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李志军,郭燕龙,苗庆玉.基于解析法的高比例可再生能源系统惯量支撑储能配置[J].电测与仪表,2023,60(11):11-18.
LI Zhijun,GUO Yanlong,MIAO Qingyu.High proportion of renewable energy storage system for inertial support energy storage configuration based on analytical method[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2023,60(11):11-18.
基于解析法的高比例可再生能源系统惯量支撑储能配置
High proportion of renewable energy storage system for inertial support energy storage configuration based on analytical method
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2023.11.002
中文关键词:  储能配置  解析法  虚拟惯量  概率分布
英文关键词:energy storage configuration, analytical method, virtual inertia, probability distribution
基金项目:国家自然科学基金(U202A201284)
        
作者中文名作者英文名单位
李志军LI Zhijun省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室;河北工业大学
郭燕龙GUO Yanlong省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室;河北工业大学
苗庆玉MIAO Qingyu省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室;河北工业大学
摘要点击次数: 781
中文摘要:
      高比例可再生能源系统需要适宜的储能平抑其不确定性,但现有储能配置方法大多依赖于离线或仿真计算技术,计算成本较高、效率低,难以满足复杂多变新型电力系统实时调度的需求。针对这一问题,提出了一种新型的基于解析法的系统惯量支撑储能配置方法。建立了系统等效负荷概率分布模型用于求解传统机组期望发电量及同步概率,同时建立了以风电场为代表的可再生能源同步概率模型,实现了可再生能源和传统发电机组对系统惯量不确定性影响的充分表征,在此基础上求解了系统期望惯量;根据RoCoF约束求解需求惯量,并根据系统惯量的缺失值设计实现了储能功率配置,在保证系统RoCoF指标的基础上提升了计算效能。在IEEE 39节点系统中对所提方法进行了验证,结果表明了所提方法的有效性。
英文摘要:
      A high proportion of renewable energy system needs appropriate energy storage to reduce its uncertainty, however, most of the existing energy storage configuration methods rely on off-line or simulation technology, which has the shortcomings of high calculation cost and low efficiency, and is difficult to meet the real-time scheduling requirements of complex and variable novel power system. To solve this problem, a new system inertia support energy storage configuration method based on analytical method is proposed. In order to fully represent the uncertain effects of renewable energy and traditional generators on system inertia, the system equivalent probability distribution model is established, to solve the expected power generation and synchronization probability of traditional generators. Synchronization probability model of renewable energy represented by wind farm is established. Expected inertia of system is solved on this basis. The demand inertia is solved according to RoCoF constraints, and the energy storage configuration is designed and realized through the missing value of the system inertia. The proposed method is verified in an IEEE 39 node system, results show the effectiveness of the proposed method.
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