智能电网混合能量存储系统新智能能源管 理算法实验研究应用程序外文翻译资料

 2022-10-28 04:10

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智能电网混合能量存储系统新智能能源管

理算法实验研究应用程序

摘要:

可再生能源(RES)正在成为当今电力网的能量连续性的重要部分,因为RES是间歇性的和不稳定的。关于这个能源可持续性问题,储能技术是唯一的解决方案。在本研究中,提出了新的智能能源管理算法(SEMA),是用于从三相4线并网光伏(PV)电力系统提供的混合储能系统(HESS)。使用由电池和超电容器储能单元组成的HESS用于太阳能光伏发电系统的能源可持续性。几个不同的操作案例HESS已经通过使用所提出的SEMA进行了分析和实验测试。在实验测试中,负载状态和PV功率曲线已通过使用动态创建和测试本文给出了SEMA和八种不同操作模式下的一些测试结果。电池组由系统充电1320W,并且剩余的能量被传送到电网,5%电流谐波通过变频器工作在某一种模式。 由于其高功率密度,快速响应和高效率,HESS是最有效的能量存储系统。所提出的系统已经验证了模拟结果和实验测试。

  1. 介绍

并网太阳能光伏(PV)发电系统是当今最广泛使用的太阳能应用类型。目前,大型并网光伏发电系统被认为是降低成本,降低能耗,提高世界各地电力系统的可靠性和灵活性的主要途径之一。光伏发电的发展趋势是大型电网的连接,参与电力流调度[1-5]。与能量存储系统相关的PV系统被广泛用作偏远地区或新兴微电网中的能量供应。储能装置为间歇式光伏发电提供能量缓冲,以确认可靠和可持续的能源供应[6-9]。应对RES的挑战,有许多研究论文采用不同的能量存储技术。在电网对电池能量存储系统的充电和放电应用新算法的仿真和实验结果在参考文献中给出 [10-12]。在第二代存储技术中,混合能量存储技术是优选的而不是唯一的存储单元。已经有很多有关于混合能源和混合能源系统管理的最佳使用的各种研究[1,13-15]。此外,混合系统,功率和能量容量计算中使用的存储技术的规模是另一个重要的课题[6]。储能技术也具有防止影响电能质量的因素的重要作用。

三相四线逆变器结构与智能电网的集成和微电网布置的管理是本研究的创新方法。支持向量的使用机器负载预测能量管理系统用于控制太阳能源,负载变化与HESS之间的关系(包括超级电容器和电池单元)之间的能量流动已经提高输送功率的可靠性。参考文献[20-25]中用于具有可再生能源的混合能量系统的新控制算法,聚合物电解质膜燃料电池(PEMFC),超电容器和PV阵列以提高电能质量和效率。

由风和光伏发电子系统组成的方案,在文献[26-30]中,飞轮存储系统为微网电源和开发的SEMA是本研究的主要贡献。此外,这些单位的智能能源管理在能源可持续性方面得到了处理,电力质量应在智能电网结构中提供。

命名

首字母缩略词

HESS 混合动力储能系统

MPP 最大功率点

MPPT 最大功率点跟踪

PEMFC 聚合物电解质膜燃料电池

PV 光伏

Pamp;O 扰动观察研究

RES 可再生能源

SEMA 智能能源管理算法

SOC 荷电状态

变量

f 电网频率(Hz)

IMPP MPP电流 (A)

IBAT REF 电池参考电流(A)

IPH 短路电流(A)

Lg 电网阻抗mH)

PBAT 电池电量(W)

PBAT D 电池放电功率(W) PBST

PBST 升压转换器功率(W)

PLOAD 负载功率(W)

Pmax 光伏最大功率(W)

Rg 电网电阻(m)

VOC 开路电压(V)

VBAT 电池电压(V)

Vgabc 电网电压(V)

VMPP MPP电压(V)

将可再生能源并入当前电力系统中的最大挑战是可再生能源产生的能量与气象条件不一致和可变的事实。 没有任何云的晴天,用太阳能可以产生更多的电力,但是所产生的电力的量根据一天的气候条件和太阳辐射而连续波动。储能技术的使用已经成为通过使用智能微电网结构为负载提供更多电能质量的基本解决方案。上面给出的这个问题的解决方案是这项研究的主要目的。 提出的系统具有新的HESS到具有所提出的SEMA的太阳能发电系统。 提出的SEMA提供负载管理和在公用电源,HESS和光伏电力系统之间转换的控制。

智能电网技术只是将能量存储系统集成到太阳能发电系统中的解决方案,太阳能发电系统是最有希望的RES类型。 在这项研究中,由三相四线智能电网结构的太阳能发电系统提供的电池和超级电容器组成的HESS的设计分析和开发,以及在不同操作情况下系统的动态响应的控制都是通过SEMA提供。 因此,HESS与光伏电源的结合以及开发的SEMA是本研究的主要贡献。此外,这些单位的智能能源管理已经在能源可持续性方面得到了处理,电力质量应在智能电网结构中提供。

在本文中,提出的系统中的八个不同的操作案例已经通过使用SEMA进行了分析和实验验证和测试。 在实验测试中,创建一个晴天负载和太阳能光伏功率分布,并通过使用SEMA动态测试。 HESS与SEMA一起是最有效的能量存储设备,因为其高功率密度,快速响应和高效率。 本研究的主要贡献包括设计; 开发和详细分析了基于HESS的智能电网应用的SEMA。 所提出的系统的框图如图1所示。

图1 HESS系统框图

作为PV的可再生能源具有间歇性特性。因此,它们应当与能量存储系统一起使用[40]。 仅使用电池能量存储系统,在瞬时负载变化期间导致DC总线电压波动。 使用具有超级电容器组的电池单元增加了系统的稳定性。 此外,SEMA感知动态变化,并确保系统在稳态情况下运行[41-44]。

  1. 混合储能系统

在本节中,在智能微电网结构中实验研究了由三相四线逆变器结构中的电池和超级电容器组成的HESS支持的并网光伏系统。 HESS和SEMA的框图如图2。在不同操作情况下,使用由PV功率提供的HESS进行实验研究。

图2 HESS和SEMA的框图

具有5kW功率的PV模块在实验实验室设置中用作可再生能源。 HESS用作能量存储以克服PV发电的波动并满足弱太阳能发电条件下的能量需求。 SEMA是在电池,超级电容器和光伏电源之间提出和开发的,以实现以下目标:

1.保持所有系统的功率平衡,

2.基于最大功率点跟踪(MPPT)算法控制所产生的PV功率,

3.通过防止其在高频纹波电流和高放电深度的作用下增加电池的寿命,从而提高电池的性能。

在所提出的HESS中,电池和超级电容器单元一起使用。 超级电容器具有更高的功率密度,更低的能量密度。 相比之下,电池具有较高的能量密度。 因此,电池和超级电容器储能单元一起使用以获得更高的功率和能量密度[45-51]。 PV电池板作为电流源用于向电网提供适当的能量。 当微电网连接到主电网时,PV面板在MPPT模式下提供电力作为电流源。 DC / DC双向转换器为来自电网的DC总线和能量存储系统提供能量。 控制电池组正确放电,直到它们完全放电。 通过在如图2所示的混合能量存储系统中一起使用电池和超电容器,可以减小电池尺寸并且可以保持更高的充电状态(SOC)。

  1. 升压和双向转换器的控制结构

在所提出的电力系统中基于能量流有八种不同的操作情况。 这些情况是将电力从PV传输到负载和能量存储系统,将电力从电网传输到能量存储系统和负载,最后一个是缺乏光伏电力。 在实验测试系统中,测量光伏模块,逆变器输出,负载,电网和电池功率。 此外,研究包括这八种不同情况之间的状态变化。

在所提出的SEMA的帮助下,利用所提出的SEMA增强了电池组的性能,因为超级电容器单元在与电池共享稳态功率分量的同时捕获纹波。此外,超电容器通过避免高电压 放电深度比率。 所提出的SEMA能够在HESS中实现功率平衡,同时提供来自PV板的最大功率。

PV模块的P-V(电源 - 电压)特性表明,在模块提供最大功率时只存在一个点(Pmax)。 MPPT是一种能够有效地使用PV板的方法。 该方法是捕获由太阳能电池板提供的最大功率的最大功率点的控制结构。 最大功率点(MPP)可以通过计算模型或搜索算法确定。 为了实现这个过程,控制机制评估PV面板的变量并且改变功率转换器的参考以提供功率以达到最大功率点。 在文献中,有许多方法找到MPP,如恒压方法,Pilot单元法,恒流方法,扰动观察(P&O)法,增量电导法和单周期控制法[34]。 在本研究中,使用P&O算法。图3示出了使用的扰动观察MPPT控制算法框图。

在具有超过99%的MPPT效率的实验研究中观察到所提出的P&O算法。

图4示出了双向DC / DC转换器控制单元的Simulink框图。 为了确保双向转换器降压模式的操作,S2是PWM开关,开关S1总是关断。 该控制算法根据能量管理算法工作。 当第3模式进入信息即MOD为1时,控制算法向系统提供降压模式。 输入5(BAT SSR)是通过双向DC-DC转换器将DC总线连接到电池的电池固态继电器(SSR)信息。

图 3 MPPT控制算法

图4 双向转换器控制单元的控制结构和框图

图5示出了降压和升压模式控制方法的示意图。 在该部分中,在电池组的充电和放电期间控制电流和电压。

图5(a)在降压模式下,使用级联PI控制器。第一个PI控制器提供保持235 V电池组的电压,第二PI控制器控制电池组的充电电流,通过计算能量管理算法的电流值来确定充电电流。升压模式控制单元如图5(b)。

图5 (a)降压(b)升压模式PI控制框图

在升压模式下,它仅被传送到基于总线控制单元的电池组的放电电流的知识。 PI控制器通过比较测量电流值和参考电流值来生成输出。 PI输出与10 kHz的三角波进行比较,生成开关信号。 此外,SEMA在此单元中计算参考电流。

  1. 智能能源管理算法(SEMA)

HESS中不同类型的能源和能量存储系统之间的能量管理是一个有趣的问题,因为RES的输出功率持续波动并且取决于气象条件。 图6所示的智能能量管理算法是所提出的HESS的最重要的控制单元.

图6 智能能量管理算法

SEMA计划使功率流更有效,并根据操作情况控制系统中的功率流。确定一些限制和带宽以便在系统中正常和安全地工作。当PV的输出功率大约等于负载功率时,在plusmn;400 W内,电池组被禁用。当负载功率发生小的变化时,电池组不向系统提供电力以增加电池寿命。所有电池参数都受电池充电和充电周期的影响。 SEMA估计电池组的充电状态(SOC)。从电池汲取的电流(放电电流)的量在电池的使用寿命或备用时间中起重要作用。在提供在20%SOC提取的电池组处的放电电流的情况下。当对超过95%SOC的电池充电时,通过切断充电电流来保护电池组免于过度充电电流。当PV面板的输出功率低于50W时,由SEMA停用PV面板。当负载功率低于400W时,负载从电网而不是从电池组吸取能量,因为减少了开关损耗并且增加了电池组的循环寿命。

本研究的主要重要和独特的技术是提出的SEMA不同于类似的算法,包括所有可能的工作情况和一天之间所有工作情况之间的过渡的动态响应。 所提出的SEMA通过使用包括带宽中的PV,电池和负载功率的预定系统限制来评估系统参数,并且计算电池的SOC和充电/放电参考电流,包括适当地所有可能的工作情况。 提出的SEMA旨在帮助提高转换器和逆变器的效率,而不经常引入电池,并允许所有工作情况之间的平滑过渡。

电池电流计算是评估DC / DC升压输出功率,电池组的功率,负载组的功率和电池组电压。 根据测量值,电池组的充电和放电由IBAT REF确定。 在电池组的充电和放电时,通过两个等式计算IBAT REF电流。 电池组充电和放电电流(IBAT REF)见公式(4-3)

电池组放电功率

SEMA计算电池的充电状态(SOC),公式 (4.5)通过实时计算百分比。 SOC计数器是典型的库仑计。 将当前值作为输入,将其随时间积分并且每1800分频(每个实时2s采样一次,使1800个采样相当于3600s,其为1h)使得等于表示 从电池组中提取的安培-小时。 下一步是将该数量除以电池组的标称容量(Ah),在新电池的情况下,其是操作者的输入作为容量的数量。 输出必须从1中减去,并且它应该乘以100以表示充电状态。 该方程的输出值是随着时间图的SOC值,其示例在等式 (4.4)。

在本节中,对所提出的系统的所有工作情况进行

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