源网荷储互动调控对降低可再生能源发电弃电率的应用分析

doi:10.19799/j.cnki.2095-4239.2020.0201

储能科学与技术 ›› 2020, Vol. 9 ›› Issue (S1): 39-44.doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2020.0201

源网荷储互动调控对降低可再生能源发电弃电率的应用分析

陆克^1,²(), 李海山^1,², 孟琳^1,²()

^1.青海百能汇通新能源科技有限公司，青海海东 810600
^2.北京百能汇通科技股份有限公司，北京 101102

收稿日期:2020-06-02 修回日期:2020-07-03 出版日期:2020-12-05 发布日期:2020-12-02
通讯作者: 孟琳 E-mail:luke@zbestpower.com;lmeng@zbestpower.com
作者简介:陆克（1975—），男，工程师，研究方向为电化学储能，E-mail：luke@zbestpower.com
基金资助:
青海省自然科学基金项目(2019-ZJ-926)

Analysis of the reduction of discard rate for renewable energy power with “Generation-Grid-Load-Storage” interactive control

Ke LU^1,²(), Haishan LI^1,², Lin MENG^1,²()

^1.Qinghai Baineng Huitong New Energy Technology Co. Ltd. , Haidong 810600, Qinghai, China
^2.Beijing Baineng Huitong New Energy Technology Co. Ltd. , Beijing 101102, China

Received:2020-06-02 Revised:2020-07-03 Online:2020-12-05 Published:2020-12-02
Contact: Lin MENG E-mail:luke@zbestpower.com;lmeng@zbestpower.com

摘要/Abstract

摘要：

可再生能源发电装机容量快速增加，可再生能源发电的弃水率、弃风率、弃光率维持在高位，而通过源网荷储互动调控对可再生能源、电网、储能和柔性可控负荷的一体化协调控制，可以有效减少可再生能源电站的弃水率、弃风率、弃光率，提升可再生能源的利用效率。首先论述了可再生能源发电的特性，然后探讨了储能系统和柔性可控负荷的应用特点；并建立源网荷储互动控制模式，最后提出快速、有效增强源网荷储的控制与调节性能的控制策略，最大限度的降低可再生能源发电的弃电率。

关键词: 源网荷储, 可再生能源, 弃水率, 弃风率, 弃光率, 互动调控

Abstract:

The discard rates of water, wind, and photovoltaic for renewable energy power are high for many years due to the fast growth of installed capacity for renewable energy power. The "Generation-Grid-Load-Storage" interactive control is an effective way to use the integrated coordinated control to decrease the discard rate of water, wind, and photovoltaic, and to improve the energy utilization efficiency. In this paper, the characteristics of renewable energy power are presented, The application of storage system and flexible controllable load is also discussed. Besides, the control mode of "Generation-Grid-Load-Storage" is proposed, Finally, to reduce the discard rate of renewable energy power, the improvement of "Generation-Grid-Load-Storage" interactive control with a rapid response is given.

Key words: generation-grid-load-storage, renewable energy, discard rate of water, discard rate of wind, discard rate of photovoltaic, interactive control

中图分类号:

TM 911

陆克, 李海山, 孟琳. 源网荷储互动调控对降低可再生能源发电弃电率的应用分析[J]. 储能科学与技术, 2020, 9(S1): 39-44.

Ke LU, Haishan LI, Lin MENG. Analysis of the reduction of discard rate for renewable energy power with “Generation-Grid-Load-Storage” interactive control[J]. Energy Storage Science and Technology, 2020, 9(S1): 39-44.

图/表 8

图1

图2

图3

图4

图5

图6

图7

图8

参考文献 7

1	杨月, 钟良, 王为人, 等. 泛在电力物联网建设下消纳弃风弃光资源的储能系统综述[J]. 中外能源, 2019, 6(24): 92-99.
	YANG Yue, ZHONG Liang, WANG Weiren, et al. Overview on energy storage system for accommodation of wind and photovoltaic power curtailment under the construction of ubiquitous power internet of things[J]. Sino-Global Energy, 2019(6): 92-99.
2	潘华, 梁作放, 薛强中, 等. 虚拟电厂中储能技术及其作用[J]. 山东电力, 2018, 7: 55-61
	PAN Hua, LIANG Zuofang, XUE Qiangzhong, et al. Application of energy storage technology in virtual power plant[J]. ShanDong Electric Power, 2018, 7: 55-61.
3	曾明, 杨雍琪, 刘敦楠, 等. 能源互联网"源网荷储"协调优化运营模式及关键技术[J]. 电网技术, 2016, 40(1): 114-124.
	ZENG Ming, YANG Yongqi, LIU Dunman, et al. "Generation-Grid-Load-Storage" coordinative optimal operation mode of energy internet and key technologies[J]. Power System Technology, 2016, 40(1): 114-124.
4	任德江, 吴杰康. "源网荷储"协同的园区微电网优化调度[J]. 广东电力, 2018, 31(7): 16-23.
	REN Dejiang, WU Jiekang. Optimized dispatching for park microgrid considering source-grid-load-storage coordination[J]. Guangdong Electric Power, 2018, 31(7): 16-23.
5	童小娇, 尹昆, 刘亚娟, 等. 包含可控负荷的微电网经济调度[J]. 电力自动化设备, 2015, 35(10): 21-28.
	TONG Xiaojiao, YIN Kun, LIU Yajuan, et al. Economic dispatch for microgrid with controllable loads[J]. Electric Power Automation Equipment, 2015, 35(10): 21-38.
6	殷树刚, 张宇, 拜克明. 基于实时电价的智能用电系统[J]. 电网技术, 2009, 33(19): 11-16.
	YIN Shugang, ZHANG Yu, BAI Keming. A smart utilization system based on real-time electricity prices[J]. Power System Technology, 2009, 33(19): 11-16.
7	徐辉, 焦阳, 蒲雷, 等. 计及不确定性和需求响应的风光燃储集成虚拟电厂随机调度优化模型[J]. 电网技术, 2017, 41(11): 3590-3597.
	XU Hui, JIAO Yang, PU Lei, et al. Stochastic scheduling optimization model for virtual power plant of integrated wind-photovoltaic-energy storage system considering uncertainty and demand response[J]. Power System Technology, 2017, 41(11): 3590-3597.

[1]	胡旭, 江涵, 张锐. 沙特能源转型及氢能发展展望[J]. 储能科学与技术, 2022, 11(7): 2354-2365.
[2]	刘坚. 适应可再生能源消纳的储能技术经济性分析[J]. 储能科学与技术, 2022, 11(1): 397-404.
[3]	曹建军, 王俊, 张利勇, 刘亚奇, 凌浩恕, 王亮, 徐玉杰, 周学志, 陈海生. 蓄热技术对可再生能源分布式能源系统的效益分析[J]. 储能科学与技术, 2021, 10(1): 385-392.
[4]	郭定域, 蒋峰景, 张竹涵. 铁基氧化还原液流电池研究进展及展望[J]. 储能科学与技术, 2020, 9(6): 1668-1677.
[5]	丁倩, 曾平良, 孙轶恺, 徐辰婧, 徐振超. 一种考虑可再生能源不确定性的分布式储能电站选址定容规划方法[J]. 储能科学与技术, 2020, 9(1): 162-169.
[6]	陈启梅, 郑春晓, 李海英. 基于文献计量的储能技术国际发展态势分析[J]. 储能科学与技术, 2020, 9(1): 296-305.
[7]	孙雯雯, 徐玉杰, 丁捷, 李瑞民, 凌浩恕, 谭雅倩, 陈海生. 高原高寒地区可再生能源与储能集成供能系统研究[J]. 储能科学与技术, 2019, 8(4): 678-688.
[8]	李瑞民, 张新敬, 徐玉杰, 孙雯雯, 周学志, 郭丛, 陈海生. 风光互补系统中混合储能容量优化配置研究[J]. 储能科学与技术, 2019, 8(3): 512-522.
[9]	苏伟, 张亦弛, 魏增福, 徐凯琪, 钟国彬. 合理制定储能产业扶持政策,引导产业健康发展[J]. 储能科学与技术, 2018, 7(S1): 26-33.
[10]	刘冰1，张静2，李岱昕2，宁娜2. 储能在发电侧调峰调频服务中的应用现状和前景分析[J]. 储能科学与技术, 2016, 5(6): 909-914.
[11]	曹翊1，王永刚2，王青1，张兆勇1，车勇1，夏永姚2，戴翔1. 水系钠离子电池的现状及展望[J]. 储能科学与技术, 2016, 5(3): 317-324.
[12]	霍现旭, 王靖, 蒋菱, 徐青山. 氢储能系统关键技术及应用综述[J]. 储能科学与技术, 2016, 5(2): 197-203.
[13]	宋鹏翔, 赵波, 杨岑玉, 王乐, 金翼, 杨士慧. 利用捕集CO₂制燃料化学品储存可再生能源电力的能效分析与评价[J]. 储能科学与技术, 2016, 5(1): 78-84.
[14]	王志文, 熊伟, 王海涛, 王祖温. 水下压缩空气储能研究进展[J]. 储能科学与技术, 2015, 4(6): 585-598.
[15]	宋鹏翔, 丁玉龙. 化学热泵系统在储热技术中的理论与应用[J]. 储能科学与技术, 2014, 3(3): 227-235.

源网荷储互动调控对降低可再生能源发电弃电率的应用分析

Analysis of the reduction of discard rate for renewable energy power with “Generation-Grid-Load-Storage” interactive control

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 8

参考文献 7

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价