采用自适应小波包分解的混合储能平抑风电波动控制策略

采用蓄电池和超级电容构建混合储能系统以平抑风电场输出功率波动,实现风电平滑并网。首先,针对不同风电出力场景下风电功率的波动特性,结合风电并网波动标准和混合储能系统性能特点,实现风电功率的自适应小波包分解和储能初级功率分配,得到风电并网功率和混合储能初级功率指令;其次,在混合储能系统内部,根据超级电容的荷电状态,利用模糊优化控制对蓄电池和超级电容的功率指令进行二次修正,得到优化后的混合储能功率分配指令。算例分析表明,所提策略能够自适应地实现风电功率的最优分解和合理分配,确保混合储能荷电状态工作在合理区间,有效改善风电输出功率波动平抑效果,保证混合储能系统长期稳定运行。     

基于集合经验模态分解的风电混合储能系统能量管理协调控制策略

采用蓄电池-超级电容混合储能系统来平抑风电功率波动,实现风电平滑并网。首先,针对风功率非线性、不稳定的波动特性,结合1min/10min两个时间尺度的风电场输出功率变化最大限值,采用基于集合经验模态分解(EEMD)方法,实现风功率的自适应分解,得到风电并网功率和混合储能系统充、放电功率指令;其次,根据蓄电池和超级电容的出力需求,结合储能设备荷电状态(SOC)等约束条件,提出混合储能系统能量管理协调控制算法,实现储能系统内部功率相互流动;最后,基于风电历史数据,验证所提方法的有效性和合理性。     

采用自适应VMD与能量管理控制的混合储能平抑风电波动策略

采用燃料电池/电解槽/储氢罐/超级电容构建混合储能系统来平抑风电功率的波动性,实现风电平滑并网.针对风电功率的波动特性,结合风电并网波动率标准,提出自适应VMD算法,实现风电功率的自适应分解,得到风电并网功率和混合储能系统功率指令,根据燃料电池和电解槽出力需求,结合超级电容的荷电状态和储氢罐的储氢状态,提出一种能量管理控制策略,实现储能系统内部功率分配.算例结果表明,所提算法能自适应实现风电功率的最优分解,所提控制策略能完成储能系统内部功率的合理分配并有效地平滑风电出力波动,同时保证超级电容的荷电状态、储氢罐的储氢状态工作在合理区间.     

基于双层功率分解的混合储能系统容量配置

为风电场配置合适的储能系统可以平抑风电有功功率波动、提高系统电能质量。基于风电出力历史数据,提出了双层功率分解方法。第1层采用滑动平均法,在满足国家规定的风电并网要求下,分解出并网功率和混合储能系统的参考功率。第2层采用频谱分析方法,基于混合储能系统参考功率,利用傅里叶变换将其分解为低频分量和高频分量,分别分配给蓄电池和超级电容器吸收。考虑储能设备的荷电状态和蓄电池的循环使用寿命,建立混合储能系统容量配置模型,模型以其年综合成本最小为优化目标。仿真结果验证了双层功率分解方法的可行性,证明了混合储能系统较单类型储能系统在性能上和经济上的优越性。     

平抑风电波动的混合储能容量配置及控制策略

为了平滑风电场输出功率,降低风电波动对电网造成的冲击,利用能量型储能元件电解槽与功率型储能元件超级电容相结合形成的混合储能系统对风电波动进行平抑。首先对大量时间片段内的储能出力进行概率统计分析,通过并网功率波动率在风电波动限值范围内的概率变化评估风电波动平抑效果,将给定置信水平的输出功率作为混合储能额定功率。在此基础上,通过考虑经济性的自适应滑动窗口算法将混合储能功率分解,进而确定超级电容的额定容量以及电解槽的额定功率,实现了兼顾经济性和波动平抑效果的容量配置。其次,依据超级电容的荷电状态、电解槽额定功率、储能系统总体功率指令制定混合储能系统的运行控制策略。最后结合风电场实际运行数据,仿真验证了所提方法可以实现功率分配、保证储能各元件正常运行,同时有效降低了风电输出功率的波动。     

基于概率预测的混合储能平抑风电波动随机优化调控方法

在风电场中安装不同类型的储能设备可以有效平抑风电波动,减少风电不确定性给电力系统安全运行带来的影响.对于由风电场和混合储能系统构成的风储混合系统,提出了基于概率预测的混合储能平抑风电波动随机优化调控方法.首先,通过风电概率预测结合多元Copula函数生成具有时间相关性的风电场景集;随后,提出自适应变分模态分解方法计算并网风电功率和混合储能系统充/放电功率的目标预调度值;接着,基于所获得的预调度目标功率,考虑储能充/放电循环次数约束和存储能量机会约束,构建并求解了混合储能平抑风电波动随机优化调控模型;最后,通过算例分析说明了所提混合储能平抑风电波动随机优化调控方法的有效性和经济性.     

基于递归模糊神经网络的风电平滑控制策略

为实现风电平滑并网,在满足风电波动要求的基础上,以减少风电平滑输出时间延时和降低混合储能容量为目的,设计了一个基于递归模糊神经网络与规则控制相结合的风电平滑并网策略.首先,通过递归模糊神经网络对风电原始出力进行平抑,获得符合国家1 min/10 min风电波动要求的并网功率.其次,依据混合储能系统各自的约束条件(如功率...     

基于频谱分析和滑动平均滤波的混合储能容量配置方案

以风电为典型的可再生能源由于其随机性和间歇性的特点,其入网功率波动大,为减小并网时对电网造成的冲击,文中研究一种混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)来平滑风电出力波动,使入网波动符合并网规范。基于傅里叶变换对风电原始数据进行频谱分析并得到符合风电接入电网规范的理想目标输出,将两种功率的差值做为混合储能系统的补偿功率,再由滑动平均滤波方法分配混合储能中蓄电池和超级电容器的功率补偿量,考虑并网波动、充放电效率和荷电状态来确定蓄电池和超级电容器的额定功率和容量,在计及蓄电池损耗的基础上,考虑储能折旧和维护因素,计算混合储能系统的配置成本。最后算例表明混合型储能比单一型储能配置成本更低,更具有经济性,验证了该方法的可行性。     

基于小波包混合储能系统的风功率波动控制策略

随着风力发电的发展,风电波动带给电网的影响越来越明显,平滑风电出力显得很重要。针对风电功率波动特性,提出基于小波包分解法,得到风电并网功率、混合储能系统参考功率和充放电状态。结合蓄电池和超级电容的荷电状态,提出了能量管理协调控制策略,实现了储能系统内部功率修正,算例结果表明:能量管理协调控制策略能完成混合储能系统内部功率最佳修正,且可以有效的平滑风电出力。最后以实际风电数据为依据,在MATLAB中建立了数学仿真模型,证明了该控制策略的有效性。     

计及储能出力水平的平滑风电功率模型预测控制策略EI北大核心CSCD

风电大规模并网的有功功率波动给电力系统造成了较大的影响,在风电场并网处加入储能系统可有效平抑风电并网功率波动,提高风电在电网中的渗透率。在储能电池平滑风电功率波动的典型应用场景下,提出了一种计及储能电池出力能力的模型预测控制方法,在减小储能电池出力的同时,兼顾电网对储能系统充放电能力的需求。首先,利用风储发电系统的数学模型,分析储能电池当前输出功率对未来出力能力的影响;然后,设计以储能电池最小出力和最大出力能力为运行原则的模型预测控制策略;最后,基于实际风场数据进行了仿真。结果表明,所提方法可有效降低风电并网功率波动,提高储能电池出力能力,减小储能电池进入死区时间。     

基于数字孪生混合储能的风电功率波动平抑策略

针对风电出力的波动性和预测的不准确性,提出一种基于数字孪生混合储能(digital twin hybrid energy storage,DTHES)的控制策略,对储能设备的运行效率进行优化。该策略综合考虑了风电并网波动、预测模型误差和储能设备的使用效率。首先,将注意力机制(Attention)引入门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)中,建立Attention-GRU预测模型。然后,结合并网功率波动标准和不同储能设备的响应特性,对数字孪生预测数据进行虚拟变分模态分解(virtual variational mode decomposition,VVMD),得到初级分配功率。最后,考虑储能设备的运行效率和使用寿命问题,应用混合储能服务系统对虚拟混合储能的初级分配功率进行修正,得到最终分配功率。基于中国东北某地区风电厂数据进行实验,验证了该策略能够提高风电预测效率和精度、抑制风电并网波动的同时,增强储能设备的利用效率。     

计及储能出力水平的平滑风电功率模型预测控制策略

风电大规模并网的有功功率波动给电力系统造成了较大的影响,在风电场并网处加入储能系统可有效平抑风电并网功率波动,提高风电在电网中的渗透率。在储能电池平滑风电功率波动的典型应用场景下,提出了一种计及储能电池出力能力的模型预测控制方法,在减小储能电池出力的同时,兼顾电网对储能系统充放电能力的需求。首先,利用风储发电系统的数学模型,分析储能电池当前输出功率对未来出力能力的影响;然后,设计以储能电池最小出力和最大出力能力为运行原则的模型预测控制策略;最后,基于实际风场数据进行了仿真。结果表明,所提方法可有效降低风电并网功率波动,提高储能电池出力能力,减小储能电池进入死区时间。     

采用自适应EEMD的风电混合储能系统能量管理控制策略

风电功率的随机波动会对电网的正常运行产生很大的影响,储能系统的接入能有效抑制风电功率波动。针对上述问题,提出一种应用自适应的集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)进行频率分配并运用能量管理控制策略进行储能系统功率优化的混合储能系统平滑控制策略。该控制策略能实现风电功率的自适应分解,得到风电并网功率和混合储能系统内部功率的初级分配。同时运用能量管理控制策略,实现储能系统内部功率优化。算例结果表明,所提算法能自适应地实现风电功率的最优分解,所提控制策略能完成储能系统内部功率的合理优化并有效地平滑风电出力波动。     

基于时序仿真和GA的风储系统储能容量优化配比

鉴于风储一体化系统中储能容量是影响风电并网系统综合技术经济性能的关键因素之一,提出了基于时序仿真原理和GA算法相结合的协调风电有功功率与其并网系统负荷功率波动的风储一体化系统中储能容量优化配比新方法。根据电网日负荷分布的规律性与风电场出力的随机性,构建了协调风电有功功率与其并网系统负荷功率波动的储能充放电控制策略数学模型;在此基础上,以储能容量最小为目标,考虑储能装置充放电效率、荷电状态与风储合成出力目标等因素,构建了基于时序仿真原理的风储一体化系统中储能容量优化配比数学模型;进一步,采用GA算法对上述时序仿真模型求解。最后,以新疆某风电并网系统实际运行数据对上述风储系统中储能容量优化配比方法进行仿真验证,结果表明:在确保风电出力对系统不构成威胁的情况下,风储功率配比≤8:1,储能系统持续最大持续充放电时间≤1.2 h,较好地兼顾了系统的技术与经济性能。     

基于变分模态分解下利用混合储能平抑风电出力波动的控制策略

针对风电有功功率波动这一问题,提出一种自适应滑动平均和变分模态分解相结合的滤波方法。针对某典型风电场出力数据,利用自适应算术平均法确定并网功率和储能系统充放电功率;采用变分模态分解方法把储能功率分解成一系列频率由低到高的子模态,从而完成混合储能系统功率的初级分配。针对功率型储能元件能量密度低,容易出现过充或过放的现象,对功率型储能元件的荷电状态进行实时监测。根据模糊控制制定的规则对混合储能系统的初级功率进行修正。算例分析表明,风电出力波动不但可以得到很好地平抑,而且混合储能系统也能够安全合理地工作。     

基于MPGA的混合储能系统容量配置

风电功率的间歇与波动易引起局部电网的电压不稳、频率波动,影响了系统的电能质量及稳定性。针对此现象,将超级电容器与蓄电池组成快速储能装置,用于风电的功率波动平抑。首先,以风电并网要求为依据,对风电输出功率进行分解,得到满足要求的风电并网功率和需要混合储能功率平抑的功率;接着,根据储能介质的工作特性,制定超级电容优先充放电,蓄电池再进行充放电的协调控制策略,实现混合储能系统实时平抑风电功率的波动,同时发挥各储能介质的优势;针对传统遗传算法容易陷入局部收敛的缺陷,采用多种群遗传算法对混合储能容量进行优化配置。最后,通过仿真算例,验证混合储能控制策略和容量配置的有效性。     

基于蓄电池-超级电容混合储能的风电功率平滑控制*

针对风电出力的随机性、波动性对电力系统的安全稳定运行产生了极大影响,提出了基于自适应滑动平均算法与集合经验模态分解相结合的混合储能系统平滑风电出力波动方法。首先利用自适应滑动平均算法将风电输出功率分解,得到满足并网条件的并网功率和混合储能功率;其次将混合储能功率进行集合经验模态分解,得到一系列频率由高到低依次排列的本征模态分量;然后根据蓄电池与超级电容的介质频率特性,将混合储能功率分配给蓄电池与超级电容;最后针对储能元件易出现过充过放的弊端,对储能元件的荷电状态进行实时监测,利用模糊优化控制对蓄电池与超级电容的功率指令进行实时修正。仿真结果表明,所提策略不仅能自适应地实现风电功率的分解,使得并网功率满足风电输出功率最大波动值的限值要求,还可确保储能元件的荷电状态工作在正常范围内,避免过充过放的发生。     

风电功率波动平抑下储能出力与平滑能力的动态优化控制策略

风电场并网处布置储能系统能改善并网经济性,平抑风电并网功率波动。然而,储能出力优化电网运行性能受储能系统的功率、容量和能量状态等诸多因素影响。本文引入储能电池出力能力指标,设计了保护储能电池和保障并网功率平衡能力的多目标优化模型,提出一种基于储能荷电状态模糊动态调节的模型预测控制策略,在整体上保证储能出力最小水平,在局部储能高充/放电区域的时段内提高储能充/放电出力能力,并将本文方法与传统模型预测方法进行仿真对比。结果表明,在相同储能配置比例下,本文方法能有效平抑风电功率波动,综合指标均优于传统模型预测方法,在优化负荷功率波动的同时也提高了储能系统的功率支撑能力,平衡了储能输出和平滑能力的矛盾。     

基于自适应时间尺度小波包和模糊控制的复合储能控制策略

对复合储能系统参与风电波动平抑进行了探讨和分析。首先,传统滤波方法在提取并网功率时以风电波动大的时段确定平滑程度,在不同风电波动场景整体平滑效果差异较大,提出自适应时间尺度小波包方法,能够根据风电波动情况自适应规划滤波时间尺度,同时在时间尺度内自适应确定分解层数,兼顾不同风电波动时段,提高了场景适应能力。然后,基于功率型、能量型储能出力充放电响应分界时间,用所提方法进行内部功率分配,并设计了计及复合储能荷电状态（SOC）优化和能量型、功率型储能协调控制的双目标模糊控制策略,在优化SOC的同时减小对并网功率的影响。最后,依托某风电场典型日数据在MATLAB中验证了所提方法的有效性。     

储能系统改善大规模风电场出力波动的策略

针对利用储能提高风电对其并网系统的友好性,给出了一种基于储能平抑风电出力波动的策略。对大规模风电并网的某区域电网负荷与风电出力的数据进行了统计分析,得到负荷和风电出力的时域分布规律,提出了利用储能系统协调风电场有功出力与其并网系统负荷功率波动的策略,并建立了相应的数学模型。基于电力系统分析软件DIgSILENT-POWER FACTORY13.1进行了仿真验证,结果表明利用储能改善后的风电有功出力,能够追踪负荷曲线的变化规律,并网风储合成出力对电力系统可以起到"削峰填谷"作用,储能以较低的成本提高了风电对其并网系统的友好性。