| 基于状态量预测的风储联合并网储能优化控制方法 |
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| 引用本文： | 柴炜,曹云峰,李征,蔡旭.基于状态量预测的风储联合并网储能优化控制方法[J].电力系统自动化,2015,39(2):13-20. |
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| 作者姓名： | 柴炜 曹云峰 李征 蔡旭 |
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| 作者单位： | 1. 上海交通大学电子信息与电气工程学院风力发电研究中心,上海市,200240
2. 上海交通大学电子信息与电气工程学院风力发电研究中心，上海市 200240; 海洋工程国家重点实验室，上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院，上海市 200240 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划（863计划）;上海市科学技术委员会项目 |
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| 摘 要： | 为了使风电场兼具可调度性和输出功率平稳性,提出了基于状态量预测的电池储能系统(BESS)优化控制方法。该方法在BESS配合风电场短时调度的基础上增加了预测控制模块,该模块根据超短期风功率预测结果对电池极限状态进行预判,并综合考虑预测误差、波动尺度限定值和运行约束条件,实时调节BESS输出功率,以降低极端状态下的并网尖峰波动。为了提高预测精度,提出了结合混沌法和一般线性法的神经网络组合预测模型。算例结果表明,所提控制方法能使风储并网功率很好地跟踪调度指令,在实现了可调性的同时降低了并网尖峰波动。
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| 关 键 词： | 电池储能系统 风电场 短时调度 预测控制 混沌预测 神经网络 |
| 收稿时间： | 2013/12/4 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/10/27 0:00:00 |
An Optimal Energy Storage Control Scheme for Wind Power and Energy Storage System Based on State Forecast |
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| CHAI Wei,CAO Yunfeng,LI Zheng and CAI Xu.An Optimal Energy Storage Control Scheme for Wind Power and Energy Storage System Based on State Forecast[J].Automation of Electric Power Systems,2015,39(2):13-20. |
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| Authors: | CHAI Wei CAO Yunfeng LI Zheng and CAI Xu |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | battery energy storage system (BESS) wind farm short-term dispatch predictive control chaotic forecast neural network |
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