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      風電場聯合儲能系統

      風電場聯合儲能系統是一種集成了風力發電和儲能技術的綜合系統,旨在提高風電場的發電效率、穩定性和可靠性。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,以應對風力發電的間歇性和波動性。

      • 產品型號:
      • 廠商性質:生產廠家
      • 更新時間:2024-10-29
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      詳細介紹
      品牌安科瑞/Acrel

      系統介紹

         風電場聯合儲能系統是一種集成了風力發電和儲能技術的綜合系統,旨在提高風電場的發電效率、穩定性和可靠性。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,以應對風力發電的間歇性和波動性。


      系統如何構成?

      • 風力發電系統:包括風力發電機、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:負責監測風電場和儲能系統的運行狀態,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勢在哪里?

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

      2.增強電網穩定性: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,提高電網的穩定性和可靠性。

      3.優化資源配置: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

      風電場聯合儲能系統



      配套硬件

      風電場聯合儲能系統




      技術關鍵點

       1.電池技術優化

        • 高能量密度電池:研發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展的需求。

        3.能量管理系統(EMS)優化

        • 優化充放電策略:基于實時數據和需求預測,優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定性。

        • 儲能容量規劃:根據用電負載的特點,實施智能容量規劃,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

      風電場聯合儲能系統

      2.需量控制:能量儲存、充放電功率跟蹤

      風電場聯合儲能系統

      3.備用電源:預留電量、緊急供電

      風電場聯合儲能系統

      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

      風電場聯合儲能系統

      系統結構

      并網型

      風電場聯合儲能系統

      離網型


      風電場聯合儲能系統


      系統功能

      風電場聯合儲能系統

      風電場聯合儲能系統

      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系統規劃與評估

       結合負荷數據分析,規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化調度。

      ⑥多業務場景匹配

       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


      風電場聯合儲能系統


















































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