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.     

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。     

全钒液流电池-超级电容混合储能平抑直驱式风电功率波动研究

为了平抑2 MW直驱式永磁同步风力机组的功率波动,提出了新型的全钒液流电池-超级电容混合储能系统。对基于混合储能的双三电平二极管箝位型永磁同步风电系统进行了分析,然后对全钒液流电池和超级电容的等效电路模型、充放电特性、协调控制策略进行了研究。采用双向DC/DC变换器进行混合储能系统的能量管理,并对其协调控制策略进行了研究。建立了三电平直驱式永磁同步风电系统及混合储能系统的仿真模型,对直驱式风电机组运行特性进行仿真验证。结果表明:采用现场采集风速数据导入仿真模型,在风功率波动较大时,混合储能系统能够平滑风电系统输出功率波动,稳态时风力发电机出力基本稳定在1.25 MW,提高了风电系统的可控性和电网友好性。     

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。     

平滑风电出力的风储联合系统能量管理协调控制研究

为实现风电友好并网,采用混合储能系统平抑风电有功出力波动。首先,针对风功率的随机波动特性,采用滑动平均滤波算法与自适应小波包分解方法分别得到目标并网功率,结合风电并网波动率要求,比较不同目标功率获取方法的优劣。其次,对于并网功率缺额和盈余部分,由蓄电池-超级电容构成的混合储能系统进行补偿和消纳,并根据各储能设备的不同性能,按照频率分配各储能设备的功率指令。然后,结合储能设备荷电状态和出力的限值约束,提出一种风储联合系统协调控制策略,实现储能设备间的能量互补,延长储能设备的使用寿命。最后,基于历史风电数据的仿真分析,验证所提方法的有效性。     

一种计及混合储能的微网能量优化控制策略

考虑风电出力随机性、波动性,为实现微网削峰填谷与功率波动抑制,提高系统运行经济性,提出一种计及混合储能的微网能量优化控制策略。策略包括能量优化与功率波动抑制两个阶段:在微网能量优化阶段,通过建立风电-储能联合运行调度模型,设计储能系统充放电罚函数,并以微网全天最大运行收益为目标建立目标函数,在长时间尺度条件下实现微网削峰填谷,同时提高系统运行经济性;在微网功率波动抑制阶段,采用基于变滤波时间系数的低通滤波算法,依据超级电容与蓄电池的实时荷电状态,将目标波动功率在混合储能系统中协同分配,实现短时间尺度下的风电出力波动平滑。算例分析验证了能量优化控制策略的正确性与有效性。     

基于小波分频与双层模糊控制的多类型储能系统平滑策略

风电功率的随机波动会对电网的正常运行产生很大的负面影响,储能系统的接入可以有效地抑制风电功率波动。针对上述情况,提出一种应用实时小波变换进行频率分配并用双层模糊控制理论进行储能功率修正的多类型储能系统平滑控制策略。该策略创新运用一种基于小波变换理论的新型分频方法,根据风电功率波动部分频率的高低合理分配多类型储能系统功率,即用超级电容器平抑短期功率波动,用蓄电池减弱长期功率波动;同时应用双层模糊控制方法,进行储能系统功率的修正,自动调整储能设备的荷电状态,削弱单层模糊控制方法对平滑输出的影响,改善平滑效果。算例结果表明,所提出的控制策略能合理分配功率并可有效地平滑风电出力波动,同时保证多种储能设备的荷电状态维持在合理范围内;双层模糊控制方法较单层控制方法具有更好的平滑效果。     

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。     

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。     

风光储联合发电系统中的储能系统调度策略研究

随着风力、光伏发电,以及储能技术的发展与应用,构建大规模风光储联合发电系统接入电网已成为可能.其中,储能设备的调节控制对联合发电系统尤为重要.基于修正计划出力的方法,提出一种储能系统充放电控制策略,使得联合发电系统供给电网的有功功率波动尽可能最小;通过仿真说明控制策略有效性,利用风光储联合系统供电可靠性指标,分析指标与系统容量配置的关系,提出容量配置优化方法.     

基于模糊控制的混合储能平抑风电功率波动

风电功率波动对电网造成不容忽视的影响。风电并网处加入混合储能系统可以有效地降低风电对电网的影响。首先按照风电并网波动量要求,估算出某时刻的预估风电波动量。然后根据风电预估波动功率以及电池当前的能量状态建立模糊控制器,输出平抑系数K1,并计算出混合储能系统的实际输出功率以及风储并网功率。最后利用需混合储能SOE变化量以及超级电容器当前能量状态,建立模糊控制器,输出分配系数K2,计算当前超级电容器和电池的实际输出功率,并实时更新混合储能的能量状态。通过算例证明,在混合储能容量充足和不足的情况下协调控制算法均可靠、有效,并且能够充分解决混合储能使用寿命和风电功率波动平抑度之间的矛盾。     

一种风场主动支撑电网的智能自适应控制方法

风电的不确定性和高渗透率,导致电网调度控制难和电网惯量下降等问题,为此提出了基于混合储能的功率分配系数自适应控制策略和基于T-S模糊神经网络的调频功率自适应控制策略。首先,对风场混合储能系统健康状态进行评估;其次,功率分配系数自适应控制器根据各组混合储能系统健康状态系数对风场所有风机输出总功率和调度功率之间的差值进行分配,实现电网调度功率跟踪;最后,调频功率自适应控制器根据电网频率偏差和各组混合储能系统健康状态控制各组混合储能系统为电网提供频率支撑。仿真分析表明,所提出的功率分配系数自适应控制策略能有效分配功率差,减小电网调度控制难度;调频功率自适应控制策略能有效增加电网惯量,为电网提供频率支撑。     

基于电压下垂法的独立直流微网混合储能系统控制策略改进

针对独立直流微网中混合储能单元使用寿命问题,基于电压下垂控制的混合储能单元控制策略,提出了混合储能系统控制策略的改进措施。首先采用基于超级电容荷电状态的稳态功率修正策略,使超级电容在工作一段时间后荷电状态能够恢复至初始额定值,避免超级电容过充或者过放。其次,针对电池使用寿命问题,提出基于混合储能荷电状态的能量管理策略,以达到延长电池使用寿命的目的。最后通过Matlab/Simulink仿真分析,证明该方法在光伏输出功率改变条件下可有效延长电池与超级电容使用寿命。     

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。     

考虑抗扰性能的风电混合储能系统协调控制策略研究

为风电场增加储能系统是平抑风电输出功率波动的有效措施之一。首先,通过对风电场出力进行频率分析,提出采用超级电容搭配蓄电池的混合储能方案平抑风电出力波动中的主要分量,并给出了一种混合储能系统模糊滑模控制策略,采用模糊控制器消除滑模控制器的高频抖振现象。然后,在RTLAB平台上搭建风电混合储能系统仿真模型。通过分析控制系统在扰动作用下的阶跃响应,验证了模糊滑模控制器的高抗扰性能。最后,仿真计算了采用模糊滑模控制策略前后储能设备的出力情况和荷电状态,进一步验证了该控制策略对风电出力平抑和提高系统抗扰性能的作用。     

基于模糊神经网络风电混合储能系统优化控制

采用风电储能系统来平抑风电波动功率在当今是一个有效的措施,然而储能系统控制策略的好坏直接影响风电系统的技术性能和经济性能。根据超级电容器和蓄电池在功能上的互补性,将其应用在基于双馈电机的风电场中,风电场采用分布整流集中逆变拓扑控制结构,并对其设计模糊神经PID控制器,采用模糊神经网络算法对混合储能系统PID控制参数进行在线优化。基于Matlab/Simulink平台搭建控制系统仿真模型,并进行仿真分析,验证了混合储能系统能够提高储能装置的使用寿命。根据储能系统补偿功率和其荷电状态的波动范围,以及对风电波动功率的平滑程度,验证了该控制系统的有效性。     

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.     

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。