舒立[1]2000年在《飞轮蓄能系统的建模及仿真研究》文中认为飞轮蓄能系统可以用作电动车、核聚变实验装置、电子计算机不间断电源、电力系统稳定化装置、钢铁工业稳定电源等。本文在广泛调研的基础上，对飞轮蓄能系统的结构、运行模式及控制模式等方面进行了分析研究。由于飞轮蓄能系统用的高速电机应该兼有高效率的电动机和发电机的特性，本文将轴向叠片各向异性转子磁阻电机与其它电机进行了比较分析，论证了使用轴向叠片各向异性转子磁阻同步电机作为飞轮/电动机/发电机的可行性和优越性。并且，推导了轴向叠片各向异性转子磁阻同步电机的参数计算公式，在此基础上，建立了系统的数字模型，并使用matlab语言编制程序对系统进行了数字仿真。仿真结果表明，系统快速建立电压过程受电机直、交轴电感参数和激磁电容的影响，可通过调整电机参数和激磁电容的大小来缩短建立电压的时间。在电机参数确定的情况下，调整选择合适的激磁电容值，可以使建立电压的时间较短且输出功率较大。考虑到实际中磁场饱和，仿真中粗略计及d轴磁场的饱和，结果表明输出电压基本稳定。
崔金涛[2]2011年在《风电并网中分布式蓄能技术的研究》文中进行了进一步梳理风能是一种清洁的可再生能源。我国风力资源丰富,风电在我国具备充分发展的自然条件。但风能具有随机性、间歇性的特点,可调度性、稳定性较差,因此风电场难以发出稳定的电能。我国风电装机容量逐年快速增加,大型风电场不断建立,风电容量在电力系统中所占比例逐渐增加,其对电网的影响日益显著。大型风场一般处于边远地区或海上,远离负荷中心,大规模的风电并网将会对电网的电能质量和电网稳定性产生影响,甚至会制约风电场的装机并网容量,这成为影响风电发展的不利因素。因此,使风电场发出的电能高效、稳定地供给负荷中心显得尤为重要。本文提出利用分布式蓄能系统来减小风电并网对电网的影响,提升电能质量和电网稳定性,同时使风能的利用率最大化。本文主要从蓄能系统和风力发电机组的建模、蓄能系统效果的仿真、分布式蓄能系统的协调运作和其应用前景的探讨等四个方面进行了研究,主要工作包括：(1)概述我国风力发电的现状、风力发电的特点、风电并网对电网的影响以及目前国内外风电蓄能系统的研究现状,并提出分布式蓄能系统的构想。(2)对蓄能系统和风力转化系统的特性进行数学分析,并建立其模型,然后借助Matlab/Simulink软件,对传统的集中式蓄能系统和本文提出的分布式蓄能系统应用于风电场的效果进行仿真实验,分析比较两者的特点后得出结论,并初步讨论了蓄能系统的容量选取问题。(3)将分布式蓄能系统的协调看成有约束的多目标优化问题,引入多元统计分析方法和多目标进化算法,分析多个蓄能装置之间存在的交互影响,对多个蓄能系统的运行进行协调。(4)对分布式蓄能系统的应用前景进行探讨,并提出今后有待进一步展开的工作。
王萌[3]2013年在《压缩空气储能系统建模与全生命周期3E分析与比较研究》文中指出随着新能源技术迅速发展,风能等可再生能源并网比重的日益提高,传统电网削峰填谷需求的日益增加,为保证电力系统的稳定平衡,需要解决风能等新能源发电的波动性问题以及电网峰谷差增大问题。电网级大规模储能技术是解决上述问题的有效方法。压缩空气储能(CAES)技术因具有占地面积小、负荷范围大、成本相对较低、运行维护费用少等优点,是一种有发展前景的大规模储能技术。本文参考相关文献设计并建立了压缩空气储能系统模型,该系统分蓄能子系统和发电子系统两部分,采用流程模拟软件ASPEN分别对两子系统进行模拟,得到压缩空气储能系统的主要性能参数,在模拟结果的基础上建立了压缩空气储能系统的全生命周期评价模型。全生命周期评价(LCA)模型分别从能量利用效率、环境影响、经济性(3E)三个方面对压缩空气储能系统的表现进行评估,结果表明,风电购电电价和天然气价格是影响压缩空气储能电站单位发电成本的主要因素,并针对主要影响因素进行敏感性分析。为使压缩空气储能系统全生命周期评价结果具有可比性,本文采用相同的方法,选取同容量级别的抽水蓄能电站建立了全生命周期评价模型,并对抽水蓄能电站进行3E评价。将压缩空气储能技术和抽水蓄能技术的生命周期评价结果比较,得到以下结论：压缩空气储能技术的电量转换效率和抽水蓄能技术相当；由于压缩空气储能系统发电过程采用天然气作为燃料,生命周期碳排放比抽水蓄能系统高,但与传统燃气轮机发电相比其单位发电量碳排放较低；压缩空气储能电站成本和运行维护费用比抽水蓄能电站低。此外,燃料价格较高将是压缩空气储能技术未来在中国发展的重大瓶颈。
刘文毅[4]2008年在《压缩空气蓄能（CAES）电站热力性能仿真分析》文中研究表明我国电网装机容量增长迅速,电网调峰问题十分突出,调峰有赖于蓄能技术的发展。各蓄能技术各有特点,其中压缩空气蓄能(CAES)电站具有经济性好,负荷范围大等优点,在北京市自然科学基金(No. 3053019)和国家自然科学基金(No.50476069)的支持下,针对CAES电站进行了以下的研究工作:针对CAES电站蓄能子系统流程结构特点以及各部件的动态特性,基于模块化建模思想,研究提出系统的稳态和动态仿真模型。对某一实例进行了不同负荷稳态工况和动态仿真计算,并用MATLAB绘制了仿真曲线,得出结论:在压缩空气存贮过程中,贮气室压力由30bar增大到144bar,压气机流量由411.2kg/s减小到403.7kg/s,压缩空气耗功由412.8kJ/kg增大到706kJ/kg。针对CAES电站发电子系统流程结构特点以及各部件的动态特性,研究提出系统的稳态和动态仿真模型。对某一实例进行了设计工况、不同负荷稳态工况和动态工况的仿真计算,绘制了仿真曲线,并把CAES电站的变工况性能和燃气轮机电站的变工况性能进行了对比分析。得出结论:燃气透平在100%~40%负荷范围内变化时,燃气轮机电站热效率从33.8%降低到0, CAES电站能量转化系数在定燃气温度时为53.6%~49.5%,定流量时为53.6%~34.3%。基于能的“品位对口、梯级利用”原则和侧重从CAES电站特点出发,提出了系统设计优化方法,进行了CAES电站的系统集成与优化,并进行了热经济性的计算。以7E燃机为核心的CAES电站,功率提高到简单燃机电站功率的2.39~3.33倍,能量转化系数为38.2%~54.4%。建立了CAES电站静态效益计算模型,并结合动态效益评估,得到1200MW装机容量CAES电站不考虑峰谷电价差时,年综合经济效益约15.50亿元/年。根据电力负荷变化特性,基于分散能量系统的微型CAES发电可采用不同的运行模式,不同模式净功率范围为-155.9~152.45kW。针对某商业用户某年的电力需求,根据总费用法,得出结论:利用低谷电力压缩空气,而在电力峰值负荷时用压缩空气发电要比在电网购电节省19.2%费用。基于模糊识别理论,研究提出了包括经济性、环保性、污染物排放等指标的微型CAES发电的综合评价数学模型,并进行计算评价,可知,若用可再生能源发电压缩空气,微型CAES发电综合性能最优。
焦健[5]2013年在《基于模糊控制的风水互补发电系统建模与仿真》文中研究指明风能是大自然中取之不尽、用之不竭的一种可再生的清洁能源。科学、合理、有效地利用风能具有重要的生态价值和经济价值，是我国国民经济转型的重要课题。然而，由于风力受天气、地形和季节等多种因素的影响，利用风力发出的电能具有很大的随机性和波动性，功率输出不稳定，电能质量很差，这种电能一旦进行并网发电将对电网造成极大的冲击，是不能直接进行并网供用户使用的。正是风电的这种波动性，直接影响了风电的大规模应用。本文使用风水互补发电的思想，将水电站作为风电的储能环节，当风能大时，减小水力发电的发电量，使水能存储在水坝中，变相存贮了风能；当风能较小时，提高水力发电的发电量，形成风力水力互补发电，最终将稳定的电能输送至用户。这种互补方式能够抑制风能的波动性，实现大规模的复杂风水联合发电，为风能的大规模应用提供了理论依据。由于风力发电的随机性和非线性，因此不能使用经典控制理论对其进行控制，本文将模糊控制的理论应用到风力水力互补发电系统，设计了模糊控制器，使系统的输出功率基本恒定，满足电网的需求。本文设计了基于模糊控制器的风力水力互补发电系统，建立了风电、水电的数学模型并使用模糊数学工具对模糊控制器进行了数学建模，并在此基础上利用MATLAB软件中的Simulink工具箱对该系统进行了仿真，取得了良好的效果。仿真结果表明，基于模糊控制器的风力水力互补发电系统可以很好的解决风力发电波动性大的问题，可以输出稳定的功率供电网使用，为风电的大规模应用提供了可行的解决方案。
曹文斌[6]2017年在《飞轮蓄能式液压抽油机能量回收再利用研究》文中进行了进一步梳理抽油机是油田采油的主要生产设备,当前我国油田作业领域的主力军依然是游梁式抽油机。但随着油田开采,我国稠油开采的环境特点促使抽油机朝着长冲程、大载荷、节能性好、冲程易控可调等方向发展。游梁式抽油机面对这些要求显得不足,液压抽油机将会逐渐成为油田作业领域的主力军。节能型液压抽油机利用二次调节静液传动技术,运用二次元件泵马达与能量存储元件的组合构成能量回收再利用的模块。本文所研究的飞轮蓄能式液压抽油机为二次元件泵马达与储能元件飞轮的组合,通过对与电机相连的变量泵与飞轮相连的泵马达的调控实现对抽油杆势能的回收再利用。首先,根据飞轮蓄能式液压抽油机液压系统原理在AMEsim中搭建液压系统模型;设计恒功率可调的恒功率变量泵的控制策略,以及主轴转速改变情况下的流量控制泵马达的控制策略;并设计液压缸流量控制策略来满足抽油机冲程要求,通过仿真结果验证各元件的性能效果。其次,确定电机最优功率匹配原则,分析在上下行程工况中电机功率、泵马达功率、液压缸所带负载功率三者之间的关系,得出电机最优功率的影响因素。当外负载在各个工作循环中变化时,设计以飞轮转速为反馈信号的电机最优功率调控的闭环调控控制策略。最后,通过模糊PID控制来优化泵马达的流量特性曲线,从而减小抽油杆在工况切换时的速度波动,最终达到优化抽油机抽油杆速度特性曲线的目的。
任永文[7]2012年在《基于AMESim的并联式液压制动能量再生系统建模与仿真》文中研究指明在“节能环保”呼声高涨的今天，面对金融危机、油价高涨和日益严峻的节能减排压力，大力发展新能源汽车成为世界汽车工业竞争的一个新焦点，各类新能源技术的研发如雨后春笋般涌现。显然，新能源汽车不可能一蹴而就，混合动力汽车则应运而生。液压混合动力技术虽然起步较晚，但液压技术作为一项安全、可靠、节能、环保、价格廉价的成熟技术，运用到城市客车节能减排研究中可谓取长补短，相得益彰。城市客车装备液压制动能量再生与辅助驱动系统可在车辆减速或制动时回收车辆的动能，储存在液压蓄能器中；当车辆起步或加速时，液压蓄能器释放油液高压推动马达，为车辆提供驱动力，保证发动机在低速重载运行时也能保持较低的燃油消耗率。针对城市客车起步、减速、加速、制动频繁，载荷变化大，车速低，运行时间长等特点提出的并联式液压制动能量再生与辅助驱动系统，以其瞬时功率大、蓄能持久稳定、对原车辆改动小、装配维修简单等特点正逐步受到青睐。本课题主要研究并联式液压制动能量再生与辅助驱动城市客车的动力匹配和仿真分析。通过分析制动能量再生与辅助驱动系统的原理和该型客车的典型运行工况，利用“多领域系统仿真集成平台”建立了系统各部分子模型和整车模型，制定了两种动力源的驱动力分配策略，并对液压系统和整车性能进行了仿真分析。主要做了如下工作：1、分析了混合动力车辆的飞轮、蓄电池和液压蓄能器三种蓄能形式以及串联式、并联式、混联式和轮边式四种基本传动形式，保持生产延续性并兼顾车辆常规动力性以及燃油经济性，最终确定了并联式液压制动能量再生与辅助驱动城市客车为本课题的研究对象。2、根据能量守恒定律以及车辆的驱动平衡方程、转矩平衡方程和功率平衡方程，推导出蓄能器压力、有效容积和二次元件排量与整车参数、制动时车速之间的关系方程，指导了蓄能器和二次元件的选型。3、利用AMESim R9多领域系统集成建模仿真的优势，建立了传统动力客车、转矩耦合器、液压制动能量再生与辅助驱动系统子模型以及整车模型，并针对城市客车的几种典型运行工况进行了仿真分析。4、仿真时采用发动机和液压辅助驱动系统分时驱动策略，使车辆不仅具有良好的动力特性，还大大减少了发动机在非燃油经济区的运行时间；仿真时采用分层制动控制策略：轻度制动由液压制动能量再生系统单独完成；紧急制动由机械摩擦制动器单独完成；中等强度制动时，两套系统联合制动，保证了制动强度，显著提供了制动能量回收效果。5、分析仿真结果，确定蓄能器最低工作压力160bar，二次元件排量120cc/rev，保证客车具有常规的动力特性的同时最大限度的回收制动能量和提供辅助驱动力。
胡昀[8]2013年在《风力发电储能技术及智能调度方法研究》文中进行了进一步梳理风能本身就具有随机性高、可控性差的缺点,会造成输入电网功率的无规则波动,加之风电投入电网的比重也越来越大,为整个电力系统正常、稳定运行造成了很大压力。本文研究认为,为风电场配置储能系统不仅能用来平滑风电场的输出功率,使风力发电机组在一定程度上作为调度机组单元运行,并且随着电力市场的改革深入,实行峰谷电价政策,也可达到提高风电场运行经济效益的目的。本文以风电开发前景为背景,阐述了风电大规模并网的现状,在研究了储能技术的发展后,提出为风电场配置抽水蓄能系统加以改善,并进行风电—抽水蓄能联合系统智能调度研究。建立了两组多目标模型对联合系统的调度运行进行考察,第一组以风电场输出有功功率平滑和联合系统的经济收益为模型；第二组模型不仅从另一方面描述了风电—抽水蓄能联合系统的效益模型,而且还考虑到了风电场输出功率与电网要求输入功率之间的误差引起的罚款。在基于两组优化模型的基础上,本文采用了基于模糊优化的多目标进化算法对风电—抽水蓄能联合系统的两组多目标优化模型组进行了优化仿真计算,仿真结果表明风电场在配置抽水蓄能系统后,经济效益指标、功率平滑指标等均有不同程度的提高。仿真结果分析当中,还将两组模型的单目标优化结果和利用FMOEA得到的多目标优化结果进行对比,可以看出在两个优化目标相互矛盾、不能同时最优的情况下,采用多目标优化策略可以实现多个目标间协调最优,这种多目标优化策略若应用于该联合系统的调度,将有利于提高风电在电力系统中的份额,促进风电产业发展。
陈志强[9]2012年在《风电与抽水蓄能互联系统稳定与控制》文中研究表明在风能资源利用中,由于风力发电机组的运行特性,风电比重的上升会带来电网的调峰、调频压力增大,电网无功负担加重,引起电压波动,电网长距离送电技术要求和电网运行成本增大等影响,而抽水蓄能电站具有对负荷变化反应快速、调节灵活,调峰、填谷、调频、调相和事故备用的运行性能好等优越性。因此将风电与抽水蓄能互联系统协调运行能间接地将风电接入电网,或将多余的风电转换成水能存蓄起来,提高风能利用率的同时降低大比重风电对电网稳定性的影响,使风能资源得到最大化的开发利用。论文针对风电与抽水蓄能互联系统的稳定与控制在下面几个方面展开了研究：首先简要阐述了风电与抽水蓄能互联系统研究背景、意义和基本概念,并对目前国外和国内学者对风电与抽水蓄能互联系统的研究现状做了重点介绍。其次,对风电与抽水蓄能互联系统数学模型和含风电电力系统的潮流计算进行了研究。风力发电机组数学模型分别对风力机、轴系、桨距角控制、异步发电机进行了建模,抽水蓄能系统数学模型则分别针对其发电工况和抽水工况进行了建模。接着,分别针对含有风电的无穷大系统、风电与抽水蓄能互联系统发电工况和抽水工况稳定性进行了详尽的小干扰特征值和状态变量参与因子分析,以评估风电机组对电力系统稳态运行的影响程度。在稳定分析中也针对风电接入电力系统后的静态稳定和暂态稳定性能,根据非线性数学模型进行单风电无穷大系统、风电与抽水蓄能互联系统发电工况和抽水工况在风速变化和网络故障情况下的时域仿真分析,以研究风电与抽水蓄能互联系统对电力系统稳定运行的动态影响。最后,针对单风电无穷大系统桨距角,风电与抽水蓄能互联系统单桨距角控制和桨距角水门同时控制,利用线性最优控制理论和滑模变结构控制理论分别设计了桨距角和桨距角水门控制器,并仿真验证了两种控制器对于风速变化和短路故障皆具有良好的稳定控制性能。
许果栗[10]2012年在《交通节能照明设施控制系统研究》文中认为能源是国家经济、社会发展和提高人民生活水平的物质基础，能源问题是一个关系国计民生的重要问题。随着科学技术的飞速发展，经济水平的不断提高，人类对能源的需求也在日趋增长。随着能源需求量的日趋增大，人类被随之而来的能源危机、环境污染所困扰。太阳能与其他能源相比具有来源广泛、开发简单、安全、无污染等一系列优点，从而得到各国的重视。但光伏系统尤其是离网光伏系统一直存在转化效率低、化学蓄能设备对环境二次污染等问题。因此，提高离网光伏系统的光-电转化率、消除蓄能设备的二次污染，对光伏系统的推广具有相当重要的意义。本文从交通节能照明的角度对光伏离网照明系统进行了以下方面的研究：①对交通照明系统主要组成部分进行了介绍与分析。通过对LED照明系统、光伏电池、逆变器、储能系统的介绍与最新进展的分析，提出了基于异步电动机的飞轮储能光伏照明系统。本系统的储能部件采用基于异步电动机的飞轮储能系统，一方面有效的解决了传统化学储能设备所带来的二次污染问题，另一方面相对于传统化学储能设备，采用异步电动机的飞轮蓄能系统具有寿命长、能效高的优点；②对光伏电池的特性进行分析，建立了光伏电池的数学模型。对光伏系统最大功率控制的原理和方法进行了介绍与分析。针对交通运输节能照明系统的特点选择出适合本系统的最大功率点控制方法；③对最大功率点控制扰动观察法与Boost电路进行了详细的分析与研究。对电路中的旁路电容、电感、储能电容进行了分析并建立数学模型；④在外界环境稳定时，扰动观察法存在占空比超调现象，从而造成输出功率不稳定。本研究使用时域分析法，建立扰动时旁路电容两端电压变化的数学模型。利用建立的数学模型对定步长扰动观察法和变步长扰动观察法中存在的占空比超调情况进行了详细分析，最终提出一种改进型的扰动观察法，使系统在降低纹波电流、纹波电压的同时，既能在外界环境变化时有较快的响应速度又能在外界环境稳定时有较为稳定的输出功率；⑤对异步电动机控制原理与控制策略进行了介绍，针对交通节能照明系统特点，选择直接转矩控制作为异步电机调速策略。将光伏发电部分与飞轮储能部分相结合，最终实现飞轮电池的充放电控制；⑥通过MATLAB的SIMULINK仿真，证明了理论的正确性与可行性，为下一步实际运用打下了基础。
参考文献：
[1]. 飞轮蓄能系统的建模及仿真研究[D]. 舒立. 华北电力大学. 2000
[2]. 风电并网中分布式蓄能技术的研究[D]. 崔金涛. 山东大学. 2011
[3]. 压缩空气储能系统建模与全生命周期3E分析与比较研究[D]. 王萌. 华北电力大学. 2013
[4]. 压缩空气蓄能（CAES）电站热力性能仿真分析[D]. 刘文毅. 华北电力大学（北京）. 2008
[5]. 基于模糊控制的风水互补发电系统建模与仿真[D]. 焦健. 东北石油大学. 2013
[6]. 飞轮蓄能式液压抽油机能量回收再利用研究[D]. 曹文斌. 燕山大学. 2017
[7]. 基于AMESim的并联式液压制动能量再生系统建模与仿真[D]. 任永文. 吉林大学. 2012
[8]. 风力发电储能技术及智能调度方法研究[D]. 胡昀. 兰州理工大学. 2013
[9]. 风电与抽水蓄能互联系统稳定与控制[D]. 陈志强. 南京理工大学. 2012
[10]. 交通节能照明设施控制系统研究[D]. 许果栗. 重庆交通大学. 2012
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