基于火电厂AGC调频的电池储能系统SOC状态评估

众所周知,与传统调频方式相比,先进的储能系统具有更加快捷、精准的充电或放电的特性。储能作为高性能调频资源加入电网,将提高发电侧的节能减排水平,从电网侧改善对可再生能源的接纳能力。本文基于火电厂AGC调频的电池储能系统对SOC状态评估进行分析,并建立电池储能系统SOC状态评估模型,本文的主要研究内容如下:1、针对火电厂AGC调频进行简单介绍,分析火电厂AGC调频的必要性和重要意义,对储能系统辅助火电厂AGC调频的控制方案进行介绍,包含控制与通信接入方案和储能系统出力控制方式。2、结合电网的调度指令,观察火电厂与储能系统结合后的实际反映和所发生的变化,从机组与储能系统协调控制逻辑和机组与储能系统联合响应的典型过程进行分析,从储能系统出力控制精度和出力响应速度两个方面,对储能系统ACE闭环运行情况和性能测试结果进行分析。3、采用PSO-BP神经网络实现储能系统SOC评估。以电池的电流和电压作为神经网络的输入,SOC状态估计作为神经网络的输出,建立了PSO-BP神经网络SOC状态评估模型。并与传统BP神经网络进行比较,PSO-BP状态评估模型对SOC的状态评估具有更高的精度。