减少弃风损失的储能容量和布局优化研究

doi:10.3969/j.issn.1000-7229.2016.06.004

摘要/Abstract

摘要：

针对我国大规模风电接入地区因系统调峰能力不足引起的大量弃风问题，提出采用大容量储能电池提高系统调峰能力、减少弃风损失的储能充放电策略。基于所提出的储能恒功率充放电策略，建立储能电站容量和布点优化的数学模型，并采用遗传算法进行求解。该模型以储能电站的投资和运行成本、网络损耗、调峰不足弃风及风电送出通道阻塞弃风损失之和最小为优化目标，考虑了储能电站的峰谷电价收益、计及了风力发电的碳减排效益，并满足电网的安全运行约束。最后，利用IEEE RTS79系统进行储能布局优化分析，验证了方法的有效性。应用该方法能够为解决大规模风电并网地区的弃风问题提供技术解决方案。

关键词: 弃风, 电池储能, 优化, 遗传算法

Abstract:

According to the wind power curtailment problem caused by the shortage of peak regulation capacity of power system with large-scale wind power integration in China， this paper proposes the charging and discharging strategy of energy storage battery with large capacity to improve the peak regulation capacity and reduce the wind power curtailment loss. Based on the proposed energy storage constant power charging and discharging strategy， we establish a mathematical model for capacity and layout optimization of energy storage power plants， and adopt genetic algorithm to solve the model. This model takes the minimum total costs as optimization objectives including the investment and operation costs of energy storage power plant， network loss， and the sum of wind power curtailment caused by the shortage of peak regulation capacity and wind power channel blocking.It also considers the benefits resuled from the electricity price gap between peak and valley periods and the benefits of carbon emission reduction of wind power， and meets the security operation constraints of power grid as well. Finally， we use IEEE RTS79 system to analyze the layout optimization of energy storage and verify the effectiveness of the method. The application of this method can provide technical solution scheme for the wind power curtailment problem in the area of large-scale wind power integration.

Key words: wind power curtailment, battery energy storage, optimization, genetic algorithm

中图分类号:

TM 721

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