[发明专利]基于变分模态分解的储能系统平抑风功率波动的控制方法

说明书

本发明提出一种基于变分模态分解的混合储能系统平抑风功率波动的控制方法。首先对风电功率进行滑动平均滤波确定风电并网功率和混合储能充放电功率，对混合储能充放电功率进行变分模态分解获得多个子序列；计算相邻子序列间互信息熵确定高频分量和低频分量，实现混合储能系统初级功率分配；考虑功率型储能荷电状态，对混合储能系统的功率分配进行模糊修正，得到优化后的混合储能系统充放电功率，在确保风电波动平抑效果的前提下，保证混合储能系统长期稳定运行。

技术领域

本发明属于电力领域，涉及一种基于变分模态分解的混合储能系统平抑风功率波动的控制方法。

背景技术

受气候和环境等因素的影响，风力发电呈现间歇性和波动性等特点，随着风电装机规模的不断扩大，风电直接并网给电网带来巨大挑战。因此，国家出台相关标准，明确规定风电并网功率波动范围，在风电场侧配置储能系统可以有效平抑风电功率波动，确保电力系统安全稳定运行。现有储能技术按类型可以分为能量型储能和功率型储能两类，其中，能量型储能包括蓄电池储能、抽水储能等，能量密度较大，但循环寿命有限，不适于进行频繁充放电转换；功率型储能包括超级电容、飞轮储能和超导储能等，功率密度大，循环寿命长，但能量密度较小，不适于大幅度风电波动平抑。因此，利用两者互补特性，采用能量型储能和功率型储能构成的混合储能系统(HESS)平抑风电功率波动。至今为止，国内外学者已对HESS平抑风电功率波动展开许多研究，一阶低通滤波方法因简单易行，已得到广泛应用，但低通滤波时间常数难确定，难以提取精确特征。而小波包分解需要对基函数进行选择，且准确度与基函数的选择有关。经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)可以自适应的分解非线性信号，但EMD分解本身存在边界效应和模态混叠问题。

发明内容

针对上述问题，引入变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)，对比EMD分解的递归筛选模式，VMD分解将模态估计问题转变为求解变分问题，具有牢靠的数学基础和良好的噪声鲁棒性，通过合理控制收敛条件，其分量个数也远小于EMD分解；此外，VMD分解可以对频率相近的纯谐波信号进行有效分解。

因此，提出一种基于变分模态分解的混合储能系统平抑风功率波动的控制方法。首先对风电功率进行滑动平均滤波确定风电并网功率和混合储能充放电功率，对混合储能充放电功率进行变分模态分解获得多个子序列；计算相邻子序列间互信息熵确定高频分量和低频分量，实现混合储能系统初级功率分配；考虑功率型储能荷电状态，对混合储能系统的功率分配进行模糊修正，得到优化后的混合储能系统充放电功率，在确保风电波动平抑效果的前提下，保证混合储能系统长期稳定运行。

步骤为：

(1)在风电场侧配置混合储能系统

(2)对风电功率进行滑动平均滤波确定风电并网功率和混合储能出力；

(3)对混合储能功率进行VMD分解，得到各子序列；

(4)计算相邻子序列间的归一化互信息熵；

(5)选取归一化互信息熵极小值点作为高频和低频部分分界点；

(6)高频部分重构为功率型储能初始分配功率，低频部分重构为能量型储能初始分配功率；

(7)根据功率型储能SOC对混合储能功率分配进行优化，利用模糊控制理论修正混合储能系统充放电功率指令。

附图说明

图1风储联合发电系统结构

图2模糊控制器隶属函数

图3变分模态分解算法流程图

图4风电功率曲线

图5混合储能系统输出功率曲线

图6VMD分解结果和频谱