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图9 储能及机组响应ACE曲线
Fig. 9 Energy storage and unit response ACE curves
图10 某时刻荷电状态值变化
Fig. 10 SOC change at a certain time
SOC进行统计,可得图11中的SOC概率分布图,其统计结果为:SOC落在区间[0.2,0.8]的概率为94.25%,落在区间[0.1,0.9]的概率为98.04%,储能系统的SOC可以满足其被分配的调频指令能量需求,且利用率较高,证明本文的容量配置结果合理。
图11 荷电状态概率分布图
Fig. 11 SOCprobability distribution graph
5 结论
本文基于EEMD方法分解ACE信号,基于净效益期望最大选择最优滤波阶数,实现AGC过程中火-储联合调度调频储能容量优化配置。该方法在弥补传统分解手段不足的基础上,能同时满足调节效果和经济性的要求。算例结果表明,滤波阶数越大调频效果越好,但储能建设费用过高,储能系统利用率降低;而滤波阶数设置过小,则达不到所需调频效果;滤波阶数的选择与系统的历史ACE波动性和电网调频机组性能密切相关,需要根据不同的电网分别进行估算,不存在固定值。
采用本文所提方案,各电网在确定储能容量配置时,应对全年的典型日ACE进行综合考虑,结合电网已有调频机组特性,根据净效益期望合理的设置储能容量,从而在提高电网频率稳定性的基础上,提高储能运行经济性,为储能电站的建设提供理论指导,避免储能电站盲目扩建。
贾燕冰1, 郑晋1, 陈浩1, 严正2, 王金浩3, 常潇3
1.电力系统运行与控制山西省重点实验室(太原理工大学),山西省 太原市 030024
2.电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学),上海市 闵行区 200240
3.国网山西省电力科学研究院,山西省 太原市 030012
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