一种基于共享储能的风电功率波动平抑方法、系统及设备技术方案

本发明专利技术公开了一种基于共享储能的风电功率波动平抑方法、系统及设备，属于共享储能技术领域。本发明专利技术的一种基于共享储能的风电功率波动平抑方法，通过构建经验模态分解模型、指标定义模型、模糊控制模型，设置荷电状态优化控制信息，从而得到输出功率并对共享储能进行功率分配，实现基于共享储能的风电功率波动平抑，方案科学、合理，能够有效减小储能的充放电切换次数，同时提高双向平滑能力，有效解决储能在平抑风电功率波动时频繁充放电问题。进一步，本发明专利技术可以确保经过平滑后的风电并网功率基本上达到了并网要求，使用经验模态分解获取的并网功率虽相较滑动平均波动较大，但始终都在并网规定范围内，且需储能平抑的功率相对较小。小。小。

【技术实现步骤摘要】
一种基于共享储能的风电功率波动平抑方法、系统及设备


[0001]本专利技术涉及一种基于共享储能的风电功率波动平抑方法、系统及设备，属于共享储能


技术介绍

[0002]近年来，随着资源短缺与环境问题日益突出，以风电为代表的可再生能源得到了迅速发展，风电渗透率不断增加，但大规模风电并网以及风电自身的随机性、波动性及不确定性给电力系统的安全稳定运行带来了挑战，储能技术作为电网发展的关键技术之一，可有效平滑风电并网功率波动，提高风电并网安全性和稳定性，成为平抑风电波动的有效途径。
[0003]储能价格昂贵、损耗较快，尤其是应用于平滑风电的储能，其寿命主要受到充放电深度与充放电切换次数的影响，因此控制器充放电深度在合理范围内并减少充放电切换次数可延长储能使用寿命。基于传统的共享储能控制策略中，使用同一类型储能，并将储能划分为两组，分别承担充电与放电任务。两组储能中，当其中任意一组储能的荷电状态达到设定的限值时，工作模式切换，两组储能的充放电状态同时转换。基于传统共享储能的功率平滑策略虽然相比于基于单一类储能的功率平滑策略，可大大减小储能的充放电状态切换次数，但没有考虑到风电随机性引起的充放电能量不平衡问题，当两组储能SOC相近并都接近于限值时，储能将会频繁切换充放电状态，降低甚至失去双向调节能力。
[0004]储能在平抑风电功率波动的应用可分为单一类储能、混合储能与共享储能控制，国内外已经做了大量的相关研究文献。有的学者提出优化蓄电池储能容量旨在平滑风电出力，但单一控制方式的储能平滑风电时需频繁切换充放电次数，大大缩短其使用寿命；有的学者应用能量型电池和功率型超级电容的混合储能平抑功率波动，结合风电功率和混合储能的特性，合理分配各个储能容量和功率，但功率型储能成本较高，经济性较差，且储能仍然需频繁充放电；有的学者针对多场景多目标优化问题，提出多工况共享储能预测差值补偿策略，同时设定平滑风电波动控制策略，但储能在充放电能量不平衡时仍会频繁充放电，降低甚至失去双向调节能力。综上，储能系统在降低充放电次数的同时平滑进行风电功率波动平移仍是当前的研究热点和难点。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的缺陷，本专利技术的目的一在于提供一种通过构建经验模态分解模型、指标定义模型、模糊控制模型，设置荷电状态优化控制信息，从而得到输出功率并对共享储能进行功率分配，实现基于共享储能的风电功率波动平抑，方案科学、合理，能够有效减小储能的充放电切换次数，同时提高双向平滑能力，有效解决储能在平抑风电功率波动时频繁充放电问题的一种基于共享储能的风电功率波动平抑方法。
[0006]本专利技术的目的二在于提供一种通过设置共享储能装置一、共享储能装置二、储能变换器、滤波装置、经验模态分解模块、指标定义模块、模糊控制模块，设置荷电状态优化控
制信息，从而得到输出功率并对共享储能进行功率分配，实现基于共享储能的风电功率波动平抑，方案科学、合理，能够有效减小储能的充放电切换次数，同时提高双向平滑能力，有效解决储能在平抑风电功率波动时频繁充放电问题的基于共享储能的风储发电系统。
[0007]本专利技术的目的三在于提供一种能有效平抑并网功率波动，减少储能充放电切换次数，延长电池使用寿命，并且快速优化共享储能的SOC，提高了储能长期工作的稳定性的基于共享储能的风电功率波动平抑方法、系统及设备。
[0008]为实现上述目的之一，本专利技术的第一种技术方案为：
[0009]一种基于共享储能的风电功率波动平抑方法，
[0010]包括以下步骤：
[0011]第一步，通过预先构建的经验模态分解模型，获取风电目标并网功率与共享储能系统的输出功率参考值；
[0012]第二步，利用预先构建的指标定义模型，并根据输出功率参考值的特点，设置共享储能的双向平滑能力指标，以解决共享储能平滑过程中充放电能量不平衡问题；
[0013]第三步，根据双向平滑能力指标，并基于预先构建的模糊控制模型设置荷电状态优化控制信息，从而得到输出功率并对共享储能进行功率分配，实现基于共享储能的风电功率波动平抑。
[0014]本专利技术经过不断探索以及试验，通过构建经验模态分解模型、指标定义模型、模糊控制模型，设置荷电状态优化控制信息，从而得到输出功率并对共享储能进行功率分配，实现基于共享储能的风电功率波动平抑，方案科学、合理，能够有效减小储能的充放电切换次数，同时提高双向平滑能力，有效解决储能在平抑风电功率波动时频繁充放电问题。
[0015]进一步，本专利技术可以确保经过平滑后的风电并网功率基本上达到了并网要求，使用经验模态分解获取的并网功率虽相较滑动平均波动较大，但始终都在并网规定范围内，且需储能平抑的功率相对较小。
[0016]更进一步，本专利技术在初始SOC极不理想时，依然能快速优化共享储能的SOC，将其快速恢复至双向平滑能力最理想的状态。
[0017]进而，本专利技术在有效平抑并网功率波动的同时，减少储能充放电切换次数，延长电池使用寿命，并且快速优化共享储能的SOC，提高了储能长期工作的稳定性。
[0018]作为优选技术措施：
[0019]经验模态分解模型，获取输出功率参考值的方法如下：
[0020]将风电功率原始数据分解成一系列固有模态函数IMF；
[0021]固有模态函数IMF的约束条件如下：
[0022]数据序列的极值点数目和零点数目差值等于或小于1；
[0023]任意时间点，局部极大值和局部极小值形成的包络线平均数值为零。
[0024]作为优选技术措施：
[0025]将风电功率原始数据分解成一系列固有模态函数IMF的方法如下：
[0026](1)搜寻风电功率原始数据的极值点，对极值点作三次样条插值，拟合得出上、下包络线，对上、下包络线取平均值M(t)；
[0027]所述极值点包括极大值点和极小值点；
[0028](2)风电功率原始数据S(t)与包络线的平均值M(t)作差，其计算公式如下：
[0029]H(t)＝S(t)
‑
M(t)；
[0030](3)判断H(t)是否满足IMF约束条件，若不满足，令S(t)＝ H(t)，重复步骤(1) (2)，若满足，则IMF1(t)＝H(t)是第一个IMF分量；
[0031](4)计算R1(t)＝S(t)
‑ꢀ
IMF1(t)作为剩余分量，将其作为新的原始数据重复步骤(1) (2) (3)，得到剩余的IMF分量，直至Rn(t)＝R
n
‑1(t)
‑
IMF
n
(t)不可再分解，循环结束。
[0032]作为优选技术措施：
[0033]风电功率原始数据的表达式如下：
[0034][0035]式中：IMF
i
(t)为原始数据的各个IMF分量，Ri(t)为原始数据的剩余分量。
[0036]作为优选技术措施：
[0037]双向平滑能力指标的表达本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于共享储能的风电功率波动平抑方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，通过预先构建的经验模态分解模型，获取风电目标并网功率与共享储能系统的输出功率参考值；第二步，利用预先构建的指标定义模型，并根据输出功率参考值的特点，设置共享储能的双向平滑能力指标，以解决共享储能平滑过程中充放电能量不平衡问题；第三步，根据双向平滑能力指标，并基于预先构建的模糊控制模型设置荷电状态优化控制信息，从而得到输出功率并对共享储能进行功率分配，实现基于共享储能的风电功率波动平抑。2.如权利要求1所述的一种基于共享储能的风电功率波动平抑方法，其特征在于，经验模态分解模型，获取输出功率参考值的方法如下：将风电功率原始数据分解成一系列固有模态函数IMF；固有模态函数IMF的约束条件如下：数据序列的极值点数目和零点数目差值等于或小于1；任意时间点，局部极大值和局部极小值形成的包络线平均数值为零。3.如权利要求2所述的一种基于共享储能的风电功率波动平抑方法，其特征在于，将风电功率原始数据分解成一系列固有模态函数IMF的方法如下：(1)搜寻风电功率原始数据的极值点，对极值点作三次样条插值，拟合得出上、下包络线，对上、下包络线取平均值M(t)；所述极值点包括极大值点和极小值点；(2)风电功率原始数据S(t)与包络线的平均值M(t)作差，其计算公式如下：H(t)＝S(t)
‑
M(t)；(3)判断H(t)是否满足IMF约束条件，若不满足，令S(t)＝H(t)，重复步骤(1)(2)，若满足，则IMF1(t)＝H(t)是第一个IMF分量；(4)计算R1(t)＝S(t)
‑
IMF1(t)作为剩余分量，将其作为新的原始数据重复步骤(1)(2)(3)，得到剩余的IMF分量，直至Rn(t)＝R
n
‑1(t)
‑
IMF
n
(t)不可再分解，循环结束。4.如权利要求2所述的一种基于共享储能的风电功率波动平抑方法，其特征在于，风电功率原始数据的表达式如下：式中：IMF
i
(t)为原始数据的各个IMF分量，Ri(t)为原始数据的剩余分量。5.如权利要求1所述的一种基于共享储能的风电功率波动平抑方法，其特征在于，双向平滑能力指标的表达式如下：式中S
OC1(k)
是否表示k时刻第一组共享储能可充电容量；S
OC2(k)
是否表示k时刻第二组共享储能可充电容量；S
OCmax
是否表示第一组或第二组共享储能最大可充电容量；S
OCmin
是否表
示第一组或第二组共享储能最小可充电容量；d1表示为充电能力，其值越...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雪松，赵波，汪湘晋，叶凌霄，李志浩，陈凌宇，林达，刘敏，龚迪阳，马瑜涵，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：