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。     

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。     

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。     

基于参数优化变分模态分解的混合储能功率分配策略

为平滑风电输出功率,通常将功率型储能元件和能量型储能元件结合成混合储能系统与风电系统相连。为了提高混合储能系统的灵活性和经济性,对一种基于参数优化变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）的混合储能系统控制策略进行了研究。采用粒子群算法确定VMD算法中K值（分解模态数）和α值（二次惩罚因子）的最优值组合,预设K值和α值将不平衡功率信号经VMD分解后在蓄电池和超级电容之间进行合理分配,最后采用模糊控制对混合储能系统的荷电状态进行优化。仿真结果表明,所提方法既能实现储能元件间合理的功率分配,有效平抑风电波动,又能使荷电状态稳定在一定区间,实现混合储能系统长期安全运行。     

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。     

基于小波分解的含备用系统混合储能系统功率分配

本文基于自适应小波包分解平抑风电波动来进行初始的功率分配,提出了采用带有备用系统的蓄电池-超级电容的混合储能系统,根据不同的实际风电出力波动情况,通过自适应小波包分解的方法对风电出力进行分解重构,求解出最优的自适应小波分解层数。针对蓄电池和超级电容构成的N个储能系统模型,增加一个备用系统,形成含有"N+1"个储能的系统,采用备用容量对分界的小波层进行吸收,对其进行功率分配,减少蓄电池的频繁充放电,以提高超级电容对于高频功率的吸收。在算例分析中,超级电容减少了对大幅值的功率吸收,备用系统承担了分界层的功率吸收,"N+1"储能系统能够实现功率的合理分配,提高储能元件的使用寿命。     

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。     

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.     

基于变分模态分解的混合储能系统协调控制

针对自然条件下光伏电源出力的波动性和间歇性,以铅酸蓄电池和超级电容器组成的混合储能系统为基础,提出了一种基于变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）的储能系统功率分层分配方法。储能系统承担的净负荷经过VMD分解后的高频波动分量分配给超级电容器承担,趋势分量分配给蓄电池承担;同时根据各储能单元的实时最大可充放功率和荷电状态对初级功率分配进行二次修正。仿真实例表明,该方法可有效平抑净负荷波动,并实现了储能系统调节特性的优化和储能单元的长期稳定运行。     

基于滑动平均与小波包分解的混合储能容量优化

采用蓄电池和超级电容组成的混合储能平抑风电功率波动,提高风电并网运行能力。首先,根据风电场历史数据,结合风电并网波动标准,采用滑动平均法对原始功率进行分解,得到风电并网功率和储能功率;其次,利用小波包分解法的高时频分辨率优点,将储能功率信号分解,得到低频分量和高频分量,分别作为蓄电池和超级电容的功率指令。基于储能寿命量化模型,建立以储能年均综合成本最小为目标函数的容量优化配置模型。实例验证了所提方法有效性和经济实用性,为风电场储能规划设计提供了一定的理论依据。     

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。     

混合储能系统平滑风电出力的变分模态分解-模糊控制策略

在风电机组并网处安装储能装置可以有效平滑功率波动,提出了变分模态分解-模糊控制策略平抑风电功率波动。首先通过滑动平均滤波获得储能系统参考功率,采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)将储能系统参考功率分解后,分别将高频信号和低频信号分配给超级电容器和锂电池。结合超级电容器和锂电池当前荷电状态与其参考值偏差,经模糊控制规则修正储能系统设备的充放电功率。最后利用Matlab/Simulink仿真,结果表明该控制策略不仅能够满足风电场最大输出功率变化率限制要求,还可以保持荷电状态(SOC)维持在合理范围,避免过充和过放的发生。     

基于极点对称模态分解的混合储能系统容量配置

为给微电网配置合适的储能容量以平抑网内有功功率波动,提出了一种基于极点对称模态分解(extreme-point symmetric mode decomposition,ESM D)的混合储能系统容量配置模型。基于微电网净负荷功率,利用ESM D方法分解为自适应全局均线作为微电网与电网的交换功率,以及低频和高频分量作为蓄电池和超级电容器的平抑目标;为使分解后的各个分量最优,分析了剩余极点个数对全局均线的影响,研究了临界模态的选择原则以得到合适的低频和高频分量;在此基础上,考虑储能设备的运行寿命,建立了包含年投资成本和年运行维护成本的微电网混合储能系统成本模型。仿真实例验证了所述模型的可行性和经济性。     

计及碳收益的风电场混合储能容量优化配置

风电场输出功率波动剧烈,直接并网会影响电力系统的安全稳定运行,需要配置储能平滑风电功率使其满足并网要求。为克服滑动平均法追随性差而导致储能配置容量较大的问题,提出分级滑动平均法用于确定风电功率平滑目标;采用Butterworth低通滤波对风电功率偏移量进行分解,将低频分量和高频分量分别作为锂电池储能和飞轮储能的参考功率;考虑储能初始投资及置换等成本以及售电收益、碳交易收益,建立风电场混合储能容量优化配置模型,并采用自适应混沌粒子群优化算法进行求解;利用某48MW风电场的运行数据进行仿真验证。仿真结果表明：分级滑动平均法更适用于确定风电功率平滑目标,锂电池与飞轮混合储能有利于提高风储系统全生命周期的净收益。     

基于EEMD与模糊控制的混合储能控制策略

为实现风电平滑并网，采用蓄电池和超级电容组成的混合储能系统平抑风电出力波动。本文提出了基于集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）与模糊控制的混合储能控制策略。首先，利用集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）对风电输出功率信号进行分解。根据低、高频固有模态函数（IMF）能量的明显差异确定EEMD滤波阶次。其次，按照风电并网波动率的限制要求，对滤波阶次进行调整，将符合波动率要求的低频分量并网，高频分量分配给混合储能系统。然后，对蓄电池和超级电容的实时荷电状态（State of Charge，SOC）进行判断，利用模糊控制对超级电容的功率指令进行优化，防止超级电容过充和过放。仿真实例表明，所提策略既能实现风电输出功率的合理分配，有效的抑制风电波动，又能使混合储能系统的SOC稳定在合理区间，提高储能系统的使用寿命。     

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。