标准化对新型储能产业的健康发展有重要意义。以“十四五”以来我国新型储能标准化领域的政策背景分析为起点,梳理当前国外新型储能标准化现状,总结我国标准化工作的发展优势和主要问题,开展标准化竞争格局及储能关键标准的指标对比分析,并对我国新型储能标准化工作提出发展建议。
西藏电网主网架为长链式弱互联结构,相对薄弱,系统调节能力不足,提高电网的主动支撑能力已成为西藏电网面临的迫切问题。基于此,提出部署构网型储能来提升电网电压和频率支撑能力的解决思路。首先,通过仿真,重点分析构网型储能的惯量响应和电压支撑能力,并与同步发电机进行对比分析;然后,结合构网型储能电站在西藏电网实际运行案例,验证构网型储能在弱电网中的电压和频率支撑功能,证明构网型储能是解决西藏电网支撑问题的主要手段。最后,提出构网型储能发展面临的机遇和挑战。
在可再生能源高比例并网的电力系统中,针对规模化储能单元在初始荷电状态(SOC)差异下充放电功率难以分配的问题,提出基于多智能体理论的储能电站精细化能量管理控制策略。对集中式布局的大型储能电站构建储能单元Agent控制架构,将储能变流器(PCS)充放电功率和SOC分别映射为粒子群优化(PSO)算法的速度与位置变量,建立考虑功率限值与SOC均衡约束的优化模型。仿真结果表明,所提策略能够实现储能电站内多个储能单元的精准管理,可以使初始状态不一致的单元在运行过程中逐步达到SOC均衡。
为推动新能源替代传统水电及燃气机组作为黑启动电源,提出基于改进微源电压与虚拟同步机的光储微电网黑启动控制策略。首先,通过调整下垂曲线空载电压幅值并限制升压时间,避免变压器磁通饱和引起的冲击电流;然后,在光伏逆变器中引入虚拟同步机控制,模拟传统同步发电机特性,提升光伏系统稳定性。最后,在MATLAB/Simulink中搭建光储微电网仿真模型并进行分析。结果表明,所提改进的电压控制可避免母线冲击电流并建立稳定电压,虚拟同步机控制增强光伏系统对外界波动的支撑能力,所提控制策略满足黑启动全过程要求。
针对电动汽车无序充电会导致配变总负荷峰谷差率增加的问题,提出基于峰谷分时电价时区的有序充电策略。建立电动汽车无序充电数学模型,采用蒙特卡罗模拟法估算电动汽车集群的无序充电负荷,以电网总负荷的峰谷差率最小为优化目标,采用遗传算法求解出最佳的谷电价时区。仿真结果表明,与无序充电相比,所提策略使电网总负荷的峰谷差率有效降低,当电动汽车数量为1 000辆、用户响应度为0.9时,有序充电时对应的总用电负荷峰谷差率相比无序充电时降低了14.6%,验证了所提策略的有效性。
针对不同规模电动汽车聚合商参与电力市场需求响应时的容量分配问题,提出一种响应电量优化分配策略。首先,采用蒙特卡罗模拟方法构建电动汽车聚合商容量预测模型;然后,建立电动汽车聚合商与配电网运营商之间的电价谈判机制;最后,基于演化博弈论的复制者动态理论,构建配电网运营商对各聚合商的响应电量分配策略模型。仿真结果表明,所提策略能够根据各聚合商的实际容量合理分配需求响应电量,显著降低了电网负荷波动,提升了电力系统运行的稳定性。
为了解决电解水制氢项目投资数额高、制氢功能实现与项目收益率矛盾突出的问题,快速推进制氢设备市场化应用,有必要进行电解水制氢系统配置优化经济性研究。对某1 000 Nm3/h 质子交换膜(PEM)制氢系统的两种系统配置方式按照3种不同制氢模式进行模型分析,比较制氢系统配置优化前后的氢气成本及盈利能力数据,研究符合项目投资条件的制氢系统配置方案。通过对3种制氢模型分析可知,制氢项目的收益情况受制氢系统组合形式影响,在制氢系统配置优化后平准化氢气成本可以下降约1~2元,资本金财务内部收益率可以提高约4%,可以很大程度上解决制氢项目盈利能力低的问题。
氢能具有清洁、高能量密度的特点,是可再生能源大规模消纳和能源清洁化利用的重要技术路径。针对光伏耦合电解制氢系统的经济性问题,提出一种基于不同电价的系统协同运行功率优化分配策略。建立光伏和碱性电解槽的数学模型,并分析电解槽产氢速率与功耗之间的非线性动态关系。在此基础上,以系统总收益最大化为目标,所提策略利用电价差异引导能量在并网售电与电解制氢之间进行动态分配。结果表明,所提策略能根据电价和光伏出力情况,有效优化功率分配,从而在不同时段均实现收益最大化,为光伏耦合制氢系统经济运行提供了技术支撑。
摒弃传统两级式充电架构中的直流母线设计,提出一种新型单级式飞跨电容直流充电模块方案。采用飞跨电容实现AC/DC功率解耦,构建脉动式三电平拓扑以取代传统两级架构。将主功率变换与有源脉动功率缓冲(PPB)功能集成于隔离型DC/DC变换器——双有源全桥(DAB)变换器中,实现输入与输出侧隔离,同时有效降低电压应力。最后,搭建1 kW样机,验证了理论分析与设计方案的合理性与可行性。所提方案为新能源充电桩提供了一种简化拓扑结构的解决方案,并为探索单级式拓扑的创新路径提供了参考。
光纤布拉格光栅(FBG)传感器正逐步成为提升锂电池荷电状态(SOC)估计精度的创新解决方案,而锂电池表面应变的位置和数量均会影响SOC的估计精度,提出一种基于序列前向选择(SFS)算法的多应变特征筛选方法。针对SFS算法在特征选择过程中存在的模型泛化能力波动问题,引入弹性网络(Elastic Net)与留一交叉验证(LOOCV)机制以提升特征筛选稳定性与模型的泛化性能,再利用遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络对锂电池SOC进行估计。实验结果表明,经特征筛选后,锂电池SOC估计的均方根误差(RMSE)降低至0.635%,平均绝对误差(MAE)为0.419%,拟合优度(R2)达0.999。所提方法为多位置FBG应变信号的特征筛选问题提出了解决思路,对基于光纤传感器的锂电池SOC高精度估计提供了技术参考。
