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。     

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。     

风电场储能系统的模糊自适应控制策略

为了平滑风电场的出力,风电场常常配置一定容量的储能装置。但由于储能容量的限制,储能系统的过度充放电会影响其使用寿命。本文首先提出了表征电池储能系统运行状况的两个性能指标,并将模糊自适应控制引入到风电场储能系统的控制中。利用提出的模糊自适应控制策略,实时调整储能系统的功率参考值,在实现平抑风电场功率波动,提高风电功率输出稳定性的同时,还能避免储能系统出现深度放电或过度充电的状况,有效地延长了储能系统的使用寿命。通过对有无模糊自适应控制两种情况进行仿真,其仿真结果验证了所提控制策略的正确性和有效性。     

平抑光伏出力波动的混合储能系统控制策略

针对由电池和超级电容器构成的混合储能系统,设计了一种平抑光伏出力波动的储能控制策略。基于含阀值判断的低通滤波算法制定储能系统总充放电功率,在平抑光伏出力波动的同时避免对储能系统的过渡调控。综合考虑储能介质充放电状态,基于滑动平均原理制定储能介质的功率分配策略,以充分发挥不同储能介质的优势,优化储能系统的整体运行性能。仿真分析验证了所设计控制策略的有效性,储能系统可以较小的调控代价完成对光伏出力波动的平抑,且超级电容器平抑功率波动的快变分量,有效降低了储能电池的充放电次数。研究结果对混合储能系统在平抑光伏出力波动中的应用提供了理论参考。     

平抑光伏出力波动的混合储能系统控制策略设计

针对由电池和超级电容器构成的混合储能系统,设计了一种平抑光伏出力波动的储能控制策略。基于含阀值判断的低通滤波算法制定储能系统总充放电功率,在平抑光伏出力波动的同时避免对储能系统的过渡调控。综合考虑储能介质充放电状态,基于滑动平均原理制定储能介质的功率分配策略,以充分发挥不同储能介质的优势,优化储能系统的整体运行性能。仿真分析验证了所设计控制策略的有效性,储能系统可以较小的调控代价完成对光伏出力波动的平抑,且超级电容器平抑功率波动的快变分量,有效降低了储能电池的充放电次数。研究结果对混合储能系统在平抑光伏出力波动中的应用提供了理论参考。     

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。     

基于小波变换与机会约束规划的风电储能容量配置

风电并网存在的功率波动大的问题,会对电力系统的经济、安全和可靠运行带来负面影响,通过对储能系统的控制能够实现对风电场输出功率的平抑.基于风电场历史风电出力数据,采用小波分解得到平抑目标信号,建立了储能系统充放电模型并且制定了储能系统的控制策略.以储能系统的经济性最优为目标进行储能容量配置,为兼顾储能系统的经济性与平抑效果,使用机会约束规划将风电并网输出功率波动量满足并网要求的概率作为柔性约束引入目标模型中,并根据当前时刻并网功率修正未来时刻平抑目标.最后采用遗传算法进行仿真实验完成最优储能容量配置,结果显示,所提出的储能容量配置方法在大幅度降低储能系统经济成本的同时,可以使风电并网功率波动满足并网要求的置信度处于较高的水平.     

基于储能与桨距角协调控制的风电功率波动平抑方法

在风力发电系统中配置一定容量的储能系统,可以有效平抑风电功率波动。提出一种新的基于混合储能的风电功率平抑控制策略,采用滑动平均值算法获取风电输出期望功率,蓄电池和超级电容构成混合储能补偿系统。采用Mamdani型模糊控制器改变滤波器时间常数,实现可变滤波;考虑到滤波器的延迟效应,利用Takagi-Sugeno型模糊控制器调整蓄电池参考功率值,从而实现混合储能系统内部的协调控制,优化补偿功率分配。同时,提出基于储能系统荷电状态的风储协调控制机制,将风机桨距角的功率调节与储能功率平抑相结合,协同工作实现风电功率的良好平抑。仿真结果表明该协调控制策略具有良好的风电功率平抑效果。     

基于实证数据和模糊控制的多时间尺度风储耦合实时滚动平抑波动

风电间歇性和随机性造成并网功率波动很大,严重影响电力系统安全稳定性。基于某风电场出力实证数据,在多时间尺度上采用概率统计法研究风电波动规律和风储耦合特性;采用实时5点滚动法制定多时间尺度平抑风电波动目标,兼顾国网规定的多时间尺度风电波动限值进行目标修正,并利用储能分时跟踪平抑风电波动目标,合理确定多时间尺度储能配置容量和充放电控制策略;考虑储能经济性,采用补偿度进一步修正储能容量,并采用模糊控制原理优化荷电状态,得到储能不过充过放的优化控制策略。仿真结果表明该方法有效可行,当抑制10 min风电波动的储能容量为15%时,90%以上的风储合成出力能够跟踪平抑风电波动目标。     

VRB储能系统对风电场LVRT特性影响分析

为满足电网规定的并网风电场必须具有低电压穿越能力（LVRT）要求,提出一种在风电场并网点加入直接功率控制的钒液流电池（VRB）储能系统的拓扑结构来提高风电场LVRT.根据目前风电机组发展趋势风电场采用基于全功率双脉宽调制AC/DC/AC控制策略的逆变器的永磁直驱风电机组（PMSG）,VRB储能系统逆变器采用DC/AC双向功率流动的控制策略.所提出的控制策略通过协调控制风电机组机侧整流器、网侧逆变器和VRB变换器,实现平抑风电场出力和电压跌落时PCC点电压稳定控制及向电网提供一定的无功补偿.仿真结果表明,风速波动和系统电压跌落时,提出的方案可以有效平抑风电场出力波动,提高风电场LVRT能力,减小对系统安全稳定运行的负面影响.     

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。     

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。     

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...     

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。     

基于模糊-下垂控制的光伏直流微电网混合储能功率分配及母线稳压研究

针对离网型光伏直流微电网中光伏输出功率与负载消耗功率不匹配引起的母线电压波动问题,通常采用蓄电池和超级电容相结合的混合储能装置进行补偿,一般通过下垂控制对储能装置进行功率分配,传统下垂控制很难实现下垂系数按照不同频率特性的功率波动进行有效调节,其分配特性还会受线路阻抗等其它因素的影响。文章在传统下垂控制的基础上提出了模糊-下垂控制策略,实时优化下垂系数,平抑系统内部因素所引起的负面影响,实现直流微电网中不平衡功率在蓄电池和超级电容间的合理分配。通过MATLAB/Simulink仿真证明,所提出的模糊-下垂控制策略能够有效实现直流微电网中的功率调节,抑制母线电压的波动,提高了系统的鲁棒性。     

需求响应下基于自抗扰的抽水蓄能与电化学储能联合参与电网负荷调频研究

为应对大规模可再生能源接入电网带来的随机性和波动性挑战,确保可再生能源利用的灵活性,在实际电网运行中加入合理的储能设备成为目前研究的热点。针对电化学储能参与含抽水蓄能电站的互联电网调频问题,提出一种基于线性自抗扰技术的抽/储联合负荷频率控制(LFC)策略。在建立了考虑调速器死区和发电速度限制等非线性条件的抽/储联合LFC模型的基础上比较不同控制器性能,采用所设计的二阶线性自抗扰控制器(LADRC),凭借其优良控制性能并引入需求响应(DR)参与调频。仿真验证在抽水蓄能中加入电化学储能后系统具有更强的抗干扰性,对平抑电网频率波动具有良好的动态响应。     

基于超级电容器控制策略的含风电微电网电压波动的抑制

在分析含风电及储能的微电网电压—功率特性基础上,提出一种基于超级电容器控制策略的电压波动抑制方法,可对风电功率的随机波动进行快速补偿,保证风电与超级电容器储能共同向外输出的功率稳定,实现系统母线电压的稳定控制。对该方法进行了PSCAD仿真,仿真结果表明:风速变化时,该方法可有效抑制风电功率变化引起的电压波动;大型阻感性负载投入、外部故障时,该方法亦能减小电压波动和电压恢复时间,从而验证了所提方法的有效性与可行性。