基于离网型风电的混合储能系统研究

【摘要】：随着风力发电的广泛应用,风电功率波动性问题对用电质量的影响成为亟待解决的问题,增加储能元件是一种行之有效的解决办法。蓄电池技术日渐成熟,成本有所下降,超级电容器成为新兴的大功率储能元件,为风力发电配置储能系统提供了新的解决思路。本文利用蓄电池和超级电容构成混合储能系统,旨在改善单一蓄电池储能在满足符合功率要求下的容量浪费,解决平抑风力发电机功率波动的问题。风力机特性分析与建模研究。在风力机原理基础上,分析了风力机的输出功率、输出转矩与风速的关系。建模研究中,将风速采用四分量法分解,模拟风速随机性,建立风速与风力仿真模型,得出了输出功率和转矩特性曲线,验证了模型的有效性。混合储能系统在风力发电中的应用仿真研究。在比较分析现有等效模型的基础上,确定蓄电池PNGV模型和超级电容器RC模型更适合模拟风电中的储能系统特性。基于上述风力机模型和现有永磁同步电机模型,在MATLAB/Simulink环境中建立了风储系统模型,分析混合储能系统解决风力发电功率波动问题的能力。同时,对比单一蓄电池储能与混合储能应用于同一系统时的蓄电池输出功率与SOC特性,仿真结果表明:混合储能系统能够减少蓄电池功率负担,延长蓄电池寿命。混合储能系统容量优化配置方法研究。本文提出了一种基于博弈论和粒子群算法结合的混合储能系统容量配置方法,将蓄电池和超级电容器作为以各自容量为策略集的博弈参与者,收益函数考虑各自年均综合成本,以各自容量与功率为约束条件采用粒子群算法单独优化,然后在满足系统总体容量、功率和LPSP约束的情况下,求取博弈模型的Nash均衡。对算例进行求解分析,验证了此容量优化配置方法的有效性,且得出的混合储能配置方案对比单一蓄电池储能方案在经济性上有明显优势。 【关键词】：风力发电 混合储能 蓄电池 超级电容器
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM614;TM912;TM53
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 课题的研究背景和意义9-10
• 1.2 课题的国内外研究现状10-14
• 1.2.1 风力发电的研究现状10-11
• 1.2.2 储能技术的研究现状11-13
• 1.2.3 风电利用对储能技术的要求13-14
• 1.3 本文的主要研究内容14-15
• 第2章 风-储系统风力发电单元特性分析与仿真15-24
• 2.1 风力机原理与特性分析15-19
• 2.1.1 风力机原理15-16
• 2.1.2 风力机运行特性16-18
• 2.1.3 风力发电机输出功率与风速的关系18-19
• 2.2 风速建模与仿真分析19-22
• 2.3 风力机建模与仿真分析22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第3章 风-储系统混合储能单元仿真分析24-42
• 3.1 蓄电池的特性分析及其等效模型24-30
• 3.1.1 蓄电池性能对比与选择24-25
• 3.1.2 铅酸蓄电池的等效模型25-28
• 3.1.3 铅酸蓄电池仿真分析28-30
• 3.2 超级电容器的特性分析及其等效模型30-36
• 3.2.1 超级电容器的特性分析30-32
• 3.2.2 超级电容器的等效模型32-34
• 3.2.3 超级电容器模型仿真分析34-36
• 3.3 风-储系统中混合储能单元运行仿真分析36-38
• 3.4 仿真结果与分析38-41
• 3.5 本章小结41-42
• 第4章 风-储系统混合储能单元容量优化配置42-57
• 4.1 容量优化配置关键参数43-45
• 4.1.1 负荷缺电率LPSP计算43-44
• 4.1.2 蓄电池循环寿命计算44-45
• 4.2 混合储能单元容量功率容量模型45-46
• 4.2.1 铅酸蓄电池功率容量模型45-46
• 4.2.2 超级电容器功率容量模型46
• 4.3 基于博弈论的容量优化配置模型建立46-50
• 4.3.1 博弈论基础46-47
• 4.3.2 博弈模型要素47
• 4.3.3 参与者的收益函数47-49
• 4.3.4 博弈模型的信息集49-50
• 4.4 容量优化配置博弈模型求解50-54
• 4.4.1 粒子群算法原理50-51
• 4.4.2 粒子群优化算法的求解步骤51-52
• 4.4.3 博弈模型求解流程52-54
• 4.5 算例分析54-56
• 4.6 本章小结56-57
• 第5章 结论与展望57-59
• 5.1 结论57
• 5.2 展望57-59
• 参考文献59-62
• 在学研究成果62-63
• 致谢63

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