了耦合光伏、风机、储能、测量与控制装置以及用 户负荷的多时变特性联合仿真模型。采用分层优化 风光储系统中储能容量：外层模型以储能系统的初 始投资成本、储能运行维护成本、联络线波动惩罚 成本最高低为目标；内层模型以联络线功率波动最高小

风光储多能互补电源集控系统拓扑如图 1 所示。大规模风光储多能互补电源集控系统主要包括 硬件、操作系统、支撑平台及应用软件几个部分。系统由多个功能应用集合而成,支撑平台为各功能 应用提供一个集成运行环境。

提出风光电站内容量型和功率型储能系统混合配置优化方法,以储能系统全方位生命周期净收益最高大为目标,采用遗传算法进行求解；以张家口地区风光

分析储能技术在风力发电系统中的应用. 周敦有. 科润智能控制股份有限公司 浙江 衢州 324000. 摘 要： 伴随着整个社会的不断发展,电力需求还在不断增长。 在经过长期发展以后,我国现阶段早已在电力行. 业获得了全方位球领先的优点,可以为群众 提供更为平安稳定的电能。 在通 过几十年的技术积淀以后,风力发电 已经渐渐. 展现在众人面前,能

储能电池荷电状态的计算流程如 图1 所示,图中： Εpv （ t ）、 Εw （ t ）分别为 t 时刻光伏机组、风力机组的发电量,kW·h； Εload （ t ）为 t 时刻负载的用电量,kW·h； Cbat1 （ t ）、 Cbat2 （ t ）分别为 t 时刻储能电池在充、放电时的荷电量,kW·h； Cbatmax 、 Cbatmin 分别为储能电池的最高大、最高小容量,kW·h；...

图1 风储联合系统结构. 1.2 储能系统特性. 将储能技术应用于风力发电系统,可以平抑风电的间歇性,提高可再生能源的利用率。 按存储介质的不同,储能可分为机械、电池、电磁和热力储能4大类型。 BESS因其比能量大、充放电效率高、不受地理条件限制等优势而被广泛应用,实际工程上可根据运行要求和电池性能来选择合适的储能电池

在分析风光储微电网系统出力特性的基础上,以系统总投资成本、年负荷缺电率、弃风弃光率最高小 为优化目标,建立风光储微电网储能系统容量优化配置模型。

多能互补电源集控系统能够提供多种控制模式（最高大功率跟踪、限值出力等）,实现不同组合（风电单独、光伏发电单独、光热发电单独、储能单独、风光组合、风热组合、风储组合、光储组合、光热组合、风光储组合等多种方式）在不同时间尺度（正常态、紧急

作为可灵活调节的电池储能系统既能平滑风电功率输出,又能有效提高风电机组的低电压穿越能力。 目前对电池储能系统的研究主要包括平滑控制、调峰以及容量配置方面,随着电池储能系统在风电场中的广泛应用,与之相关风电机组的低电压穿越的研究还未涉及到。 本文提出基于一种基于电池储能的低电压穿越控制策略,并针对传统PI控制动态响应差等

研究了如何优化配置合理容量的储能系统,使风储联合系统的输出功率与预测调度计划 相适应,同时使得系统的发电总成本达到最高优,为提高使用可再生能源供电系统的稳定性提供了一定的 方向。 关键词 可再生能源电力系统,风储联合,非线性优化,优化配置