光伏-混合储能微电网协调控制及经济性分析

华电技术 ›› 2020, Vol. 42 ›› Issue (4): 31-36.

光伏-混合储能微电网协调控制及经济性分析

1.国网宿迁供电公司，江苏宿迁 223800；2.国电南京自动化股份有限公司，南京 210003； 3.河海大学能源与电气学院，南京 211100

出版日期:2020-04-25

Coordinated control and economic analysis on a PV-hybrid energy storage micro-grid system

1.State Grid Suqian Power Supply Company，Suqian 223800，China；2.Guodian Nanjing Automation Company Limited， Nanjing 210003，China；3.College of Energy and Electrical Engineering，Hohai University，Nanjing 211100，China

Published:2020-04-25

摘要/Abstract

摘要： 微电网黑启动电源的容量和出力不足会导致系统频率和电压失稳。为此，提出采用锂电池-铅酸电池混合储能系统（HESS）作为光储型微电网黑启动电源的协调控制方法。为提高孤岛微电网长期运行能力，以HESS调度指令的低频分量作为铅酸电池的功率指令，采用铅酸电池为HESS提供容量和功率支撑；锂电池为微电网提供电压和频率支撑，充分发挥锂电池寿命长和铅酸电池性价比高的特性。在此基础上，建立投资成本和运行维护成本的 HESS成本模型。电力系统计算机辅助设计（PSCAD）仿真试验验证了所提策略的有效性。

关键词: 光储微电网, 混合储能系统, 孤岛运行, 黑启动, 协调控制, 铅酸电池, 锂电池, 光伏, 风电

Abstract: Insufficient capacity and output of black-start power supply for micro-grid will lead to its frequency and voltage instability.Therefore，a hybrid energy storage system（HESS）within lithium batteries and lead acid batteries is proposed as the coordinated control method of the black-start power supply for photovoltaic and energy storage micro-grid.In order to improve the long-term operation of island micro-grid，the low-frequency component of an HESS dispatching command is taken as the power command of a lead-acid battery.Lead-acid batteries provide capacity and power support for the HESS for their high cost performance，while lithium batteries provide voltage and frequency support for the micro-grid for their long service lives. According to the characteristics of the batteries，the cost model including investment，operation and maintenance cost of an HESS is established.Power systems computer aided design（PSCAD）simulation tests can verify the effectiveness of the method proposed.

Key words: photovoltaic and energy storage micro-grid, hybrid energy storage system, island operation, black start, coordinated control, lead-acid batter, lithium battery, photovoltaic power, wind powe

王晗雯，鲁胜，周照宇. 光伏-混合储能微电网协调控制及经济性分析[J]. 华电技术, 2020, 42(4): 31-36.

WANG Hanwen,LU Sheng,ZHOU Zhaoyu. Coordinated control and economic analysis on a PV-hybrid energy storage micro-grid system[J]. Huadian Technology, 2020, 42(4): 31-36.

[1]	殷林飞, 蒙雨洁. 基于DenseNet卷积神经网络的短期风电预测方法[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(7): 12-20.
[2]	徐智帆, 李华森, 李文院, 余凯. 基于递归小脑模型神经网络和卡尔曼滤波器的锂电池荷电状态预测[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(7): 81-86.
[3]	王林, 孔小民, 周忠玉, 刘建平, 王晓东, 张宁. 云储能模式下的配电网分布式光伏-储能无功优化方法[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(6): 44-53.
[4]	张勋祥, 吴杰康, 孙烨桦, 彭其坚. 平抑海上风电波动的混合储能系统容量优化配置[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(6): 54-65.
[5]	李一诺, 刘玮, 魏兴慎, 王琦. 网络攻击场景下含分布式光伏配电网的脆弱性研究[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(5): 50-57.
[6]	柳旭, 陆俊, 龚钢军, 侯昝宇, 张春萌, 刘博. 面向光伏数据采集与存储的安全防护方法[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(5): 73-80.
[7]	董强, 徐君, 方东平, 方丽娟, 陈妍琼. 基于光伏出力特性的分布式光储系统优化调度策略[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(4): 17-23.
[8]	汤梓涵, 王帅杰, 鞠振河, 雷志奇. 光伏/光热耦合空气源热泵系统性能优化[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(4): 34-41.
[9]	缪月森, 夏红军, 黄宁洁, 李云, 周世杰. 基于Informer的负荷及光伏出力系数预测[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(4): 60-67.
[10]	苑曙光, 张瑜婷, 王峰, 苑广震. 蒙西地区规模化储能商业运行模式及风险分析[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(3): 63-71.
[11]	江善和, 李伟, 徐小艳, 王德凯. 基于变分模态分解改进生成对抗网络的短期风电功率预测[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(2): 28-35.
[12]	龚伟, 孙丹, 李逸源. 基于控制灵敏度的微电网有功无功协调二次控制方法[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(2): 36-42.
[13]	李春华, 朱飙. 西北四省太阳能资源分布与长期变化趋势分析[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(2): 75-81.
[14]	田泽禹, 沙钊旸, 赵全斌, 严卉, 种道彤. 针对温控负载变化的虚拟电厂控制策略研究[J]. 综合智慧能源, 2024, 46(1): 28-37.
[15]	乔力晖, 李明澈, 张睿, 方宗杰. 直流微网蓄电池-SMES混合储能系统容量配置方法[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(9): 59-64.