系統介紹

   風電場聯合儲能系統是一種集成了風力發(fā)電和儲能技術的綜合系統，旨在提高風電場的發(fā)電效率、穩(wěn)定性和可靠性。該系統通過風電場與儲能設備的協同工作，實現了電能的存儲和釋放，以應對風力發(fā)電的間歇性和波動性。

系統如何構成？

• 風力發(fā)電系統：包括風力發(fā)電機、塔架、控制系統等，負責將風能轉化為電能。

• 儲能系統：用于儲存風電場產生的多余電能，并在需要時釋放。常見的儲能技術包括電池儲能、壓縮空氣儲能、抽水蓄能等。

• 能量管理系統：負責監(jiān)測風電場和儲能系統的運行狀態(tài)，根據電網需求和風電場實際情況，制定能量調度策略。

風電場聯合儲能系統優(yōu)勢在哪里？

1.提高發(fā)電效率：通過儲能系統的調節(jié)，可以使風電場在風力較弱時也能保持一定的發(fā)電量，從而提高整體發(fā)電效率。

2.增強電網穩(wěn)定性：儲能系統可以平抑風電場的輸出功率波動，減少對電網的沖擊，提高電網的穩(wěn)定性和可靠性。

3.優(yōu)化資源配置：通過能量管理系統的智能調度，可以實現風電場與儲能系統之間的資源配置，提高能源利用效率。

系統架構

配套硬件

技術關鍵點

 1.電池技術優(yōu)化

• 高能量密度電池：研發(fā)和應用具有高能量密度的電池，如鋰離子電池、鈉硫電池等，以提高儲能系統的能量儲存能力。

• 長壽命電池：通過改進電池材料和制造工藝，延長電池的使用壽命，減少更換頻率和成本。

• 智能電池管理系統（BMS）：采用智能BMS對電池進行精準管理，包括均衡充電、智能充放電控制等，以提高電池的使用效率和安全性。

2.儲能系統架構設計

• 分布式與集中式結合：根據具體應用場景，選擇分布式或集中式的儲能系統設計，以提高系統的靈活性和魯棒性。

• 模塊化設計：采用模塊化設計，便于系統的擴展和升級，以適應未來新能源發(fā)展的需求。

3.能量管理系統（EMS）優(yōu)化

• 優(yōu)化充放電策略：基于實時數據和需求預測，優(yōu)化儲能系統的充放電策略，以提高能源利用效率和經濟性。

• 智能調度與控制：引入智能控制和優(yōu)化算法，根據電力需求、電價、能源市場狀況等因素，調整儲能系統的運行策略。

4.熱管理與溫控設計

• 有效熱管理：對于涉及電池的儲能系統，實施有效的熱管理和溫控設計，以維持電池在適宜的溫度范圍內工作，提高系統的效率和安全性。

5.系統集成與多能源互補

• 儲能系統與多能源系統集成：將儲能系統與可再生能源（如太陽能、風能）和傳統電力系統相結合，提高能源利用效率和整體系統的穩(wěn)定性。

• 儲能容量規(guī)劃：根據用電負載的特點，實施智能容量規(guī)劃，使儲能系統的容量能夠滿足實際需求，避免過度或不足。

控制策略

1.削峰填谷：配合儲能設備、低充高放

2.需量控制：能量儲存、充放電功率跟蹤

3.備用電源：預留電量、緊急供電

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4.柔性擴容：短期用電功率大于變壓器容量時，儲能快速放電，滿足負載用能要求

系統結構

并網型

離網型

系統功能

系統特點

①智能化運行策略

 支持多種科學高效運行策略，可根據實際需求進行靈活配置。

②可靠性與經濟性分析

 支持能源利用率、能耗、成本收益及異常與電能質量分析。

③系統規(guī)劃與評估

 結合負荷數據分析，規(guī)劃分布式電源與儲能配置，并針對微電網系統方案做經濟性評估。

④多種預測算法模型

 多種智能算法，適配各種環(huán)境，實現光伏、風電及負荷用電功率的短期和超短期預測。

⑤多種調度算法模型

 多種經濟調度算法，適應各種目標下的優(yōu)化調度。

⑥多業(yè)務場景匹配

 適用于光伏、儲能、充電樁、光儲、光儲充一體等多種業(yè)務場景。

案例分享

 武漢某地光儲微電網系統

  電池類型：全釩液流電池

  電池容量：70kW/140kWh

  光伏容量：100kW

  運行模式：削峰填谷、備用電源