研究生教材 风光储系统容量优化配置及经济性评估 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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韩晓娟，李建林，田春光 等 著

图书标签:

• 风光储
• 储能
• 容量优化
• 经济性评估
• 研究生教材
• 电力系统
• 新能源
• 优化配置
• 智能电网
• 可再生能源

出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787512386181

版次：1

商品编码：11946359

包装：平装

丛书名： 研究生教材

开本：16开

出版时间：2016-07-01

用纸：胶版纸

页数：232

字数：362000

正文语种：中文

内容简介

　　《研究生教材 风光储系统容量优化配置及经济性评估》重点研究风光储联合发电系统协调控制策略及容量优化配置问题。通过控制储能的充、放电，制定相应的协调控制策略，平滑风光并网功率的同时，将风光联合发电系统输出功率的波动率控制在要求的范围内，减少储能容量配置、延长储能装置的使用寿命，提高风光储联合发电系统的经济性。本书的主要内容包括风光储系统发展概述、风光储特性分析及储能技术、光储联合系统时间序列特征量灵敏度分析、风电/光伏有功功率短期预测技术、基于储能技术的风电/光伏有功功率平滑控制、基于混合储能技术的优化调度控制技术、计及电池使用寿命的混合储能系统容量优化配置、储能系统用于配电网晓峰填谷的经济性评估及具有复合滤波结构的风储联合发电系统经济性评估等9章内容。本书遵循深入浅出、循序渐进的编写思路，同时，理论联系实际，对文中涉及内容进行仿真和实验双重验证。

作者简介

　　韩晓娟，女，华北电力大学，副教授。近5年以第yi承担人主持完成横向项目7项。近年来发表文章60余篇，其中SCI期刊检索3篇，EI检索40余篇，发明专利8项，获省部级科学技术进步奖4项。主编图书一部。

目录

前言1 　风光储系统发展概述 1
1．1　智能电网的特点 1
1．2　风光发电技术发展现状 2
1．3　储能技术发展现状 3
1．4　本书的主要内容 3
2 　风光储特性分析及储能技术 5
2．1　风电功率特性分析 5
2．2　光伏发电特性分析 8
2．3　风光互补特性分析 10
2．4　储能技术 13
2．5　本章小结 16
3 　光储联合系统时间序列特征量灵敏度分析 17
3．1　引言 17
3．2　有功功率时间序列统计量灵敏度分析 17
3．3　数据最佳采集粒度标定 29
3．4　数据最佳样本跨度标定 37
3．5　光储联合系统数据采集粒度和样本跨度的灵敏度分析 47
3．6　确定应用场景下的储能系统典型运行曲线挖掘 52
3．7　本章小结 62
4 　风电／光伏有功功率短期预测技术 63
4．1　引言 63
4．2　基于灰色理论的风电／光伏有功功率预测方法 63
4．3　基于时间序列的风电／光伏有功功率预测方法 68
4．4　基于马尔可夫链的风电功率预测方法 72
4．5　基于小波变换和ＬＳ ＳＶＭ的短期风速预测方法 79
4．6　基于组合预测的风电／光伏有功功率短期预测 84
4．7　本章小结 90
5 　基于储能技术的风电／光伏有功功率平滑控制 91
5．1　引言 91
5．2　基于一阶低通滤波器的风电／光伏功率平滑控制 91
5．3　基于模糊控制策略的风电／光伏功率平滑控制技术 100
5．4　基于变权值自适应滤波的风光储系统协调优化控制 111
5．5　基于小波包分解的储能技术平抑有功功率控制 118
5．6　基于经验模态分解的风电／光伏有功功率平滑方法 127
5．7　预测控制在储能技术平抑风电功率波动中的应用 138
5．8　本章小结 145
6 　基于混合储能技术的优化调度控制技术 146
6．1　混合储能系统特性分析及数学模型 146
6．2　基于风电功率预测误差分布的混合储能系统容量配置 149
6．3　混合储能系统跟踪计划出力优化控制 153
6．4　混合储能系统的多目标优化控制 159
6．5　算例分析与仿真 163
6．6　本章小结 167
7 　计及电池使用寿命的混合储能系统容量优化配置 168
7．1　引言 168
7．2　电池等效循环寿命计算 168
7．3　全寿命周期成本 173
7．4　资金的时间价值 174
7．5　数学模型 174
7．6　算例分析 176
7．7　本章小结 178
8 　储能系统用于配电网削峰填谷的经济性评估 179
8．1　引言 179
8．2　储能系统用于削峰填谷的控制策略研究 183
8．3　储能系统削峰填谷经济模型 190
8．4　储能电池选型及容量优化配置 202
8．5　本章小结 209
9 　具有复合滤波结构的风储联合发电系统经济性评估 211
9．1　风电 混合储能系统的复合优化模型 211
9．2　风电 混合储能系统的博弈建模 212
9．3　仿真分析 216
9．4　本章小结 219
参考文献 220

前言/序言

《风光储系统容量优化配置及经济性评估》 引言 随着全球对可持续能源需求的日益增长，风能和太阳能作为清洁、可再生的能源形式，正以前所未有的速度发展。然而，风光资源的间歇性和波动性给电网稳定运行带来了挑战。储能技术，特别是电池储能系统（BESS），已成为解决这一问题的关键。将风力发电、太阳能光伏发电与储能系统相结合，构建风光储互补系统，不仅能有效提升可再生能源的消纳率，还能为电网提供调峰、调频、备用等辅助服务，实现能源系统的智能化和高效化。 然而，风光储系统的建设和运行涉及多方面的决策，其中最核心的便是容量的优化配置。风力发电机组、光伏阵列和储能系统的容量大小直接影响到系统的发电能力、储能能力、可靠性以及经济效益。过大的容量会导致投资成本虚高，而过小的容量则可能无法满足用电需求或充分利用可再生能源，甚至影响系统的稳定运行。因此，如何在保证系统可靠性的前提下，实现成本效益最优的容量配置，是风光储系统设计中的一个关键技术难题。 同时，风光储系统的经济性评估是项目可行性分析和投资决策的重要依据。对系统生命周期内的成本（包括初始投资、运行维护、燃料（如有）、报废等）和收益（包括售电收入、辅助服务收入、节约的能源成本等）进行全面、准确的评估，能够为项目投资者提供量化的参考，降低投资风险。 本书正是针对上述核心问题，深入探讨风光储系统的容量优化配置方法，并系统性地进行经济性评估。本书旨在为从事可再生能源研究、电力系统规划、工程设计、投资决策的相关人员提供一套系统、实用的理论框架和技术工具。 第一章：风光储系统概述 本章将为读者构建风光储系统的基本认知框架。首先，我们将详细介绍风力发电和太阳能光伏发电的技术原理、发展现状以及各自的优缺点。在此基础上，引入储能技术的概念，重点阐述不同类型储能技术（如锂离子电池、液流电池、压缩空气储能等）的特点、技术成熟度、成本以及在电力系统中的应用前景。 随后，本章将深入剖析风光储系统的构成要素、工作原理以及其在解决可再生能源间歇性、提高能源利用效率、提升电网灵活性和可靠性等方面的关键作用。我们将探讨风光储系统与传统电力系统的协同工作模式，以及其在不同应用场景下的潜力，例如独立微电网、并网型可再生能源发电站、电动汽车充电站等。 最后，本章将概述当前风光储系统发展面临的挑战，包括技术成熟度、成本效益、政策法规、电网接入等，并预示着容量优化配置和经济性评估的重要性，为后续章节的研究奠定基础。 第二章：风光资源特性与评估方法 准确评估风光资源的可用性是风光储系统设计和优化的前提。本章将详细介绍风能和太阳能资源的评估方法。 对于风能资源，我们将讲解风速的测量方法、风廓线（风速随高度变化）模型、以及不同风速条件下风力发电机组的输出功率特性。同时，我们将探讨风速的时空分布规律，包括日变化、季节变化以及年际变化，并介绍常用的风资源评估软件和数据库。 对于太阳能资源，本章将重点介绍太阳辐照度的测量和计算方法，包括直接辐照度、散射辐照度、总辐照度等。我们将讨论倾斜面辐照度的计算，以及光伏组件的输出功率特性（如温度系数、光谱效应等）。同样，也将介绍太阳辐照度的时空分布规律，以及常用的太阳资源评估软件和数据库。 此外，本章还将探讨风光资源的互补性分析，即分析风能和太阳能资源在一天、一年中的互补程度，以及这种互补性对降低系统波动性和提高能量利用率的影响。通过对风光资源特性的深入理解，为后续的系统容量配置提供准确的输入数据。 第三章：储能系统特性与模型 储能系统是风光储系统的关键组成部分，其性能直接影响系统的整体表现。本章将聚焦储能系统的特性和建模。 我们将深入介绍不同类型储能技术的原理、技术指标（如能量密度、功率密度、循环寿命、充放电效率、响应速度、安全性等）、优缺点及成本效益。特别地，对于目前应用最广泛的锂离子电池储能系统，我们将详细阐述其电化学原理、不同化学体系（如LFP, NMC, LCO等）的特点、以及影响其性能的关键因素。 在此基础上，本章将重点阐述如何建立储能系统的数学模型。这包括单体电池模型（如等效电路模型、内阻模型）、电池簇模型（考虑串并联效应、均衡问题）以及系统级模型。我们将讨论如何通过历史充放电数据对模型进行辨识和验证，以确保模型能够准确反映储能系统的动态行为。 此外，本章还将探讨储能系统的关键运行策略，例如充放电管理策略、寿命管理策略、安全管理策略等，并为后续的优化配置提供必要的模型支持。 第四章：风光储系统容量优化配置理论与方法 本章是本书的核心内容之一，将系统性地介绍风光储系统的容量优化配置理论与方法。 我们将首先分析风光储系统容量配置需要考虑的关键因素，包括：可再生能源发电能力、用户负荷特性、储能系统的充放电能力、系统可靠性指标（如供电可靠率、弃风率、弃光率、能量缺额等）、以及经济性目标（如最小化度电成本、最大化投资回报等）。 随后，本章将介绍多种容量优化配置方法。我们将从确定性优化方法入手，讲解线性规划（LP）、混合整数线性规划（MILP）等在容量优化配置中的应用，以及如何构建相应的数学模型。在此基础上，我们将引入随机性优化方法，如基于场景生成和蒙特卡洛模拟的方法，以应对风光资源和负荷的随机性。 本书还将重点介绍启发式算法和智能优化算法在求解大规模、复杂优化问题中的应用，例如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、模拟退火算法（SA）等。我们将详细阐述这些算法的原理、算法流程以及在风光储系统容量优化配置中的具体实现。 此外，本章还将探讨多目标优化问题，即同时考虑系统可靠性、经济性、环保性等多个目标，并介绍相应的多目标优化算法。我们将通过具体的案例研究，展示不同优化方法在实际风光储系统容量配置中的应用效果和对比分析。 第五章：风光储系统经济性评估模型与方法 经济性评估是判断风光储系统项目可行性的关键环节。本章将深入探讨风光储系统的经济性评估模型与方法。 我们将详细阐述风光储系统的成本构成，包括： 初始投资成本（CAPEX）: 包括风力发电机组、光伏组件、逆变器、储能设备（电池、PCS等）、支架、土地、土建、安装、电网接入、设计等费用。 运行维护成本（OPEX）: 包括设备维护、巡检、保险、人员工资、备品备件等费用。 其他成本: 例如融资成本、税费、报废处理费用等。 同时，我们将分析风光储系统的收益构成，主要包括： 售电收入: 来自于风光发电和储能系统释放的电量在市场上的销售收入。 辅助服务收入: 例如调峰、调频、旋转备用等服务提供的收入。 节约的能源成本: 对于自发自用型的风光储系统，可以节约从电网购电的费用。 容量电价收入: 部分电力市场可能对容量提供者进行补偿。 在此基础上，本章将介绍多种常用的经济性评估指标，并详细阐述其计算方法和意义： 净现值（NPV）: 评估项目在整个生命周期内的总价值。 内部收益率（IRR）: 评估项目的盈利能力，是使NPV等于零的折现率。 投资回收期（PP）: 评估收回初始投资所需的时间。 度电成本（LCOE）: 评估单位电量生产所消耗的成本。 修正的度电成本（LCOE_modified）: 考虑了辅助服务收入等因素。 我们将通过详细的算例，展示如何构建完整的经济性评估模型，并对不同配置方案的经济性进行量化分析和比较，为项目投资决策提供科学依据。 第六章：风光储系统运行策略与控制 优化配置的容量需要在实际运行中得到充分发挥。本章将探讨风光储系统的运行策略与控制。 我们将介绍基于预测的风光发电功率和负荷预测技术，以及如何利用预测结果来优化储能系统的充放电调度。重点介绍不同的控制策略，包括： 基于规则的控制: 例如，当风光发电过剩时充电，当电量不足时放电。 基于优化的控制: 利用数学模型和优化算法，在预测的基础上，制定实时的最优充放电调度。 基于人工智能的控制: 例如，利用机器学习算法来学习最优的控制策略。 我们将讨论储能系统的寿命管理，包括如何通过合理的充放电策略来延长电池的循环寿命，并分析不同策略对系统经济性的影响。 此外，本章还将探讨风光储系统与电网的互动策略，包括参与电网调峰、调频等辅助服务，以及如何通过与电网的协同来提升系统的整体价值。 第七章：案例研究与应用分析 本章将通过实际案例，对本书提出的风光储系统容量优化配置和经济性评估方法进行验证和应用。 我们将选择不同规模和不同应用场景的风光储系统项目（例如，某工业园区自用型风光储系统、某电网侧调峰调频型风光储系统、某微电网中的风光储系统等），详细介绍项目的背景、技术参数、资源条件、负荷特性以及经济目标。 针对这些案例，我们将运用本书所介绍的优化配置算法，进行容量的优化设计，并对不同配置方案进行经济性评估，包括计算NPV、IRR、LCOE等关键指标，并进行敏感性分析。 我们将深入分析不同配置方案对系统可靠性、能源利用率以及经济效益的影响，并从技术、经济、环境等多个角度，对案例项目进行综合评价。通过这些案例研究，读者将能够更直观地理解本书提出的理论和方法，并学会如何将其应用于实际工程设计和投资决策。 第八章：未来发展趋势与展望 本书的最后一章将展望风光储系统未来的发展趋势。我们将探讨技术发展的新方向，例如更高能量密度、更长寿命、更低成本的储能技术，以及更智能、更可靠的控制技术。 同时，我们将分析政策法规、市场机制对风光储系统发展的影响，例如碳交易、电力市场改革、储能激励政策等。 最后，我们将对风光储系统在构建未来清洁能源体系、实现能源转型中的作用进行展望，并提出未来研究的重点方向和建议，以期为行业的发展和进步提供参考。 结论 《风光储系统容量优化配置及经济性评估》一书，力求为读者提供一套全面、系统、实用的理论和方法体系。通过深入的理论分析、先进的优化算法和严谨的经济性评估，本书旨在帮助广大从业者和研究者解决风光储系统设计和投资中的关键难题，推动可再生能源事业的健康发展，为构建安全、可靠、经济、绿色的未来能源系统贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

我对可再生能源系统的经济性评估一直抱有浓厚的兴趣，尤其是在风光储一体化这样复杂的系统中。我知道，除了度电成本（LCOE）等传统指标外，还有许多更精细化的评估方法，例如考虑不同时间尺度的收益、风险调整后的净现值、以及对政策变化和市场波动的敏感性分析。我特别希望能在这本书中找到关于如何量化和评估这些复杂经济因素的详细阐述，特别是当系统涉及到电网互动、需求侧响应、甚至虚拟电厂等更高级的应用场景时。我一直在寻找一本能够提供实用的经济评估工具箱，能够帮助研究者和工程师在复杂不确定的市场环境中，做出更明智的投资和运营决策。例如，如何为风光储项目设计合理的收益模型，如何评估储能设备在削峰填谷、调频调相等服务中的经济价值，以及如何在不同国家和地区的政策背景下，进行具有可比性的经济性对比分析。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题让我联想到我目前正在参与的一个项目，我们正在尝试将分布式光伏和小型风力发电机组集成到一个微电网系统中，并搭配锂离子电池储能。然而，在确定各个部分的最佳容量配置方面，我们遇到了不少挑战。理论模型固然重要，但更迫切的是能够有一些成熟的、经过实践检验的方法来指导我们。我希望这本书能够提供一些能够处理实际工程约束，例如设备可用性、安装空间限制、以及电网接入容量等因素的优化算法或软件工具介绍。很多时候，理论上的最优解可能在实际中难以实现，因此，能够提供一种能够权衡理想状态与现实情况的优化配置方法，对我来说非常有价值。我希望能找到关于如何利用仿真软件（如MATLAB/Simulink、PVSYST、HOMER等）进行系统建模和优化配置的详细指导，并了解在不同场景下的参数选取和结果解读。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名正在进行新能源领域学术研究的学生来说，理解风光储系统容量优化的原理和方法是必不可少的。我希望这本书能够提供严谨的理论基础，并在此基础上介绍最新的研究进展和前沿技术。特别是，我对于如何处理风光发电的间歇性和不可预测性，以及如何优化储能系统的充放电策略来最大化系统效益，非常感兴趣。我希望这本书能够深入探讨这些关键问题，并提供一些先进的优化算法和模型。例如，能够介绍如何利用机器学习或人工智能技术来预测风光出力和负荷需求，并在此基础上实现更智能化的容量配置和运行控制。同时，我也希望能了解一些前沿的储能技术，例如液流电池、飞轮储能等，以及它们在风光储系统中的应用前景。

评分☆☆☆☆☆

我最近在接触一些关于能源转型和可持续发展的研究，其中风光储系统是实现这一目标的关键技术之一。我特别关注如何通过技术和经济手段，最大化风光储系统的减排效益和对电网的支撑作用。我希望这本书能够深入探讨不同容量配置方案对系统综合效益的影响，不仅仅是经济效益，还包括碳排放的减少、可再生能源利用率的提升、以及对电网稳定性的贡献等。我希望能找到一些能够量化这些效益的指标和方法，并了解如何根据不同的政策导向和发展目标，来调整容量配置的侧重点。例如，如果一个地区的可再生能源消纳能力不足，那么储能的配置就应该更加侧重于平抑波动，而不是简单地追求最大化风光发电量。我期待这本书能在这方面提供一些深刻的见解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《研究生教材 风光储系统容量优化配置及经济性评估》听起来非常有吸引力，我一直对可再生能源系统很感兴趣，特别是太阳能和风能结合储能的潜力，以及如何将其经济效益最大化。然而，我最近在寻找一本能够深入探讨风光储系统在实际应用中，尤其是在不同地理区域和不同负荷特性下的容量优化配置策略的书籍。我希望能找到一些超越基础理论的案例研究，了解在实际工程项目中，如何平衡初始投资、运行成本、可靠性以及环境效益等多个维度进行决策。这本书的标题暗示它可能会包含这方面的内容，但具体到我最关心的——如何处理复杂多变的负荷需求，以及如何为不同规模的项目（例如，从社区级到工业级）设计定制化的容量配置方案，我希望它能提供更具体、更具操作性的方法论，而不仅仅是理论推导。例如，对于一个有着显著夜间高峰负荷的工业园区，其风光储系统的配置思路会与一个以白天用电为主的商业建筑截然不同，我希望能在这本书中找到针对这类差异化需求的分析工具或决策框架。