[发明专利]基于功率预测的微电网储能系统及容量配置方法无效
申请号: | 201310280427.7 | 申请日: | 2013-07-04 |
公开(公告)号: | CN103326389A | 公开(公告)日: | 2013-09-25 |
发明(设计)人: | 董英瑞;陈澜;汪少勇;谭江平;杨莉;谢创树;徐龙博 | 申请(专利权)人: | 中国能源建设集团广东省电力设计研究院 |
主分类号: | H02J3/28 | 分类号: | H02J3/28;H02J9/08 |
代理公司: | 广州广信知识产权代理有限公司 44261 | 代理人: | 张文雄 |
地址: | 510670 广东省*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 功率 预测 电网 系统 容量 配置 方法 | ||
技术领域
本发明具体涉及一种基于功率预测的微电网储能系统及容量配置方法。属于电力系统的微电网技术领域。
背景技术
微电网技术有效地解决了大型集中电网的许多潜在问题,极好地适应分散电力需求和资源分布,延缓输、配电网升级所需的巨额投资,同时,与大电网互为备用使供电可靠性得以改善。目前,微电网采用可再生能源作为电源,如风能和太阳能。然而风力发电和光伏发电受到自然条件的变化不能持续地、稳定地输出电能,对电力系统的稳定造成影响。为了减小微电网系统中风电场和光伏电场输出功率不稳定对电力系统的影响,需要在微电网系统中配置一定容量的储能系统。储能系统可以在峰谷阶段进行合理得充放电,有效的启到削峰填谷的作用。
现在对于微电网系统的储能容量配置还没有一个标准的计算方法,大多数是根据经验进行配置,往往为了保证系统的稳定,保守地使用较大的容量,使用较多的储能设备。采用大容量的配置,这种方法没有充分结合可再生能源领域出现的新技术,对储能系统的容量进行优化,造成储能设备的使用量较大,从而导致储能设备的布置空间较大,相应的通风保护设备较多,工程成本较高。因此现有储能设备的成本高,占用空间较大,耗费人力物力,而且具有一定危险性。
发明内容
本发明的目的之一,是为了克服现有技术建设成本高的特点,提供一种基于功率预测的微电网储能系统。
本发明的目的之二,是为了供一种基于功率预测的微电网储能系统的容量配置方法,该方法能够减小储能设备的容量,从而降低储能系统的建设成本,能够提高电力系统的稳定性。
本发明的目的之一可以通过以下技术方案实现:
基于功率预测的微电网储能系统,其特征在于:包括储能设备和快速启动发电设备,所述快速启动发电设备具有快速启动的发电结构,在微电网储能系统中,基于风力发电系统和光伏发电系统的功率预测技术,采用快速启动发电设备与储能设备相互配合构成联合补充电能的备用供电结构,有效平衡微电网系统中风力发电系统和光伏发电系统的功率波动,减小储能设备的容量。
本发明的目的之一可还以通过以下技术方案实现:
进一步地,所述快速启动发电设备由燃气轮机发电装置或柴油机发电装置构成。
进一步地,所述快速启动发电设备与储能设备相互配合构成联合补充电能的备用供电结构,是指当风能和太阳能不足时,储能设备放电,同时快速启动发电设备启动发电,向储能设备充电,补充电能。
进一步地,所述储能系统以储能设备为主,以快速启动发电设备为辅。
进一步地,所述微电网储能系统采用集总式储能系统;所述储能设备由可充电式蓄电池构成。
进一步地,所述基于风力发电系统和光伏发电系统的功率预测技术,是根据Prediktor系统或WPFSVer1.0预报系统设定预测模型,预测出风力发电系统的输出功率和光伏发电系统的输出功率。
本发明的目的之二可以通过以下技术方案实现:
基于功率预测的微电网储能系统的容量配置方法,其特征在于:
采用快速启动发电设备和储能设备相配合作为微电网系统的备用电源,以平衡微电网系统中风力发电系统和光伏发电系统的功率波动;由快速启动发电设备和储能设备构成快速反应式备用电源,以平衡风力发电系统和光伏发电系统出力的随机性;
2)在单纯由微电网储能系统供电的情况下,测出多次快速启动发电设备的最长发电时间Δt,基于风力发电系统和光伏发电系统的功率预测技术,计算出在该最长发电时间Δt内风力发电系统和光伏发电系统的功率波动ΔP3,得出微电网系统中储能设备的最小容量配置W,所述最小容量配置W用如下表达式表示:
W=ΔP3·Δt·η ①
式中η是容量安全裕度系数。
本发明的目的之二还可以通过以下技术方案实现:
进一步地,所述快速启动发电设备由燃气轮机发电装置或柴油机发电装置构成。
进一步地,第2)点所述风力发电系统功率预测技术是指根据Prediktor系统或WPFSVer1.0预报系统设定预测模型,预测出风力发电系统的输出功率:首先将风力发电功率相关的历史影响因素风速、气压、温度和历史发电量作为样本数据输入到合适的预测模型,进而得到最优回归参数,然后将现有影响因素风速、气压、温度作为输入量代入最优回归函数,得到预测值;
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