风电场储能系统功率与容量优化配置研究

"这篇论文是2012年由湖北工业大学学报发表的工程技术类研究，主要探讨了风电场中储能系统的功率和容量优化配置。研究旨在通过最小化储能装置，实现风电场长时间的稳定输出。文章提出了一个以风电机组和储能装置输出功率波动标准差为指标的优化方案，并采用CPSO（粒子群优化）算法进行目标函数优化，从而为单台风力发电机组确定最优的储能装置配置。" 文章中提到的关键知识点包括： 1. **风电场储能配置**：随着风力发电并网对电力系统稳定性和经济性的影响日益显著，储能系统成为解决这一问题的有效手段。研究储能系统的功率和容量配置对于风力发电的稳定运行和效率提升至关重要。 2. **功率波动标准差**：储能系统配置的优化目标是减小风电机组有功功率输出的波动性。通过分析风电机组输出功率的标准差，可以评估其稳定性，并据此确定储能系统的最佳容量和功率。 3. **CPSO算法**：为了实现这一优化目标，研究者采用了基于粒子群优化算法的程序。CPSO是一种仿生优化算法，能有效地搜索多维空间，寻找全局最优解，用于确定储能装置的额定容量和功率的最优组合。 4. **储能容量计算**：文献中提到的其他方法，如基于风速概率分布和负荷恒定值的储能容量计算，以及根据电网要求和蓄电池运行约束的动态充放电策略，这些都为储能系统的配置提供了不同的视角。但本文提出的标准差方法更侧重于实际输出功率的平滑效果。 5. **经济性和稳定性**：储能系统的配置不仅要考虑经济效益，还要确保电力系统的稳定性。因此，文章在设计优化方案时，综合考虑了这两个因素。 6. **风电功率平抑**：储能系统的主要作用之一是平抑风电功率的不稳定性，提高风电并网的接纳能力。通过合理配置，储能系统能够有效地减少风电输出的波动，使其更接近于常规电源的稳定输出。 这篇论文提供了一种新的储能系统优化配置方法，通过功率波动标准差这一量化指标，结合CPSO算法，为风电场储能装置的设计提供了理论支持和实践指导。这种方法对于提高风电的利用效率，减少对电网的冲击，以及推动可再生能源的广泛应用具有重要意义。