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。     

混合储能系统平抑风光发电功率波动策略

针对混合储能系统(HESS)中不同功率分配方法对平抑风光发电输出功率波动的影响.利用移动平均滤波获得储能系统的参考功率,采用变分模态分解(VMD)获得HESS的初始功率分配,结合超级电容和蓄电池的荷电状态(SOC.)与其变化趋势,并使用模糊控制规则修正储能系统的充放电功率.提出一种基于VMD的双重模糊控制策略.比较不同...     

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。     

基于三频段分解的混合储能功率分配策略研究

从维持微电网安全稳定运行,延长蓄电池使用寿命的角度出发,提出一种改进型混合储能控制策略,通过将待平抑功率分解为高、中、低频段3种分量,引人储能系统SOC的反馈来设计混合储能功率分配策略,减少蓄电池充放电次数,延长其使用寿命,同时防止储能系统出现过充/过放现象,使混合储能稳定安全响应电网能量调度.实际算例证明,与传统控制...     

基于变分模态分解和Hilbert变换的平滑风电出力混合储能容量优化配置

由于风力发电系统在并网过程中容易受到风速随机性、间歇性的影响。因此,在风电机组并网处安装储能装置不仅可以平滑功率波动,还可以获得良好经济效益。提出了变分模态分解-希尔伯特变换(VMD-Hilbert transform,VHT)的时频分析储能系统容量配置方法。首先通过滑动平均滤波获得的储能系统参考功率,采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将储能系统参考功率,即非平稳信号分解为数个单分量信号——固有模态函数分量(IMFs),通过Hilbert变换得到时频谱,对时间积分计算获得各模态函数分量的边际谱,与传统HHT(Hilbert-Huang transform,HHT)相比,能够有效避免频谱混叠;最后根据边际谱选择分频点,分别将高频信号和低频信号分配给超级电容器和蓄电池。目标函数考虑了经济周期成本,仿真实验结果验证了所提方法的有效性和经济优势,因此,在新能源发电中为储能系统配置提供了新的方法。     

混合储能系统功率分配效果的表征参数研究

针对混合储能系统基于SOC的功率分配方法,参照滤波器时间常数的概念,定义"等效时间常数",将其作为功率分配效果的评判指标,并通过仿真证明了定义的合理性。在仿真分析等效时间常数影响因素的基础上,比较基于SOC和滤波的两类功率分配方法对应时间常数可能的取值范围;进而以时间常数作为分配效果的表征参数,解释了基于SOC的功率分配方法优于滤波法的原因。     

基于变分模态分解的高比例新能源电网调频储能需求计算方法

高比例新能源并网将加剧电力系统调频压力,锂电池、超级电容器等新型混合储能参与电力系统调频可有效提高系统调节性能,有利于促进新能源消纳。从净负荷波动量以及预测偏差量等影响系统功率不平衡分量出发,考虑风光预测误差的互补特性,基于变分模态分解（variational modal decomposition, VMD）及蒙特卡洛模拟提出了系统调频容量及速率需求测算方法,采用概率分布统计模型和系统调频成本-效益模型进行混合储能需求评估,对比了不同新能源装机占比时电网调频容量及混合储能需求变化关系,以中国某省级电网为例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于集合经验模态分解的交直流混合微电网混合储能容量优化配置

针对交直流混合微电网并网联络线功率的波动性带来的新能源消纳瓶颈问题和交、直流子网之间交互功率的优化问题,提出了一种混合储能系统容量优化配置方法。首先,考虑系统净负荷功率和分时电价,确定联络线协议功率和混合储能系统需平抑的总功率;然后,利用集合经验模态分解对混合储能系统总功率进行分析,根据不同滤波阶数下锂电池和超级电容器的充放电功率指令,采用自适应惯性权重的粒子群算法对以锂电池和超级电容器的额定功率和额定容量为优化变量的混合储能容量优化配置模型进行求解;最后,对不同滤波阶数所对应的系统年综合成本进行排序,确定系统年综合成本最小的滤波阶数和对应的储能配置方案。基于某交直流混合微电网进行了算例分析,验证了采用所提方法配置混合储能系统可有效平抑交直流混合微电网并网联络线功率的波动,降低交、直流子网间的换流损耗,提高交直流混合微电网的经济性。     

基于荷电状态的混合储能系统协调控制策略

为优化混合储能系统运行状态,提出了一种新型混合储能分层协调控制策略,包括上层能量管理与下层混合储能控制。上层能量管理层根据微电网母线电压、频率以及混合储能系统综合荷电状态（SOC_HESS）,利用模糊逻辑算法优化混合储能系统的充放电功率,使得储能设备的荷电状态维持在合理范围。下层混合储能控制层在低通滤波器的基础上根据磷酸铁锂电池和超级电容器各自的SOC,建立分配功率修正算法,优化储能单元的SOC状态。仿真实验证明,所提出的基于荷电状态SOC的分层协调控制,有效地降低了混合储能的SOC的变化范围,防止储能设备的过充或过放。     

混合储能系统基于荷电状态的功率分配方法

混合储能系统中,不同形式储能装置间的功率分配通常采用基于滤波的方法,该类方法原理简单,但其滤波时间常数在不同工况下难以设计和调试,且难以推广应用到包含两种以上储能形式的复杂混合储能系统中。为此,这里提出一种以荷电状态(SOC)为依据,不依赖于频率的功率分配方法。该方法易于实现,适用于各种特性的功率波动,能自动调整储能单元的SOC,并且可方便地推广到由两种以上储能形式组成的混合储能系统中。仿真和实验结果验证了所提方法的有效性。     

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。     

混合储能多目标容量优化配置

针对蓄电池和超级电容混合储能系统的容量配置,提出了混合储能系统多目标容量优化配置模型,该模型以经济成本、供电可靠性、能量过剩和供需平衡为目标,以蓄电池的SOC、超级电容的端电压和最大功率为约束,同时考虑能量控制策略的影响,应用改进粒子群优化算法同时对蓄电池和超级电容的容量和功率进行设计,并通过仿真验证了所提多目标容量配置算法的快速收敛性和可靠性。     

考虑荷电状态的光伏微电网混合储能容量优化配置

储能系统容量优化配置是提高系统稳定性、降低微电网成本的有效措施之一。本文提出了一种考虑荷电状态的能量管理策略,对光伏微电网混合储能系统进行容量配置。首先,综合分析微电网运行的稳定性和经济效益,以全生命周期费用和买卖电量费用之和最小为目标,建立含超级电容和蓄电池的光伏微电网储能模型。其次,结合光伏可供能量和负荷需求功率,应用改进能量管理策略和粒子群算法,建立光伏微电网混合储能系统（HESS）容量配置双层优化模型。最后,以某地实际数据为例对优化问题进行求解,将优化结果与传统储能配置方法进行对比,验证了所提方法的有效性,为光伏微电网混合储能系统容量优化配比提供参考。     

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。     

基于模糊经验模态分解的电池储能系统平滑风电出力控制策略

为减少风电波动率,提高并网可靠性,提出一种基于模糊经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的储能系统平滑风电功率波动的控制策略。采用经验模态分解对风电功率进行滤波,低频分量并网,高频分量并入电池储能系统(battery energy storage system,BESS)。使用平滑后风电波动率和储能电池荷电状态(state of charge,SOC)作为约束条件,利用模糊控制算法,自适应在线调整EMD滤波阶数,通过模糊自适应控制器,能够更好地平滑风电波动。对比其他平抑风电功率储能控制策略,仿真实例表明,该方法可以有效地平抑风电功率波动,避免储能电池过充过放,稳定储能荷电状态。     

考虑电动汽车的微电网复合储能容量优化配置

复合储能在微电网功率平衡、平抑可再生能源波动、提高电池使用寿命等方面有着显著作用,是未来微电网储能发展方向之一。针对含有风力发电和光伏发电的微电网,考虑微电网中电动汽车有序充放电,建立复合储能容量优化模型。通过经验模态分解分割平抑任务,最后利用粒子群优化算法对所搭建模型进行求解。比较无电动汽车、电动汽车随机充电和有序充放电3种模式下的容量优化配置结果。通过搭建仿真,对有序充放电模式下复合储能的功率分解以及荷电状态进行分析,验证了该方法在平抑波动方面的有效性。     

面向储能电站调度的光储发电系统运行优化策略研究

光储联合发电系统的优化调度策略是实现光储联合发电系统经济及安全运行的重要保障,然而传统的经济优化调度模型并未考虑电池储能电站内部电池的有效管理。本文提出了一种经济优化调度策略,依据储能系统各电池组性能参数和运行状态,以储能系统运行一天总成本最低为优化目标,以系统平衡、荷电状态、功率限值和调度循环为约束条件,建立了经济优化调度数学模型,并应用改进粒子群算法进行求解。最后,算例仿真结果验证了改进粒子群算法的优越性和优化调度策略在光储联合发电系统中应用的可行性。