[发明专利]基于备用储能元件和二次熵值的混合储能系统优化方法

权利要求书

1.一种基于备用储能元件和二次熵值的混合储能系统优化方法，其特征在于，首先原始风电波动通过指数平滑和容量波动约束条件进行一次滤波，接着结合波动率约束条件和小波包分解算法实现二次滤波修正；再而引入备用储能元件，构成三种储能元件的混合储能系统模型，通过归一化能量熵和样本熵实现风电波动的分频，三种频段分别由蓄电池、超级电容和备用储能元件分别吸收平抑，从而实现功率的有效滤波平滑和吸收平抑；该方法具体实现如下：

捕获原始风电出力功率W(t)；

对原始风电出力功率W(t)进行波动计算：判别原始风电出力是否同时满足双容量波动约束条件和双波动率约束条件的情况，满足则直接将功率进行并网处理；若不满足，则对其进行滤波处理；

根据容量波动约束条件和波动率约束条件对1min、10min和30min三个时间尺度进行数据分析；接着通过二次滤波的算法，分别结合容量波动约束条件和波动率约束条件，分别确定最优的指数平滑修正系数α和小波包最优分解层n，从而获得最优的低频输出功率S0,0(t)；

原始风电出力剔除了低频输出功率后，中高频、高频段以及部分低频功率则送至混合储能系统，实现功率分频段吸收平抑；

通过CEENDAN算法求解各阶次的IMF分量，IMF分量根据频段的高低有序排列；

采用二次熵值策略分别得到功率分界点J和H，从而划分成三个不同的频段；在原有储能模型的基础上引入备用储能元件，构成蓄电池-超级电容-备用储能元件的混合储能系统；根据二次熵值策略，不同储能元件分别吸收平抑对应的频段，从而实现功率的合理分配；

采用模糊控制对蓄电池和超级电容进行优化，得到调整前后SOC曲线和相应分析指标；

所述根据容量波动约束条件和波动率约束条件对1min、10min和30min三个时间尺度进行数据分析；接着通过二次滤波的算法，分别结合容量波动约束条件和波动率约束条件，分别确定最优的指数平滑修正系数α和小波包最优分解层n，从而获得最优的低频输出功率S0,0(t)的具体实现过程如下：

原始风电出力不满足双容量波动约束和双波动率约束条件时，首先采用指数平滑算法对其进行一次滤波处理；在容量波动1min和10min双时间尺度约束条件下，根据指数平滑算法[S(t)]_m×m＝α[W(t)]_m×m+(1-α)[S(t-1)]_m×m，筛选出满足两个时间尺度下的输出功率，1min容量波动约束定义为：10min容量波动约束定义为：其中，α表示指数平滑修正系数，通常取值在(0,1)之间，S(t)表示t时刻对应的功率，m×m表示其具有m维数据，每一维数据具有m组数据，S_n,0(t)表示此时的低频输出功率，P₀表示额定装机容量；

根据指数平滑算法与容量波动约束条件，得到一次滤波的输出功率[S(t)]_m×m，且此时的输出功率并不满足双波动率约束条件；接着，将小波包分解算法对一次滤波功率进行二次修正；通过引入波动率约束条件1min和30min两个时间尺度，其中1min波动率定义为：30min波动率定义为：其中，S_n,0(t)表示此时的低频输出功率，P₀表示额定装机容量；根据约束条件得到符合双波动率约束条件的最优小波包分解层；为解决过度平滑的问题，引入最大波动偏离率MFD，选择满足1min波动率约束时间尺度且具有最小的MFD的小波包分解层，从而获得最优的二次滤波低频输出功率，实现最优风电并网。