微电网中混合储能系统的功率分配和容量配置研究

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1、学校代号10532学号S150900681分类号TM73密级公开硕士学位论文微电网中混合储能系统的功率分配和容量配置研究学位申请人姓名李斐培养单位电气与信息工程学院导师姓名及职称黎灿兵教授学科专业电气工程研究方向微电网与储能系统论文提交日期2018年04月20日学校代号：10532学号：S150900681密级：公开湖南大学硕士学位论文微电网中混合储能系统的功率分配和容量配置研究学位申请人姓名：李斐导师姓名及职称：黎灿兵教授培养单位：电气与信息工程学院专业名称：电气工程论文提交日期：2018年04

2、月20日论文答辩日期：2018年05月21日答辩委员会主席：李欣然教授PowerDistributionandCapacityConfigurationOptimizationStrategyofHybridEnergyStorageSysteminMicrogridbyLIFeiB.E.(TianjinPolytechnicUniversity)2014AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMast

3、erofEngineeringinElectricalEngineeringintheGraduateschoolofHunanUniversitySupervisorProfessorLICanbingApril,2018学位论文原创性声明和学位论文版权使用授权书湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在

4、文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密□，在年解密后适用本授权书。2、不保密√□。（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：日期：年月日导师签名：日

5、期：年月日I微电网中混合储能系统的功率分配和容量配置研究摘要储能系统是保证微电网稳定运行的重要环节，应根据微电源发电特性、负荷特性、和天气条件的不同，满足微电网不同运行状态下对不同时间尺度功率和能量的需求。为此，微电网中的储能系统必须兼具较好的功率输出特性和一定的储能容量。在单一储能形式难以同时满足功率和能量需求的情况下，将具有不同优势的储能装置组成混合储能系统，是一种较好的解决方案。针对混合储能系统内部的功率分配问题，提出了自适应荷电状态（SOC）功率分配方法。该方法由一次分配和二次分配两步完成

6、，一次分配以储能系统的运行成本最低为优化目标，生成调度周期内所有储能元件的一次功率指令值，保证微电网长时间尺度下的能量平衡；二次分配以实时调整为目的，将等效负荷的实际功率需求与一次分配的差额作为指令值，由功率型储能元件来承担，保证微电网短时间尺度下的功率平衡。并通过将一次分配中功率型储能的SOC约束条件改进为自动调整的动态范围，来优化储能系统内部的一次分配指令。通过算例分析验证了该方法的有效性。针对混合储能系统的容量配置优化问题，考虑到微电网运行目标对储能系统成本的间接影响，建立了兼顾储能生命周期

7、成本和微电网运行经济性的容量配置优化模型。首先设计了滑动时间窗口方法来计算供电可靠性要求下的储能容量配置，然后以该方法计算下的储能容量作为优化模型的起始值，通过遗传算法和简化迭代算法求解出最佳容量配置和此时微电网的能量调度方式。通过算例分析验证了该方法的有效性。针对直流侧DC/DC变换器在传统PI控制下暂态响应速度慢、动态周期长的固有缺陷，将新兴的MPC控制方法加以反馈调节后应用于储能DC/DC变换器中，在实现其对直流母线电压支撑的作用基础上，改善其动态响应性能，实现对功率指令变化的快速追踪。而针

8、对交流侧DC/AC变换器（即逆变器），重新设计了下垂控制器中电压环的构成，使其集成了APF功能，能够有效降低并网电流中的谐波含量，避免大电网遭受谐波污染。通过仿真分析验证了所提方法的有效性。综上，本文面向混合储能系统在微电网中的应用技术需求，详细设计了不同类型储能装置之间的功率分配方法，以及混合储能系统的容量配置优化方法；并根据储能系统不同的控制目标，提出了储能变换器的相应控制策略，改善了储能系统的动态性能和微电网的集成工作效率。关键词：混合储能；功率分配；容量配置；模型预测控制；