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...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。展开更多
文摘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。
