风光储微电网储能系统容量优化配置

风光储最佳容量配比的研究【摘要】风光储系统是一种重要的可再生能源储存方式，其最佳容量配比对系统性能至关重要。

本文引言部分介绍了研究背景和研究目的，正文部分分析了风光储系统的概述、储能组件作用、现有研究成果、影响因素以及实验设计。

研究认为，调整风光储系统的最佳容量配比可以提高系统效率和稳定性。

在提出了调整建议并展望未来研究方向。

通过本文的研究，有望为风光储系统的优化提供重要参考，推动其在可再生能源领域的广泛应用。

【关键词】风光储系统、储能组件、容量配比、研究背景、研究目的、影响因素、实验设计、调整建议、研究展望1. 引言1.1 研究背景随着可再生能源的快速发展，风光储系统已经成为一种重要的能源储存方式。

风力发电和光伏发电是目前两种最主要的可再生能源，它们具有不间断的供电特性，但受天气条件的限制，能源的产出会受到影响。

为了解决这一问题，风光储系统将风力发电和光伏发电与储能系统结合起来，通过储存多余的电力以及根据需求释放电力，实现能源的平衡供应。

风光储系统中的储能组件的容量配比是一个至关重要的问题。

不同容量配比可能会影响系统的效率和稳定性，甚至会影响系统的经济性。

研究风光储最佳容量配比对于提高系统的性能和经济效益具有重要意义。

通过对现有研究成果的总结和分析，可以更好地理解风光储系统中储能组件容量配比的影响因素，为今后的实验设计提供参考依据。

1.2 研究目的研究目的是为了探讨风光储系统中最佳容量配比，以实现对能源的高效利用。

通过研究不同配比下系统的性能表现，可以找到最佳的储能组件容量比例，提高系统的能源转换效率和稳定性。

研究目的还在于为实际应用中的风光储系统提供科学的指导，从而推动可再生能源的发展和应用。

通过本研究的实验设计和结果分析，可以为未来风光储系统的设计和优化提供重要参考，促进可再生能源的发展和应用。

2. 正文2.1 风光储系统概述风光储系统是指利用风能和光能进行储能的系统，是一种清洁能源技术的重要应用形式。

微电网中混合储能系统的容量优化配置摘要：近年来，可再生能源如光伏、风电等在分布式微电网中渗透率不断增加，但绝大部分可再生能源都易受天气、温度和湿度等环境因素影响，导致其能量供应具有波动性、随机性和不可预测性的特点。

因此，可再生能源在接入微电网时，会出现其发电功率与负荷需求不匹配的现象，造成微电网无法安全稳定运行。

本文对微电网中混合储能系统的容量优化配置进行分析，以供参考。

关键词：微电网；混合储能；容量优化引言在微电网系统中，风、光等分布式能源存在着随机与不可控性，因此，为了保证微电网中的储能负荷和用电量匹配，储能装置也必须进行合理的配置。

这样能在改善系统稳定性的同时提高系统中电能的供需平衡度。

但因为各种储能单元价格有差异且储能效果不同，在选择储能装置的时候，应在保证储能容量的最优配置下，获得最高的经济效益。

混合储能系统不仅能有效解决微电网中自调节能力差、体积小、电压骤降或跌落等问题，而且能提高用电可靠性。

1混合储能系统控制策略混合储能系统的基本控制思想是将储能系统需补偿的直流微网内不平衡功率按照频率高低进行分解。

其中，低频段的平均功率波动幅值小，但持续时间长，需补偿的能量大，因此适合电池这类能量型储能器件补偿；高频段的瞬时功率波动幅值大，但持续时间短，往往是毫秒级，因而需要超级电容这类功率型器件进行平抑。

由此可知，合理的功率分解策略是混合储能系统控制的关。

1）混合储能系统动态响应提升方法，混合储能系统控制方法的基本思想是将不平衡功率进行高低频分解，由电池平抑低频段功率分量，超级电容平滑高频段功率波动。

但是，该基本控制方法未考虑因电池、电池控制器以及双向DC/DC变换器较慢的动态响应而引起的电池储能系统电流跟踪误差，从而导致混合储能系统整体响应偏慢，微电网运行稳定性下降的问题。

因此，如何提高混合储能系统的动态响应速度，成为了混合储能系统控制方法研究中的一个重点。

2）预测控制法，前馈控制是在扰动发生之后被控变量未改变之前，根据其作用的大小进行控制用以补偿扰动作用对被控量的影响。

基于万有引力搜索算法的微电网风光储容量优化配置袁晓玲;程淋伟;鲁丽娟;赫卫国;华光辉;陈锋;刘皓明【摘要】针对规模化风光储发电单元运行可靠性差、经济效益低等问题,通过采用多目标万有引力搜索算法,实现对风光储发电单元的优化配置.建立发电单元的输出功率模型,包括风力发电机输出功率模型、光伏电池输出功率模型和储能电池输出功率模型;采用某地区2015年1月至12月的风光数据,得出风机、光伏电池一年的输出功率.以风机、光伏电池及蓄电池的容量为决策变量,以成本、能源浪费率及缺电率最小为优化目标,得到最优风光储容量配置组合.%For the poor operation reliability and low econom-ic benefit of large-scale wind-solar-storage generation system, this paper adopts multi-objective gravitational search algorithm (GSA) to optimize capacity allocation of wind-solar-storage generation unit. Power output models of generation unit are established, including wind turbine model, photovoltaic generator model and storage bat-tery model. Wind speed, irradiation and temperature data of an area from January to December in 2015 are used to calculate power out-put of wind turbine and photovoltaic cell. The optimal wind-solar-storage system configuration is obtained with capacity of wind tur-bine, photovoltaic cell and battery as decision variables and mini-mum of cost, loss of power supply probability and energy wastage rate as optimal objective.【期刊名称】《电力需求侧管理》【年(卷),期】2017(019)006【总页数】6页(P14-19)【关键词】风光储系统;多目标优化;万有引力搜索算法;容量优化配置【作者】袁晓玲;程淋伟;鲁丽娟;赫卫国;华光辉;陈锋;刘皓明【作者单位】河海大学能源与电气学院,南京 211100;河海大学能源与电气学院,南京 211100;中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司,广州 510063;中国电力科学研究院,南京 210003;中国电力科学研究院,南京 210003;国网安徽电力公司,合肥 230022;河海大学能源与电气学院,南京 211100【正文语种】中文【中图分类】TM714风能和太阳能作为众多新能源中潜力最大、最有开发价值的能源，由于其资源丰富、污染小等特点，其开发与利用受到人们的高度重视。

并网运行风／光／储微电网容量配置双目标优化兰国军;栗文义;尹凯;文博;宋沛辰【摘要】Currently, research on micro⁃sources capacity configuration is concentrated on the case of isolated micro⁃grid. Though configuration results can guarantee the reliability of the system connected or disconnected, the redun⁃dant investment is increased. In this paper, the operation strategy for the parallel operation of wind/photovoltaic/storage microgrid is developed, and the economy model and power supply reliability model are established respec⁃tively, using multi⁃objective simulated annealing particle swarm optimization algorithm to calculate optimal solution set of the model. The configuration scheme of the wind power, photovoltaic power and energy storage system is ob⁃tained. It shows that as compared with the isolated operation, to configure the micro⁃sources capacity relationship of wind/photovoltaic/storage microgrid in view of parallel operation, the investment cost will be decreased obviously under the same reliability requirement.%目前关于微网电源容量配置的研究主要针对独立运行情况，虽配置结果可保证系统运行的可靠性，但增加了冗余投资。

风光互补微电网系统的优化设计与控制随着社会的进步和人们对能源的需求不断增加，针对传统能源的不足与污染，以及可再生能源的逐渐兴起，风光互补微电网系统逐渐成为了可持续发展的重要一环。

作为一种集中管理线和分布式电源的自主能源微网，风光互补微电网系统更加注重节约用能、减少碳排放与环境保护。

同时，它也是一个能源互补的系统，提高了系统可靠性，改善了农村、偏远地区的能源供应条件。

本文将从优化设计与控制两方面，来探究风光互补微电网系统的可靠性、经济性和安全性。

一、优化设计1.1 设计目标任何一项工程都需要有一个明确的设计目标，风光互补微电网系统亦是如此。

设计目标通常会包括系统可靠性、经济性、安全性、可扩展性等。

首先，从可靠性的角度出发，设计目标应该是保障系统内部设备的运行稳定和系统的负载供给。

其次，从经济性的角度出发，设计目标需要保证系统在建设时的费用可控，并且其后的运营成本也需要考虑。

最后，从安全性考虑，设计目标要保证系统运行时的安全性，防范意外事件的发生。

1.2 设计要素风光互补微电网系统的优化设计要素包括系统功能结构、能源比例配置、系统设备选型、系统管理、负荷侧管理等。

系统设计的功能结构需要根据实际的工程环境和需求来确定。

能源比例配置涉及到太阳能发电、风能发电、储能、备用发电等，各个元素之间要进行合理的协调与配置。

系统设备的选型应该考虑其安全性、可靠性、效率和稳定性等多个方面。

系统管理方面包括实时监控、故障诊断、养护保养等。

负荷侧管理需要考虑到负荷类型、产生的负载曲线等等，以便为最终的负载供应提供有力支撑。

1.3 设计方案对于风光互补微电网系统的设计方案，重点应该放在系统综合的选择和合理的设计上。

首先，根据实际情况选取合适的太阳能、风能发电装置、发电机、电池等适合具体情况下的设备。

其次，根据实际需求，确定优化的系统架构，保证系统的可扩展性、安全性和可运维性。

最后，对系统进行动态特性分析和节能分析，基于系统运行情况以及市场实际情况，得出最优化的设计方案。

基于遗传算法的风光储联合微网电源优化配置刘海锋【摘要】风光储联合供电系统可以很好地应对偏远地区电压低、电能不稳的问题,并且可以充分利用自然资源,是改善偏远地区供电问题一种较为理想的解决办法.为使风光储微网规划更合理,造价更低,实现微网电源最优化配置,本文提出一种基于遗传算法的风光储微网电源优化配置方法:根据遗传算法特性及优化需求搭建优化配置模型,将等年值综合投资费用设为优化目标,并综合考虑地区资源特性、供电可靠性、运行经济性等约束条件,在保证负荷供电可靠性的前提下,得到风电、光伏、储能的最优容量分配;基于我国某地的风光资源数据,进行实例分析,验证了本方法的可行性.【期刊名称】《产业与科技论坛》【年(卷),期】2017(016)016【总页数】4页(P40-43)【关键词】风光储;微电网;遗传算法;优化配置【作者】刘海锋【作者单位】中国核电工程有限公司河北分公司【正文语种】中文微电网是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等汇集而成的小型发配电系统，是一个能够实现自我控制、保护和管理的自治系统[1～3]。

它能够充分利用当地自然资源以改善本地电能质量，可以提高城市电网灵活性，节省大电网投资，提高供电可靠性。

如何根据当地自然资源条件优化选择、配置各种分布式电源，使得在满足用户需求的前提下，实现自然资源的充分利用，并实现经投资最优化，具有非常重要的意义。

(一)风力发电机模型。

风机输出功率(Pw)随风机风轮高度处的风速(v)的变化而变化，并且不同阶段呈现不同函数关系：图2中vin为切入风速，本文中设定为3m/s；vN为额定风速，本文中设定为12m/s；vout为切除风速，本文中设定为25m/s；如图1，随着风速由小到大的变化，风机所输出功率不同，主要呈现四种状态：一是风速小于切入风速，风机未启动，输出功率为0；二是风速大于切入风速，小于额定风速，功率与风速的三次方成正比，随风速的增大而增加；三是风速大于额定风速，小于切出风速，恒功率输出；四是风速大于切出风速，风机切出，停机，输出功率为0。