考虑电池运行状态的风电场储能容量优化配置

张小莲; 陈冲; 张仰飞; 郝思鹏; 张金华

doi:10.7500/AEPS20220113004

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考虑电池运行状态的风电场储能容量优化配置

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 考虑电池运行状态的风电场储能容量优化配置
- Optimal Configuration of Wind Farm Energy Storage Capacity Considering Battery Operation State
- 电力系统自动化 2022年46卷第18期页码：199-207
- 作者机构：
  
  南京工程学院电力工程学院，江苏省南京市 211167
- 作者简介：
  
  张小莲(1985—)，女，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：风力发电技术、微电网控制技术。E-mail：zhangxl530@163.com
  陈冲(1997—)，男，硕士研究生，主要研究方向：风力发电技术。E-mail：chench@88.com
  张仰飞(1970—)，男，博士，教授，主要研究方向：风力发电系统参数辨识。E-mail：zhangyf@njit.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52107098)
- DOI：10.7500/AEPS20220113004
  中图分类号：
- 收稿日期：2022-01-13，
  
  修回日期：2022-04-18，
  
  网络出版日期：2022-07-08，
  
  纸质出版日期：2022-09-25
- 稿件说明：
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张小莲,陈冲,张仰飞等.考虑电池运行状态的风电场储能容量优化配置[J].电力系统自动化,2022,46(18):199-207.

ZHANG Xiaolian,CHEN Chong,ZHANG Yangfei,et al.Optimal Configuration of Wind Farm Energy Storage Capacity Considering Battery Operation State[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(18):199-207.
张小莲,陈冲,张仰飞等.考虑电池运行状态的风电场储能容量优化配置[J].电力系统自动化,2022,46(18):199-207. DOI： 10.7500/AEPS20220113004.

ZHANG Xiaolian,CHEN Chong,ZHANG Yangfei,et al.Optimal Configuration of Wind Farm Energy Storage Capacity Considering Battery Operation State[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(18):199-207. DOI： 10.7500/AEPS20220113004.

摘要

在电池分组控制平滑风电功率的场景下，针对储能运行中的不平衡状态提出一种考虑电池运行状态的储能容量配置方法。基于反映不平衡状态的衰减指标构建容量配置优化目标，同时兼顾储能寿命、综合成本等影响容量配置的重要因素，构建储能容量配置的多目标优化模型，包括目标函数、约束条件等，并采用粒子群优化算法对该模型进行求解。通过对比现有储能配置方法，验证了所述方法在优化储能成本、使用寿命、电池不平衡状态等方面的有效性和优越性，并利用风-储实验平台进一步验证了该方法应用于实际系统的合理性及优势。

Abstract

In the scenario of wind power smoothing by battery grouping control

aiming at the unbalanced state in the energy storage operation

a configuration method for the energy storage capacity considering the battery operation state is proposed. Based on the attenuation index that is related to the unbalanced state

the optimization objective of the capacity configuration is constructed. Meanwhile

considering the important factors that affect capacity configuration such as energy storage life and comprehensive cost

a multi-objective optimization model of energy storage capacity configuration is constructed

including objective functions

constraints

etc. The model is solved by the particle swarm optimization algorithm. By comparing with the existing energy storage configuration methods

the effectiveness and superiority of the proposed method are verified

especially in optimizing the energy storage cost

service life and unbalanced state. The rationality and advantages of this method applied to the actual system are further verified by using the wind-storage experimental platform.

关键词

Keywords

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