微电网中混合储能模糊自适应控制策略

针对网内间歇性电源输出功率的波动性,建立了以相邻时段间歇性电源输出变化和供需功率平衡为基础的评价指标。提出了基于小波包分解的混合储能充放电策略,以小波包分解的间歇性电源功率高、中频分量作为混合储能初始充放电值,利用供需不平衡功率对混合储能充放功率的进行第1次修正,利用混合储能系统当前充放电能力的模糊控制输出对充放功率的进行第2次修正。算例结果验证了所提策略的有效性。     

基于小波包-模糊算法的混合储能功率分配策略

针对光储微网中混合储能功率分配不佳导致母线电压频繁波动的问题,提出一种小波包与模糊控制相结合的混合储能功率分配策略。首先利用小波包对光伏系统净功率进行一次分解,得到初次分频点,其次将混合储能荷电状态和电池温度作为模糊控制的参考因素制定模糊规则,对二阶低通滤波器时间常数进行可变调节,修正初次分频点,实现混合储能的最终功率分配。为验证策略的有效性,建模并进行仿真,结果表明所提策略能够有效避免储能电池过充过放,实现光储系统净功率的合理分配,有效平抑功率波动,使直流母线电压波动在±1%以内。     

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。     

风电功率小波包分解结合储能模糊控制的配电网多目标优化

将风力发电(以下简称风电)分散式接入中低压配电网,采用就地消纳的模式是大规模风电集中并网、远距离输送供电模式的一种较好的补充方式。通过对高渗透率分布式风电功率进行小波包分解,确定了并入电网功率及能量型、功率型储能的充放电功率指令,并提出了一种确定小波包分解层数及频段的优化方法,即以分解层数和频段为控制变量,建立电网总电压偏差最小、总有功网损最小、总电压闪变裕度最大、能量型储能等效寿命损耗最小的多目标函数,进而解得最优分解下并入电网的低频功率及混合储能的中、高充放电功率指令。为使频繁充放电的功率型储能荷电状态(SOC)处于合理的状态,采用模糊理论对其进行自适应控制,并根据模糊控制器的输出修正风电功率最优分解。最后,通过对基于IEEE 33节点算例的分析计算,验证了所提方法的正确性及有效性。     

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。     

基于小波包分解的风电混合储能容量配置方法

提出了一种基于小波包分解的风电混合储能容量配置方法。该方法对风电输出功率进行小波包分解,将其分解为低频部分和高频部分,采用低频部分作为并网目标功率,根据蓄电池和超级电容器的互补特性,分别用其平抑次高频部分和最高频部分。通过高斯逼近法拟合波动功率的概率密度函数,进而得出混合储能系统的容量。在Matlab/Simulink平台上搭建混合储能系统仿真模型。通过风电并网点输出功率的平滑程度以及混合储能系统荷电状态波动范围的分析,验证了该容量配置的有效性。     

平抑风电波动的混合储能系统控制策略

为了有效平滑风电出力,提出一种针对混合储能系统的双层模糊优化控制策略。利用小波包分解方法将风电场输出功率进行分解,根据混合储能系统特性进行功率分配;采用模糊控制对储能系统的充放电功率和荷电状态进行协调控制,在此基础上以混合储能系统的平均荷电状态及其参考值为输入,采用第二次模糊控制优先对混合储能系统中的超级电容器进行再次充放电功率优化控制,同时实现风电场有功功率的平滑输出;以实际风电场数据为基础,在Matlab/Simulink中搭建数学模型,经过仿真分析证明该控制策略的有效性。     

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。     

用于混合储能平抑光伏波动的小波包–模糊控制

采用能量型储能和功率型储能组成的混合储能系统平抑光伏输出功率波动。利用小波包分解可获取更多信号细节信息的优点,综合分析光伏功率信号的幅频特性、储能的性能特点,将光伏功率信号分解,得到光伏平抑目标功率和不同类型储能的充放电功率。充分考虑实际工程应用中实时控制对运算速度的要求,并通过阈值判断补偿滤波延迟效应。采用模糊控制方法对功率型储能的荷电状态(state of charge,SOC)进行自适应控制,实现功率的优化分配,提高平抑效果。算例结果表明,所提控制策略能够充分利用不同类型储能的性能优势有效平抑光伏输出功率波动。     

混合动力电动汽车的复合电源功率分配控制策略

提出一种混合动力电动汽车的复合电源功率分配控制策略。复合电源中蓄电池作为主电源,超级电容器作为辅助电源,主电源和辅助电源各自经过一个升压变换器和升降压变换器连接至直流母线端,两种电源之间的能量转换由功率变换器实现。控制策略的控制目标为:(1)稳定直流母线电压;(2)精确跟踪超级电容器电流参考值;(3)控制系统实现全局渐近稳定。在Matlab Advisor仿真环境下对复合电源以及所提控制策略进行建模与仿真,并搭建了试验样机进行试验。仿真和试验结果表明:所提复合电源功率分配控制策略能较好地满足以上三个控制目标,充分发挥复合电源中蓄电池和超级电容器的优势。     

基于动态小波分解的混合储能系统平滑控制策略

为平抑分钟级的功率波动,使风电功率满足并网标准,基于小波分析提出功率分配数动态变化的混合储能系统(hybrid energy storage system,HESS)控制策略。设计了功率分配数根据风电功率超短期预测结果和HESS的荷电状态(state of charge,SOC)动态调整的分频方法,从而改变并网的低频目标功率和需要蓄电池、超级电容平抑的中、高频功率;建立兼顾HESS控制成本、功率平滑度的多目标优化函数,并应用改进的NSGA-Ⅱ算法对功率分配数进行滚动优化,从而达到最优控制;针对基本NSGA-Ⅱ算法在维持种群多样性、均匀性上的不足,以及种群规模大的问题,对精英保留策略进行了改进。最后,通过美国某州风电场实际观测数据进行实例验证,结果表明,所提控制策略能充分发挥不同类型储能的优势,经济、快速地平抑风电功率波动。     

A Novel Control Strategy of Hybrid Energy Storage System for Wind Power Smoothing

For the purpose of smoothing wind power fluctuations by using a battery–supercapacitor hybrid energy storage system (HESS), this paper designs a novel control strategy based on a self-adaptive wavelet packet decomposition technique and a two-level power reference signal distribution method. According to the fluctuation characteristics of wind power in different output scenarios, and considering the grid regulations on wind power volatility, the proposed technique can yield wind power grid-connected values adaptively. Then, the HESS power reference signals will be given by a two-stage reasonable distribution method based on the performance characteristics and the state of charge of the HESS. Simulation results show that the proposed control strategy can effectively improve the performance of wind power fluctuation smoothing and ensure that the HESS works within a reasonable range to guarantee the long-term stable operation of the HESS.     

直流微网中混合储能系统的无互联通信网络功率分配策略

直流微网中通常采用混合储能系统作为缓冲环节,对分布式能源和负载引起的不同时间尺度功率波动进行补偿。为实现功率在能量密度型储能元件和功率密度型储能元件之间合理分配,提出无互联通信网络的分层控制策略。其中,底层控制以电压变化率作为虚构的信息载体,通过设置不同储能接口变换器输出电压关于功率的"灵敏度",确保超级电容在负载突变瞬间能够提供大部分功率;二次控制对底层控制产生的稳态误差进行补偿,以实现输出电压稳定,并保证超级电容稳态电流为零。在此控制框架下,各储能单元仅需本地信号即可实现自主协调运行,避免了互联通信网络所带来的经济性和可靠性问题。最后,实验结果验证所提方法的可行性和有效性。     

直流微电网电源系统混合储能电机回路控制方法研究

直流微电网电源系统混合储能电机回路控制能够有效平稳电路,以往大多以人为调整参数的形式进行控制,控制效率低下且调整过程中存在误差值,导致控制精度下降。提出一种新的直流微电网电源系统混合储能电机回路控制方法,先详细分析直流微电网电源系统混合储能电机回路详情,通过基于回路的正向响应控制策略与基于回路的反向响应控制策略,实现直流微电网电源系统混合储能电机回路控制。研究结果验证了所提方法有效性,且与其他控制方法相比,该方法在并网与离网两种状况控制下,直流微电网电源系统各方面数值标准性均高于95%,并能够在短时间内将直流微电网电源系统混合储能功能稳定性控制在期望标准中,控制性能显著。     

适用于风电功率调控的复合储能系统及其控制策略

复合储能系统能够发挥不同储能方式的优势,有效提高储能系统的综合性能。针对并网风电功率调控目标,考虑不同储能方式的特性,构建一种基于蓄电池和飞轮储能的复合储能系统结构和数学模型,并重点研究其控制策略。通过合理设计中央管理层的控制策略,可以保障复合储能系统安全稳定运行,并对其吞吐功率进行优化,从而能够提高风电功率的调控效果;对于储能单元控制器,提出了蓄电池的功率和能量两种激活模式,并结合多模态电流滞环控制方法,实现功率在复合储能系统的各储能单元间合理流动。仿真结果表明,所提复合储能系统及其控制策略是可行有效的。