限的情况下,其对协议功率值(即平抑政策)以下的不坚定功率部分的平抑效果好于协议功率以上的。 当NBESS取30时的功率不坚定平抑效果和相应剩余电量改动见图8。 图8(a)为平抑前后功率Psum(t)和联络线功率PTL(t)的差值,可以看到,负荷侧BESS配备数量为30时,平抑后的功率不坚定已和联络线上的协议功率值十分接近。相同核算BESS运用前后的政策函数,此时ε增加到108.70,可见平抑效果很好。而跟着负荷侧BESS配备数量的充裕,联络线协议功率以上的功率不坚定部分也能较好平抑了。 这儿通过取相邻2 h联络线协议功率的均匀值,来仿照电网指定的以2 h为更新单位的协议功率值;相同,可以指定3 h、4 h为更新单位的协议功率值。注意到平抑效果不只和协议功率时长有关,还和BESS配备数量有关。则可得NBESS取1~100、协议时长t分别取1 h、2 h、3 h、4 h、6 h、8 h和12 h时,对应的不坚定平抑效果如图9~11所示。 从图9~11中可以看到,跟着协议时长的增加,BESS配备数量相一同的平抑效果会略有下降,这说明联络线协议时长越长,对BESS的工作政策越严苛。另一方面,跟着BESS配备数量的增多,平抑效果并不是完全呈递加趋势,而是有一个先上升后下降的进程,这在图10和图11中可以明显看出。这是因为当BESS配备数量满足大时,扩展了离散的各充放电方法之间的间隔。此时,BESS已替代可再生动力的不坚定,成为系统中的新的不坚定要素。所以在BESS配备数量很大的情况下,充放电方法也应同步细化,或容许各BESS可根据实践情况调整动作方法,来避免平抑效果的下降。通过图9~11中各点的比较,可得系统中最佳的联络线协议时长与BESS配备数量的组合。其他,从图11中可以看到,跟着联络线协议时长的增加,负荷侧BESS配备数量呈递加的趋势,一同最佳平抑效果也随协议时长的增加而下降,见图11 NBESS-平抑效果曲线族中最高点的趋势线。当协议时长t=1 h,BESS配备数量为31时,BESS的平抑效果最佳。又因为单位BESS额定放电功率为0.6 MW,则此时最佳BESS容量应占可再生动力装机容量的37.2%。 3.3 方法2时的算例效果与分析 依然沿袭第3.1节的算例,运用式(22)作为BESS平抑政策。当Paim取0 MW时,BESS配备数量为60,平抑效果如图12所示。 从图12可见,此时BESS虽已将不坚定大幅减小,但区域内仍有较大功率缺额,用式(2)算出,区域电网独立工作时的停电电量从BESS运用前的157.98MW·h降为运用后的73.71 MW·h,ε为2.14。 若恰当调高平抑政策,将Paim取为30 MW,BESS配备数量仍为60,平抑效果如图13所示。 区域电网独立工作时的停电电量从BESS运用前的157.98 MW·h降为运用后的54.71 MW·h,ε进一步增大为2.89。可见恰当前进平抑政策可以有用地减小区域内的停电容量。 4 结语 根据电力系统中不同的负荷构成方法,相应将负荷侧BESS的调度战略分类,并关键谈论了可再生动力注入比例较大的区域负荷的情况。给出了相应的新式电池储能电站动态模型,并根据负荷区域不同的工作方法提出了对应的BESS优化调度战略。各算例效果标明,本文提出的BESS工作战略均能较好地平抑可再生动力大崎岖的功率不坚定,满足本地负荷的可靠供电,一同又能满足BESS剩余电量的要求。在各工作方法中,对模型的进一步扩展可得到系统中BESS的最佳配备数量。 附: 访可再生动力发电与系统可靠性专家丁明教授 ◎记者:丁教授,您好,首要请您给我们介绍一下合肥工业大学电气工程学科的底子情况。 丁教授:合肥工业大学是一所教育部直属的全国关键大学、国家“211工程”关键制作高校和“985工程”优势学科立异途径制作高校。学校充分发挥学科优势,一直坚持科学研讨面向经济制作主战场,注重瞄准国家战略政策和区域、工作经济社会翻开的严峻战略需求,以杰出运用性研讨、深化产学研协作、加强自主立异为主线,明晰基础性研讨与运用性研讨偏重、以运用性研讨为主的科技作业政策。 我校电气工程学科始建于1946年,现在设有电力电子与电力传动国家级关键学科、电气工程一级学科博士点和博士后活动站;具有“高级学校可再生动力并网发电科学与技术立异引智基地”(111工程)、教育部光伏系统工程研讨中心、国家新动力运用与电气控制教育实验演示中心、安徽省新动力运用与节能关键实验室、安徽省新动力领域研讨生立异基地等国家和省部级教育科研基地。电气工程学科在科学研讨上亲近跟踪学术前沿,产生了适当数量的高水平教育和科研效果,取得了包括国家科技进 摘要：针对负荷侧电池储能电站(BESS)平抑由动力不承认性和负荷不承认性带来的计划外功率不坚定的功用定位,并考虑BESS实践工作情况及新式蓄电池自身工作捆绑,以钠硫电池为例,建立了负荷侧新式BESS动态功用工作、分析与点评的模型,针对电力系统中带有可再生动力的区域负荷的2种构成,即混合组网和独立组网,分别提出了负荷侧BESS优化调度战略:调和调度和自主工作方法。算例子明了该模型在各工作方法下的有用性,通过对算例效果的扩展核算,进一步谈论了系统中BESS的最佳配备数量及最佳联络线协议时长的问题。